Newsletter vol.6　　　　　　　　　　　　　　Amazon Go と 「Just Walk Out」 テクノロジー　

ライアン・キャロル

　Amazon Go は、オンライン小売業者の Amazonが運営するコンビニエンスストアです。現在、シカゴ、ニューヨーク、サンフランシスコ、シアトルなどアメリカとイギリスで30 店舗を展開しています。 [1] Amazon Go のユニークな点は、レジやセルフレジを使用せずに商品が購入できる、つまり支払の自動化ができる　「Just Walk Out （通り抜けるだけ）」　体験にあります。この　「Just Walk Out」　体験はコンピュータービジョンベースの機械学習で、店舗内にいる顧客を追跡し、顧客の目的を予測することで成立しています。また、深層学習アルゴリズムとセンサーベースの情報技術を活用して 「Go」 ストアを自動化しています。ディープラーニングは、データから微妙な概念や関係を抽出できる人工的なニューラルネットワークを作成することで、脳が情報を理解し処理する方法をシミュレートしようとします。ディープラーニングモデルは、テキスト、画像、音声、およびその他のデータの複雑なパターン認識によって強化され、より正確な知見と予測を生成します。そして、これらの知見を基に絶えずモデルが改良され、顧客にとってより実態に合った最適な買い物体験が出来るようになっています。[2]

　Amazon Go は、スマートフォンとジオフェンシング技術 （位置情報を使った仕組みのひとつ）を使って買い物体験の簡略化とサプライチェーン・在庫管理の合理化を図っています。興味深いことに、これらの技術は自動運転車にも使用されています。では、ここから具体的なAmazon Goでの買い物方法を紹介しましょう。まず、ストアに入る前にAmazonのアカウントを作成し、Amazon Go アプリを入手します。入店時のみ、スマートフォンのアプリに表示された QR コードをゲートの読み取り機にスキャンさせます。Amazonアカウントにログインできればゲートが開きますので、あとは欲しい商品を手に取るだけです。店内に設置された重量センサーと何百もの小型カメラが、顧客が手に取ったアイテムを検出・識別し、アプリ内の仮想カートに追加します。逆に、商品を棚に戻せば、その商品は仮想カートから削除します。ゲートを通ってストアを離れればAmazonアカウントから手に取った購入品の電子レシートと請求がメールで送られてきます。[3]

　この技術を最初に市場に出したのは Amazonでしたが、テックスタートアップの AiFi と Grabango も、Amazonに対抗する自律型のスキャン・アンド・ゴーシステムを開発しました。 AiFi は、センサーからのデータを集約するセンサーフュージョン技術を使用し、製品追跡の精度を向上させました。 Amazonと同様、カメラ技術を活用して、棚から取り除かれた商品と顧客を追跡、入る時と出る時にスマートフォンをスキャンします。 AiFi は顔認識を使用しませんが、顧客を区別するために一般的な身体的特徴から個人を識別する技術を活用しています。[4]

　今後、Amazonは自社が運営するホールフーズ（Amazon Go よりも広く展開している食品スーパーチェーン）の店舗にJust Walk Out 技術を導入する可能性が高いと見られています。 また、Amazonがクラウドコンピューティングサービスを他の企業に販売するのと同じように、今後このシステムを他の小売業者に販売するのではないかという憶測さえあります。[5]Amazonによる技術ライセンスの供与または拡張によって、Just Walk Out 技術が急速に普及・拡大すれば、コンビニエンスストアや食料品店、ファーストフード店も無人化への対応に迫られる可能性もありそうです。

Amazon Go and “Just Walk Out” Technology

Ryan Carroll

Amazon Go is a chain of convenience stores in the United States and the United Kingdom that are operated by the online retailer Amazon. There are now 30 Amazon Go stores, including 24 in Chicago, New York, San Francisco and Seattle.[1] What makes the concept of Amazon Go unique is that they’re cashierless and automated, which allows customers to purchase products without being checked out by a cashier or using a self-checkout station. This is known as the “Just Walk Out” experience and is centered on computer vision-based machine learning used to track and predict the intention of customers in the store. Amazon also leverages deep learning algorithms and sensor-based information technologies to automate its “Go” stores. Deep learning seeks to simulate the way our brains comprehend and process information by creating artificial “neural networks” that can extract nuanced concepts and relationships from data. Deep learning models are enhanced through complex pattern recognition in text, pictures, sounds, and other data to produce more accurate insights and predictions. These insights, in turn, help tailor the retail experience for consumers as it’s continually refined. [2]

　Amazon Go relies on the use of smartphones and geofencing technology, otherwise known as location-based services, to simplify the shopping experience and streamline supply chain and inventory management. Interestingly, these technologies are also used in self-driving cars. Specifically, the Amazon Go app links to the customer’s Amazon account and enables payment within the store. The app itself is required to enter the store; upon entering, turnstiles scan a QR code populated on the app. Weight sensors and hundreds of small cameras detect and identify items the customer has selected, which are then added to his or her virtual cart. Conversely, when a customer returns an item to the shelf, it is removed from the virtual cart. Upon leaving the store, the credit card associated with the Amazon account is charged and the customer receives an electronic receipt for purchases. [3]

While Amazon was the first to market with this technology, tech start-ups AiFi and Grabango have rolled-out autonomous, scan-and-go systems to compete with Amazon. AiFi uses a sensor fusion technology that aggregates data from sensors to increase the accuracy of product tracking. Like Amazon, AiFi uses camera technology to track what items are removed from the shelf and customers, as well as smartphone scans upon entry and exit. Although AiFi doesn’t use facial recognition, its technology does identify general physical features to differentiate customers.[4]

Going forward, Amazon is likely to deploy its self-service technology to the company’s more prevalent Whole Foods locations. There’s even been speculation that Amazon could sell the system to other retailers akin to how it sells its cloud computing services to other companies. In this way, Just Walk Out technology could soon become much more widespread and scale quickly.[5] The upshot is that Amazon Go could eventually disrupt convenience stores, grocery stores, and fast-food outlets either by licensing or expansion by Amazon.

---

[1] “Amazon Go expands its suburban presence,” Accessed 12.25.22, https://www.winsightgrocerybusiness.com/topics/amazon-go-expands-its-suburban-presence

[2] “How the Amazon Go Store’s AI Works,” Accessed 12.28.22, https://towardsdatascience.com/how-the-amazon-go-store-works-a-deep-dive-3fde9d9939e9

[3] “Amazon’s 1st high-tech grocery store opens to the public”. CBC News. Accessed 12.27.22, https://www.cbc.ca/news/science/amazon-go-grocery-store-1.4497862

[4] “Amazon Go, the cashierless retail store of the future, has some new competition. CNBC. Accessed 12.27.22, https://www.cnbc.com/2019/11/12/amazon-go-cashierless-store-of-the-future-has-some-new-competition.html

[5] “Inside Amazon Go, a Store of the Future. The New York Times. Accessed 12.27.22, https://www.nytimes.com/2018/01/21/technology/inside-amazon-go-a-store-of-the-future.html

Ryan Carroll　　ライアン・キャロル

Ryan Carroll works for T-Mobile in Seattle, Washington where he specializes in telecommunications and IoT solutions for government agencies and nonprofit institutions. Prior to working at T-Mobile, he worked in sales at AT&T where led the company’s efforts in Washington and Idaho. Here, he managed numerous wireless projects such as distributed antenna systems, private networking solutions, and traditional mobility. Ryan attended the University of Chicago as an undergraduate and then earned his Master’s Degree in German and International Business at Georgetown University, where he wrote his thesis on the European Union’s telecommunications and aviation market. He currently lives in Seattle with his wife, son, and dog Tenley.