ファミリーマート、店舗の状態を防犯カメラ映像から数値化するAIシステムを実証実験

　ファミリーマートが実証する「AI売場スコアリング」は、店舗の売り場の状態を防犯カメラ映像から評価するためのAI（人工知能）システム。店頭の状態を数値化し客観的に把握することで、品ぞろえの最適化と販売機会の最大化を図るのが目的だ。首都圏の一部店舗で2026年1月中旬から実験を始めている。

　実証では、店内の防犯カメラを使って、あらかじめ設定した時間に定点撮影した店頭画像を解析し、商品の並び方や欠品の有無などをスコア化し一覧表示する（図1）。例えば、おにぎりについて、売り場の変化を曜日別・日別・時間帯別などで比較したレポートを作成するなどだ。

図1：防犯カメラ映像から売場の状態を点数化する「AI売場スコアリング」の画面例

　画像やレポートは、店長やSV（スーパーバイザー）が確認する。SVは店舗巡回時に、店長と共に店舗の課題を具体的に検討する。実際の売り場の状況に基づいて発注内容を判断することで、発注精度を高められるとみる。店長が不在の時間帯にも、売り場の様子を確認できる点も期待する。

　今後は、実証で得た知見を踏まえ、スコアリングの仕組みを発展させるほか、売り場分析から発注提案までの自動化も目指す。具体的には、アイウイズロボティクスと共同開発した多機能型ロボット「ポム」が店内を巡回しながら店内画像を撮影したり、既存のAI発注システムやアバター型のAIアシスタント「レイチェル」（クーガー製）と連携させたりする。