アマゾン、店舗で「Just Walk Out」決済システムを廃止

• アマゾンは、「Just Walk Out」技術を使ったレジなし食料品店を段階的に廃止している。
• この技術は、カメラとセンサーを使って、顧客が店内で持ち出す商品を追跡する。
• Amazon Fresh店舗の半数以上にこの技術が導入されているが、インドにいる1,000人以上の人員が映像を見ながらラベリングし、正確な精算を保証している。

Dash Cartへの移行

• アマゾンは「Dash Cart」への移行を進めており、これはショッピングカートに内蔵されたスキャナーと画面を通じて、買い物中に決済できるようにするもの。
• Dash Cartは、「Just Walk Out」技術よりも信頼性の高い解決策を提供する。
• Amazon Fresh店舗は今後、アマゾン会員ではない人向けのセルフチェックアウトカウンターも提供する予定。

技術の導入と問題点

• 「Just Walk Out」技術は2016年に初めて紹介され、食料品ショッピング分野におけるアマゾンの最も大きく大胆な革新と見なされていた。
• この技術は驚くべきものだったが、いくつかの問題もあった。顧客が店舗を出た後、レシートを受け取るまでに数時間かかることがあり、これは海外のキャッシャーが映像を再確認し、顧客ごとに商品を割り当てていたため。
• 各店舗に設置されたスキャナーとビデオカメラのシステムは非常に高コストだった。
• 2022年までに、「Just Walk Out」の売上1,000件のうち700件で人間のレビュアーが必要となっており、これはアマゾンの社内目標である1,000件あたり50件未満のレビューを大きく下回っていた。
• アマゾンは、この表現は不正確だと主張し、どれだけ多くの購入がレビューを必要としているかについて異議を唱えている。

GN⁺の見解

• 「Just Walk Out」技術は、人工知能と機械学習の発展を示す事例である一方で、実際の現場では依然として人間の介入が必要な場合が多いことを示している。
• アマゾンの技術転換は、自動化技術が人間の労働を完全に代替するには、まだ限界があることを示唆している。
• Dash Cartのような代替技術は、ユーザー体験を改善し、運用コストを削減できる方法を提示している。
• こうした変化は、技術的限界とコスト問題を解決するための実用的なアプローチを示しており、今後同様の技術を導入しようとする他の小売事業者に重要な教訓を与える可能性がある。
• レジなし店舗技術の廃止は、消費者と小売事業者の双方にとって、技術がもたらす利便性とその限界の間でバランスを取ることが重要であると強調している。

[chicol]

700件中1,000件ではなく、
1,000件中700件のようです！

[xguru]

ああ、AIもこういうのを間違えるんですね

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• コロナ前の Amazon Go 店舗の体験は驚くほど素晴らしかった。コンビニの手軽さと通常の食料品店の価格を兼ね備え、食品の品揃えや Blue Apron スタイルのミールキットも優れていた。さらに Alexa 連携により、料理中にレシピの次の手順を音声で尋ねることもできた。Amazon Fresh 店舗に拡大されたときは新鮮な風が吹いたようで、セルフチェックアウトの煩わしさが消えた。再利用可能な買い物袋を持参して商品を詰め、そのまま歩いて帰ることができた。最もストレスのない買い物体験だった。しかし「買いながらスキャン」は大きな後退で、まるでセルフチェックアウトがずっと付きまとってくるような感覚がある。コロナ禍の間に品揃えも営業時間も打撃を受け、そのまま回復していない。
• ユニクロは日本とサンフランシスコで見事な決済方式を導入している。服を大きな箱に入れると全商品が合算される。RFID 技術を使っているようで、これまでのところ 100% 正確だ。
• 類似製品を開発した経験がある。彼らが利益を出していたとは思えない。大量のセンサーがあっても、必ず取りこぼしが発生していた。センサー費用とは別に、最もコストがかかる運用費はアノテーションだ。新製品が出るたびに、多数のアノテーション済み写真と再調整された重量センサーが必要になる。小売業者が同じ UPC にクリスマス仕様のブランディングを施すと、その製品に関するすべてのビジョンモデルが汚染される。それは 1 か月半しか存在しなくても再アノテーションが必要で、在庫がまた変わればモデルを差し替えなければならない。小売業者が継続的に商品のデザインを変える限り、データセットは継続的に劣化していく。データセット管理、技術コスト、研究コスト、単純な運用コストなど、この問題を解くには多大な費用がかかる。多数のパラメータを持つ大規模モデルも助けにはならない。アノテーション費用を少し減らせても、計算コストが増えるだけだ。この問題を深く掘り下げれば、Amazon Go の「Just Walk Out」機能が実際にはマーケティング上の仕掛けだったことが分かる。
• 「Just Walk Out」店舗で一度買い物したことがあるが、翌日に請求書が届いて奇妙に感じた。ただ、コンピュータビジョンが機能しておらず、人が商品識別に頼っていたのだとすれば納得できる。OpenAI のような、より高い能力を持つ企業がこれを試したとしても、製品に十分近づけることはできるかもしれないが、これは定義が明確でない問題なので、最良の結果であっても価値がない可能性がある。天井にカメラを設置しても、人が手に取るすべてを見られるわけではなく、常に変な角度で隠れる部分がある。また、棚上の小さな商品を検出するにはカメラは非常に高解像度で、しかもズームが必要だ。これは信頼できる客だけを相手にするならともかく、万引き犯まで考慮すると、彼らは簡単にこのシステムを欺くために一日費やすだろう。セルフチェックアウトカートも盗難には弱いが、少なくとも行列を飛ばす手段としてははるかに信頼性が高い。
• Standard Cognition というスタートアップも同じ体験を提供していたが、彼らの Web サイトを確認すると、どうやら彼らも諦めたようだ。彼らのマーケティング動画を見直し、より楽観的な見方をすると、「Just Walk Out」技術は本当に有用なのだろうか。彼らは付加価値がはるかに明確な製品へと転換したように見える（予測分析、ロス防止、コンテキスト認識マーケティング）。「Just Walk Out」技術は実装コストがかなり高かったはずだが、セルフチェックアウトより大幅なコスト削減にはつながらなかったのだろう。ここでの教訓は、「動かなかった」というより「経済的に効率が良くなかった」なのかもしれない。
• SJSU キャンパスの「Ginger Market」が似たような「Just Walk Out」方式を試したが、うまく機能しなかった。二重請求されたり、持っていない商品を請求されたり、持っていった商品が請求されなかったりといった問題があった。返金手続きも苦痛だった。あまりにひどくて昨春に利用をやめたが、再挑戦すると主張している。なぜこうした試みをするのか不思議だ。セルフチェックアウトやレジ係のほうがはるかにうまく機能し、コストも低いとは信じがたい。店内はカメラだらけだ。処理すべき動画は膨大だろうし、それが機械であれ人であれ高くつくはずだ。
• ロンドンの Amazon Fresh 店舗でたまに買い物をする。主に利便性と物珍しさのためだ。時々 Amazon の注文品をそこに配送してもらうこともある。ただ、Tesco などと比べて同じような商品でも価格が高いように感じるので、日常的な買い物をしたいとは思わない。Aldi もロンドン・グリニッジの店舗で同じ「Just Walk Out」買い物モデルを試験中だ。請求までの時間にばらつきがあるため、ある程度の手動介入があるのではと疑っている。店を出るとほぼ即座に請求されることもあれば、数時間後になることもある。こちらは Aldi の通常の競争力ある価格が適用されるので、より魅力的だ。
• 「買いながらスキャン」型のシステムが、食料品店にとって次の現実的な段階だと思う。私はこのシステムを使うのが本当に好きだ。買い物しながらそのまま袋に商品を入れられる。この仕組みを改善するより良い方法は、安価な RFID 技術（UHF EPC）を使い、盗難防止ゲートを通過するときにシステムが何を持っているかを正確に把握できるようにすることだ。そうなれば何もスキャンする必要がなくなる。
• 最近『食料品の秘密の生活』という本を読んだ。驚くべき責任感だ。昔の食料品店やスーパーマーケットは、最高の顧客体験を提供するために非常に努力していたことが分かる。今では顧客体験がコスト削減に置き換えられたように思える。セルフチェックアウトは内面的にも社会的にも問題が多かったが、スーパーはそれを押し進め続けている。結局のところ、コスト削減としか考えられない。
• SNL にはこれに関する素晴らしいスケッチがある - [リンクあり]