【サイバーリンクス】ミスターマックスで「商品棚のリアルタイム・デジタルツイン」を実現する実証実験を開始

～ストアロボット「Armo」とAI画像認識の連携で次世代店舗DXを実現（RTJ2026出展）～

株式会社サイバーリンクス（本社：和歌山県和歌山市、代表取締役社長：東 直樹、以下「当社」）は、株式会社MUSE（本社：東京都、代表取締役CEO：笠置 泰孝、以下「MUSE」）と共同で、株式会社ミスターマックス（本社：福岡県福岡市、代表取締役社長：佐藤　昭彦、以下「ミスターマックス」）が運営する総合ディスカウントストア「ミスターマックス吉塚店」において、ロボットによる撮影および高精度AI画像認識エンジンを組み合わせた「商品棚のリアルタイム・デジタルツイン」の実証実験を開始いたします。

本実証では、広大な売場を持つディスカウントストアにおいて、MUSEのロボットが店内を巡回し、商品棚を自動撮影し、当棚画像を、商品画像データベースや棚割データと連携した当社AI画像認識エンジンで解析することで「どこの棚に、どの商品が、どのような状態で置かれているか」を把握します。これにより、欠品や陳列乱れを早期発見する次世代の店舗 DXに挑みます。

なお、本取り組みの詳細は、2026年3月に開催される「リテールテックJAPAN 2026」のサイバーリンクスブースにて展示いたします。

■ 背景と目的：店舗運営の「見えないコスト」を可視化で解決

深刻な労働力不足が続く小売業界、特に数万点規模の商品数を扱うディスカウントストアにおいて、「商品を探す」「欠品の有無を売場を歩いて確認する」といったアナログな作業は、店舗運営における大きな「見えないコスト」となっています。

本プロジェクトでは、MUSEのマルチユース型ストアロボット「Armo（アルモ）」と、当社の「高精度AI画像認識エンジン」「商品画像データベース」「棚割データ」を連携させ、売場の「いま」をデジタルツイン化（物理空間にある実体の情報を、IoTデバイスやロボットを通じてデジタル空間上に再現する技術）。スタッフが売場を巡回することなく、バックヤードやオフィスにいながらすべての棚の状態を把握できる環境の構築を目指します。

■ 実証実験の概要

・時期：2026年3月

・実施店舗：ミスターマックス吉塚店（福岡県福岡市）

本実証では、次の3つのステップを通じて「商品棚のリアルタイム・デジタルツイン」を構築します。

１． 「Armo」による自動巡回：

ロボット「Armo」が売場を自動走行し、高解像度の棚画像を撮影。撮影した画像には、棚ごとの位置情報を同時に紐付けします。

2． AI画像認識エンジンによる解析：

当社の高精度AI画像認識エンジンと、商品画像データベース 「Mdbセンタ」、棚割システム「店POWER」を連携。撮影された棚画像から商品の有無や、陳列位置を自動的に判別します。

3．商品位置の特定とデータベース化：

解析結果から、どの商品が、どの棚の、どの位置に陳列されているかを自動的にデータベース化します。

■ 実証実験の概要

本ソリューションの導入により、以下の3段階で店舗DXを大きく加速させます。

１． 作業工数の大幅な削減：

商品の正確な位置情報をデジタル上でリアルタイムに把握できるため、新人スタッフでも迷うことなく品出しや商品案内が可能になります。探す時間の削減により、作業効率が大きく向上します。

2． 収益性の向上と管理業務の適正化：

AI解析により、棚画像から欠品検知や売価表示ミス（プライスカードとの不一致）を自動検出。販売機会損失の防止と、棚管理業務の工数削減を同時に実現し、店舗の収益性向上に貢献します。

3． 顧客体験（UX）の進化：

将来的には商品の位置情報をエンドユーザー向けアプリへ開放し、買い物客が探している商品へ最短で辿り着ける「スマートな買い物体験」をご提供します。

 

■ 本ソリューションを支える当社のサービス

陳列状況を素早くデータ化し、欠品商品や陳列計画との不一致など売場維持に必要な情報を自動チェックします。人力によるチェック・判断から脱却し、AIによる「チェック」「作業指示」の自動化を実現することで、人件費の低減や、購買者に対する最新・最適な売場提供を支援します。

・小売業向け棚割システム 店POWER

小売業専用の棚割管理システムとして開発され、「取引先と連携した自社主導のマーチャンダイジング」「多店舗の棚割の効率的管理」「他システムとの連携」などに対応し、小売業の棚割業務を推進、効率化させることができます。棚割データを各種システムと連携させることで、今回のような業務指示の自動化や、自動発注の精度向上など様々な業務改善につなげることができます。

・商品画像データベース Mdbセンタ

食品、菓子、生活雑貨、酒、医薬品等の商品の画像、商品情報（商品名、JAN コード等）をデータベース化し提供。棚割、WEBやチラシに加えて、画像認識用途での活用も広がっています。

・陳列棚向け高精度AI画像認識エンジン

陳列棚向けに最適化することで汎用モデルでは困難であった認識性能を達成。フェイス数・段位置など棚構造を理解した画像認識を行います。商品画像データベースMdbセンタとの連携で新商品への対応を迅速化させ、正確なJANコードや商品名で認識結果を確認できます。また、店POWERの棚割計画データとの連携で欠品や陳列計画との不一致を検知し、適切な作業指示へつなげることができます。

■ 今後の展望

今後は、AI画像認識エンジンのさらなる精度向上と商品画像データベースの拡充を進め、ミスターマックス店舗での認識対象売場を拡大する予定です。また、MUSEとの取り組みを強化し、本ソリューションを全国の小売業へ向けた次世代店舗ソリューションとして展開することで、店舗DXを加速させてまいります。

【リテールテックJAPAN 2026 での事例公開について】

本実証実験のデモンストレーションおよび最新情報を、下記展示会にて公開いたします。

・会期：2026年3月3日（火）～6日（金）

・会場：東京ビッグサイト

・展示場所：東4ホール　　RT4301　サイバーリンクスブース内