昨今では、少子高齢化による労働力不足を背景に、店舗作業の効率化が強く求められているが、そのためにはまず、現在の業務の実態把握が必要になるという。しかし、店舗の作業項目は100以上に上っており、それぞれの所要時間を正確に把握するためには、担当者が直接店舗で作業に立ち会い、手作業で作業時間を計測する必要があるものの、効率化施策の検討を進めていくうえで、毎回こうした測定を行っていては、担当者と店舗にとって大きな負担となってしまうとのこと。

そこで今回の実証実験では、店舗従業員の作業映像を映像認識AIで分析することで、人が立ち会うことなく、作業行動を可視化できるかどうかを検証する。具体的には、まず、店舗に設置したカメラで作業中の従業員を撮影・分析し、映像認識AIによって、映像内の従業員の業務を作業項目に分類する。

さらに、分類された各作業工程やその所要時間をLLMが文字化し、店舗作業内容を定量的に把握できるレポートを自動作成する。このレポートで示した時間と、従来の手段で計測された作業時間を比較し、今後の店舗の施策検証に活用できるかどうか、その有用性を評価するとした。

NECでは、この実証実験により店舗作業を定量化することで、ローソンが掲げる「店舗作業の30％削減」への貢献を目指すとしている。

https://news.yahoo.co.jp/articles/6d6456653a9acf97901c6be1bc9ce5444e36ef40