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店舗でのAIカメラの活用シーン｜最新事例を紹介

Update 2025-01-31

＃ストアアナリティクス, ＃小売, ＃店舗運営

小売店舗におけるAI活用

近年、小売業界においてAI技術の導入が急速に進んでおり、その中でもAIカメラは注目を集めています。競争が激化する小売市場においては、いかに正確で迅速な判断を行うかが重要となります。データの有効活用が成功の鍵を握ることは自明であり、来店客の行動分析とそれに基づく意思決定を支える技術として、AIカメラに注目が集まっているわけです。

本記事では、AIカメラを用いた小売店舗での活用事例について紹介します。

また、以下URLの記事では、店舗だけでなく様々な業界におけるAIカメラのユースケースを説明しています。あわせてご参照いただくことをお勧めします。

＞＞AIカメラとは？最新技術と導入メリットを徹底解説

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AIカメラの店舗導入で期待できること

AIカメラを導入し、店舗内の混雑状況や来店傾向を売上・需要予測に活かすことで、店頭運営で行う各種施策の最適化を図ることができます。店舗の運営者はより的確な経営判断を下すことができ、競争力の向上が期待されます。AI活用は、単なる効率化に留まらず、ビジネスの形そのものを変える力を持っているのです。

ここではまず、AIカメラによって具体的に何ができるのか、1つ1つみていきましょう。

混雑状況の可視化

AIカメラでは、店舗の混雑状況を可視化することができます。可視化したデータを用いれば、ピークタイムに合わせたスタッフ配置や商品の補充を行うことができ、コスト最適化や顧客満足度向上の手を打つことができます。

来店客の行動分析

AIカメラは、混雑状況だけでなく、来店客の数や属性、それらがどのように店舗内を移動し、どこで立ち止まったのかなどの情報も取得することができます。顧客がどの棚、商品に興味を持つかを分析することで、商品配置の最適化やプロモーションの効果を高める施策に役立てることができます。

こちらの記事では顧客の行動分析について深く紹介していますので、ぜひ参考にしてみてください。

AIカメラによる店舗分析│顧客の行動分析と、分析結果をマーケティングに役立てる方法

店頭施策の最適化

ここまで述べたようなAIカメラで得られるデータを基にすれば、プロモーションや商品の陳列変更といった各種施策の効果検証を行うことができます。AIの活用によって、現場の直感に頼らず、データに基づいた科学的な店頭戦略を立案し、検証することが可能となるのです。

売上・需要予測

過去の販売データとAIカメラから取得したリアルタイムの顧客データを組み合わせることで、売上予測や需要予測のモデルを構築することができます。各種予測の数値を用いれば、在庫管理の効率化や無駄のない発注が可能となり、結果としてコスト削減に寄与します。

AIカメラの備える機能

AIカメラは一般的な監視カメラと異なり、多くの高度な機能を備えています。具体的にどのような機能を備えるのか。ここでは代表的なものをいくつか紹介します。

来客人数カウント

AIカメラの代表的な機能として、店内に来店した顧客の数をカウントする来客人数カウントがあります。来客人数を正確にカウントし、曜日や時間帯など様々な角度から来店傾向を把握することで、スタッフの配置や商品補充の最適化に役立てることができます。また、売上を構成する重要な要素となる買上率を算出するうえでも、来客人数のカウントは欠かせません。

店前通行量カウント

AIカメラのなかには、来店する前段階にある「店前の通行者」の人数をカウントする機能を備えるサービスがあります。店前を通過する人の流れやそこからの入店率を把握することで、VMDやプロモーションなどの効果検証を行うことができます。例えば、特定の時間帯に人が増えるといったデータを活用することで、広告キャンペーンの時間帯や場所の選定を改善することができるわけです。

属性推定

AIカメラでは、単純に数をカウントするだけでなく、来店客の年代・性別などの属性を可視化することもできます。これにより、ターゲット層に応じた商品提案や、プロモーション活動を展開するための貴重なデータを得ることができます。個々の顧客に対する理解を深めることで、販促活動をよりパーソナライズすることで効果的なものにすることが可能です。

店舗でのAIカメラ活用事例

ABEJAでは、ここまで説明してきた各機能を備えたAIカメラサービスであるABEJA Insight for Retailを提供しています。このABEJA Insight for Retailをご利用いただいているお客様の中で、データ活用を通じて店舗改善を実現していただいているお客様の事例をご紹介します。

事例1：株式会社三陽商会

株式会社三陽商会では数多くのファッションブランドを手掛けています。そのうちの1つであるLOVELESS（ラブレス）にてデータ活用を行い、売上改善を実現しました。

接客による買上率の変化に着目し、「人手を増やして接客数を増やすことで、買上率が上昇する」という仮説を立てて分析を行いました。すると、売上が不調なとある店舗では来客人数が多く、現状のスタッフ人数では十分な接客対応ができていないことが分かりました。スタッフ数を2倍に増やすことで接客率を倍増させることができ、買上率・売上ともに大きな改善をすることができました。

事例2：株式会社ICI石井スポーツ

スキー、登山用品の専門店として全国に32店舗を展開するICI石井スポーツでも、データ活用を通じた改善を実現されています。

とある店舗での買上率向上を目標に年代ごとの買上率を分析したところ、20〜30代の買上率が低くなっていることがわかりました。他店舗では同世代の買上率が高い傾向があったため、その店舗にならい若年層に人気の商品を設置するコーナーを設けたところ、ターゲットの立寄率が改善され、買上率向上につながり改善をすることができました。

事例3：株式会社オンワード樫山

株式会社オンワード樫山では様々なファッションブランドを手掛けており、そのなかで「any SiS」「any FAM」などのブランドの一部店舗にてデータ活用をおこなっていただいています。店舗の売上向上のために入店率の改善を目標に掲げ、「店頭のVMDを改善することで入店率を向上させることができる」という仮説のもと、どのようなVMDが入店率を向上させるのか試行錯誤を実施。タペストリー導入時に入店率を改善することができ、結果として売上を改善することができました。