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レジの混雑を予測してレジ待ちを解消、顧客窓口の混雑緩和に広く活用できるOKIの店舗業務改善支援ソリューション

レジの混雑を予測してレジ待ちを解消、顧客窓口の混雑緩和に広く活用できるOKIの店舗業務改善支援ソリューション

2018年05月23日更新

レジの混雑を予測してレジ待ちを解消
顧客窓口の混雑緩和に広く活用できる

小売業において顧客が最も不満を持つのがレジの混雑だ。多数のレジを常に開局しておけば混雑は緩和できるが、手隙のときに人件費の無駄が生じる。こうした小売業における課題解決に沖電気工業(OKI)が提供するIoTを活用した店舗業務改善支援ソリューション「VisIoT」の「レジ混雑予測」が役立ちそうだ。

客単価から来店客の引き上げへ
レジ待ちの解消が大きな課題

 小売店が売上・利益を伸ばすには、客単価を上げるよりも来店客を増やすことが有効だという。デフレが続いている現在では顧客は価格に非常に厳しく、客単価を上げるのは難しいからだ。来店客を増やすには来店客が不満を感じる事象を解消することが必要だ。例えば欲しい商品がない、価格が高いなどが挙げられるが、日常的に来店する顧客が最も不満を感じるのはレジ待ちだろう。

 レジの混雑緩和策として開局数を増やすことが挙げられるが、手隙の際は開局数を減らして混雑すると増やすという対症療法的な運用では、結局混雑が発生してしまい顧客を待たせることになる。

 そこで沖電気工業(OKI)はレジに来る顧客の数を予測して、混雑回避に必要なレジの開局数を管理者に知らせるソリューション「レジ混雑予測」を開発し、2018年1月31日より提供を開始した。OKIが提供しているレジ混雑予測はIoTとAIを活用した店舗業務改善支援ソリューション「VisIoT」の一部として提供されている。

 レジ混雑予測は来店客の属性(年齢と性別)と買物時間(店内滞在時間)を認識することでレジへの到達人数を予測し、適正なレジ開閉台数をリアルタイムに算出して管理者のスマートフォンに通知する仕組みだ。

 レジ運営の経験が浅くても通知内容に従ってレジの開閉台数を調節すれば、レジに来る顧客の増減に応じて適正な数のレジを開局できる。レジが手隙の際は店員を別の業務に従事させられるなど店舗運営の効率化と店員の生産性向上に寄与する。

レジが混雑する前に対策できる
レジ要員の適正化にも役立つ

 OKIでVisIoTなどを担当する顔 正修氏は「レジの混雑を予測して通知するためレジが混み始める前にレジの開局指示が行えます。レジの混雑を事前に防ぐことができ、顧客満足度の向上につながります」と説明する。

 また「混雑する時間と適正な開局台数を知ることができるため、混雑が予想される時間帯だけレジ要員を増やすなど、要員の適正配置により店舗全体の人時生産性を向上させることもできます。当社が行った実験ではレジ8台の店舗で10%以上の人時生産性向上を実現した実績も確認しています」と説明を続ける。

 なおVisIoTには予測機能を省いた「レジ適正台数見える化」も提供されている。レジ待ちをしている人数をネットワークカメラの映像から人物検出で認識し、POSシステムと連携することでレジ開閉の無駄やむらを見える化する仕組みだ。適正なレジ開閉台数を日および時間単位で把握でき、過去の実績から適正なレジ開局台数を想定して店員のシフト計画を最適化するのに役立つ。

沖電気工業
金融・法人ソリューション事業部 イノベーション推進部 部長代理
顔 正修氏

エッジデバイスが現場でデジタル処理
教師データ搭載ですぐに使える

 レジ混雑予測とレジ適正台数見える化のいずれも、OKIの映像IoTシステム「AISION」(アイシオン)とOKIのマネージドクラウド「EXaaS」(エクサース)上に実装されたOKI独自のAI・アナリティクス技術を利用している。

 店舗入口に設置したネットワークカメラの映像からAISIONの人物検出機能によって来店者の属性や人数を把握する。またレジ周辺に設置したネットワークカメラの映像からレジ待ちしている人の数を把握する。AISIONが収集した属性情報や人数といったデータをクラウド(EXaaS)に送信し、EXaaS上の分析機能によってデータを見える化するとともにAIで予測も行う。

 AISIONは画像センシングモジュールを搭載したアプライアンスであり、設置したその場で画像認識による人物検出が行えるエッジデバイスだ。システムの構築に手間がかからず、AISIONからEXaaSに送信されるデータは匿名化された数値のみであるためネットワークの帯域も消費しない。

 基本構成ではネットワークカメラの映像は録画されないが、ユーザーの要望に応じて録画も可能だ。AISIONで提供が予定されている顔認識機能を使えば特定の人物の来店を把握でき、万引き対策にも活用できる。

 来店客の買物時間(店内滞在時間)は買物かごにRFIDを取り付け、RFIDの電波を読み取るセンサーを店内の複数箇所に設置することで計測する。RFIDのセンサーを店内の多くの場所に設置すれば、来店客の動線を見える化することも可能となる。店員にRFIDを装着させれば業務の動線も見える化できる。

 レジ混雑予測の予測に用いられる教師データはEXaaSに蓄積されたデータを活用して提供する。この教師データは店舗の業態や規模、地域など類似するデータを抽出して作成される。実際の運用を通じて個店ごとにチューニングすることで精度を上げていくことが可能だ。

 レジ混雑予測は提供を開始したばかりだが2016年から実証実験を行っており、すでに数社が本格的に運用している。例えば北関東最大手のスーパー、ベイシアでは2018年夏までに合計3店舗に導入し、その後も50店ほどある大型店を中心に導入を広げると表明している。

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