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実店舗における 収益性の向上
ホワイトペーパー インテル® IoT インテル ® リテール・センサー・プラットフォーム 実店舗における 収益性の向上 インテル® リテール・センサー・プラットフォームでほぼ 100% の在庫精度を実現 インテル® リテール・ センサー・プラットフォームは、 システム・インテグレーターや 小売業者が情報分析を 駆使した革新的な リテール・ソリューションを 短期間で作成し 導入できるように設計された、 エンドツーエンドの ソリューションです。 テクノロジーのメリットを 実店舗に拡大 デジタルデータ主導型の経済において、小売業 者はかつてない試練に直面しています。オンラ イン・ショッピングは、 「欲しいものを、欲しいと きにいつでも買える」という実店舗に対する消 費者の期待を体現しています。一方で、小売業 者は以前よりも多くのデータにアクセスできる ようになりましたが、データの量が多すぎて、す ぐに使えるインサイトを識別するのが難しい場 合もあります。新しいテクノロジーも登場して いますが、ベンダーやプロトコルがいくつもあり、 導入が複雑かつ高コストになりがちです。 インテルは、こうした状況の下、スマートリテー ルを簡素化する柔軟かつセキュアな基盤を提 供しています。インテル ® リテール・センサー・ プラットフォームは、在庫追跡の向上と小売デー タからインサイトを得るまでの時間短縮を実現 し、顧客満足度を高めるためのツールを提供し ます。 インテルの支援によって、オンラインリテールの 世界で今すぐ使えるインサイトにアクセスでき、 デジタル・テクノロジーにそれほど投資してい なくても、収益性を高めることができます。 ここでは、 インテル ® リテール・センサー・プラッ トフォームによってサポートされる小売に関す るインサイトと、便利で新しい利用モデルを紹 介します。このエンドツーエンドの小売分析ソ リューションは、革新的なリテールシステムを 容易に作成し、導入したいと望むシステム・イン テグレーターや小売業者を支援するために設 計されています。 在庫管理の精度を向上 デジタル・テクノロジーを採用している小売業 者には、さまざまな利点があります。まず、在庫 を正確に評価することができます。余剰在庫、 在庫切れ、シュリンケージ（紛失や盗難などに よる在庫数の減少）といった在庫の偏りによっ て小売で生じる損失は、全世界で金額にして約 1.1 兆ドルにも及びます。1 在庫のシュリンケー ジだけでも、米国内の小売業の損害額は 420 億ドルになり、 この数字は小売業の総売上の約 1.5% になります。2 在庫をほぼ 100% 把握できたとしたらどうで しょう。まず、特定の商品を販売員が見つけら れないために顧客が帰ってしまうという事態は 回避できます。余剰在庫を原価割れの価格ま で値下げすることもありません。間違った場所 に在庫された商品が見つからないため、あるい は足りなくなった商品を補充するために、販売 員が店内や倉庫を無駄に走り回ることもあり ません。インテル ® リテール・センサー・プラッ トフォームならば、シンプルな設置、容易な管 理、セキュアな運用によって、こうした環境が簡 単に手に入ります。 在庫の偏りは、インテル ® リテール・センサー・ プラットフォームによって解決できる問題の 1 つ にすぎません。システム・インテグレーターには、 商品化までの時間短縮、容易な設置、自動デー タ・セキュリティー、シンプルな管理、柔軟なカ スタマイズを実現するアーキテクチャーを提供 します。 インテル® IoT インテル® リテール・センサー・プラットフォーム 目次 テクノロジーのメリットを 実店舗に拡大 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 在庫管理の精度を向上 . . . . . . . . . . . . . . . 1 小売業にとっての ソリューションの利点 . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 小売店向け IoT アーキテクチャー . . . . . . . 3 インテル® リテール・センサー・ プラットフォーム. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 主な利点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 小売店のチャンス . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2 小売業にとってのソリューションの利点 McKinsey & Company の調査では、IoT が小 売業に与える潜在的な経済効果は、2025 年 までに年間 4,100 億～ 1.2 兆ドルになると予 測されています。1 RFID テクノロジーは主に、在庫の移動や配置 を追跡するのに使われています。このデータを ほかの小売データと組み合わせて分析して、小 売の収益性を高める新しい方法を見つけ出す こともできます。 テクノロジーによって実現する利用モデルには、 次のようなものがあります。 在庫運搬費の最小化：正確な在庫追跡を行っ ていない場合、在庫切れを避けるために必要 以上の注文をしてしまいがちです。それにより、 在庫の運搬費がかさんだり、商品が余ってしま い、最終的には値下げを余儀なくされる可能 性があります。一方、RFID ベースの在庫追跡ソ リューションを利用すれば、在庫は適切に保管 され、在庫レベルが下がった時点で POS デー タに基づいた適切な再注文数量を提示するこ とができます。 タイミング良く在庫を補充できるだけでなく、在 庫切れや余剰在庫が減ることで、2025 年まで に在庫の運搬費を最大 10% 削減できる（年間 50 ～ 150 億ドルの効果）可能性があります。1 販売機会の取り逃し削減：在庫が不十分だと、 顧客が求める商品が見つからないという状況 が発生し、その顧客が別の店で購入することで、 販売機会を逃してしまう可能性が生じます。ま た、必要な商品が入荷しているにもかかわらず、 未展示のままになっていたり、間違った場所に 置かれていることもあります。RFID ベースのソ リューションを使用してサブカテゴリー・レベ ルで（サイズや色などに基づいて）在庫を追跡 すれば、補充アラートや商品の置き間違え通知 を販売員に送信することができます。 販売員が接客中に在庫状況を確認し、顧客が 求める商品を提示できれば、取引成立の確率が 上がります。高級品など一部の分野では、これ により 2025 年までに売上が 11% も上昇（収 益が年間 120 ～ 520 億ドル増加）する可能性 があります。1 在庫のシュリンケージ防止と検出：すべての商 品が追跡の対象であるという事実を顧客と従 業員が知っていれば、盗難の可能性は低くなり ます。RFID テクノロジーを利用した在庫追跡 はこれをサポートすると同時に、盗難が疑われ る商品の移動も追跡します。 IoT テクノロジーを導入すると、2025 年までに、 売上原価の 0.5 ～ 1% に相当する損失を削減 できる（年間 230 ～ 920 億ドルの価値）可能性 があります。1 最適な商品配置：事業が成功する要因として、 小売業では「一にも二にも場所が肝心」とよく 言います。そしてこれは、商品の配置にも当て はまります。RFID センサーからの在庫移動デー タを、ビデオ分析および匿名の顧客パスマッ ピングと組み合わせることで、顧客がよく通る エリアを特定し、特定の商品がどのように扱わ れているかを把握して、補足的な商品や「見捨 てられ」やすい商品を見つけ、顧客の好みや顧 客転換率などの関連情報を特定することがで きます。 店 舗 のレイアウトを最 適 化すると、2025 年 までに 生 産 性 が 5% 向 上する（ McKinsey & Company によると 7,900 万～ 10 億ドルの価 値につながる）可能性があります。1 販売員の能率向上：顧客がある商品を手に取っ て、入念にチェックしているとしましょう。すると、 RFID ベースの在庫追跡システムがトリガーさ れ、販売員がまだ応対していなければ、顧客の ところへ行ってアドバイスをするように促すこ とができます。この機能を利用すると、従業員 の行動を効果的に管理して、売上に最も大き な効果がありそうな場所に従業員を配置する こともできます。 高度な分析を用いて必要な従業員数を適切に 判断し、店舗内でより効果的にスタッフを配備 すると、2025 年までに人件費を 10% 削減でき る（概算で年間 100 ～ 190 億ドルに相当）可能 性があります。1 注文処理の向上：商品をオンラインで購入する 顧客の多くは、倉庫から自宅への直接配送だ けでなく、実際の店舗で受け取れたりするよう な柔軟性、つまりオムニチャネル体験を求めて インテル® IoT インテル® リテール・センサー・プラットフォーム います。このようなオンライン注文を処理する ため、専用の注文処理センターではなく、実店 舗が倉庫として利用される場合もあります。こ の場合、各店舗で正確かつ最新の在庫状況を 把握する必要がありますが、その実現に役立つ のが RFID です。こうしたインサイトがなければ、 注文の処理にもっと多くの時間やリソースが必 要になるでしょう。 カスタマーサービスの拡大：顧客が詳細な製 品情報を確認できるようにします。例えば、特 定の商品を試着室に持ち込むと、そこにあるモ ニターにカスタマーレビューやお勧めの商品を 表示することなどが考えられます。試着室の顧 客がフロアにいる販売員にメッセージを送り、 違うサイズや別の商品をリクエストすることも 可能です。こうすれば、その顧客が試着室から 出る必要はなくなります。 3 小売店向け IoT アーキテクチャー 小売店向けのエンドツーエンド IoT ソリュー ションには、RFID データやその他のセンサー データを安全にクラウドに送信して、ビジネス 向けアプリケーションで分析するために必要な コンポーネントが備わっています。 このソリューション（図 1）を構成する主なコン ポーネントを以下に示します。 • リテール IoT センサー：在庫の移動を検出し、 その他の分析対象データを提供します。 • ゲートウェイ（店舗のバックエンドに設置） ： センサーデータを収集してクラウドに送信し ます。 • クラウド / ビッグデータ・アーキテクチャー： 小売データの収集と分析を行います。 • 外部 API：ソフトウェア開発者が革新的なア プリケーションを容易に統合できるようにし ます。 • アプリケーション・ソフトウェア：各種の小 売支援機能（在庫の位置追跡、補充通知、商 品の置き間違えアラート、個別の商品に対す る顧客の検討に関するインサイトなど）を実 行します。 このスケーラブルなアーキテクチャーは、複数 のセンサーやその他のソースからデータを取得 し、そのデータを利用して、各小売業者のニー ズに固有の実用的なインサイトを生成します。 インテル® ベースのゲートウェイ対応のアプリ ケーション・ソフトウェアとクラウドは、一般的 にソリューション・プロバイダー（システム・イン テグレーター、サードパーティーのアナリティ クス・ベンダーなど）によって提供されます。 図 1. 小売店向けに設計された接続型在庫管理ソリューション 倉 クラウド 庫 倉庫やバックルームから、 売り場や購入に至るまで、 あらゆる商品の あらゆる動きを追跡 Trusted Analytics Platform（TAP） クラウドベースの分析により、 包括的かつ戦略的な インサイトを獲得 本 社 店 売 小 多様なデータを融合して 分かりやすい結果にまとめ、 店舗と本社の管理コンソールに表示 ほぼリアルタイムのインサイトに基づく、 正確な店舗在庫情報 インテル® リテール・センサー・プラットフォーム 従来型の小売環境を対象として、手ごろな価格で シンプルかつ効果的な在庫追跡を可能にし、インサイトを提供 http://www.intel.co.jp/retail/ ● インテル® ベースのリテールセンサー ● インテル® ベースのリテール・ゲートウェイ ● データ結果 ● RFID タグ 在庫に関する課題への対処 • パスマッピング • 商品の検討 • 商品の移動 • 商品の配置ミス • 商品の補充 • 商品の識別 • 商品の場所 • ピッキング経路の最適化 • 在庫調整 インテル® IoT インテル® リテール・センサー・プラットフォーム 4 Analytics Platform（TAP）を使用した、導入 が容易なクラウド / ビッグデータ分析アーキテ クチャーも備わっています。システム・インテグ レーターはこのアーキテクチャーを利用して、 小売の収益性を高めるアプリケーションを提供 することができます。 インテル® リテール・センサー・プラットフォー ムの主な特長は、柔軟性の高いセンサースイー トです。将来的には、このソリューションは、多 数の通信プロトコルと RFID 以外のセンサー機 能（ビデオ、Wi-Fi*、Bluetooth* Low Energy （BLE）など）もサポートする予定です。さらに、 インテル® リテール・センサー・プラットフォー ムを利用して、複数のエッジセンサーからデー タを収集し、リアルタイムのインサイトを得るこ とができます。 図 2. インテル® ベースのリテールセンサー インテル® リテール・センサー・ プラットフォーム 店舗の天井裏にケーブルを何メートルも這わせ、 何種類ものデータストリームをバックエンドで まとめなければならない時代はもう終わりです。 インテル® リテール・センサー・プラットフォー ムには、簡単に設置および管理できる一体型の センサーが備わっています。店舗内のあらゆる 商品を追跡できるため、商品の需要、顧客の行 動、店舗のロジスティクスに関する新たなイン サイトを分析によって得ることができます。 インテル® リテール・センサー・プラットフォー ムは、システム・インテグレーターや小売業向 けの高度な店内分析プラットフォームで、すぐ に使い始めることができます。簡単に設置可 能なこのソリューションは、インテル® ベース のゲートウェイを通じて RFID などのリテー ルセンサーを管理し、エッジからクラウドまで の分析機能をサポートします。また、Trusted データ層 分散処理フレームワーク 分散ファイルシステム インテル® リテール・センサー・プラット フォームのアーキテクチャー 図 1 に示すインテル® リテール・センサー・プ ラットフォームのアーキテクチャーは、業界標準 のオープン・ソフトウェア・プラットフォームを ベースにしています。そのため、複数のデバイス を統合し、シームレスかつ長期にわたって利用 することが可能になります。今後、このプラット フォームに追加される可能性のある新機能や センサー機能も、すべて簡単に検出、統合、管 理できます。このアーキテクチャーは、安全性の 高いマルチ IP システムと、高い信頼性を実現す るメッシュ・ネットワークを備えているため、設 置費とメンテナンス費を最小限に抑えることが できます。システム・インテグレーターおよび小 売業者は、外部 API や分析エンジンに対するア プリケーションを作成することで、ゲートウェイ、 クラウド、 メタデータからのリモート / ローカル・ センサー・データにアクセスできるようになり ます。システム・インテグレーターはこの機能を 利用して、小売業者が採用しているデバイスに 対応する、独自のカスタマー・ユーザー・イン ターフェイスを開発できます。 分析層 アプリケーション層 データストア HDFS （未処理 / 処理済みデータ） Hbase* （処理済みデータと結果） JSON Parser （Spark* ストリーミング・アプリケーション） メッセージ・キュー（Kafka） センサー データ （JSON） （メタデータと結果） クエリー REST API セキュア・エンド・ポイント ATL MySQL* Spark* SQL Web ソケット・ゲートウェイ MLLib ドメイン固有のアプリ 在庫追跡、商品の 置き間違えなど （Node.js） Impala* 可視化 （D3/Node.js + ISV ソリューション） TAP ベース 商品のグループ化、 置き間違えなど 組込みアプリ 統計ダッシュボードなど 外部提供 システム・インテグレーターや ISV パートナーから（補充など） 分散メッセージング データ交換 Web ソケット 図 3. クラウドベースのプラットフォーム タグ・ロケーション・モジュール、 メタデータなど（JSON） エンドユーザーのアプリ インテル® IoT インテル® リテール・センサー・プラットフォーム 統合テクノロジー • インテ ル ® ベ ース のリテ ー ル セン サ ー： インテルのリテールセンサー（図 2）は現在 のところ RFID リーダーとアンテナで構成さ れており、センサー当たりのカバレッジは約 150 ～ 300 平方フィート（約 14 ～ 28 平方 メートル）で、各センサーから 1 秒当たり 600 以上のタグを読み取ることができます。プラッ トフォーム・ソフトウェアは、低コスト低電力 のインテル® Quark™ システム・オン・チップ （SoC）ベースのモジュール上で動作します。 今後のバージョンでは、複数のインテル® プ ロセッサーの選択肢と、拡張可能なセンサー スイートが提供される予定です。 • インテル® ベースのゲートウェイ：ゲートウェ イは、サードパーティー製のミドルウェアを必 要とせずに、イーサネット経由でインテルのリ テールセンサーを検出、構成し、センサーと のやり取りを行います。インテル® Core™ i7 プロセッサーまたはインテル® Xeon® プロ セッサー搭載のゲートウェイは、有線ネット ワーク、無線ネットワーク、または 3G/LTE セ ルラー・ネットワークを使用してインターネッ ト経由でクラウドに接続します。在庫の位置 情報はゲートウェイで処理することができ ます。ゲートウェイ側の処理容量を増やすこ 5 した作業に必要なツール、アルゴリズム、エン ジンが含まれているため、開発者はこれらを 利用して共有環境でデータ・サイエンティス トと協力し、高度な分析を容易に行うことが できます。このオープンソース・ソリューション は開発者とデータ・サイエンティスト向けに 設計されており、小売業界の開発コスト削減 と商品化までの時間短縮を実現します。 とで、複数のセンサーからのスケーラブルな データ取り込み、データ圧縮とフィルタリング、 エッジ側でのリアルタイム分析が実行可能に なります。 • クラウド：インテル ® リテール・センサー・ プラットフォームには、クラウド・アプリケー ション用のオープンソース分析 Platform as a Service（PaaS）が備わっています。このク ラウドベースの水平プラットフォーム（図 3） は、複雑性を低減し、ビジネスの管理性を高 める統合型スタックを特長としています。こ れは、プライベート （オンプレミス）とパブリッ クの両方のクラウド・インフラストラクチャー で稼動します。また、ソリューション・プロバ イダーによる拡張やカスタマイズも可能です。 TAP には、ハードウェア拡張型のパフォーマン ス機能とセキュリティー機能を備えたオープン ソース・ソフトウェアが含まれており、次のよう な特長があります。 • データ層：Apache* Hadoop* や Spark* な ど、パフォーマンスとセキュリティーのために 最適化されたデータ・コンポーネントが含ま れます。 • Trusted Analytics Platform（TAP） ：ク ラウドベース・ソリューションの一部である TAP を利用すると、クラウド環境における安 全かつ高性能なビッグデータ分析アプリケー ションの短期間での構築が可能になります。 小売業では一般的に、データサイエンスのス キルが限られていることも多いため、ビッグ データ分析ソリューションの導入やビッグデー タ・インフラストラクチャーの複雑性に苦労し ているとの声も聞かれます。TAP には、こう • 分析層：モデル開発を簡素化するためのデー タ・サイエンス・ツールキットと、予測 API を 生成するための拡張可能なフレームワーク が含まれます。 • アプリケーション層：クラウドネイティブ・ア プリ向けの管理されたランタイム環境が含ま れます。 サードパーティー製ソフトウェアと分析パートナー エッジ分析—“ファストデータ” SI パートナー クラウド分析—“ビッグデータ” インテルの リテールセンサー 構造化データ リテール・ゲートウェイ POS CRM .com ゲートウェイ分析 管理 拡張可能なセンサースイート セットアップ / 構成 システム統合 イベント ロケーション クラウド分析 商品の置き間違え 非構造化データ 補充 識別 イベント ロケーション 図 4. 小売業者のインサイト蓄積を支援するインテル ® IoT エコシステム・パートナー 商品の検討 未開拓領域での機会 リテール・ アプリケーション・ カタログ 小売業者固有の ニーズを満たすために 調整されたオプション インテル® リテール・センサー・プラットフォーム：主な利点 インテル® リテール・センサー・プラットフォームは統合型 IoT ソリューションであり、システム・インテグレーターや小売業者にとって次のようなメリット があります。 市場化までの時間短縮 設置が簡単 運用管理性 セキュリティー 分析 インテル® リテール・センサー・プラットフォームはすぐに使い始めることができ、ハードウェア開発やソフトウェア・パッチは必要ありません。 店舗内での短時間の作業でソリューションを稼動状態にすることができます。 インテル® ベースのリテールセンサーは、各種の互換マウント機構を使用して、どのような壁や天井にも簡単に取り付けることができます。 すべてのセンサーが Power over Ethernet（PoE）で動作するため、必要なケーブル敷設は最小限で済み、広いエリアでも信号損失はあり ません。 リテールセンサーはゲートウェイによって自動的に検出および構成されます。その後、ゲートウェイは MeshCentral を通じてセンサーを管理、 制御、調整し、店舗内の変化にセンサーが適合するように支援します。ゲートウェイはさまざまなタイプのセンサーと連携するので、店舗内 の既存のインフラストラクチャーとも統合可能です。 インテル セキュリティの各種ソリューションはハードウェアとソフトウェアの両方を対象としており、小売店向けの真のエンドツーエンド・セ キュリティーを実現します。インテル® ベースのゲートウェイならば、システム・インテグレーターと小売業者は、エッジからクラウドまで、デー タの接続、集約、 フィルタリング、共有を安全かつシームレスに行うことができます。 Trusted Analytics Platform（TAP）は、オープンソース Hadoop* やオープンソース OpenStack* 上でビッグデータ分析を行うための基 盤となり、 プライベート・クラウドや大手パブリック・クラウド・プロバイダーとのオーケストレーションが可能です。 拡張可能なセンサースイート インテル® リテール・センサー・プラットフォームは固定 RFID 読み取り機能をサポートしており、リアルタイムの在庫管理が可能です。将来 低コスト インテル® リテール・センサー・プラットフォームは、多くの RFID テクノロジー / リテール・センサー・ソリューションよりもはるかに低価格で、 的には、センサーはビデオ、PCI Express*、BLE、Wi-Fi* もサポートする予定です。 各地のディストリビューターからお求めいただけます。正確な在庫管理から得られるメリットにより、投資利益を高めることができます。ま た、拡張センサースイートを活用した高度分析を有効にすることで、インテル® リテール・センサー・プラットフォームの導入によって得られ る価値は一層高まります。 小売店のチャンス ここで紹介したさまざまなメリットは、実店舗 にとって変革の始まりにすぎません。例えば、 エッジセンサーは将来的に、ビデオ、Wi-Fi*、 Bluetooth*、3G、4G、LT をサポートする予定 です。その結果として実現されるマッピングや ビデオ分析を Wi-Fi* 分析と組み合わせること により、オンライン空間と同様の多彩な店内体 験を構築することが可能となり、一貫性のある オムニチャネル型顧客体験を実現できます。 IoT テクノロジーは、効率性向上、コスト削減、 多業種にわたる有益なインサイトの生成など を目的として、さまざまなモノをエッジからクラ ウドまでより簡単に接続するために利用されて います。インテル® リテール・センサー・プラット フォームにより、システム・インテグレーターや 小売業者は、競争優位性を高める実用的なイン サイトを得ることができます。この革新的なエン ドツーエンドのリテール・ソリューションは、コ スト効果が高く導入しやすいソリューションで あり、今日の小売業に最適です。そして、そのほ ぼリアルタイムのデータ分析は収益性の向上 を支援します。 インテルのリテール・ソリューション インテルは、買物客が好きなブランドを探したり、 そのブランドにさらに熱中したり、つながったり できる没入型のリテール体験の実現に取り組ん でいます。リアルタイムの在庫管理からカスタ マー・エンゲージメントやパーソナライズド・ マーケティングまで、こうしたインテルのリテー ル・ソリューションは収益増加と顧客ロイヤル ティー向上を支援します。 詳細については、http://www.intel.co.jp/ retail/ を参照してください。 ¹ McKinsey & Company「The Internet of Things:Mapping the Value Beyond the Hype」2015 年 6 月。http://www.mckinsey.de/sites/mck_files/files/unlocking_the_potential_of_the_ internet_of_things_full_report.pdf ² Marianne Wilson「Study:Shrink Costs U.S. Retailers $42 Billion」Chain Store Age（CSA）。http://www.chainstoreage.com/article/study-shrink-costs-us-retailers-42-billion-employeetheft-tops-shoplifting/ Intel、インテル、Intel ロゴ、Intel Core、Quark、Xeon は、アメリカ合衆国および / またはその他の国における Intel Corporation またはその子会社の商標です。 * その他の社名、製品名などは、一般に各社の表示、商標または登録商標です。 インテル株式会社 〒 100-0005 東京都千代田区丸の内 3-1-1 http://www.intel.co.jp/ ©2016 Intel Corporation. 無断での引用、転載を禁じます。 2016 年 9 月 333570-001JA JPN/1609/PDF/SE/MKTG/TT