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センサーデータで小売店の労務管理を最適化

2016年7月2日(土)

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 シリコンバレーで最近、店頭にセンサーを取り付ける小売店が増えている。来店客の数や属性、滞在時間、来店頻度などのデータを集めるのが目的だ。データの用途は何か。その一つは「パートタイム従業員の労務管理」だ。

 シリコンバレーの中心地、米パロアルトで起業した米Percolataは、パートタイム従業員のシフト管理を最適化するSaaS(ソフトウエア・アズ・ア・サービス)を提供する。同社のユニークな点は、シフト管理を最適化するのに必要なデータを集めるセンサーを、独自に開発した点だ。

 Percolataが開発したセンサー(写真1)は、カメラやマイク、無線LANのアンテナを搭載する。カメラで撮影した来店客の風貌からはその性別や年齢が、マイクで収集した音からは来店客が一人で来たのかグループで来たのかが、スマートフォンの電波からは滞在時間や来店頻度などが分かるという。

写真1●Percolataの開発した小売店用センサー

 同社はこうして集めた来店客のデータと、その時の時間帯や気候、道路の渋滞状況との間にあるパターンを機械学習によって分析し、数日後から数週間後の来店客数を正確に予測できるようにした。小売店はPercolataが提供する来店客数の予測を基に、パートタイム従業員のシフトを適正化する。同社の労務管理SaaSの料金には、店頭で使用するセンサーの利用料金も含まれている。

写真2●PercolataのGreg Tanaka CEO

 創業者のGreg Tanaka CEO(最高経営責任者)は、「端末を統合したクラウドサービスというアイデアは米Nestを参考にした」と語る(写真2)。米Googleが2014年に買収したNestが販売するスマート室温計「Nest Learning Thermostat」は、エアコンの温度設定を自動化できるという装置だ。Nest Learning Thermostatは、利用者によるエアコンの温度設定操作を機械学習して、利用者の生活パターンや温度の好みを把握。暖房や冷房の温度を自動的に調整する。

スタートアップにもハード製造が容易に

 「スマホの普及によって、カメラやセンサーなどの部品の価格が大幅に下がり、スタートアップでもハードウエア製造ができるようになった。何かを改善するために足りないデータがあるなら、デバイスを安く作ってデータを収集すれば良い。そのことをNestは教えてくれた」。Tanaka CEOはそう力説する。

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「センサーデータで小売店の労務管理を最適化」の著者

中田 敦

中田 敦(なかだ・あつし)

シリコンバレー支局

1998年慶應義塾大学商学部卒業、同年日経BP社に入社。ITproや日経コンピュータを経て、2015年5月からパロアルトに開設したシリコンバレー支局を拠点に、シリコンバレーの最新事情を取材中。

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

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