デジタル全盛の時代に
メーカーの店頭調査は
アナログなまま…
店舗の陳列調査に用いられるバーコードスキャナーやカメラ。
多くのメーカーが採用する一方で、まだまだ人の手を必要とする部分も…。
バーコードスキャナーの場合
商品を一つひとつ
スキャンする必要がある…カメラの場合
陳列棚の写真を見ながら、手入力で
データ化しなければならない…店頭調査を実施していない場合
データ収集に手間がかかるため
陳列情報を集めたいのに諦めている…
AIが商品棚の写真を
棚割データに変換
店頭で撮影した商品棚の写真をアップロードするだけで、棚割データを作成するのが棚SCAN-AIです。
商品棚の写真をAIが認識し、フェイスシェアや陳列位置などをデータ化します。
棚SCAN-AIで
生産性が大きく向上
店頭調査の負担が軽減され
業務効率UP商品を1つずつスキャン・入力する必要なし。店舗訪問時に撮影し、棚SCAN-AIの認識結果をチェックするだけで、効率的に店頭陳列のデータを入手できます。
データ分析の幅が広がり
より売上に貢献する棚割提案が可能に陳列状況といった販売過程の情報を活用することが可能に。これまでの売上といった販売結果のデータと組み合わせ、より売上に貢献する棚割提案に役立てられます。
棚SCAN-AIの特長
POINT 01 年間数万アイテムが
データベース化商品データの認識に使われる画像データベースには、年間数万アイテムが登録。マルチアングルで撮影した画像をマスター登録することで、AIによる商品認識の精度を高めます。
POINT 02 陳列が乱れた商品も
正確にスキャンNTTドコモのAI技術とサイバーリンクス社の画像データベースにより、高精度なスキャンを実現。圧縮陳列によるパッケージのゆがみや重なりのある商品や、正面を向いていない商品なども正確に読み取ります。
POINT 03 わずか3分で
データ化が完了バーコードスキャナー利用時の10分の1の時間でデータ化完了。ラウンダーの負荷も軽減し、より効率的な陳列現状の収集が可能に。
※什器3本、商品陳列約180の売場をデータ化し、棚割システムに取り込むまでの作業時間で比較（サイバーリンクス社調べ）
棚SCAN-AIの
活用ステップ
店頭調査からデータの分析まで、棚SCAN-AIならわずか3ステップ。
手軽ながらも、効率的な店頭調査を実現します。
STEP 01
データ化したい商品棚をスマホなどで撮影し、棚SCAN-AIにアップロード。AIが陳列商品を認識し、データ化します。
STEP 02
アップロードしたら、棚SCAN-AIのアプリ上で認識結果を確認。修正が必要な場合もアプリから簡単に行うことができます。STEP 03
認識結果はPTSファイル※で出力可能。棚割システムに取り込み、棚割管理や分析にご利用いただけます。
※共通棚割フォーマット
ご利用開始までの流れ
- STEP 1
ヒアリング・契約締結
サイバーリンクス社より、貴社のご希望の撮影ボリュームをヒアリングし、
お見積りを提示、契約締結を行います。 - STEP 2
商品の登録
データベースにない商品は、お客さまにて商品をご準備いただきます。
また、商品の撮影・データベースへの登録作業は、サイバーリンクス社で行います。 - STEP 3
売場写真の学習
認識させたい売場写真を学習データとしてご提供いただき、
サイバーリンクス社で学習します。 - STEP 4
精度検証
学習した結果、精度がどのくらい出るのかを検証します。
貴社にて棚SCAN-AIで店舗の商品棚を撮影いただき、
サイバーリンクス社にて精度を確認します。 - STEP 5
ご利用開始
ご利用に必要なIDおよびパスワードを発行します。
発行が完了し次第、貴社にて自由にご利用いただけます。
よくあるご質問
- A.
詳細はお問い合わせください。
- A.
判定できるのは商品のフェイス（手前にある商品）のみで、在庫は判定できません。
- A.
・Webブラウザー（Google Chrome、Safari）
・インターネットアクセス環境
・カメラの解像度4032×3024以上推奨
・1画像あたりのファイルサイズ10MB以下