NTTドコモは、レジ業務の効率化を目的としたAI（人工知能）システムの精度を大幅に向上させた。同社が開発するシステムは、カメラによる画像認識と重量センサーを組み合わせることで、従来に比べて商品識別の精度を約30%高めることに成功した。これにより、スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどでの導入が現実味を帯びてきた。
画像認識と重量センサーの融合
従来のAIレジシステムは、カメラ画像のみで商品を識別していた。しかし、類似した形状やパッケージの商品を区別することに課題があった。ドコモの新システムは、これに加えてトレイに設置した重量センサーを活用。商品の重量情報を画像データと照合することで、識別精度を飛躍的に高めた。
具体的には、画像認識で候補を絞り込み、重量で最終判断を行う。例えば、200mlと500mlのペットボトル飲料は形状が似ているが、重量が異なるため正確に判別できる。システムは学習データを随時更新し、新商品にも対応可能だ。
2025年度の実用化を目指す
ドコモは、2025年度中の実用化を目標に掲げている。現在、実証実験を複数の小売店で実施中で、2024年度中には技術的な完成度を高める方針だ。同社の担当者は「レジ待ち時間の短縮と、レジ担当者の負担軽減に貢献できる」とコメントしている。
導入コストについては、既存のセルフレジ機器にセンサーを追加する形で、初期投資を抑える設計とする。また、クラウド経由でAIモデルを更新できるため、店舗ごとにカスタマイズが可能だ。
小売業界の人手不足対策に
日本の小売業界では、深刻な人手不足が続いている。経済産業省の調査によると、2023年の小売業の有効求人倍率は約2.5倍と全産業平均を大きく上回る。AIレジシステムは、省人化だけでなく、既存スタッフの業務を販売支援などにシフトできるメリットがある。
ドコモは、今後もAI技術の開発を進め、他の業種への展開も視野に入れている。特に、飲食店や物流倉庫など、多様な商品を扱う現場での応用が期待される。
