現場×データ！AIカメラ「store analyzer」で見つけ出すPOSデータで見えないもの
製作物紹介
私はスーパーマーケットでのお客様情報（年齢・性別・表情）と売り場で立ち止まったか、通過したかを計測する「store analyzer」を開発しました。
使用したツールは特になく、Pythonで1から開発しました。
この製作物には、売り場にカメラを設置して取得した映像をRaspberry Pi 5の学習モデルに渡してお客様情報予測とCSVへの書き込みを行います。
CSVに書き込まれる内容はタイムスタンプ・性別・年齢・表情・滞在 or 通過・滞在時間です。
作成のきっかけ
POSデータを調べれば売上を確認することはできますが、お客様情報や買わなかったけど買うか悩んだ人などPOSデータで取得することができない情報を調べることはできません。
しかし、小売業で働く私たちはお客さまの満足を追求しなくてはいけませんが、お客様が本当に求めているものはPOSデータだけでは予測しきれません。現状はこのPOSデータでは得られない情報を「勘」と「経験」でカバーしていますが、私は入社二年目でありまだその力が足りません。
そこで、全従業員が簡単に使用でき、定量的な評価が可能な「store analyzer」を開発しました。
実際に運用した結果
売り場演出のABテストを行い、その結果を統計検定を用いて定量的に評価しました。
何も考えず、商品部の言う通りに・管理職の言う通りに売り場演出を行うのではなく、自店で本当に意味のある事なのか。お客さまが求めていることなのかを考える力を持つことができました。
今後の展望
最終的には製作物を水平展開し、フィードバックサイクルを回してシステム要件定義・業務要件定義をしっかりと行い外部ベンダーと組んで本格的に開発を行いたいと思っています。
そのためにも、より多くの人を巻き込み現場の知識や経験がある人と私の技術を組み合わせてより良いものに進化させ続けていきたいと思っています。