1月15日開始｜ファミマが防犯カメラで売場をAI点数化

防犯カメラ映像を活かす、売場の「見える化」と点数化の仕組み

株式会社ファミリーマート（本社：東京都港区、代表取締役社長：細見研介）は、2026年1月13日13時00分付の発表で、店舗に設置している防犯カメラ映像を活用し、AIで売場の状態を点数化する新たな店舗運営支援システム「AI売場スコアリング」の実証実験を、2026年1月中旬から首都圏の一部店舗で開始すると公表しました。

本システムは、既存の防犯カメラを利用して定期的に売場を撮影し、画像解析により売場のボリュームや陳列状況を定量化するものです。発表では画像やスコアはイメージであることが明記され、個人情報が含まれる売場画像は本目的で利用しないとされています。

システムの基本動作とデータ収集の方法

まず、店舗に設置済みの防犯カメラを指定の時間に撮影する仕組みを用います。おむすび売場などの対象売場に対して、毎日決められた時間に画像を撮影して蓄積します。

蓄積した画像データは表形式でまとめてデータ化され、同一時間帯での比較が可能になります。これにより時間帯や曜日ごとの売場変化を具体的に把握することが可能になります。

• 対象機器：既存の防犯カメラ
• 対象売場：例としておむすび売場（プレスリリース記載）
• 撮影頻度：あらかじめ設定した毎日決められた時間

AIによるスコアリングと定点観測レポートの活用

蓄積した画像はAIで解析され、売場ボリュームを点数化します。点数化は曜日別、日別、時間帯別の三つの観点で行われ、各画像とスコアをもとに定点観測レポートが作成されます。

この定点観測レポートは、店長とスーパーバイザー（SV）が売場の現状を客観的に把握するための資料として活用されます。店長が不在の間も売場の様子を画像で確認できるため、実際の状況に基づく発注が可能となり、発注精度の向上に繋がる点が強調されています。

レポートの構成と運用イメージ

レポートには、各時間帯や曜日ごとの点数の推移、画像の比較、売場のボリューム推定などが含まれます。これにより、どの時間帯に品切れや過剰陳列が発生しやすいかを可視化できます。

SVは巡回時に売場画像とスコアを確認し、店長と具体的な改善点を議論します。発表では、こうした運用により発注や売場づくりを現場のデータに基づいて行うことが可能になると説明されています。

1. AI解析による点数化（曜日別・日別・時間帯別）
2. 定点観測レポート作成（画像＋スコア）
3. SV巡回時のデータ確認と店長との課題共有

実証の目的と期待される効果、業務フローへの影響

発表された実証の目的は、店舗業務の効率化に加えて、品揃えの最適化と販売機会の最大化を目指す点にあります。データに基づく発注精度の向上により、欠品や過剰在庫の抑制が期待されます。

店長が常駐していない時間でも売場の状況を把握できることから、過去の経験や勘に依存した発注ではなく、現状の客観的指標に基づく意思決定が可能になります。これによりSVの指導内容も具体化しやすくなる点が挙げられます。

業務プロセスの変化と導入後の運用イメージ

従来の運用では店長やSVの巡回、目視確認、売上データや在庫データに基づく判断が中心でした。AI売場スコアリングは、視覚情報を定量化して発注判断に結び付ける点で、運用フローに新たなデータ軸を追加します。

具体的には、店長またはSVが定点観測レポートを確認し、発注数量や陳列方針を調整するというループが形成されます。これにより、販売機会を逃さない売場作りや、無駄な発注の削減が期待されます。

将来の連携計画とデータ利用上の配慮

発表では、将来的に多機能型ロボット（呼称：ポム）にカメラを搭載し、AI売場スコアリングに活用する計画が示されています。また、既存のAI発注システムや人型AIアシスタント「レイチェル」との連携も視野に入れており、解析や発注提案をAIで自動化する構想が明記されています。

これらの連携により、すべての売場で発注と売場づくりのさらなる効率化を目指すと述べられています。一方で、個人情報保護に関しては明確な配慮が示されており、本実証の目的では個人情報が含まれる売場画像は利用しないことが明記されています。

将来構想

・ロボット（ポム）へのカメラ搭載と活用

・既存AI発注システムとの連携

・人型AIアシスタント「レイチェル」との連携

プライバシー配慮

・個人情報が含まれる画像は利用しない

実証実験の要点まとめと連絡先情報

以下の表は、本プレスリリースで示された実証実験の主要事項を整理したものです。重要な日付、実施範囲、目的、主要な機能と今後の連携計画を網羅しています。

発表文には、画像やスコアはイメージである旨が示されており、実証実験は限定された店舗で行われる点が明確にされています。今回の取り組みは、既存のカメラ設備とAI技術を組み合わせ、現場の運用に即したデータ活用を目指すものであり、店舗の発注や売場づくりに具体的なデータ軸を導入する試みとして位置付けられます。