Managertoday 經理人

日本超市怎麼用 AI?除了觀察顧客,還能幫你看「豬排飯」是否新鮮!

2019-12-12 18:12:43
Managertoday
https://bnextmedia.s3.hicloud.net.tw/image/album/2019-11/img-1573539556-55147@900.jpg
各大零售商皆紛紛投入AI應用,以求全面掌握顧客購買行為。在這樣的趨勢下,日本超市也開始導入AI新技術來提供消費者更精緻的服務。

2018 年 2 月,「Super Center TRIAL Island City 店」進駐日本九州福岡市東部的人工島「Island City」,備受流通業、數位行銷及 IT 業者注目。

24 小時營業的 Island City 店,是兼具超市和藥妝店功能的都市型店鋪。開幕日當天雖然是平日,但早上 8 點半開店前,就有許多附近居民開車或騎腳踏車來排隊。進駐 Island City 的超市「TRIAL」,是以九州為據點、在日本全國擁有超過兩百家分店的大型連鎖超市。

這間分店會如此受到矚目,是因為它們將最新的 AI 技術引進實體店鋪。TRIAL 持股公司「Trial Holdings」的副會長西川普二表示 「希望透過零售 AI 的應用,改變日本的流通業、零售業與行銷方式」。

另外一方面,零售業者也是想藉此對抗從「網路」轉戰至「實體店面」的亞馬遜:

「亞馬遜是跨越業界的圍牆,從預料外的死角突然闖入市場的『新進破壞者(disrup tor)』。零售流通業想要在破壞性變化的時代生存下來,必須成為『市場先驅(firstmover)』。」 Trial Holdings 副會長 ── 西川普二

一走進 Island City 店,就會看到天花板等地方共架設了約 700 台的「智慧攝影機」(AI 攝影機)」。

超市集團 TRIAL 在 Island City 店內裝設著數百台搭載 AI 系統的智慧型攝影機。
旗標出版

該 AI 攝影機可分為兩種,其中約 600 台主要用來辨識陳列架和商品,其餘約 100 台則用來辨識人的動作。這 600 台的 AI 攝影機,會掌握與分析貨架上的商品陳列狀況、以及顧客的商品接觸度。

當顧客買走商品,商品就會從貨架的影像中消失。攝影機每分鐘都會拍一張影像,即可充分掌握貨架的變化。由於店內也以數百台攝影機追蹤人的動作,因此即使很多人通過貨架前,也能判斷出商品是否有被移動。

另外,商品的包裝設計、商品正面是否有朝向顧客、堆積如山的商品所陳列的方向等,AI 攝影機也能分析陳列方式對顧客的購買行為,造成什麼影響。

食物外觀評分系統:為豬排蓋飯的樣貌評分

TRIAL 超市其實也在實體店的內場運用 AI 技術。其中一個例子,就是用來統整熟食區的豬排蓋飯擺盤方式。豬排蓋飯看起來是否賞心悅目,關鍵在於洋蔥、蛋、青蔥以及米飯擺放的協調度。然而,問題是「在店內廚房製作豬排蓋飯的人員,並非全員都是專家,因此每個人做出來的豬排蓋飯成品外觀差異頗大,也會影響銷售額」(松下技術長)。

因此,TRIAL 進行一項實驗,在廚房的流理台架設 AI 攝影機,為豬排蓋飯自動計分。

由 AI 攝影機拍下便當蓋起盒子的樣子,用深度學習系統辨識豬排蓋飯裡的青蔥、洋蔥、蛋及米飯等配菜,並將配菜擺放的協調度轉化成數據資料。以蛋來說,就有提供「糖心蛋」、「跟煎蛋一樣的全熟蛋」等多種訓練資料,將成品外觀數值化。「最後依據計分結果,為高分的人加薪,也可以告訴得分較低的員工問題在哪,指導其製作方式」(松下技術長)。

松下技術長表示「雖然 AI 攝影機有少數幾次把豬排誤認為洋蔥,但除此之外沒有其他問題。只要改變配菜字典,或許也可以應用在散壽司、幕之內便當等各式便當和熱食上。」

儘管尚未確定是否要將豬排蓋飯的評分系統實際導入店面,但實驗結果所得的知識,也有助於其他領域的 AI 應用。

在此之前:JR 東日本在車站內的無人商店實測

其實早在亞馬遜的無人商店「Amazon Go」開幕前,就已經有企業利用 AI 進行無人超商的實證實驗了。東日本旅客鐵道公司(JR 東日本)曾於 2017 年 11 月,在 JR 大宮車站的特設商店區,展開為期一周的無人商店實驗。

JR 東日本設立的無人商店(攝影:市嶋洋平)
旗標出版

使用者在實驗商店入口處刷「Suica 卡 (編註:日本的交通卡,功能類似台灣的悠遊卡)」等 IC 卡後,即可入店消費。AI 利用架設在天花板的攝影機所拍攝的影像資料,來辨識個體,串聯店內的商品取得和結帳程序,並且會透過穿著和走路方式等臉部以外的特徵,辨識出特定人物。將小型攝影機裝設在距離架上商品相當近的地方,就可以知道顧客拿了哪些商品。實驗人員會事先讓 AI 學習商品的包裝設計。

當顧客接近位於出口附近的結帳櫃檯,AI 會在螢幕上顯示顧客手上拿的商品。等顧客確認購物清單後,感應入店時所刷的 Suica 卡,即可完成結帳並離開。AI 不會儲存任何能辨識個人特徵的資訊。雖然這只是實證實驗,但顧客可以真的購物。測試時由於擔心當同時有多位顧客在店內,會無法辨識出每個人,因此每次只限定一位客人入店。後來提升辨識的準確度後,即使有多位顧客同時入店,依然能成功辨識並個別結帳。

該 AI 系統除了個人的特徵之外,也會從「兩隻腳」的訊息,辨識出人類。因此,AI 也曾經無法辨識出穿著長裙的女性。但我們仍可進一步讓 AI 學習,提升判斷的準確度。

利用攝影機的影像,就不用在商品上貼附 IC 標籤。這樣除了可節省標籤的成本之外,優點還包括以微波爐加熱便當等熟食時,也免去撕下標籤的流程。拍攝顧客影像的相機,利用的是只需幾千日圓就能買到的網路攝影機。雖然在此實驗中沒有實施判斷人類年齡和性別的實驗,但這也是可以做到的任務。有了這個功能,即可在顧客買菸酒時,推估其年齡,如判別為未成年,則由系統發出警示。

在此次實驗中,是由系統研發和資訊科技諮詢公司「Signpost」提供影像深度學習等 AI 技術。

(本文整理、摘錄自《連結世界的 100 種新技術》,旗標出版)