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AIカメラとは：最先端の小売業界の店舗計測ツール
AIカメラの役割と機能
AIカメラは、小売業界に革新をもたらす最先端のツールです。来店する客の人数をカウントしたり、店舗内の客の詳細な動きを追跡し、データを収集し、傾向や行動パターンをAIが解析します。
店頭に設置したAIカメラから取得できる情報としては、顧客の来店・購買傾向、滞在時間、店内移動パターンなど様々で、人間の目では測れない売上を向上させるためのヒントを与えてくれる能力を持っています。
入店カウンターでみる購買率
入店人数と購買率の関係
購買率とは、店舗に訪れた客が商品を購入する確率のことを指します。購買率は、来店客一人当たりの平均購入額（客単価）と同様、店舗の売上を左右する重要な指標となります。
一方、入店人数とは、店舗に訪れた来店客をカウントした数の合計を指します。この数値を増やすことで、購買率を上げるためのチャンスをより多くつかむことが可能となります。
来店客の購買率を分析する
特定の期間における購買に至った客の合計を、入店カウンターで取得した客数の合計で割って算出します。
入店カウントデータとPOSレジのデータを組み合わせて見ることで、購買率の高い時間帯や曜日、来店客一人当たりの客単価を抽出できるため、効率的な在庫管理や、客数に合わせたシフト管理、接客にあたるスタッフ配置の最適化などが可能となり、店舗の売上が向上します。
入店後、商品を吟味する来店客
購買率を家族単位で分析する（グループカウント）
グループカウントとは、同一時間帯に複数人で店舗を訪れた場合に、その集団を一つのグループとしてカウントすることを意味します。
RetailNext（リテールネクスト社）の最新機能を活用することで、グループ単位での入店数カウントや、それに基づく購買率の算出ができるようになりました。
特に、家族連れや友人、カップル同士の来店が多い店舗では、どれくらいのグループ数がどの時間帯に来店しているのかや、グループごとで絞り込んだコンバージョンレートなど、売上に影響を与える重要なKPIをより正確に把握するために、この機能を活用できます。
商品を吟味する顧客グループ
以下の表は、グループ・トラフィックに基づくメトリクス（指標）の詳細を示しています。
左の項目「店舗の規模や立地（例）」を参考に、１グループとみなす最大の入店時間差（秒）や客同士における最大の距離（cm）を、お店の条件にあわせて任意に設定できます。
| 店舗の規模や立地（例） | 推奨スタート時間差 | 推奨最大距離 |
| 標準 – デフォルトのグループパラメータ | 1200ms | 122cm |
| 中程度の通行量がある店舗で積極的にグルーピングをする場合 | 2000ms | 275cm |
| 通行量の多い広い通路に入口を構える店舗（モール、百貨店など） | 3500ms | 275cm |
| 通行量の少ない狭い通路に入口を構える店舗（ラグジュアリー、宝石店など） | 5000ms | 275cm |
グループカウントの効果を最大限に生かす使い方は？
①アパレルショップで、グループ単位での購買率を計測する
例えばファミリー向けブランドやユニセックスブランドなど、「家族連れやカップルで来店する客」の方が「単独で来店する客」より多い場合、グループ数の増減と購買率を把握した方が、より効果的な販売戦略を立てることができます。
また一般的には、グループで来店した場合、グループ単位で購入を行う傾向があります。これを「購買単位」と呼び、入店人数で予測を行うよりも、より精度の高い分析が可能になります。
RetailNextのAIカメラを用いて、従来の個別入店カウントと合わせてグループ数を取得することで、グループ単位での購買率を高めるためのマーケティング施策の構築なども可能になるでしょう。
②グループカウントで、在庫過多を防ぐ
スーパーマーケットなど、3人程度のグループで来店することが想定される店舗の場合、グループ入店数を基準にして在庫を準備することで、生産数を最適化し、過剰在庫を防ぐことができます。
【例：グループカウントの結果をもとに、経費を削減】
従来方式で計測した入店人数から約300個のノベルティグッズを用意し、余らせていたが、グループカウントに切り替えたことで、家族1組ごとに配るノベルティグッズは約200個で済むことが明確になり、生産コストダウンにつながった。
AIカメラを活用し劇的な購買率改善を目指す
AIカメラによる購買率向上の仕組み
AIカメラは、店内の客数や購入者数を正確に把握し、購買率・客単価を算出します。これにより、ピーク時や閑散期などにおける来店客の流動性と購買行動の傾向を分析し、その結果に基づいて営業時間の調整やスタッフ配置の最適化など、具体的な改善策を立て、購買率向上を図ることができます。
RetailNext ダッシュボードの最適化機能で、売り上げに影響を及ぼすボトルネックを見つける
AIカメラ導入後の実際の成功事例
入店人数と購買率を把握できたことで、店舗の売上向上につながった成功事例をご紹介します。
あるアパレルショップではAIカメラを導入後、一日の来店客数と購買率の関係をデータ化しました。その結果、平日昼間よりも夜間や週末の方が購買率が高いことが明らかになりました。
この情報をもとに、同店舗は週末や夜の営業時間を延長し、平日の昼間はスタッフを減らし、営業時間を短縮するという営業戦略を立てました。その結果、売上は前年比30%増という劇的な改善を見せました。
また、別の飲食店では、AIカメラのデータから、特定の曜日、時間帯に来店が集中していることを発見しました。この情報を生かし、その時間帯に新メニューの販促プロモーションをした結果、注文が増え、売上が20％増加しました。
これらの事例が示すように、AIカメラは店舗にとって売上を向上させる強力なツールとなり得ます。
ただし、その効果を最大限に引き出すためには、AIセンサーのデータ取得精度が良いこと、データを適切に解釈し、分析結果から具体的な戦略に落とし込むことが重要です。
※弊社の導入実績はこちらでもご紹介しています。
まとめ
データを効果的に活用するためには、まずは正確な入店人数・グループ数を把握し、そのデータをもとに購買率を高めるための具体的な改善策に落とし込む必要があります。そのためには、データ解析に精通したスタッフの確保や、精度の高い解析ツールの導入が推奨されます。
AIカメラは小売業界の未来を切り開き、売上の増加に大いに寄与する重要なツールです。今後、AIカメラの更なる進化とともに、小売業界の新たな可能性が広がっていくことでしょう。
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