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NVIDIA、1,000 億ドル規模のシュリンケージ問題に対する小売業界の取り組みを後押し

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新しい NVIDIA Retail AI Workflowsは、窃盗されやすい数百の製品を対象に事前トレーニングされたモデルを含む、クラウド ネイティブのマイクロサービスを実装。開発者は損失防止アプリケーションを迅速に構築することが可能に

世界の小売業界は 1,000 億ドル規模の問題を抱えています。

窃盗、損傷および置き間違えによる商品の損失を意味する「シュリンケージ」が、小売業者の利益を大幅に蝕んでいます。

National Retail Federation (全米小売協会) がLoss Prevention Research Council と共同で実施した  2022 Retail Security Survey によれば、シュリンケージの 65% が窃盗によるものだと試算されています。また、多くの小売店が、食料およびその他の生活必需品の価格上昇により、最近では窃盗の件数が倍増していると報告しています。

NVIDIA は本日、Metropolis Microservices 上で構築した、3 つの Retail AI Workflow を発表しました。これにより開発者がより簡単に、窃盗防止のためのアプリケーションの迅速な構築と展開を可能にします。これらのワークフローは、最も窃盗の頻度が高い商品の画像を使って事前トレーニングされたモデル、ならびに既存の店舗用アプリケーションに組み込んで POS マシンとして機能させ、全店舗でオブジェクトや商品を追跡するためのソフトウェアが付属しているので、損失防止用のアプリケーションをノーコード、またはローコードのビルディング ブロックとして使用することができます。

Loss Prevention Research Council のディレクターであるリード ヘイズ (Read Hayes) 氏は、次のように話しています。「マクロ ダイナミックスにより小売店での窃盗は増加しており、業界を打ちのめす脅威となっています。企業は現在、損失防止ソリューションへの投資が不可欠になっている現実に直面しています」

NVIDIA Retail AI Workflows は、NVIDIA AI Enterprise ソフトウェア スイートの 1 つとなっており、以下のような機能を含んでいます。

  • Retail Loss Prevention AI Workflow: このワークフロー内の AI モデルは、肉類、アルコール飲料および洗濯洗剤といった、最も頻繁に窃盗される数百の商品を、店頭に陳列されている、さまざまなサイズおよび形状で認識するように事前トレーニングされています。NVIDIA Omniverse による合成データ生成により、小売店および独立系のソフトウェア ベンダーは、数十万の店舗内販売商品に合わせてモデルをカスタマイズし、追加のトレーニングを行うことができます。このワークフローは、NVIDIA Research が開発した、最先端の Few-Shot 学習テクニックがベースになっており、能動学習との組み合わせによって、精算時に顧客および販売担当者がスキャンした、新しい製品を識別およびキャプチャし、最終的にモデルの精度が高められるようになっています。
  • Multi-Camera Tracking AI Workflow: マルチターゲット、マルチカメラ (MTMC) の機能により、アプリケーション開発者は、店舗全体で複数のカメラによって物体を追跡するシステムを簡単に構築できるようになります。このワークフローは、すべてのカメラを使って物体とストア店員を追跡し、それぞれの対象物にユニーク ID を割り振ります。対象物は、個人の生体情報ではなく、視覚的な埋め込みまたは外見を通じて追跡されますので、買い物客のプライバシーが完全に保護されます。
  • Retail Store Analytics Workflow: コンピューター ビジョンにより、カスタムダッシュボードを通じて、店舗の通行状況、買い物カゴを持っている顧客数のカウント、通路の混雑状況など、店舗の分析に必要な洞察を提供します。

これらのワークフローは、ノーコード、あるいはローコードで AI アプリケーションを構築できる、NVIDIA Metropolis Microservices 上で構築されています。マイクロサービスにより、複雑な AI ワークフローを開発するためのビルディング ブロックが提供され、量産可能な AI アプリケーションとして迅速に拡張させることができます。

開発者は、独自のモデルとの統合を含め、これらの AI ワークフローを簡単にカスタマイズおよび拡張することができます。マイクロサービスによって、POS システムのようなレガシーのシステムに、新しい機能を簡単に組みこむことも可能です。

Radius.ai の最高技術責任者であるボビー チョードリー (Bobby Chowdary) 氏は、次のように話しています。「Metropolis Microservices をベースとした、NVIDIA の新しい Retail AI Workflows により、当社では、製品をカスタマイズして、絶えず増え続けるお客様のニーズに迅速に対応し、小売りスペースでイノベーションを継続的に推進できるようになります」

また、Infosys のエグゼクティブバイスプレジデント兼 AI および自動化担当ヘッドであるバラクリシュナ D R (Balakrishna D R) 氏は、次のように話しています。「アプライド AI 機能の 1 つとして、Infosys では、小売店の SKU を認識する事前トレーニング済みモデルとマイクロサービス アーキテクチャで構成された、NVIDIA の新しいワークフローを活用して、最先端の損失防止システムを開発しています。新しいワークフローにより、当社では、これらのソリューションを迅速に展開して、全てのストアと製品ラインに拡張することが可能になると同時に、今までよりもはるかに高いレベルの精度を得ることができます」

NVIDIA は、1 月 15 日から 17 日までニューヨークで開催される世界最大規模のリテール カンファレンスである、National Retail Federation Conference において、Retail AI Workflows のさらなる詳細を公開します。

開発者向けの新しい NVIDIA Retail AI Workflows のアーリーアクセスに登録しましょう。詳細についてはNVIDIA 技術ブログもご覧ください。NRF 2023におけるNVIDIAのパートナーの取り組みについてはこちらをご覧ください。


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