小売業者は、盗難、破損、紛失による商品の損失である「在庫ロス」にこれまで以上に苦慮しており、小売業界にとって最も深刻な打撃となっている。全米小売業協会が損失防止研究協議会と共同で実施した2022年小売セキュリティ調査によると、小売業界は1,000億ドル規模の問題に対処しようとしており、そのうち約65％は盗難によるものと推定されている。多くの小売業者は、食料品やその他の生活必需品の価格高騰を背景に、盗難が最近2倍以上に増加したと報告している。
ただし、開発者は NVIDIA Retail AI ワークフローを使用して損失防止アプリケーションを構築できます。ワークフローは、AI アプリケーションを構築するためのローコードまたはノーコードの方法である NVIDIA Metropolis Microservices に基づいて構築されています。マイクロサービスは、複雑な AI ワークフローを開発するための構成要素を提供し、本番環境に対応した AI アプリに迅速に拡張できるようにします。
損失を防ぐように設計された Retail AI ワークフロー
NVIDIA は、開発者が盗難を防ぐように設計されたアプリケーションを迅速に構築して展開できるようにする 3 つの Retail AI ワークフローを発表しました。紛失防止アプリケーション用のノーコードまたはローコードの構成要素は、最も盗難に遭った製品とソフトウェアの画像を使用して事前にトレーニングされており、POS マシン用の既存の店舗アプリケーションにプラグインして、店舗全体の物体と製品を追跡します。
損失防止研究評議会のディレクター、リード・ヘイズ氏は次のように述べています。
「マクロ力学により小売店での窃盗が増加しており、業界を圧倒する恐れがあります。企業は現在、損失防止ソリューションへの投資が重要な要件であるという現実に直面しています。」
NVIDIAの小売業向けAIワークフローは、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアスイートを通じて利用可能で、以下の機能が含まれています。
- 小売損失防止 AI ワークフロー: このワークフローの AI モデルは、肉、アルコール、洗濯洗剤など、盗難に最も頻繁に遭う数百もの製品を認識できるように事前トレーニングされています。モデルは、提供されるさまざまなサイズや形状を認識できるように事前にトレーニングされています。小売業者や独立系ソフトウェア ベンダーは、NVIDIA Omniverse からの合成データ生成を使用して、モデルをカスタマイズしてさらにトレーニングし、数十万の店舗製品を含めることができます。このワークフローは、NVIDIA Research によって開発された最先端の数ショット学習技術です。アクティブ ラーニングと組み合わせることで、顧客や販売員がチェックアウト時にスキャンした新製品を識別してキャプチャし、モデルの精度を向上させます。
- マルチカメラ追跡 AI ワークフロー: このワークフローは、マルチターゲット、マルチカメラ (MTMC) 機能を提供し、アプリケーション開発者が店舗全体の複数のカメラでオブジェクトを追跡するシステムをより簡単に作成できるようにします。ワークフローはオブジェクトを追跡し、カメラ間で関連付けて、各オブジェクトの一意の ID を維持します。買い物客の完全なプライバシーを維持するために、個人の生体情報ではなく、視覚的な埋め込みや外観を通じてオブジェクトが追跡されます。
- 小売店分析ワークフロー: コンピューター ビジョンを使用して、店舗のトラフィック傾向、買い物かごを持つ顧客の数、通路の占有率などの店舗分析に関する洞察をカスタム ダッシュボード経由で提供します。
モデルを統合する
NVIDIA によると、開発者はモデルを統合することで、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できます。また、マイクロサービスにより、新しい製品を POS システムなどの従来のシステムと簡単に統合できます。
Radis.aiの最高技術責任者であるボビー・チョーダリー氏は次のように述べています。
「Metropolis Microservices 上に構築された NVIDIA の新しい Retail AI ワークフローにより、製品をカスタマイズし、増え続ける顧客のニーズに合わせて迅速に拡張し、小売業界のイノベーションを推進し続けることができます。
Infosys は、NVIDIA のワークフローを活用した最先端の損失防止システムも開発しており、ソリューションをより迅速に展開し、店舗や製品ライン全体に拡張できるようにしています。
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