AIカメラで実店舗を”健康診断”　「ABEJA Insight for Retail」でECサイトのような分析を　[PR]

EC市場の拡大や人手不足など、小売業界を取り巻く環境は日々変化しています。「なぜ売れたのか」「なぜ売れなかったのか」。これまで勘や経験に頼りがちだった店舗運営を、データに基づいて科学的に進化させる動きが加速しています。

今回は、「ゆたかな世界を、実装する」を経営理念に掲げ、AI導入支援のため基盤システムとなるABEJA Platformの開発・導入・運用を行う「デジタルプラットフォーム事業」を展開する株式会社ABEJAの泉和成氏にインタビューを実施。泉氏は、AIカメラを活用して実店舗運営のデジタル化を支援する「ABEJA Insight for Retail」の事業責任者です。

「実店舗の健康診断」と称するサービスの特徴、導入することでどのような効果が得られるのか、お話を伺いました。

ABEJA Insight for Retailとは
店舗運営を可視化して適切な改善施策を導くAIカメラシステム。店舗入口や店内にカメラ・センサーを設置し、来店人数・来客属性（年代・性別）・店前通行量・滞在時間といった顧客データを自動収集。AIによる解析で、トレンド変化や改善施策の分析を可能にします。

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<お話をうかがった方>
株式会社ABEJA
デジタルプラットフォーム事業1部リテール領域G
グループマネジャー
泉和成氏

店舗の健康診断と処方箋を提供　ECサイトのような分析を実店舗で

―――まずは、貴社のサービス「ABEJA Insight for Retail」の概要について教えてください。

泉氏：一言で言えば、「実店舗の健康診断」を行い、さらに「処方箋」まで提供するサービスです。具体的には、店舗に設置したAIカメラやセンサーを用いて、来店人数、店前通行量、来客属性（性別・年代）、店内の滞留状況などを可視化します。

これまで実店舗では、POSデータ（売上データ）しか見ることができず、買わなかった人の行動はブラックボックスでした。私たちのサービスは、ECサイトでは当たり前に行われている「どれくらいの人が来て、どこで離脱し、誰が買ったか」という分析を実店舗でも可能にし、データに基づいた店舗改善を実現します。

―――主にどのような課題を持つ企業が導入されているのでしょうか？

泉氏：大きく分けて、3つの悩みを持つ企業様に選ばれています。

1つ目は「課題が特定できていない」こと。売上が落ちている原因が、集客不足なのか、商品力不足なのか分からないというケースです。

2つ目は「施策の評価ができない」こと。VMD（店舗陳列）の変更やキャンペーンを行っても、その効果が店長の感覚でしか語られず、客観的な良し悪しの判断や横展開ができないという課題です。

3つ目は「人手不足と生産性の向上」です。限られたスタッフで効率よく接客するために、経験と勘に頼ったシフト作成から、データによる意思決定へ変革したいというニーズが増えています。

データを見るだけで終わらせない伴走支援

―――競合他社と比較した際、貴社サービスの最大の強みや差別化ポイントはどこにありますか？

泉氏：最大の強みは、単なるデータ可視化ツールではなく、成果を出すための「カスタマーサクセス（活用支援）」がセットになっている点です。

AIカメラを導入しても、データを見て終わりになってしまうケースは多くあります。しかし、ABEJA Insight for Retailでは専任のカスタマーサクセスチームが、データの見方から具体的な施策への落とし込み、目標設定までを伴走支援します。

初めてデータを扱う現場の方でも安心して使い続けることができるため、結果として小売・卸売AI市場において高いご評価をいただいています。

―――技術面や運用面での強みについてはいかがでしょうか？

泉氏：高い精度と安定性を担保する運用体制を整えています。店舗ごとの環境に合わせて設置箇所の選定からシステム調整までを徹底的に行い、約90%という高い計測精度を実現しています。

また、異常検知システムによる常時監視も行っており、600店舗以上の運用実績に裏打ちされた保守体制も強みの一つです。

前年比106%の売上成長　現場スタッフもわかりやすいUIで導入効果を最大化

―――導入によって、具体的にどのような改善効果が得られるのでしょうか？

泉氏：定量的な成果としては、複数店舗でご導入いただいた企業様は、前年比約106％の売上成長率を達成されています。

具体的な改善事例としては、「入店率の向上」が挙げられます。店前の通行量に対して入店が少ない時間帯を特定し、VMD（ビジュアルマーチャンダイジング）を変更することで集客アップに繋がりました。

また、スタッフがバックヤードにいる時間に実は来客が多かったことをデータで発見し、シフトを調整して接客機会を最大化させたことで、「買上率の向上」を実現した事例もあります。

―――ABEJA Insight for Retailの効果を実感しやすい企業やチームの特徴はありますか？

泉氏：本部だけでなく、現場スタッフの方も含めてデータを確認し、店舗間で自発的なコミュニケーションが生まれているチームは成果が出やすいですね。例えば、「A店は売上が伸びているがB店は伸びていない。この差は何だろう？」とデータを見て気付き、B店の店長がA店の店長に具体的な取り組みを聞くといったアクションが起きている組織は強いです。

そのため現場の方が使いやすいよう、UI/UXも直感的な操作性を重視しています。難しい分析ツールではなく、混雑状況をヒートマップで表示したり、前週比や予実管理をグラフで簡単に確認できるようにしたりと、本部・現場双方が活用できるプラットフォームになっています。

生成AIが分析し、人が選択する未来へ　本来注力すべき業務に集中できる環境を

―――ABEJA Insight for Retailの今後の展望や、注力したい開発テーマについて教えてください。

泉氏：直近では「生成AIのさらなる活用」に力を入れています。単に店舗のデータを見るだけでなく、蓄積されたデータをもとに生成AIが複雑な分析を行い、自動で課題を発見して対策を提案してくれる機能の開発に注力しています。

―――それは、店舗運営のあり方を大きく変えそうですね。

泉氏：そうですね。これまでは人が時間をかけて行っていた分析業務をAIが担い、そこから得られた示唆や施策案を人が選択する。そんな世界線を目指しています。

創業以来、ディープラーニングの社会実装をリードしてきた私たちだからこそ、小売業界のアナログな部分にテクノロジーを持ち込み、店舗スタッフが本来注力すべき接客や創造的な業務に集中できる環境を作っていきたいと考えています。

―――最後に、導入を検討している読者へメッセージをお願いします。

泉氏：データ活用や現場の変革に不安がある方でも、私たちのカスタマーサクセスが伴走支援しますので、安心してご利用いただければと思います。まずは現状の店舗の「健康状態」を知ることから始めてみませんか？データに基づいた根拠のある店舗経営へ移行し、売上向上を実現できるよう、私たちが全力でサポートいたします。