このテクノロジーは小売店に大きな影響を与えています

Amazon goストアに行ったことがないなら、大きな違いがあるコンビニです。 初めて入る前に、クレジットカードまたはAmazonアカウントを登録します。 店内では、ソフトウェアがあなたの移動を追跡し、持ち帰った分を差し引いて、何を持って行っても料金を請求します。 Uber や Lyft のように、出発時に購入トランザクションが自動的に行われます。

伝えられるところによると、棚秤やセンサーなど、Amazon Go の機能を可能にするテクノロジーは数多くあります。 しかし、間違いなく最も重要なテクノロジーはコンピューター ビジョンです。 コンピューター ビジョンとは、その名のとおりです。カメラが空間でトレーニングされ、ソフトウェアがカメラが捉えたものを分析します。 カメラは目であり、ソフトウェアは脳です。

Sandeep Unni 氏、コンサルティング会社 Gartner の製品ビジネス ストラテジスト兼リテール テクノロジー アドバイザーIT
、コンピューター ビジョンは、「過去 XNUMX 年間で最も重要な技術的ステップの XNUMX つであり、イノベーションの規模を根本的に変えました」と語っています。

Amazon Go は、コンピューター ビジョン テクノロジーが小売業にもたらす変化のほんの一例であり、そのほとんどはまだ実現していません。 私たちは今、このテクノロジーがもたらす影響の始まりに過ぎません。

次は何ですか

次のステップは、店舗のチェックアウトから、店舗とサプライ チェーンの残りの部分に戻ることです。

店舗が収益を逃す最も一般的な原因の XNUMX つは、奥の箱に入っている商品が売り切れになっていることを管理者が知らない場合です。 コンピュータ ビジョンでサポートされているカメラは、棚を XNUMX 日中監視し、自動的にアラートを送信して補充することができます。

同様に、店舗の奥で使用されているコンピューター ビジョンは、倉庫内の商品が本来あるべき場所にない場合にスタッフに警告することができます。 巨大な配送センターでも同じことが言えます。 コンピューター ビジョンは、注文が間違って選択されたときに通知を監視して送信することもできます。

サプライ チェーンの専門家である Hy-Tek のプロジェクト マネージャーである Paige Waldron 氏は、この技術は「バーコードを持つすべてのものの様相を変えるでしょう。 倉庫を設置する際の障壁をすべて取り除きます。」

また、コンピューター ビジョンは、不適切な場所にある非生産的な在庫に閉じ込められていた数十億ドルの資本を解放します。

しかし、待って、もっとあります

これらのテクノロジーはすべて現在利用可能であり、テスト、パイロット、実装が行われています。 まだここにないのは、最終的にコンピュータ ビジョンから得られる大量のデータの使用です。

小売店のある場所に立って、消費者が特定のアイテムまたは製品グループを購入するのを見たと想像してください。 何が注目を集めているか、消費者が何を見ているか、どのように物を手に取っているか、パッケージのどの部分に注目しているかを観察することができ、そこに十分長く立っていれば、一部の製品が購入される理由と他の製品が購入される理由を理解できます。しないでください。

陳列されているすべての消費者製品の中で、ジェムソン ウイスキーは他のどの製品よりも棚に戻されにくく、それを手に取った消費者はそれを購入すると言われています。 逆に、アイスクリームは冷凍庫から取り出して、30% の時間で見て、元に戻します。 すべてのメーカーは、自社製品の「返品率」を知り、消費者が自社の製品を使用する理由を理解したいと考えています。

コンピューター ビジョンは、これらすべての質問に答え、意味のある製品とマーケティングの変化を解き放つことができます。 コンピュータ ビジョンでは、カメラとソフトウェアが厄介な作業を行い、一日中警戒し、製造業者が必要とする情報を入手します。

レジなしチェックアウト会社 Grabango の CEO 兼創設者である Will Glaser 氏は、「お金を節約し、時間を節約し、サプライ チェーンを改善します」と語っています。

それを妨げているのは、コンピュータがよく見かけるほど賢くないということです。 ソフトウェアが見た画像を理解するには、トレーニングが必要です。 そのためには、何百万もの画像が必要であり、アクセスに時間がかかる可能性があります。

時間が経つにつれて、多くの画像は、ソフトウェアが見ているものを学習し、結論を導き出し、小売業者が必要とする推奨を行うことを可能にします。

それが今の技術です。 Amazon Go やその他のチェックアウト テクノロジーなど、コンピューター ビジョンの真のメリットを実感しています。 しかし、より深い分析を行うためのソフトウェアは、依然として学習し、画像を蓄積し、人間が「経験」や「学習」と考えるものを取得し、コンピュータ科学者が十分に大きな「データ レイク」と呼んでいるものを取得しています。 このプロセスのメリットが実現するまでには、おそらく何年もかかるでしょう。

気味が悪いと思うかもしれませんし、監視されていることを知っている店には誰も行きたくありません。 たぶん、しかし、ほとんどすべての公共スペースが現在ビデオで公開されていることはすでにご存じでしょう。 人々は、すべてのオンライン ブラウザの動きが監視されることに慣れてきました。 おそらく、消費者もこれに慣れるでしょう。

コンピューター ビジョンを使用して店舗での消費者の行動を分析することで、小売業者はオンライン ストアからしか得られない行動に関するデータを取得できるようになります。 Gartner の Unni は、コンピューター ビジョンが「現在、表面をなぞっただけの機会」を促進すると述べています。

あらゆる種類の小売業者がそれに取り組んでいます。 エスティ ローダーのコンシューマー リテール エクスペリエンス部門のエグゼクティブ ディレクターであるケイト ファニンにこの件について尋ねたところ、彼女は次のように述べています。

すべてのソフトウェアがこれらすべてを実行するように構築された後でも、コンピューター ビジョンにはまだ機会と将来の展望があります。 美容ブランドのテクノロジー活用を支援する Landing International の CEO である Sarah Chung 氏は、「消費者の行動を追跡することはできますが、その理由はわかりません」と述べています。 ソフトウェアが人間の行動と店舗を改善する方法を理解するためにビッグデータ レイクの作成に取り組んだ後も、科学と小売業者が学ぶべき行動の理解はさらに深まるでしょう。

これらはすべて始まったばかりですが、コンピューター ビジョンの転換点に到達しました。 今後数年間で、コンピューター ビジョンが小売業者や消費者にもたらす大規模な変化が明らかになり、店舗はこれまで以上に多くのことができるようになります。