ローソン、店舗ごとの売場改善に画像や音声を利用する実証実験をマイクロソフトと

　ローソンが神奈川県内のローソンの4店舗で実施しているのは、店舗の棚割や販促物の掲出などを各店舗での顧客の利用状況に合わせて改善するための仕組み（図1）。顧客が買い物をしやすい売場を実現し、店舗の利益向上を図る。2021年11月から2022年3月まで実験し、その効果を検証することで全国の店舗に展開したい考えだ。

図1：店内データから店舗ごとの売り場づくりを目指す

　実験では、店舗に設置したカメラやマイクのデータから売場の通過人数や来店者の滞留時間、棚への接触時間、商品購入率などを割り出し、POS（販売時点売上管理）データなどと組み合わせて分析する（写真1）。分析結果に基づき、各店舗が自立的な店舗運営に、よりスピーディーに取り組めると期待する。スーパーバイザーによる店舗経営指導にも活用するなど、これまで取り組んできた店舗施策の有効性を確認する。

写真1：店内に設置しているカメラ

　各種データの分析のために「店舗運営支援AI」を開発した（図1）。匿名化したカメラ／音声データや、POSデータ、会員データなどから顧客の行動を分析したり、棚割など店舗施策の変更結果から各店舗に適した施策の優先度を可視化したりできる。そのために、施策の仮説立案から実施、結果までのサイクルから売り上げ・利益の向上などの指標を顕在化するプロセスを構築した。

　店舗運営支援AIは、日本マイクロソフトが提供するクラウド環境「Microsoft Azure」上で稼働している。