店舗デジタルツイン：人流・棚効率分析【スーパー・HC】 
店舗の天井カメラとIoTセンサーから得られるデータを統合し、店舗の「生きている3Dモデル」を構築します。どの棚の前で顧客が立ち止まったか、どの商品は「手に取ったが棚に戻されたか」を可視化します。これにより、従来のPOSデータ（買った結果）だけでは見えなかった「買わなかった理由（非購買データ）」を分析。棚割りの変更やPOPの改善効果をABテストで即座に検証し、坪効率を最大化します。本部のマーチャンダイザーは各店舗へ足を運ばずとも、仮想空間上で全店舗の売場状況をリアルタイムで把握でき、現場への指示出しをスピードアップさせます。データを武器に「勝ち続ける売場」を全店で再現します。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
小売・サービス |  目的 |
効率化 収益最大化 |
| 業界② |
スーパー・HC |  対象 |
IT・データ分析 MD(マーチャンダイザー) 店舗開発 |
 費用 |
500〜6000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 全店舗の3D点群データの取得と仮想空間構築
- 人流解析AIカメラおよびRFID（商品追跡）の連携
- 棚割改善PDCAを回すためのBIダッシュボード開発
期待できる効果
非購買行動の可視化による死に筋商品の排除。売上の5〜10%向上。
躓くところ
膨大なデータ処理コスト。解析精度の微調整。プライバシー配慮。
