InstacartがAIで店頭在庫を確認へ、棚動画撮影やスマートカートを活用

ネットスーパーで注文した直後、配達員から「目当ての品が棚にありませんでした」と連絡が来るのは、利用者にとってもプラットフォームにとっても最大のストレスです。Instacart はこの在庫のズレを、AI と配達員の巡回で力技で解決しようとしています。

同社は 3 月 27 日の公式ブログで、店舗の棚の在庫状況をリアルタイムで把握するための新しい AI 機能を発表しました。

配達員のスマホ撮影とスマートカートが在庫を巡回

目玉となる新機能が「Store View」です。店舗内でピックアップを担当する配達員がスマホで商品棚の動画を撮影すると、追加報酬を得られる仕組みを用意しました。

集まった動画を Instacart の AI とコンピュータビジョンが解析し、どの商品が実際に棚に並んでいるかを判定します。この解析結果をもとに、注文画面上で商品の在庫確率をユーザーへ事前に提示します。

さらに同社は、すでに展開しているスマートショッピングカート「Caper Carts」の活用も計画しています。カートに搭載された外向きカメラを使い、来店客が店内を移動するついでに棚の在庫データを自動で収集・更新する方針です。

もし指定の店舗で商品が品切れだった場合の救済策として、「Second Store Check」も用意されました。近隣の別店舗にすでにいるか、その近くにいる別の配達員にシステムが自動で問い合わせ、在庫を確認してくれる仕組みです。

Store View は今後数週間以内に一部の小売店で試験導入され、年内には米国とカナダ全土へ拡大される予定です。Second Store Check も今後数か月以内に順次展開されます。同社は 3 月 19 日にも、健康目標や食事の好みに合わせた「Smart Shop」推薦や栄養タグ「Health Tags」などをリリースしたばかりでした。

なぜ重要か

生鮮宅配における最大の不満は、欠品によるキャンセルや急な代替品のやり取りにあります。事前に「本当にあるかどうか」の精度が上がるだけでも、注文時のストレスは大きく減るはずです。

今回の取り組みで巧みなのは、棚の在庫をデータ化するために自社で高価な固定センサーや巡回ロボットを導入するのではなく、すでに店内を歩いているギグワーカーとスマートカートを活用した点だと私たちは考えています。

インフラ投資を最小限に抑えつつ、配送業務そのものをリアルタイムな在庫調査プラットフォームへ転換させるアプローチは合理的です。

ただし、配達員の手持ち撮影によるブレや死角、混雑時の誤判定など、コンピュータビジョンの精度がどこまで実用に耐えるかは懸念点です。誤った在庫表示が多発すれば、かえって顧客の信頼を損ないかねません。

それでも、単なる配送スピードの勝負から、実店舗のリアルタイム棚データを握るプラットフォームへの進化という意味で、競合に対する大きな差別化になりそうです。