【2026年最新】スーパーの品出し時間を月45時間創出！「場所案内」を生成AIアバターに任せる省人化戦略

1. 現場の「隠れたコスト」を数値化する

スーパーの現場スタッフは、鮮度管理や棚割りなど分刻みのスケジュールで動いています。
そこに「〇〇はどこ？」という質問が入るたび、以下の「目に見えない損失」が発生しています。

【品出し中断による機会損失の試算】

・1回の案内時間（往復＋説明）：平均2分
・1日の問い合わせ件数：平均75件（※大規模店舗モデル）
・日間の損失時間：150分（2時間30分）
・月間の損失時間：約75時間

さらに恐ろしいのは、作業を中断されたスタッフが元の集中状態に戻るまでの「スイッチングコスト」です。
案内業務の6割をAIアバターに移行するだけで、月間45時間ものリソースを「品出し」や「売場づくり」といった、売上に直結する業務へ再配分できます。

2. 【成功事例】京都ポルタと丸久が示す「AI接客」の威力

外国人の6割が「音声」で解決（京都ポルタ）

京都駅地下街「ポルタ」の導入データでは、外国語利用者の約60%が「音声入力」を選択しました。
日本語の商品名が読めないインバウンド客にとって、アバターに直接話しかけるインターフェースは圧倒的な支持を得ており、有人カウンターの混雑緩和に直結しています。

AIカメラ連携による「能動的接客」（山口県・株式会社丸久）

山口県を中心に展開する大手スーパー「丸久」では、AIカメラと生成AIアバターを連動させた次世代型接客を導入しています。

迷い客の検知： 特定の棚（ワインやギフトなど）の前で一定時間滞留している顧客をAIカメラが検知。
能動的な提案： 近隣のサイネージ上のアバターが起動し、「本日のメニューはお決まりですか？ お肉料理ならこちらがおすすめです」と、ベテラン店員のようなタイミングで声をかけます。

3. 2026年の店舗スタンダードとなる「RAG×API」連携

最新のAIアバターシステムは、単なる「動く案内板」ではありません。

在庫・POSシステムとのリアルタイム連携

「特売の牛乳はまだありますか？」という質問に対し、AIが在庫システムを直接参照して回答。
ハルシネーション（AIの嘘）を防ぐRAG（検索拡張生成）技術により、99%以上の回答精度を担保します。

ログデータの可視化と棚割改善

「どの棚で迷うお客様が多いか」を全てデータ化。
このログを分析することで、案内が不要な「直感的に買いやすい売場」への改善を可能にします。

「案内係」はAIに任せ、スタッフは「おもてなし」へ

アバター接客の真の価値は、スタッフを「場所案内」というルーチンワークから解放し、商品の鮮度管理や、お客様への細やかな気配りといった「人間にしかできない業務」に集中させることにあります。

貴社の「削減可能コスト」を試算しませんか？

「自社の店舗規模なら、具体的に何時間削減できるのか？」
「導入コストを何ヶ月で回収できるか？」

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