今後3年間でスーパーとコンビニに広く応用されるテクノロジートレンド
McKinseyの小売およびCPG企業に関する研究によれば、ソフトウェア中心のアプローチは顧客満足度を最大40%まで向上させることができます。
この記事では、将来的に日本のスーパーマーケットやコンビニで広く導入される可能性のある3つのテクノロジートレンドを予測します。これらの技術が適切に導入されれば、労働効率の向上や顧客の満足度を向上させるでしょう。
目次
①「RFID」テクノロジー
RFID（Radio Frequency Identification）は、電磁波を使用してタグから情報を自動的に読み取る技術です。RFIDタグは、アンテナとマイクロチップから成り、このマイクロチップには情報が格納されています。リーダー（読み取り装置）がタグの近くに来ると、タグは電磁波によって情報をリーダーに伝えることができます。
活用法
在庫管理：商品にRFIDタグを取り付けることで、店舗内や倉庫での在庫位置や数量をリアルタイムで把握し、欠品や過剰在庫を予防します。
盗難防止：高価な商品や容易に盗まれる商品にRFIDタグを付けて、不正に店舗から持ち出された際にアラームを鳴らします。
自動決済：レジなしのショッピング環境で、顧客が商品を持って店を出ると、RFIDタグによって自動的に請求されます。
商品の追跡：サプライチェーン全体での商品の流れや位置を追跡することで、適時補充や効率的な商品配置を実現します。
顧客の購買パターンの分析：RFIDを用いて商品の人気や移動を分析し、店舗内の商品配置やプロモーション戦略を最適化します。
導入事例
イオン：大手小売業者のイオンは、RFIDを活用した商品管理を進めています。特に衣料品の分野での導入が進められており、在庫の正確な把握や迅速な商品補充が可能となっています。
RFIDは、小売業界のデジタルトランスフォーメーションを加速する要因の一つとして注目されています。
②「レジレス」テクノロジー
「レジレス」テクノロジーとは、顧客が店舗で商品を選んだ後、通常のレジカウンターを介さずに支払いを完了できる技術を指します。この技術は、センサー、カメラ、AI、機械学習などの最新技術を組み合わせて、商品の選択やカートへの追加を自動で検出し、その情報を基に自動的に請求するものです。
活用法
効率的なショッピング体験：顧客は待たずにショッピングを終えることができ、店舗は混雑を軽減し、労働コストを削減することが可能です。
在庫管理の最適化：実時間での商品の動きを追跡することで、在庫の再注文や棚卸しを効率的に行うことができます。
顧客の購買データの収集：顧客の購買パターンや好みを分析することで、商品の配置やプロモーション戦略を最適化することができます。
導入事例
Amazon Go：Amazonが開発した「レジレス」のコンセプトストア。店内には多数のカメラとセンサーが設置されており、顧客が商品を取るとそれが自動的にバーチャルカートに追加され、店を出ると自動的にアマゾンのアカウントから請求されます。
セブン‐イレブン：一部の場所で「レジレス」の技術を導入して、顧客がアプリを使用して商品をスキャンし、そのまま店を出ることができるシステムを実験しています。
このような「レジレス」テクノロジーの導入は、今後も増えていくと考えられ、小売業界の未来の形を変える要因となるでしょう。
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③顔認識ソフトウェア
顔認識ソフトウェアは、デジタル画像や動画から人の顔を検出・識別する技術を用いたソフトウェアのことを指します。これは、特定の人物の顔の特徴を分析・比較することで、個人を識別または検証するために使用されることが多いです。
活用法
顧客認識とパーソナライズされたサービス：繁忙な顧客を自動的に識別し、彼らの購買履歴や好みに基づいてパーソナライズされたサービスやオファーを提供します。
セキュリティと盗難防止：不審な行動や以前に店からの盗難が疑われる人物を検出するために使用します。
顧客の動線分析：店内での顧客の動きや滞在時間をトラックし、店舗のレイアウトや商品配置の最適化に役立てます。
非接触型の支払いシステム：顔認識を使用して、顧客を確認し、自動的に決済を行うシステム。
導入事例
セブンイレブン：セブンイレブンは、一部店舗で顔認識技術を活用したレジレス決済の試験を行っている。これにより、商品を選んだ後、特定のエリアで自動的に顔をスキャンし、支払いを完了させることが可能です。
ファミリーマート：ファミリーマートも顔認識技術を用いたレジレス決済の導入を検討・実験しています。顔情報を登録した顧客は、店舗内での買い物をした後、専用のエリアで顔をスキャンすることで決済を行うことができます。
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