
RASFOR® ~Robot as a Service for Retail ~
ヒトの代わりに、ヒトと一緒に、ヒトを超えて・・・。
サービスロボットが当たり前のように活躍する時代が到来します。
そこでBIPROGYは、サービスロボットの1つとして、小売店舗向け業務代行AIロボット
「RASFOR ~Robot as a Service for Retail~」を提案します。
今まで人が行っていた業務をAIとロボティクスによって自動化することで、人とロボットの共生関係が構築されます。
RASFORによってBIPROGYは、小売業界に顕在化している課題を解消し、働く人・買う人共に笑顔になる未来の実現を目指していきます。
サービスロボットが当たり前のように活躍する時代が到来します。
そこでBIPROGYは、サービスロボットの1つとして、小売店舗向け業務代行AIロボット
「RASFOR ~Robot as a Service for Retail~」を提案します。
今まで人が行っていた業務をAIとロボティクスによって自動化することで、人とロボットの共生関係が構築されます。
RASFORによってBIPROGYは、小売業界に顕在化している課題を解消し、働く人・買う人共に笑顔になる未来の実現を目指していきます。
事例紹介:株式会社カスミ様
動画でご紹介 2分29秒
サービスロボットは閉店後の小売店舗を自律走行し、売場のチェック業務を代行します。AI画像解析技術を用いて「POP期限チェック・売価チェック・品切れチェック」を行い、小売業界の抱えている労働力不足・DX化の遅延という社会課題を解決します。
棚割実態把握機能によって売り場の実態をデータ化して可視化し、より良い売り場づくりに貢献します。
機能1:チェック機能(POP期限・売価・品切れ)
小売業者が抱える主な課題

● 少子高齢化による労働力人口の減少により、小売業では圧倒的な働き手が不足している
● 業務のデジタル化が進んでおらず、小売業務には人時をかけたルーチンワークが残っている
● 業種を越えた競争の激化により、日々の小売業務量は増え一層の多様化が進んでいる
● 業務のデジタル化が進んでおらず、小売業務には人時をかけたルーチンワークが残っている
● 業種を越えた競争の激化により、日々の小売業務量は増え一層の多様化が進んでいる
RASFORの導入効果 チェック機能で解決

小売業務を一部自動化し、業務高度化・省人化の両立を可能にします。
チェック機能(POP期限・売価・品切れ)
ロボットが店舗内を自律走行し、売場をチェックするので、日々のチェック業務をAIとロボットで自動化することが可能となります。また、人が行うよりも、チェック業務の品質を維持・向上させることが可能です。

機能 | 詳細 |
---|---|
POP期限チェック | 掲出期間が過ぎている、若しくは期限間近のPOPを検出し、リストを作成します。 翌朝、リストを参照してPOP付け替え作業を行うことで、効率良く開店準備を行えます。 |
売価チェック | 店頭の値札やPOPに表示されている売価をシステム上の売価マスタデータと照合し、不一致と判断された商品のリストを作成します。 リストアップされた商品のみを確認するため、作業効率が向上し損失粗利の低減に寄与します。 |
品切れチェック | 品切れとなった商品を検知し、リストを作成します。 商品棚に商品が陳列されている状態を常に維持することで、機会損失を防ぎます。 |
機能2:棚割実態把握機能
小売業者の本部が抱える主な課題

● 本部の指示通りに棚割作成を実行しているか、正確に把握できない
● 単品の分析をする際、実績でしか分析できず、棚割と紐づけることができない
● 棚割実態が把握できず、正しい品揃え/棚割計画の策定が困難
● 店舗従業員が棚卸報告、対象カテゴリの棚の写真を送付するなど人手での対応による負荷
● 単品の分析をする際、実績でしか分析できず、棚割と紐づけることができない
● 棚割実態が把握できず、正しい品揃え/棚割計画の策定が困難
● 店舗従業員が棚卸報告、対象カテゴリの棚の写真を送付するなど人手での対応による負荷
RASFORの導入効果 RASFORの棚割実態把握機能で解決

棚割実態把握で、商品展開状況を自動把握し、本部・店舗間で情報共有が可能です。各店舗で陳列指図や改廃指示通りの棚割ができているかどうかを把握し、販促効果検証等にも活用できます。
棚割実態把握機能
棚割実態把握によって、上記のような課題は解消できます。この機能は、棚画像を解析し棚情報(棚・段・商品コード・フェース数・品切れフェースの有無・売価など)をデータ化することで、棚の陳列状況を可視化する機能です。どの商品が店内のどの棚にあるか、さらに棚のどの段・どの位置にあるのか、フェース数はいくつか、など棚陳列情報を個別商品単位で把握することが可能となります。(下記右図)
棚画像(下記左図)には、商品・品切れフェース・棚札を囲む矩形を表示します。またそれぞれの矩形に番号を振っているので、棚札と商品の紐づけが分かります。
棚画像(下記左図)には、商品・品切れフェース・棚札を囲む矩形を表示します。またそれぞれの矩形に番号を振っているので、棚札と商品の紐づけが分かります。

棚割実態把握機能の活用例
陳列指図/改廃指示の進捗確認
本部から出した陳列指図・改廃指示の進捗度合いの確認に使用できます。
店舗毎に、時系列で棚割作成の進捗を確認することができますので、「棚割作成の進捗が遅い」「陳列指図通りの棚割が作成されていない」など、何か問題があった場合に、すぐに把握・対応することが可能になります。
店舗毎に、時系列で棚割作成の進捗を確認することができますので、「棚割作成の進捗が遅い」「陳列指図通りの棚割が作成されていない」など、何か問題があった場合に、すぐに把握・対応することが可能になります。

不振店舗/商品の追及
店舗の売上原因を調査する際に、個別商品単位で原因追及をすることが可能になります。
標準棚割と見比べることで、商品がしっかり陳列されているか、商品毎のフェース数・陳列位置などが正しいか、個別商品毎に調査することができます。
また、個別商品の陳列状況を店舗別に見比べることができるので、売上が良い店舗の棚割を各店舗に反映させることも可能になります。
標準棚割と見比べることで、商品がしっかり陳列されているか、商品毎のフェース数・陳列位置などが正しいか、個別商品毎に調査することができます。
また、個別商品の陳列状況を店舗別に見比べることができるので、売上が良い店舗の棚割を各店舗に反映させることも可能になります。

品揃え/陳列計画支援
棚毎の売上予算と、実際の売上がどうだったのか、棚割と紐づけて調べることが可能になります。
今までは最終的な売上でしか判断できなかったものが、棚割データを使って原因を追究することができます。また、そもそも策定していた棚割が妥当なものであったのか、もしくは売上予算が妥当なものであったのか調査することも可能となります。
今までは最終的な売上でしか判断できなかったものが、棚割データを使って原因を追究することができます。また、そもそも策定していた棚割が妥当なものであったのか、もしくは売上予算が妥当なものであったのか調査することも可能となります。

夜間に自動開始・自動終了
閉店後、設定した時刻に自動的にロボットが走行を開始します。
店内を自律走行しながら、棚をカメラが自動撮影し、即座にAIが画像解析を開始します。
撮影を終えたら、自動で保管場所に戻り、充電が開始されます。
これらすべてをロボットが自動で行いますので、複雑なオペレーションはありません。
店内を自律走行しながら、棚をカメラが自動撮影し、即座にAIが画像解析を開始します。
撮影を終えたら、自動で保管場所に戻り、充電が開始されます。
これらすべてをロボットが自動で行いますので、複雑なオペレーションはありません。
自律走行

障害物を自動で検知し、避ける
自動撮影

カメラが自動で撮影を繰り返す
AI解析

画像を即座にAIが解析
自動充電

終了後、自動で充電ステーションへ
アセスメントによる導入前の確認・試行が可能
導入前の検証としてアセスメントの実施が可能です。
ロボットを実際に店舗で走行させ、解析精度・業務効果を確認いただけます。
導入後は、運用・改善フェーズまで手厚くサポート致します。
ロボットを実際に店舗で走行させ、解析精度・業務効果を確認いただけます。
導入後は、運用・改善フェーズまで手厚くサポート致します。

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