棚前の在庫を常時“実測”し、補充・発注・面出しを前倒しで回す体制へ移行する——固定プラノより“欠品前トリガー”が効く、という話。
ニュース要約（事実）
- Starbucksが北米の直営約1.1万店に、NomadGoの在庫カウントAIを9月末までに展開。
- 棚をタブレットで撮影するだけで自動計数・低在庫アラートが可能に。カウント頻度は従来の約8倍。
- 公式発表では、コンピュータビジョン＋3D空間認識＋ARによる高速計数を説明。将来的に自動発注まで接続する構想も示された。
背景課題と目的（なぜ今コレ？）
これまでの在庫チェックは、人が目で数える＋回数が少ないという仕組み。
その結果、在庫が減っても気づくのが遅れ、人気商品の売り切れを招くケースが目立っていた。
さらに、システム上は「在庫あり」でも棚は空っぽ、というギャップも頻発。
本部のデータと店頭の実態が合わず、補充や発注の判断が常に後追いになっていた。
今回のAI導入は、「いま棚に何があるか」を正確かつ素早くつかむことを目的とする。
補充や代替商品の前出し、発注の早回しなどを実現し、将来は自動発注への基盤にもなる。
さらに深掘り（実務インパクト）
1) チェックの回数が増えると、欠品前に動ける
例えば昼のピーク前に「ミルクが少ない」とわかれば、事前に補充できる。結果として「売り切れ」が減り、販売機会の損失を防げる。
2) 棚割りは“固定図面”から“その日の最適”へ
天候や時間帯によって売れる商品は変わる。AIが棚の在庫を見て、その日その時間に合わせた並べ方を指示するようになる。
3) 役割分担が明確になる
本部はKPI（欠品率や在庫日数など）を設計、店舗はアプリの指示に従って補充・並べ替え・報告を行う。迷いが減り、作業のスピードと精度が上がる。
4) 自動発注に近づく
棚の実測データが頻繁かつ正確に蓄積されることで、欠品前に自動で引き当て・発注する仕組みが現実味を帯びる。店舗スタッフは接客など人にしかできない業務に集中できる。
未来仮説：短期の変化（1〜2年）
- 時間帯で売場の顔が変わる
昼は回転重視、夕方はご褒美系。AIが在庫の状態に応じて、時間帯ごとに棚の見せ方を変えるようになる。 - “売り切れ”は予報に変わる
これまで事故のように起きていた欠品は、前もってアラートが出る「予報型」へ。スタッフの無駄な移動が減り、お客と接する時間が増える。 - 棚チェックが自然なルーティンになる
道具が整えば、煩雑だった棚前の確認は「当たり前」の作業に。人は例外対応や体験づくりに集中できる。
未来仮説：中長期の変化（3〜5年）
- 棚＝メディアとしての再評価
「見える・買える・切れない」をスコア化し、棚そのものの精度が広告価値として評価される。販促費の配分ロジックが変わる可能性が高い。 - 意思決定の一体化
価格・販促・在庫・品揃えを同じダッシュボードで管理。小さな調整の積み重ねが利益を押し上げ、成功パターンの横展開が速くなる。 - メーカーは“費用負担者”から“共通の相棒”へ
新商品の立ち上がり時期に、再陳列や再配分を週次で共に実行。共通のKPIを基に会話が進み、対立より協働が当たり前になる。
ささき
店舗にとって、100％の在庫を目指すことは時代に合っていません。同じ列に同じ商品を陳列したり、過小しないよう在庫を詰んだり、そんな概念も古くなりそうです。
まとめ
- 棚前の在庫を正確につかめれば、補充・発注・並べ替えを前倒しで行えるようになる。
- 棚割りは設計図の良し悪しよりも、更新頻度と実装力が成果を分ける時代へ。
- まずはKPIの統一と小さな実証（1カテゴリ×3店舗・2週間）から始め、継続できる仕組みを整えることが重要だ。
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