デモの使い方
商品棚の画像を解析して品切れや在庫僅少の商品を検知できるデモです。
品切れ検知
在庫管理
画像認識
操作手順
- 「分析開始」ボタンをクリックして棚の画像解析をスタート
- 画面上の赤い枠（品切れ）とオレンジの枠（残り少）の検知位置を確認
- 「在庫補充アラート」パネルと統計バー（在庫あり・品切れ・残り少）で棚全体の状況を確認
活用シーン
- 店舗スタッフの棚巡回チェック工数の削減
- 人気商品の欠品時間短縮による販売機会損失の防止
- 棚別の在庫減り方の定量化と発注オペレーション改善
- ECサイトとの在庫同期精度の向上
AI-Powered Detection
商品棚・品切れ検知AI
Shelf Stockout Detection System
デモの使い方
固定カメラの映像からAIが商品棚をスキャン。物体検出技術により、各商品の有無を判定し、品切れや在庫僅少をリアルタイムで検知します。
Inventory
Management
Retail
AI
操作手順
- ツールバーの「分析開始」をクリックして画像解析シミュレーションを起動
- 画面上の赤い枠（品切れ）とオレンジの枠（在庫少）の検知位置を確認
- 「在庫補充アラート」パネルで、補充が必要な具体的な場所をチェック
- 統計バー（総商品数、在庫あり等）で全体の充足率を把握
活用シーン
- 店舗スタッフの巡回チェック工数を削減し、接客などの高付加価値業務へシフト
- 人気商品の欠品時間を最短化し、売り逃しによる販売機会損失を確実に防止
- 棚別の在庫減り方を定量化し、陳列の最適化や発注オペレーションの改善に活用
- オンラインショップとのリアルタイムな在庫同期精度の向上
Camera 01 - Aisle 3
2025/12/10 14:32:15
48
総商品数
45
在庫あり
0
品切れ
0
残り少
在庫補充アラート
0アラートはありません
System Log
[SYSTEM] AI Detection Engine Ready
[SYSTEM] Camera feed connected
[INFO] Waiting for analysis...
Detection Model
Model
ShelfNet v2.1
Accuracy
98.7%
Inference
~45ms