目的

（実験中）AIを用いた陳列商品に対する消費者行動の分析の実験を行います。

映像・動画（カメラ）に写る対象商品及び人の行動判定をAIができるようになることで、下記にて紹介するニーズ/課題に対する業務効率化を目的とした実験となります。

解析イメージ

詳細は後述致しますが、以下のような内容にて分析を行いたい対象商品に関して、売れた時の行動・売れなかった時の行動（人の動き）を検知します。

課題/ニーズ

商品が売れた要因・売れなかった要因の分析、及びその要因に基づいた商品陳列方法の最適化

商品の配置として「場所（通常の商品棚かシマ・エンド等、通路側の注目される位置への配置）」や「高さ」等によって、商品の売れ行きが変わると言われております。

ただし、商品が「売れたか」「売れなかった」だけの事実ベースの情報であれば、売上（POS）情報から判断できますが、【なぜ】売れたか、売れなかったかに関しては、売上（POS）情報からは判別が難しくなります。

上記の要因を人の行動を基に分析する場合、今までであれば、人が直接目視で確認もしくは監視カメラ越しや録画した映像を見て確認する必要がありますが、店舗の膨大な数の商品と時間を分析するには多大な人件費を要します。

もしAIがこれらの分析を行うことが可能になった場合、上記の分析を自動化することが可能となり、特定商品や商品棚おいては、店舗全体の商品陳列の最適化＝売上向上に役立つことができます。

解決手段及び実験・検証

実験の前提条件及び観点

なお、今回の検証は以下の観点・前提条件の元、検証を行っています。

人の数と方向

人の数

1名

方向

一方向

売れた要因・売れなかった要因の定義

下記にて後述する「人の動き」を基にして、各要因を定義

備考

当条件での検証が正しく行えた場合は、より複雑な条件（人の数や方向及び商品の置き方や種類等）の実験を行う予定です。

分析の種類

大きく以下の5種類の想定事例にて実験を行っています。（売れた時の行動：3種類、売れた時の行動：2種類）

売れた時の行動

• 1.商品を取ってすぐにカートに入れた。（目的の商品もしくは見て直感的にすぐに買った）
• 2.商品を一度、手に取ってを確認した後、カートに入れた。（品定めして、考えた末、買った）

売れなかった時の行動

• 3.商品を手に取ったが、戻した（興味を持ったが、買わなかった）
• 4.商品には気づいて見たが、通り過ぎた（気づいたが、買わなかった）
• 5.素通り（気づかなかった）

実験内容及び結果

まとめ

今回ご紹介した実験事例は、弊社の動体解析パッケージ「AICam Video（アイキャンビデオ）」を用いた内容です。

当製品「AICam Video」は、カメラに映る「人の動き」をAIを用いて解析するAI検査ソリューションです。

監視カメラやWebカメラ等の動画に映った「人物の動き」を解析するAI検査ソリューションです。
下記のような幅広い用途で活用することができます。

• ・工場での作業員の作業手順の漏れ・ミスの検出及び作業支援
• ・販売店での万引き犯や行動不審者の不審・異常な行動・挙動の検知
• ・販売店での購買客の行動の分析・解析
• ・生産性の異なる店員の行動の分析・解析
• ・スポーツやレッスンでのフォーム等の分析・解析及びコーチング支援

製品の詳細や当製品を用いた他の事例・有効的な活用方法等は「製品紹介ページ/AICam Video」に掲載しておりますので、是非ご参照下さい。

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