売場オペレーションAI
欠品と陳列ミスによる機会損失を、Vision AIで防ぎます。
売場画像をリアルタイムに解析し、欠品（OOS）や陳列ミスをすばやく把握。視覚的な根拠に基づく品出し指示と売場改善で、販売機会の損失を抑えます。
- 欠品（OOS）検知
- 棚割・プラノグラム遵守確認
- 商品移動分析
- 売り減り・復旧パターン分析
売場課題ごとに最適化したAI分析と確認フロー
欠品、棚割不一致、商品移動など、店舗ごとに必要な機能を個別に検証して運用できます。
OOS
欠品を即時検知し、販売機会損失を防止
商品不足・欠品を検知し、未完了の品出し業務を通知。SKU別の時間履歴も確認できます。
棚割
棚割・プラノグラムの確実な売場実行
実売場と計画棚割を比較して誤配置を見つけ、アラートと確認業務を管理します。
商品移動
データに基づく売場変更の最適化
電子棚札（ESL）連携により、手動のバーコード読取なしで値札移動や棚変更を支援します。
導入からアクションまで、売場管理を3ステップで簡単に
課題選択から店舗での対応まで、分かりやすいプロセスで進めます。
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01
解決する課題と基準状態を設定
欠品や陳列ミスなど優先課題を選び、比較基準となる売場状態を登録します。
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02
店舗環境に合わせた高精度AI分析
照明、商品同士の隠れ、撮影角度など、実店舗特有の条件を反映して分析します。
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03
分析根拠をすぐに店舗アクションへ
欠品や陳列ミスを画像根拠とともに確認し、担当者へ品出しや再陳列を指示できます。
クラウド転送に頼らず、店舗で高速・安全に解析
オンデバイスVision・VLMが棚画像をSKU観測、OOS状態、棚割不一致候補、商品移動結果へ変換します。送信・保存・確認ルールは選択した構成に合わせて定義します。
設定した棚、スロット、ROI内で商品とSKU観測を区別します。
各候補には担当者確認に必要な状態と根拠を残します。
店舗の機微な画像はセキュリティポリシーに沿って管理し、権限のある担当者のみ確認できます。
売場アクションの根拠を確認
デモでは、OOS・棚割・商品移動ごとに画像、観測状態、確認結果を表示します。
棚・スロット画像、解析領域（ROI）、解析時刻、状態判定
OOS観測、品出しタスク、確認可能な履歴
棚割不一致候補ごとの想定商品、観測結果、AI判断根拠
商品移動結果、確認判断、対応状況、確定した連携範囲
AIエージェントとの対話で複雑な売場確認を効率化
AIエージェントは現在の標準提供範囲には含まれません。デモでOOS観測、棚割不一致候補、商品移動の確認状態を、承認済みの自然言語検索へ接続できるか確認します。
連携確認の質問例
確認が必要な欠品スロットを根拠付きで優先順位付けしてください。
棚割不一致候補を観測結果と確認状況別に分類してください。
担当者判断が必要な商品移動だけを一覧にしてください。
利用可否はデータ連携、店舗・役割権限、有効な出力範囲によって異なります。連携確認は検索と整理に限定し、品出し、配置変更、外部システム更新は担当者の業務です。
よくあるご質問
1店舗で3つの機能をすべて利用できますか？
はい。カメラ視野と設置環境が適していれば、欠品検知、棚割確認、商品移動分析を同一店舗で運用できます。
対象商品への適用にはどのくらいかかりますか？
売上比率が高い、または管理優先度の高い商品群から開始できます。照明やパッケージ差を確認する短い学習期間後、安定性を確認しながら対象を拡大します。
どこまで自動化できますか？
AIが分析と確認準備を自動化し、欠品や陳列ミスを根拠付きで提示します。最終確認と店舗対応は担当者が行います。
店舗で最も優先度の高い売場課題から始めましょう
デモで最適な機能範囲と、測定可能なROIへの導入ステップを設計します。