小売業向け AIカメラセンサー RetailNext

RetailNext（リテールネクスト）のAIセンサー 「Aurora（オーロラ）」は、店舗内外の来店行動を高精度に計測・可視化し、感覚や経験に頼らない店舗運営を実現します。入店数、動線、滞在時間、混雑状況などのデータをリアルタイムに把握し、売上向上・経費削減・顧客体験改善につなげます。
RetailNextの導入実績：560超のブランド数、世界100カ国超／10万超のセンサー導入数

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小売業が直面する課題

・来店数や店内行動が正確に把握できていない
・売場レイアウトや施策の効果検証ができない
・複数店舗の比較・評価に客観的指標が取得できない

AIセンサーAuroraは、これらの課題を来店行動データで解決します。

AIセンサー「Aurora（オーロラ）」とは？

RetailNext（リテールネクスト）とは？

RetailNext（リテールネクスト）は、2007年設立の小売業に特化したAIセンサーと
店舗分析プラットフォームを開発した米国シリコンバレー発のベンチャー企業です。
AIセンサーAuroraとクラウド型分析ダッシュボードを提供し、現在は世界100か国超・560以上のブランド・10万台超のセンサーが稼働しています。
世界の著名なアパレルブランドや大手小売企業をはじめ、500社超のグローバル小売業者に信頼されている実績があります。

Auroraでできること（機能 × 指標一覧）

【取得できる主な指標と活用例】

AIセンサー Auroraの主な機能詳細

入退店数・入店率・店前通行量計測

・スタッフを除外した来店者数の計測
・入店数・退店数をリアルタイムに自動計測し、入店率（＊）算出
・来店推移予測（入店見込み数取得）がダッシュボードで確認可能

活用効果：
・広告・販促施策の効果検証
・天候や立地条件による影響分析

＊店前通行量とのかけ合わせにより算出

過去のパフォーマンスをもとに、スタッフ配置を最適化

看板・展示物・広告への反応分析

・ディスプレイ広告・POP・サイネージ前通過数、立ち止まり率を計測
・属性別の広告反応分析

活用効果：
・プロモーション効果の定量評価
・オンライン施策へのクリエイティブ転用

動線分析

・店舗内の人の流れをヒートマップで可視化
・スタッフ・顧客に分けて移動経路を可視化
・店内動線・エリア別移動状況の可視化

活用効果：
・売場レイアウトの改善
・主力商品の配置最適化

動線イメージ（店内移動経路を可視化）

ヒートマップ・動態マップ（エリア全体の人流を可視化）

ゾーントランジション（エリア間の移動を可視化）

滞在分析

・店舗全体・エリア別の平均滞在時間・滞在回数・滞在率を計測

活用効果：
・店内レイアウト・商品・売場の魅力度評価
・接客ポイントの特定

エリア毎の立ち寄り率・通過率を把握

混雑分析

・混雑度をリアルタイムで可視化
・混雑状況・ピーク時間帯の把握

活用効果：
・スタッフ配置の最適化（混雑率の閾値設定・アラート機能あり）
・自社アプリやウェブサイト・サイネージとの連携表示
・顧客満足度の向上と機会損失の低減

売上パフォーマンス分析（POS連携）

・POSデータと来店行動データを連携
・購買率（来店者に対する購入者割合）を可視化
・SY（来店者数ベースの平均客単価）を算出

活用効果：
・売上に影響を与えるKPI（来店者数・購買率・平均客単価）を定量把握
・施策・接客改善の売上インパクト検証
・店舗評価、店舗別・期間別比較
※ POS連携が必要です。

来店者数・購買率・平均客単価の分析

時間帯別の来店者数・購買率（３店舗のパフォーマンス比較）

属性分析

・来店客の性別（男女）を匿名化した形（＊）で自動推定
・属性別の来店数、滞在時間を可視化

活用効果：
・入店属性やエリアごとの属性に合わせたVMD・販促施策の最適化

＊欧州連合（EU）のGDPR、米国の州法（CCPAなど）に準拠

店舗入り口で来店者の属性（男女）を解析

接客分析

・スタッフと顧客の接触回数・接客時間や接客率を可視化
・スタッフの稼働状況をエリア別に把握

活用効果：
・接客品質の改善
・販売機会損失の防止
・ピーク時間帯やピークエリアのスタッフパフォーマンス最適化

その他：従業員の不正監視（資産保護／アセットプロテクション）

AIカメラとPOSレジデータを連携し、レジ精算業務におけるエラーや内部不正の兆候を可視化・抑止。
映像と取引データを突合することで、従来の防犯カメラやPOSログ単体では把握しづらかったリスクを検知できます。

• POSレジ周辺でのスタッフ行動を可視化
• レジ操作時間、レジ周辺での滞留（来店客有無）
• レジ操作データの乖離を検知
  ・購買と会計完了後の取消処理（Post-Transaction Void）
  ・現金払い戻し（Cash Refund）
  ・品目単位での取消・修正操作（Item Void）

※ POS連携が必要です。

活用効果

・POSレジ不正処理や不正行為の早期発見・抑止
・不審取引の発生頻度・金額を店舗別／担当者別に可視化
・映像と紐づけて原因を追跡し、教育・業務改善に活用
・高リスク店舗・高リスクレジ担当者の抽出によるガバナンス強化
・内部不正リスクの低減と店舗オペレーションの透明性向上

RetailNextの他社との違い・導入メリット

1. 高精度なAIによるリアルタイムと予測分析

ディープラーニングを用いた特許取得済みAIにより、人を匿名で高精度に検知し、毎秒レベルでデータをクラウドへ送信します。
リアルタイムでの可視化に加え、過去データを活用した予測分析にも対応している点が特長です。

ピークタイムの発生傾向や時間帯別の来店数・購買率を1時間単位で把握できるため、
「営業開始が10時であれば、その少し前に当日の状況を確認する」「混雑が予測される時間帯に合わせて人員や売場準備を行う」
といった、事前判断に基づく店舗運営が可能になります。

過去の売り上げや来店人数とその予測をもとに、スタッフ配置を最適化

2. 検証可能な計測精度とビデオ映像確認

RetailNextは、設置後の計測精度95%以上を保証し、平均99%の高精度運用を実現しています。
すべてのセンサーは設置後に精度監査を実施し、結果をお客様へ報告。
不合格の場合は設定調整と再監査を行い、基準を満たすまで検証を繰り返します。

また、高解像度の録画ビデオを用いた自己監査機能により、運用中もお客様自身で精度の確認や、
数値だけでは判断しづらいオペレーション状況を映像で把握可能です。

さらに、運用途中でのトラフィックカウントラインの変更や再計算にも対応し、環境変化に応じた柔軟なデータ補正が行えます。

リプロセス（タイムマシン／バックデート）機能

入口レイアウトや通行動線の変更により、カウントラインの修正を失念した場合でも、過去データを新設定に基づいて再計算・上書きできるRetailNext独自機能（※特許申請中）。気づいた時点で過去データを適正化できます。
計測設計の検証やシミュレーション、データの継続的な比較を可能にし、運用リスクを大幅に低減します。

3. スマホアプリでリアルタイムにダッシュボードにアクセス

スマートフォンやタブレットから、RetailNext専用アプリにアクセスが可能です。
店舗責任者や本部担当者が現場にいなくても、来店状況や混雑状況をダッシュボードでリアルタイムに把握でき、迅速な意思決定や指示出しを支援します。

4. グローバル対応とプライバシー配慮

RetailNextは、世界100か国超の導入実績を持ち、多言語・24時間サポートに対応。
GDPRやCCPAなど、各国のプライバシー規制にも準拠しています。

また、国内外の電波規制・無線仕様に対応しており、国内専用仕様に限定されがちな他社製品とは異なり、
海外に支店・店舗を持つ企業でも同一プラットフォームで導入・運用が可能です。
国内店舗と海外店舗を横断して、共通KPIでの比較・分析を行えるため、グローバル展開を見据えた小売企業にも適しています。

データが経営・現場での意思決定にどう活きる？ 業界別ケーススタディ

アパレル業界（来店客数の計測・POSレジ連携による売上状況分析）

課題

・来店数と購買の関係が見えない
・試着室周辺の混雑が把握できていない

Aurora活用

・入店数・動線・滞在時間を計測

成果

・売場レイアウト改善により滞在時間が向上
・ピーク時間のスタッフ配置最適化・接客パフォーマンス向上

ゾーントランジションチャート

百貨店・大型商業施設（各エリアの客数・動線取得）

課題

・フロア別の集客状況が不明確
・混雑状況をリアルタイムで把握できない

Aurora活用

・フロア別来店数・動線・混雑分析

成果

・フロアごとの施策評価が可能に
・混雑緩和による顧客体験向上

物流・倉庫業界（人員配置・滞留・動線の可視化）

課題

・倉庫内の作業エリアごとの人員配置が把握できていない
・特定エリアでの滞留や渋滞が、作業効率低下の原因になっている
・時間帯ごとの稼働状況を定量的に評価できない

Aurora活用

・エリア別の人流・滞留時間の計測
・作業動線の可視化によるボトルネック分析
・時間帯別の稼働状況・人員集中度の把握

成果

・作業が集中するエリア・時間帯を特定
・人員配置や動線設計の見直しが可能に
・作業効率の改善と現場負荷の平準化を実現

ドラッグストア・コスメ（サイネージ効果検証／リテールメディア施策）

課題

・デジタルサイネージやPOP施策の効果が可視化できない
・視認されたのか、購買につながったのかが不明確

Aurora活用

・サイネージ前の通過数・立ち止まり率・滞在時間を計測
・属性別（性別）の反応分析
・POS連携による購買データとの突合

成果

・サイネージの視認率・反応率を定量評価
・クリエイティブ別・設置場所別の効果比較が可能に
・リテールメディア施策の改善と広告価値の最大化

こんな業界で活用されています

• 百貨店
  
• ショッピングモール・複合商業施設
  
• 小売店・ブランド直営店
• アパレル・インテリア・
  ライフスタイルショップ
• コンビニエンスストア
• 家電量販店・ドラッグストア・
  ホームセンター
• 物流施設・流通センター
• 観光名所・美術館・博物館・ミュージアム
• 空港・駅・公共施設
• 飲食店・フードコート
• スタジアム・イベント施設

HUBULLETはRetailNext認定の日本公式パートナー

RetailNextは、世界中の小売企業で活用されている来店行動分析プラットフォームです。
弊社HUBULLETは、日本の小売業務に最適化したRetailNextの導入・運用支援を行っています。

RetailNextより日本市場における公式パートナーとして紹介されました

RetailNext公式ブログ「AI搭載IoTセンサーが日本の小売業を変革」にてHUBULLETの取り組みやサービスが掲載されました。
※RetailNext公式サイト掲載記事

日本語：AI搭載IoTセンサーが日本の小売業を変革
English：AI-Powered IoT Sensors Transform Japanese Retail Operations

導入までの流れ

• １：お問い合わせ・ご相談
• ２：課題ヒアリング／図面等受け取り
• ３：ご提案・お見積もり
• ４：現場調査
• ５：設置・初期設定
• ６：運用開始・活用支援

小売DXを次のステージへ

Retailnext Auroraは、単なるデータ取得センサーではなく、店舗運営の意思決定の基盤となります。
感覚に頼らないデータドリブンな小売経営を、今すぐ始めませんか。

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関連ブログ

RetailNextやAuroraについて、より詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。

＞RetailNextとは？ AIカメラによる店舗運営の革新｜今すぐ知っておきたい機能まとめ
小売業界でなぜ今、来店行動データが重要なのか？ RetailNextの全体像と主要機能を分かりやすくまとめています。

＞AIカメラによる動線分析｜小売店・モール・工場・物流・飲食店・施設等での活用方法と効果
業種別に動線分析による改善効果を紹介。

＞属性分析とは？ AIカメラで実現する、企業のデータ駆動型マーケティング戦略
性別・年齢層といった属性データを売場改善やマーケティングにどう活かすかを解説。

※本サイトに記載の指標・活用例は導入業態・環境により異なります。