大学キャンパスでの開業に表れた戦略的な狙い
7-Elevenは、台湾・桃園市の国立中央大学に9店舗目となる無人コンビニを開業した。キャンパスでの「ついで買い」型小売りが新たな段階に入ったことを示す。売り場面積82平方メートルの店舗には、技術が詰め込まれている。天井に設置した約140台のカメラと光学レーダーが人工知能（AI）と連携し、客が手に取った商品を識別。バーコードの読み取りやレジ待ちなしで決済する。運営会社によると、商品を選んでから会計が完了するまで約30秒。さらに台湾初となる自動受け取り用の小型倉庫を導入し、荷物の大きさに応じて収納区画を自動調整する。非接触型の小売りと、より効率的なラストマイル物流を結び付ける試みだ。
目次
台湾で7-Elevenを運営する統一企業グループは、無人店舗の拡大を、短期的な収益獲得の手段ではなく、労働市場の逼迫に備える取り組みと位置付けている。台湾では高齢化が進み、労働年齢人口の割合も縮小している。島内の小売りや飲食店では、人材確保が難しくなるなか、サービス水準を維持するため自動化の試験が進んでいる。
統一企業グループの羅智先董事長は、店舗内の従業員を最小限に抑えた実証店舗の採算について率直に語っている。取り組みは、現在の利益率を高めるためではなく、今後10年に備える計画だという。
羅氏は採算性に触れる前に、初期費用がかかるにもかかわらず、チェーンが導入を進める理由を説明した。
無人店舗では利益は出ません。それでも取り組まなければならないのは、人件費を削減するためではなく、サービス業の人手不足に備えるためです。
大学キャンパスを出店先に選んだことは、試験と学習を重ねる同チェーンの方針に合致している。9店舗のうち5店舗は大学内にあり、新しいものを早く取り入れる客が多く、買い物の内容もシンプルだ。以前、7-Eleven X-Storeの1店舗が国立高雄科技大学に移転した際、同社によると、近隣の路面店と比べて来店客数は3倍、売上高は2倍になった。設備やソフトウエアへの投資が大きい試験段階では、こうした伸びが役立つ。
無人店舗を支える技術
無人コンビニでは、センサーやカメラ、ソフトウエアを組み合わせ、通常はレジ係や品出しスタッフが担う作業を自動化する。客は入店して商品を選び、そのまま退店する。システムが商品を客のプロフィールにひも付け、決済を実行する。目指すのは、手間が少なく、所要時間が予測しやすい買い物体験だ。桃園の新店舗では、コンピュータービジョンシステムに光学レーダーを組み合わせている。レーダーがカメラ映像に距離や動きのデータを加えることで、人や商品をより正確に追跡する。
カメラと光学レーダー
コンピュータービジョンを使う店舗では、天井のカメラが主な役割を担う。客の手が商品パッケージやカップ、調理済み食品にどう触れるかを捉える。光学レーダーは距離や動きを把握し、2人の客が似た商品に同時に手を伸ばした場合や、一時的にカメラの視野から人が外れた場合に役立つ。これらの情報を組み合わせ、どの商品がどの棚から取り出され、誰が持っているのかをシステムが推定する。そのため、バーコードを読み取らなくても、約30秒で会計を済ませられる。客が商品を棚に戻した場合も、システムが自動で買い物かごの内容を更新する。
スマート棚とセンサー
7-Elevenは、画像認識への依存を抑え、棚のセンサーをより活用する別方式の自動化も試している。工業技術研究院との以前の協業では、X-Store 7の実証店舗にスマート棚、重量センサー、赤外線カーテン、本人確認、客の位置情報を組み込んだ。遠隔地にいる従業員1人で、在庫水準の確認や入店情報の検証、店内の混雑箇所のリアルタイム監視が可能だった。センサーを活用する方式は計算処理の負荷を抑え、必要なカメラの台数も減らせる可能性がある。配線や調整が比較的容易な小規模店舗では、導入を早める効果も期待できる。桃園での開業は、店舗によってカメラを多用するシステムとセンサー中心の仕組みを使い分け、複数の技術構成を探っていることを示している。
無人小売りでは、認識精度、スピード、コストのバランスが重要だ。QRコードによる簡易な退店処理や基本的なRFID（無線自動識別）に頼った初期の実証実験では、読み取り漏れや商品ロスのリスクが課題となった。新しいシステムはコンピュータービジョンや棚のデータ、時空間分析を組み合わせ、商品認識の精度を高めている。無人コンビニに関する研究では、利便性や使いやすさが導入を後押しする一方、プライバシーやセキュリティーへの懸念が普及の妨げになり得ると指摘されている。分かりやすい案内表示、目に見えるサポート体制、通常の決済手段を使える予備の会計場所があれば、客は安心して新しい方式を試せる。
大学や工業団地で導入が進む理由
大学キャンパスは、レジのない店舗と相性がよい。客の来店頻度が高く、技術に慣れており、購入点数も通常は少ないため、商品の認識が比較的容易だ。授業の合間には人が集中するため、30秒で会計を済ませるシステムなら、従業員を増やさずに行列を短くし、混雑時の処理能力を高められる。X-Storeを大学内に移転した後、来店客数や売上高が伸びたという同社の報告は、週に何度も訪れる利用者を確保できるキャンパスの価値を裏付けている。
工業団地やオフィス街も導入に適している。ファミリーマートは、桃園市楊梅の工業団地で「Tech Store 4.0」の展開を進めていると明らかにしている。コンピュータービジョンと非接触決済を使い、客が退店する際に自動で会計する。こうした立地では、交代時間や昼休みに一定の人の流れがある。また、観光客のように一度だけ訪れる客が比較的少ないため、売り場の配置を改善し、予測しやすい買い物内容をもとに認識モデルを学習させやすい。両チェーンの動きは、大学や工場、オフィス街が、従業員を少なくした安定運営を実現するうえで、初期の有望市場となっていることを示している。
台湾のコンビニは、すでに日常生活の拠点としての役割を担っている。食事や軽食を販売し、店内端末で公共料金などの支払いを受け付け、チケットを印刷し、店舗間の荷物配送サービスも手掛ける。こうした文化的な役割が、新たなデジタル機能の定着を後押しする。無人店舗に自動受け取り用の小型倉庫を加えれば、電子商取引と身近な店舗との連携が強まる。客はすでに店舗で荷物を受け取ることに慣れている。工業技術研究院の技術を導入した桃園の新店舗では、荷物の大きさに合わせて収納区画を調整し、収容力を高め、受け取り時間を短縮する。
台湾の人手不足が小売りを変える
労働力の減少により、サービス業の投資計画が変わりつつある。飲食店や小規模小売店では、人材確保の難しさが続いている。技術ベンダーは、シフト中に必要な接客担当者を減らす統合システムを売り込んでいる。例えば台湾の飲食業界では、AIによる行列管理やセルフレジ、統合決済システムの導入が進み、1人の従業員が同時により多くの作業を担えるようにしている。同様の動きはコンビニ業界にも表れている。深夜勤務の人員が減るなか、自動化なしに24時間営業を維持するのは難しい。
統一企業グループの経営陣は、無人店舗は現時点で採算が取れないものの、今後10年のうちに標準となる可能性がある運営方法を学ぶ機会になると説明している。工業技術研究院も、AIやセンサーを活用する店舗は、遠隔地や十分なサービスが行き届いていない地域の住民に、少ない人員で安定したサービスを提供できると主張している。新たなキャンパス店舗は、近隣の電子商取引事業者が学生や教職員に商品をより早く届けられる荷物システムを通じ、こうした目標を結び付けている。
客が得る利点と残る懸念
客にとっての利点は分かりやすい。入店し、欲しい商品を手に取り、そのまま退店すれば、正確に料金が請求される。授業の合間や交代時間の買い物を短時間で済ませられる。深夜の来店でも、短い行列が長く感じられる煩わしさが減る。国立中央大学の店舗では、画像認識とレーダーのシステムにより、約30秒で会計を終えられるとしている。無人店舗の多くでは、アプリ内のコードで入店確認やポイントサービスを利用し、入店時に追加の操作をすることなく、カードやモバイルウォレットで支払える。荷物受け取り用の小型倉庫が加われば、学生は一度の来店で荷物と飲み物を受け取れる。
台湾の無人店舗に関する研究では、技術受容モデルが当てはまることが示されている。無人店舗が役に立つという認識や、使いやすさの認識が利用者の態度を形作り、その態度が利用意向に影響する。リスクの認識は利用意向を弱める可能性がある。男性は有用性や使いやすさを高く評価し、女性はリスクをより強く感じる傾向があるとの研究結果もある。現金払いを好む消費者も多く、運営側には複数の支払い方法を用意し、各手順を明確に示すことが求められる。実際には、タッチ決済やQRコード決済、アプリにひも付けたカード決済に対応し、利用後にアプリでレシートを確認できるようにすることなどが考えられる。
プライバシーと認識精度も懸念されている。天井いっぱいにカメラや動体センサーを設置すれば、何が記録され、データがどれくらいの期間保管されるのかという疑問が生じる。データの保管期間を制限し、平易な言葉で方針を公表し、誤りがあった際にサポート担当者がどう対応するかを示せば、懸念を和らげられる。技術面では、狭い場所で2人が同時に似た商品を手に取る場合などに、商品を誤って識別するリスクがある。光学レーダーによる奥行き情報と棚のセンサー情報を組み合わせれば、こうした例外を減らせるため、多くの導入事例で複数のセンシング方式が使われている。初期の無人小売りで失敗を経験した事業者は、QRコードやRFIDだけに頼る実証実験の問題を挙げ、最新の画像認識や時空間モデルは大規模運用でも信頼性が高いと主張している。
競争、コスト、成長に向けた戦略
台湾の大手2チェーンは、技術と出店場所の異なる組み合わせを試している。7-Elevenは桃園のキャンパス店舗のようにカメラを多用する実証店のほか、スマート棚や重量センサーをより活用する店舗も運営している。ファミリーマートは工業団地で画像認識を軸とする店舗を拡大し、客の退店時に決済を完了させる。両社は、客が繰り返し訪れる管理しやすい環境で、初期の手応えを得ている。センサー中心の方式は導入費用を抑えやすく、狭い店舗にも展開しやすい。一方、カメラ中心の方式は棚ごとに機器を取り付けなくても、幅広い商品や動作に対応できる。両チェーンは今後も2つの方式を併用し、店舗ごとの買い物点数や客の流れに合わせて、費用と精度の目標を調整していくとみられる。
事業として成り立つかどうかは、依然として利用規模と学習効果に左右される。設備や調整、ソフトウエアの最適化には初期費用がかかる。継続的なモデル学習や機器の保守、遠隔監視にも費用が発生する。業界の経営陣は、投資効果はレジ待ちの短縮だけに表れるわけではないと指摘する。デジタル棚やアプリによる入店、コンピュータービジョンから得られるデータは、棚割りの改善や欠品率の低下、客の関心を集める売り場の特定に役立つ。荷物受け取り用の小型倉庫は、キャンパス店舗をより広い物流網につなぎ、オンライン注文を受け取る場所として顧客ロイヤルティーを高める可能性がある。Amazonの「Just Walk Out」店舗から、アジアや欧州でのセンサー活用型の実証実験まで、自動化小売りへの関心は世界的に続いている。業界予測では、短時間の利用が一般的で人手も不足する大学やオフィス、病院、交通拠点を中心に、今後数年で無人コンビニの着実な成長が見込まれている。
要点
- 7-Elevenは桃園市の国立中央大学に、台湾で9店舗目となる無人店舗を開業した
- 売り場面積82平方メートルの店舗では、天井のカメラ約140台と光学レーダーを使い、バーコードを読み取らずに商品を識別する
- 会計は約30秒で完了し、レジに並ぶ必要はない
- 台湾初となる自動受け取り用の小型倉庫を備え、荷物の大きさに合わせて収納区画を調整する
- 統一企業グループの董事長は、この業態は短期的な利益獲得ではなく、長期的な人手不足への対応だと説明している
- 無人店舗9店のうち5店は大学キャンパスにあり、学生は新しい業態を早く取り入れる
- ファミリーマートは工業団地でコンピュータービジョンを使う「Tech Store 4.0」を拡大し、セルフサービス店舗の増設を計画している
- 学術研究では、使いやすさや有用性が受容を促す一方、リスク認識やプライバシーへの懸念が残るとされている
