Amazonは2018年10月、サンフランシスコでレジ無し店舗「Amazon Go」をオープンした(下の写真)。Amazon Goはシアトルで3店舗とシカゴで2店舗が運営されており、サンフランシスコ店は6番目の店舗となる。Amazonは2021年までに3000店舗を開設すると報道されており、全米で急速にレジ無し店舗が普及する勢いだ。

出典: VentureClef

近未来のショッピング

オープンしたばかりのAmazon Goで買い物をしたが、近未来のショッピングを体験できる。店舗内は高級コンビニという嗜好で、食料品を中心に品ぞろえされていた。Amazon Goにはレジはなく、取り上げた商品を持ってそのまま店を出ることができる。店舗を出てしばらくすると、購入した商品の代金が登録しているクレジットカードから引き落とされた。

QRコードで入店する

Amazon Goは専用アプリで利用する。店舗に入る際にアプリを起動し、表示されたQRコードをリーダーにかざすとゲートのバーが開く(下の写真)。友人や家族と来店した際にも同じ手順であるが、QRコードをかざして同伴者を先に入店させる。(天井に設置されているカメラが利用者だけでなく同伴者も把握する。)

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買いたいものを手に取る

店舗内では、商品を手に取り、買いたいものを自分のバッグに入れたり、手に持って買い物をする(下の写真)。品物を取り上げた時点で利用者の「Virtual Cart(仮想カート)」に商品が入る。気が変わり、取り上げた商品を棚に戻すと、Virtual Cartから取り出される。同伴者も同じ方式で買い物ができる。しかし、商品を取り上げて同伴者に手渡すことは禁止されている。(AIアルゴリズムの教育ができていないためか。)

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買い物が終わると

店舗にはレジはなく、買い物が終わると出口専用のゲートを通るだけで支払い処理が完了する(下の写真)。購入した商品の代金は登録しているクレジットカードから引き落とされる。ゲートの横でAmazon Goスタッフが顧客の質問に答えていたが、万引きなどの不正をチェックしている様子はなかった。(万引きすると売り上げ処理されるので不正行為はできない仕組み。)

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品揃えに特徴あり

Amazon Goはコンビニのように食料品や飲料水を中心に品ぞろえをしている。デリのコーナーもあり、サラダやサンドイッチなどが並んでいる。入口近くの棚には様々な種類のランチボックスが陳列されていた(下の写真)。ランチボックスは日本のお弁当のように、調理された食材が綺麗に配置されている。他に、フルーツやスープやデザートなどもそろっている。出口そばにはテーブルと椅子が用意されており、買ったものをその場で食べることができる。

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ロケーション

Amazon GoはサンフランシスコのFinancial Districtと言われる金融街にオープンした(下の写真、正面ビルの角)。ここに大企業のオフィスが集中しており、周辺にはレストランやデリなどが立ち並ぶ。Amazon Goは忙しい社員のために、食料品やランチボックスを販売する。短い昼休みであるが、レジ待ちの時間が無くなり、ゆっくり食事をすることができる。一方、周囲のデリやファーストフードは売り上げが減る可能性がある。  

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大規模に展開

AmazonはAmazon Goを2018年末までに10店舗開設する。2019年までに50店舗を、2021年までに3000店舗を開設すると報道されている。当初、Amazonはレジ無し店舗の技術を他社にライセンスすると噂されていたが、自ら店舗を運営する戦略であることが明らかになった。この市場ではAmazon Goに刺激され競争が激しくなっている。ベンチャー企業からAIを駆使したレジ無し店舗技術が登場し、店舗での実証実験が進んでいる。

Amazonが小売店舗をつぶしたのか

Amazon.comの登場で多くの小売店舗が売り上げを減らし、また、廃業に追い込まれている。先月、全米で最大規模のデパートであったSearsが130年の歴史に幕を閉じ、会社更生法の適用を受けた。AmazonがSearsを殺したという解釈があるが、小売店舗は進化の努力をしていないとの意見もある。Amazonは小売店舗をテクノロジーで改良し、消費者に快適な買い物環境を提供する戦略を取る。その一つがAmazon Goで消費者はレジ待ちの苦痛から解放される。Amazon Goは小売店舗が成長できる方向を示しているとみることもできる。

【Amazon Goの仕組み】

カメラで顧客と商品を認識

天井には数多くのボックスが設置され、ここにカメラが実装されている(下の写真)。ボックスはプロセッサーで、カメラが捉えたイメージの基礎的な解析を実行する。具体的には、人の存在の認識、顧客の特定と追跡、顧客の動作の意味の把握を実行する。顧客が移動すると、別のカメラがこれをフォローする。更に、カメラは棚の商品を認識し、取り上げられた商品の名前を特定する。

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センサーの情報

商品棚には重量計が搭載されている。重量計が棚の重さを計測し、重量が減ると商品が取り上げられたと認識する。カメラが捉えたデータと重量計のデータから、取り上げられた商品を特定する。Amazonはこの方式をSensor Fusionと呼んでいる。

Deep Learningで意味を把握

これら一連のデータはサーバーに送信され、Deep Learningが売り上げを推定する。天井のカメラは顧客の位置を追跡し、特定の商品棚の前にいることを認識し、その挙動 (手を伸ばすなど) を捉える。その棚の商品が取り上げられたことをカメラと重量計で認識する。これら一連の情報をDeep Learningで解析し、特定の顧客が特定の商品を取り上げたことを判定する。