令和３年度成果報告書

革新的ロボット研究開発等基盤構築事業に係るロボットフレンドリーな環境構築支援事業（小売分野）

２０２２年３月
一般社団法人日本機械工業連合会(補助先)ユナイテッド・スーパーマーケット・ホールディングス株式会社
1背景の弊社理解＜重要解決ポイント（背景）（Ｂ）＞
小売店舗内にある多くの商品を処理するには、まずはロボットが取り扱う商品認識ができないとロボット導入は進まない。本課題を解消するには、 （ア） 商品画像データを整備し、更にはデータ活用可能な環境整備することが不可欠である。
【ア】「商品画像データを整備し、更にはデータ活用可能な環境整備することが不可欠」については、現状、AI自動認識技術を用いた小売の各シーンでの利活用が先行しています。ロボット等に搭載されるカメラを通じて取得した情報を AI で解析し、レジ無し・無人決済や商品在庫管理等の新たなサービスとして提供する動きがある一方、小売流通業界として、AIの普及を踏まえた商品画像の規格案を取りまとめる目立った動きがなく、個別の学習用画像データセットの準備、ロボット開発・カスタマイズ等が導入コスト高止まりの一因となっています。
また、商品画像が規格化されたとしても、我が国における流通関連企業間の商品画像データ共有の現状は、利活用できる仕組みが整備されていません。先進技術の活用の遅れにより、欧米諸国との技術活用格差は益々広がる危険性が極めて高いと考えられます。
そこで、弊社は本事業を通じ、業界全体として余計なコストをかけるばかりでなく、ロボットの社会普及面においても遅れることが懸念される状況を打破することを狙いに「AI社会に相応しい商品画像の規格化」と「流通関連企業間におけるそのデータ流通の実現」に取り組みます。
あるべき将来像に向けた取り組み

現状
標準規格は商品画像については「正面一枚」のみ

AI学習用の商品画像については「複数アングルの撮像」を提言「商品の画像情報」は、従来、棚割りに使用する正面イメージが中心。EC市場の拡大、生活者のデジタルコンテンツ利用増、画像認識技術の進歩と機会には対応できていない

商品画像
データ整備

以下の3分野について、業界標準の規格化・標準化された商品画像を目指す①商品説明用②AI学習用（2D）③ロボット用（3D点群データ）
引用元：JMF 令和2年度成果報告書「小売分野」より

引用元：流通システム標準普及推進協会「商品画像運用ガイドライン」より

データ活用可能な環境整備一つの商品であっても、製・配・販の３層の中で複数の商品情報が存在。
さらに各層が必要とする項目が異なっているため、「商品基本情報」でさえ流通企業間でのデータ連携は実現されていない

流通関連企業間でのデータ流通の実現を目指す①共通API②既存資産であるデータの二次ルール（データガバナンス）③データ流通のメリット可視化

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具体的な実施⽅法及び内容（2） -提案の骨子＜提案事項（Ｂ）＞
上記重要解決ポイント（背景）の下、小売店舗等において普及が期待されているロボット及びロボットシステムが利用することによりロボットの導入が促進される（イ）商品画像データの環境整備や多数の商品画像データに基づく画像認識精度向上に関する研究開発を提案の事。
本事業を通じて構築するロボットフレンドリーな環境は、自社に閉じず業界に横展開していくものである。
【イ】「商品画像データの環境整備や多数の商品画像データに基づく画像認識精度向上に関する研究開発を提案の事」については、本事業の成果を高めるため、以下の①～③の要素を考慮し具体的な取り組みについて提案します。
① 商品画像データ基盤については、「メーカー、卸、小売」の三層構造かつサイロ化している現状を踏まえ、如何にしてコスト、機能、性能のバランスを考慮して最適なアーキテクチャデザインとするか② 将来的に商品画像生成の担い手はサプライチェーン上流（メーカー、卸）が主体的になると想定。これから逆算し、小売以外の流通関連プレイヤーを研究開発段階から巻き込み、社会実装を加速するか③ 昨年度、研究開発で一定の認識精度を獲得するうえで必要とされる商品画像スペックは、「実際の店舗現場で採用されるのか」、「実業務として採用した場合、どのような効果が得られるのか」。また、レジ決済など認識精度を問われる業務に耐えうる「商品画像スペックはどうあるべきか」
以上を考慮し、できる限り本番に近い業務環境を構築し研究開発に取り組みます。

3今回担当した実証実験◼ 小売業の目指すロボットフレンドリーな環境を実証するために以下の実証実験を行った。
１．多数の商品画像データに基づく画像認識精度の向上のアプローチ
画像認識精度の向上

業務の視点

技術の視点

商品画像認識技術を業務適用したユースケースを策定。昨年度実証事業で規定した商品画像を用い、「実際の店舗現場で採用されるのか」、「実業務として採用した場合、どのような効果が得られるのか」の業務効果検証を行う
昨年度実証事業で課題として挙げられたAI認識が難しいとされた商品類型について、技術面でのアプローチからの解決策を目指します。具体的には、「物体検出」＋「多段画像分類」などの技術適用を行う予定です。
経済効果の観点から、“現行業務”と“画像認識精度の向上後のあるべき業務”を比較して、その評価を行います。

期待される経済効果

２．商品画像データの環境整備のアプローチ
商品画像データの環境整備

業務の視点

技術の視点

期待される経済効果

小売の立場から「商品画像を含む商品情報授受」に関する“現行業務”をしっかり押さえたうえで、ビジネス面、技術面でのToBe業務の整理、課題の洗い出し、テクノロジーの選定等を行います。

流通業界の様々なデータを複雑に連携させる「分散型データ基盤」のプロトタイ
プをGS1 Japan様、ジャパンインフォレックス様等のご協力のもと構築。小売から見て、いつでも一貫性かつ最新状態の「商品基本情報」＋「任意の商品画像」を取得できる機能評価を行います。
経済効果の観点から、“現行業務”と“商品画像データの環境整備後のあるべき業務”を比較して、その評価を行います。

※弊社提出公募書類より抜粋

41.多数画像データに基づく画像認識精度の向上アプローチ◼ 検証環境として以下を準備、実装した
検証A.陳列商品の可視化商品および画像
株式会社山星屋が扱う商品から100点の商品を選定。
商品の撮影を行う。

教師データアップロード検証B.商品棚へのナビゲーション

ユーザデータ
（棚画像）
アップロード店舗⚫

将来のロボットが稼働した場合を想定して、自動車の自動運転と同様に３Dマップを作製する。本年度においては、業務ナビゲーションに活用し、業務効率化について検討を行う。

今回、昨年度認識の難しかった商品の認識精度向上のため、チューニングできるAIを用意。教師データ、ユーザデータを活用し、認証精度の研究を行う。

イオンリテール アネックスラボ

検証環境として以下を準備、実装したビジュアル測位用
3Dマップ作製
AR機能

店内ビジュアル測位用
3Dマップの作製

イオン海浜幕張店
将来店舗内部を店舗内部をロボッ
トが自律走行することを想定した場合の単体技術検証を実施する。
現状の店舗内部の定性/定量の評価を行う。

対象商品100点を設置し、商品認識AIに必要なデータである店舗の棚画像（ユーザデータ）を作成する。
また業務改善検証を行う。具体的には商品の位置をスマホ+ARを活用し品出しの補助を行う。

5

実験結果 陳列棚商品の可視化◼ AIの認識精度
AIの認識精度について、以下のような結果となった。
最高精度

最高精度
全体90.1%

色違い

91.8%

サイズ違い

89.6%

色違い、サイズ違いについても、全体と遜色ない精度となった
今回の検証では、色違い/サイズ違い特有の困難は解消できたものと考察する

AI出力例

色違い

サイズ違い

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実験結果 商品棚へのナビゲーション◼ ARアプリ概要
陳列棚可視化検証
ナビゲーション
業務アクティビティ
申し送り事項・3Dマップを用いたARアプリを開発
・利用有無による商品探索のユーザーテストを実施
・商品探索時間を計測

ARアプリ画面選択した商品の棚位置がARで表示される◼ 探索時間計測結果

非熟練者※において、平均20.1秒の改善

アプリ未使用時 探索時間平均

アプリ使用時 探索時間平均

全体 38.6秒
非熟練者 69.1秒

全体 36.9秒
非熟練者 49.0秒※アプリ未使用時の探索時間が、平均よりも長いユーザ

品出しやピッキング業務に置き換えると、熟練者にとっては必ずしも業務改善に繋がらないが、新人、非熟練者にとっては、大幅な業務短縮が期待できるものと考察される
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概要
陳列棚可視化検証
ナビゲーション
業務アクティビティ
申し送り事項経済効果⚫ 品出し作業の例
特定店舗、特定カテゴリ（即席麺）の品出し作業工数を参考に、品出し作業にかかる全体工数を推計した

補充対象
確認

バックルームへ移動

バックルーム
商品探索売り場へ
移動

商品補充

48時間/月48時間/月96時間/月48時間/月

480時間/月

1店舗あたり、720時間/月

全国で、年間約1.21億時間の経済規模※総合スーパー1,278店舗、食品スーパー12,732店舗(参考:https://ajsm.jp/GMS.html)を対象

これらの工数の将来的な自動化、もしくは補助する機能の実現が、本実証事業の目標となる
82.商品画像データの環境整備のアプローチ◼ データの環境整備」の実証実験実施方法及び内容について以下説明します。今回は「新商品登録作業」を検証の対象とした。
商品画像データの環境整備のアプローチ
商品画像データの環境整備

業務の視点

技術の視点

小売の立場から「商品画像を含む商品情報授受」に関する“現行業務”をしっかり押さえたうえで、ビジネス面、技術面でのToBe業務の整理、課題の洗い出し、テクノロジーの選定等を行います。
流通業界の様々なデータを複雑に連携させる「分散型データ基盤」のプロトタイ
プをGS1 Japan様、ジャパンインフォレックス様等のご協力のもと構築。小売から見て、いつでも一貫性かつ最新状態の「商品基本情報」＋「任意の商品画像」を取得できる機能評価を行います。
経済効果の観点から、“現行業務”と“商品画像データの環境整備後のあるべき業務”を比較して、その評価を行います。

期待される経済効果

新商品登録作業をイメージした検証環境を構築
As-Is

To-Be

商品情報登録
受信イ
メージ
図

商品情報利用

メーカー

商品情報利用

登録

仕入送信
送信

商品情報登録卸受信 登録送信
JII/GS1 Japan

受信

登録
小売

登録

登録

仕入

登録

PR
・・・

メーカー

卸

JII/
GS1 Japan

仮想統合DB

レジストリ
情報取得
API

小売

PR

商品情報
登録システム・・・

9今年度次年度以降
今年度
技術視点
次年度以降
業務視点

今年度実証実験の前提条件◼ 2021年度の実証実験では従来手打ちであった新商品登録作業を自動化し、卸・小売間での迅速かつ正確な新商品登録を実現する。

既存業務フローと商品情報連携基盤対応システム導入後業務フローの比較

商品情報登録業務のイメージ図

既存フロー

小売業D

メーカーA

小売業E

情報
商品情報
DB

各社向け
情報format
整理

情報送付
小売業F

商品情報
DB
情報提供業B

JAN投入

小売業E

JAN

小売業F

登録作業

情報

情報
商品情報連携
基盤
API連携

卸業

・メーカーから商品情報取得
・小売業向けデータ作成
・小売業へデータの提供

・新商品のJANコードをメーカーから取得
・小売業準備の商品情報連携基盤と連携している商品情報登録システムへ商品情報登録→JANコードの入力で連携基盤から商品情報が自動取得され登録される。（※本実験では70項目中41項目が自動登録）

小売り

・卸業からの商品l情報確認
・小売業固有項目の追記
・各社基幹システムへ登録

・商品情報登録システムにて商品情報確認。
・独自情報の登録（レシート名等）
・商品情報登録システム経由で基幹システムに自動登録。

小売業D

メーカーA

情報投入

・製品情報の事前準備・情報提供業所有の商品情報DBへデータ登録
・商品情報連携基盤へのJANコード登録

情報投入

商品情報連携基盤＋商品情報登録システム導入後フロー

JANコード登録

・製品情報の事前準備
・卸業へデータの提供
・情報提供業所有の商品情報DBへデータ登録
・GJDBへのJANコード登録

情報投入
各社
基幹システム

手作業

卸業者C

メーカー
各社
基幹システム凡例

情報提供業B

商品情報連携基盤＋商品情報登録システ
ム導入後フロー

情報投入

情報送付

情報投入

既存フロー

各社
基幹システム

卸業者C

情報作成

商品情報登録システム（U.S.M.H
ベンダーポータル）

API連携
情報の自動取得

情報
新基幹システム

自動登録10今年度
次年度以降
今年度
技術視点
次年度以降

今年度実証実験結果

業務視点◼ 実証の結果、新商品登録業務の削減率が中央値35%、平均32%を達成したため、連携した各商品情報DBの活用が有効であることが証明された。
実証実験の結果
実証実験のイメージ図
対象は加工食品・菓子のみ

卸業者B 卸業者C

小売業D 小売業E

小売業F◼ 自動化前後の比較
・商品情報登録システムを使用して全70項目の入力
・自動化後は41項目が自動取得される・・・
2021年度実証実験対象の業務
URLで
画像取得

JANコードで検索し既存商品情報を自動取得

JANコードで検索し既存商品情報を自動取得

独自情報を手入力

追加情報を手入力

画像を出力

JANに対する商品情報
レジストリ情報取得API

レジストリ情報・商品情報

商品画像

新設
商品画像ストレージ

GS1 Japan
レジストリDB兼 商品情報DB

JII

JII

商品情報DB②
商品情報DB①
JII DBをコピーし構築 JII DBをコピーし構築• 商品情報は3つのDBより取得し、決め打ちで返却• 商品画像は取得されたURLを元に商品画像ストレージから取得

自動化前
(A)

自動化後
(B)

削減時間
A-B

削減率
(1-B/A)×100

平均値

9.3分

6.3分

3.0分

32%

中央値

8.7分

5.6分

3.1分

35%

最大値

14.2分

10.3分

3.9分

28%

最小値

4.9分

3.0分

1.9分

39%

・自動化によって平均値で32％、中央値で35％の削減が確認できた・各DBからの充足率が向上することによって更なる削減率の改善が期待できる

商品情報登録システム（USMH ベンダーポータル VP）

画像情報取得API

項目定性
コメント

➢ 手入力(Excel基データからのコピペ)と比べて、JANコードからの商品情報自動取得は作業時間短縮を実感できた➢ 今回、自動で取得するデータは限られており、未取得の必須項目を埋める作業に時間が掛かった。自動取得できる項目が増えれば、より大きな効果が得られるのではないかと考える➢ Excelで入力したデータからCSV取り込み等の機能が今後開発されれば、自動取得機能との併用により更なる効果が期待できる※メーカによる商品情報登録先のDB登録は実証実験対象外

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今年度実証実験からの想定された経済効果

今年度
次年度以降
今年度
技術視点
次年度以降
業務視点

◼ 経済効果の一部を試算すると、流通業界における新商品登録作業が年12.6億時間（約66万人分/年）の生産性向上が見込める。
※ただし、計算式は仮定で成り立っているため、継続した検証が必要。
経済効果の一部を試算
経済効果の計算式案

計算式における仮定

経済効果
ポテンシャル（みなし効果）流通業界内企業の新商品登録回数（初回登録を除く）

商品登録業務件数／年

12.6億
時間

254億回

2千7百万件※約66万人年の生産性向上*5（みなし効果）同一商品登録回数

12,600,000,000(時間)*1000円(時給単価)と想定＝
1兆2600億円

940回

1商品当たりの業務削減時間（実証実験の結果）

3.0分➢ USMH３ブランド(マルエツ・カスミ・MV関東)が3社合計で約13万2千件商品登録を行っているというデータを踏まえ、以下の計算式で試算
商品登録業務件数／年 ＝USMHでの商品登録 13万2千件/年*2 ÷
USMHの売上7189億円*2 ×
日本の小売業界売上146兆4,570億円*3➢ 製造業45万社、卸売業者数（個人含む）
36万社、運輸・郵便業者13万社*4の0.1%が同一商品を登録したと仮定（ECへの登録含む)➢ 実証実験で使用した、商品登録項目70項目による削減時間の平均値【注釈】*1：USMH社提供データより抜粋*2：USMH HP”2021年度 2月期決算短信”より抜粋 調査年：2020年*3：経済産業省 “2020年小売業販売を振り返る”より抜粋 調査年：2020年*4：総務省・経済産業省 “平成28年経済センサス‐活動調査 産業横断的集計”より抜粋
調査都市：2016年 *5：一人当たりの年間工数はは160時間/月*12ヶ月で計算

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