ケーススタディ

物流業界におけるAIカメラの活用

物流業界でのAIの必要性

背景と現状

近年、物流業界では労働力不足が深刻な問題となっています。また、物流業界含む様々な業界が、急激なデジタル変革の波に揺さぶられています。

ITが普及する中、AIツールは運営課題を解決し、業務を効率化するための重要な手段として注目されています。例えばAIカメラを導入することにより、人間が行うべき作業が自動化され、業務の効率化により人手不足を補い、効率的に店舗や営業所を運営することが可能となりました。

物流業界におけるAIカメラの利用場所

物流業界においては、倉庫作業の省力化や在庫の調整、物流センター直営所におけるスタッフ配置の最適化など、AIカメラはあらゆる状況で利用されています。

  1. 物流センター直営所内:来店人数予測に基づく在庫等の調整や、人の込み具合に応じたスタッフ配置の最適化(★)
  2. 物流倉庫内:スタッフの作業状況の調査、業務の効率化、省力化
  3. 配送:需要予測にあわせた積載の効率化
  4. その他:AIの映像・顔認識技術を活用した調査やデータ集計(★) など

★:当社でも取り扱っています

AIカメラのメリットとデメリット

導入のメリット

  1. AIカメラは物流業界の生産性向上に貢献します。大量のデータを自動で集計し、適切なレイアウトや来店人数を把握し、効率的に業務を行うための重要なツールです。
  2. 日別・時間帯別・場所別・スタッフ/来店客別など、あらゆる角度から情報を分析すれば、具体的な改善策が打ち出しやすくなります

導入のデメリット

  1. コストの問題が挙げられます。AIカメラの設置には、初期導入費用だけでなく、維持管理費や更新費用も含まれます。
  2. AIカメラの導入・運用にあたり、専門的な知識が必要です。データを最大限に活用するためには、システムに関する知識や経験、データの管理・運用・分析能力などが必要となります。場合により、専門スタッフの採用や教育が必要となり、さらなる人的・時間的コストの増加も招く可能性があります。
  3. プライバシー保護の観点です。AIカメラは物流業務の効率化に貢献しますが、プライバシー侵害につながる恐れもあります。この問題を避けるためには、AIカメラの適切な利用方法とプライバシーポリシーの策定が求められます。

物流業界は常に効率化とコスト削減を求められていますが、その一方で新たな技術導入に伴う上記の点も考慮する必要があります。

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物流業界におけるAIカメラの活用事例

物流センター直営所にGROOOVEの店舗計測システムを導入し、労働力不足や作業効率における課題を解決した事例をご紹介します。

顧客の待ち時間を減らし、満足度を向上させる

直営所の入り口にAIカメラを設置し、来店客数推移や見込み人数を取得しました。さらに営業所内における顧客の動線を取得し、セルフ配送コーナー(荷物のバーコードを読み取る機器が設置してある場所)や、郵便物の差出窓口に何人の顧客が待機していて、どれだけの時間を要しているかを抽出しました。

データから、実際の接客対応待ち時間やスタッフ不足が原因で機会損失をしているか否かなどを、把握できました。

来店人数予測と滞留場所・回数・時間の取得により、スタッフ配置を最適化することで、顧客満足度の向上に寄与しました。

※店内全体の混雑具合に関しては、露出度(キャプチャーレート)と呼ばれる指標を取得します。私たちが取り扱っているRetailNextのダッシュボードを使用すると、混雑設定した値を超える際にアラートを出すことが可能です。

顧客の行動経路を分析し、レイアウトの最適化・運営の効率化につなげる

顧客とスタッフ別の動線を取得し、直営所内におけるレイアウトにおける課題を抽出しました。

来店客の入り口から各コーナーへと向かう移動経路、またスタッフの郵便物の預かり窓口から倉庫までの移動時間や滞在頻度・時間、直営所における接客状況などを算出しました。

業務活動における課題点を見つけ、カスタマージャーニーが改善されたことで、レイアウトの最適化や業務活動の効率化につながりました。

 

このように、AIカメラの導入により、来店客数に応じたスタッフ配置やシフト調整をしたり、作業場のスタッフのパフォーマンスやレイアウト評価を数値で出すことが可能です。

物流センター直営所における導入事例は、こちらのケーススタディブログで詳しくご紹介しています。

 

物流センター直営所のAIカメラ導入に向けて

AIカメラの導入は一見複雑に思えるかもしれませんが、店舗計測の専門知識や経験が豊富な企業と並走して適切なKPI選定や導入計画、準備を整えることで、効率的なデータ運用ができるようになります。

AIカメラの導入を支える、企業・製品の選び方

導入にあたり、考慮すべきポイントをお伝えします。

  1. 専門知識と経験: AIカメラの施工業者・コンサルタントは、導入における具体的なニーズと課題を理解している必要があります。
  2. 高度なAI技術: 人の検出、映像解析、パターン認識などの高度なAI技術が搭載されたAIカメラを利用することで、正確に店舗計測、データ分析ができます。
  3. シームレスな統合: 既存の物流管理システム等とのデータの連携や統合が必要な場合があります。その場合は、新たなシステム導入による業務の中断を最小限に抑制できる、シームレスな統合ができる業者を選ぶ必要があります。
  4. スケーラビリティ: スケーラブルなAIカメラソリューションを選ぶことで、将来的にカスタマイズが可能なツールやシステムを導入するなど、需要の変化に対応できるようにします。
  5. 保守とサポート: AIカメラシステムの導入後も、技術的な問題やシステムのアップデートに対応するための信頼できるサポートが必要です。

AIカメラの導入において考慮するべきこと

  1. 具体的な店舗計測のニーズと目標を明確にします。これには、データ取得範囲の検討だけでなく、AIカメラの解像度、データ抽出機能・種類、センサーの顔認識技術の有無など、技術的な必要上限なども考慮することが含まれます。
  2. AIカメラが物流センターの環境に適合するかどうかを確認します。現場と店舗設計図で障害物の有無を確認するなど、いくつかの段階を踏む必要があります。(GROOOVEでは、事前に店舗設計図をいただき、データ取得に最適なAIカメラの設置場所や方法などのご提案をしています)
  3. 導入にあたり発生する初期投資、設置費用、メンテナンス費用を考慮した予算計画を必要とします。また、ROI(投資回収期間)を考慮し、取得する指標を選択することも重要です。

まとめ

AIカメラなどの計測ツールを活用することで、様々な業務の活性化、効率化を図ることができ、スタッフの負担を減らし生産性向上に寄与します。

館内・店内の業務におけるリアルタイムでのデータ取得にご興味がございましたら、ぜひ当社のソリューションをご活用ください。


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