CPG（コンシューマー・パッケージド・グッズ）企業にとって、在庫管理は終わりのないサイクルです。チェーンストアや食料品店、あるいはガソリンスタンドの自動販売機など、商品の在庫を確保し、何が売れているかを追跡することは、CPG企業にとって時間のかかる継続的な仕事です。しかし、需要に追いつくことは、売上の方程式の一部に過ぎません。しかし、需要に対応することは、売上の方程式の一部に過ぎません。店頭在庫に関しては、もう一つのホットな商品、つまり棚の一等地があります。
そのためには、可用性、アクセス性、視認性が重要です。大規模なサプライヤーでは、何千人もの現場スタッフが顧客にサービスを提供し、棚に適切な在庫を確保しているかもしれませんが、企業は棚のスペースにもプレミアムを支払っています。
CPGは、販売の可能性を最適化するためのリソースを必要としています。ROIを最大化するためにスペースを最大限に活用し、販売を促進して競争力を維持するために最適なポジショニングを確保する必要があります。そのためには、店舗に目を配り、棚に目を配る必要がありますが、そのためにはリソースを非常に薄くする必要があります。周りに死角を発見できる人がいない場合、棚上の在庫状況と視認性を監視することは現実的な問題となります。また、エリアマネージャーが在庫の配置を確認・承認するために、店舗から店舗へと長時間移動することは理想的ではありません。日々の在庫管理業務では、見えないものをコントロールするのは難しいのです。
そのためには、可用性、アクセス性、視認性が重要です。大規模なサプライヤーでは、何千人もの現場スタッフが顧客にサービスを提供し、棚に適切な在庫を確保しているかもしれませんが、企業は棚のスペースにもプレミアムを支払っています。
CPGは、販売の可能性を最適化するためのリソースを必要としています。ROIを最大化するためにスペースを最大限に活用し、販売を促進して競争力を維持するために最適なポジショニングを確保する必要があります。そのためには、店舗に目を配り、棚に目を配る必要がありますが、そのためにはリソースを非常に薄くする必要があります。周りに死角を発見できる人がいない場合、棚上の在庫状況と視認性を監視することは現実的な問題となります。また、エリアマネージャーが在庫の配置を確認・承認するために、店舗から店舗へと長時間移動することは理想的ではありません。日々の在庫管理業務では、見えないものをコントロールするのは難しいのです。
ARとコンピュータビジョンで視覚のギャップを埋める
CPGは、ビジュアルアシスタンスを利用することで、コストと時間を削減しながら、必要なコントロールを得ることができます。ビジュアルアシスタンスは、遠隔でインタラクティブなガイダンスを可能にすることでオペレーションを変革する技術です。コンピュータビジョンのAIとARを活用したビジュアルアシスタンスは、現場や店舗の従業員に遠隔の「目」を提供し、商品配置のガイダンスを受けたり、棚のスペースが最適化されているかどうかを確認したりすることを可能にします（人間支援モードまたはセルフサービスモード）。また、商品や棚の画像や動画を送信するビジュアルコミュニケーションを迅速かつ容易に確立することができます。必要なのは、スマートフォンのカメラだけです。
ビジョンを活用してCPGの店頭在庫をリモートで最適化
店舗や現場の従業員にとっては、商品が正しい場所に置かれているかどうかを確認するだけの簡単なことから、ブランドマネージャーの注意が必要な複雑な棚の問題まで、様々な問題があります。 また、現場の従業員にとっては、店を出る前にすべての商品が揃っているかどうかを再確認したいだけかもしれません。リモートビジュアルアシスタンスは、問題を迅速に解決し、最小限のリソースで棚の最適化を実現することで、店舗内の在庫ロジスティクスを再定義します。スーパーバイザーがいなくても、ビジョンを活用する方法は1つではありません。
現場のスタッフは、リージョナルマネージャーにブランドの在庫を遠隔で見せることができ、問題の監視と解決のためにコストと時間のかかる現場訪問を防ぐことができます。また、スマートフォンのカメラを利用して、遠隔地の従業員と明確な視覚的コミュニケーションを取り、リアルタイムに指導することができます。両者が接続されている状態で、マネージャーはビデオやフォトストリームモードで店舗環境を見て、ARツールを使って画面上で指差しや注釈をして従業員に指示を出し、配置や在庫の問題が解決されたことを確認することができます。
AIによるCPG在庫管理のセルフサービス化について
しかし、上司を巻き込むことは必ずしも必要ではないかもしれません。指先に視覚的なガイダンスがあれば、忙しいマネージャーとリアルタイムでコミュニケーションを取らなくても、商品配置の問題を簡単に解決することができます。セルフサービスモードは、ポイント＆シュートのように簡単です。従業員はセルフサービスモードで、高度なAIを使って識別された商品や棚の画像を見せるかアップロードし、配置プロセスのビジュアルガイダンスを受け取ります。
仕事は終わり、棚は完全にストックされています。コンピュータビジョン技術を使えば、キャプチャした画像を簡単に確認することができます。適切にストックされた棚が認識され、現場での訪問や管理者による確認を必要とせずに承認されます。もし、人の介入が必要な複雑な問題が認識された場合でも、問題はありません。次のステップでは、すぐに問題を解決するためにマネージャーへのウォームトランスファーを開始します。
視覚を次のレベルに引き上げる Visual Augmented Analytics
コンピュータビジョン技術は、特定の在庫問題の解決に役立ちますが、それだけではありません。しかし、それだけではなく、より大きな画像を伝えることもできます。何百万枚もの画像の中には、パターンやトレンドを特定するための情報が含まれています。視覚的に拡張されたアナリティクスは、スマートなビジネス上の意思決定のための貴重な洞察をもたらします。 CPGは、アナリティクスを取り入れて、季節の変化や消費者の習慣をフォローし、在庫や棚の配置の適切な調整を判断することができます。同じ商品を別の場所に置いた場合よりも、高い位置の棚に置いた方がより多くの売上を記録していることを知ることは、貴重な情報となります。
リモートアシスタンスを活用することで、CPGは売上を伸ばすという目標を達成することができ、在庫の問題を削減し、現場を訪問する必要性を減らすことで、時間とコストを削減することができます。イメージが湧きましたか？
原文：https://techsee.me/blog/cpg-inventory-management-ar/
By Liad Churchill Dec 22, 2020
