アパレル店で見かける「置くだけレジ」はどうやって商品を判別している？

アパレルショップなどで見かける「置くだけレジ」では、商品を一つずつバーコードで読み取らなくても、複数の商品をまとめて認識できます。

 

この仕組みに使われている代表的な技術が「RFID（アールエフアイディー）」です。

 

衣類の値札などに、回路のような金属の模様が入った薄いシールを見たことはありませんか？

 

これは「ICタグ」と呼ばれるもので、小さなICチップとアンテナが組み込まれています。

 

RFIDは、このICタグに記録された商品情報を電波で読み取る技術です。

 

商品やカゴを置く読み取りスペースの内部にRFIDを読み取るアンテナが組み込まれており、 その電波を商品のICタグが受け取り、タグが持っている情報をレジ側へ返します。

 

レジは返ってきた情報を読み取り、「どの商品がカゴに入っているのか」を判別します。

 

バーコードのように一つずつスキャナーへ向ける必要がなく、複数の商品をまとめて読み取れるため、「商品を置くだけ」でスムーズに会計できます。

 

見た目にはレジが商品そのものを見分けているように感じますが、実際には商品の形や色を見ているわけではなく、商品に付けられたICタグの情報を読み取っています。

AI方式のレジは、商品そのものを見て判別する

RFID方式が「商品に付けられたICタグを読む」のに対し、AI方式のレジは、カメラで商品そのものを見て判別します。

 

商品を置くと、カメラで撮影している映像をAIが解析し、あらかじめ登録された商品と照合。

 

商品名や金額を画面に表示します。

 

商品を置く

↓

カメラで撮影

↓

AIが商品を判別

↓

商品名や金額を表示

 

さらにエッジAI方式では、AIの処理を店舗に設置した本体の中で行います。

 

つまり、RFIDが「タグの情報を読む」のに対し、AI方式は「商品の見た目から判断する」という違いがあります。

AI方式とRFID方式の違い

 

ここまで見てきたように、RFID方式とAI方式は、どちらも「商品を置くだけ」で会計できますが、商品を判別する仕組みは大きく異なります。

比較項目	RFID方式	AI方式
商品の判別方法	ICタグの情報を電波で読み取る	カメラで商品の見た目を認識する
商品側に必要なもの	RFIDタグ	基本的にタグ不要
読み取り方法	電波	画像認識
複数商品の読み取り	得意	商品やシステムによる
事前準備	商品ごとにタグを付ける	商品画像などを登録する
商品の見た目	判別には使わない	色・形・模様などを判別に使う
向いているケース	大量の商品をまとめて管理したい場合	タグを付けにくい商品や、見た目で判別しやすい商品

 

簡単に言えば、RFID方式は「タグを読む」、AI方式は「商品を見る」という違いです。

 

どちらが優れているというよりも、扱う商品や店舗の運用によって向き・不向きが変わります。

AI方式とRFID方式の違い

AI方式のレジは、特に「商品にタグを付けにくい」「商品の見た目を重視したい」「スタッフが商品を見て判断している」といった現場に向いています。

バーコードやICタグを付けにくい商品

 

お守りや御札、アクセサリー、雑貨、工芸品など、商品が小さかったり、形状が特殊だったりすると、バーコードやICタグを付けること自体が難しい場合があります。

 

また、タグを付けるためのスペースが確保できなかったり、一点ずつ貼り付ける作業が負担になったりすることもあります。

 

AI方式では商品の見た目をもとに判別するため、商品そのものにタグを付けずに運用できる可能性があります。

商品の見た目や世界観を大切にしたい店舗

 

商品パッケージやデザインそのものに価値がある場合、バーコードシールやタグを貼ることで見た目を損ねてしまうことがあります。

 

例えば、アクセサリー、工芸品、ギフト商品、神社の授与品などは、商品そのものの見た目や雰囲気も重要です。

 

画像認識を使えば、商品に余計なものを付けず、外観をそのまま活かしながら商品を識別できます。

スタッフが商品名や価格を覚えて会計している店舗

 

店舗によっては、スタッフが商品を見て価格を判断したり、POS画面の中から該当する商品を探したりして会計しているケースがあります。

 

商品数が増えるほど覚えることも多くなり、新人スタッフの教育にも時間がかかります。また、似た商品が多い場合は、選択ミスが起こる可能性もあります。

 

AIが商品を判別して候補を表示できれば、商品を探す手間を減らし、スタッフの商品知識だけに頼らない会計につなげることができます。

商品ごとのタグ付けや運用コストを抑えたい店舗

 

RFIDを利用する場合、商品ごとにICタグを用意する必要があります。

 

タグ1枚あたりの価格は小さくても、販売する商品数が増えるほど継続的なコストになります。また、RFIDを読み取るためのリーダーやアンテナなどの機器も必要です。

 

さらに、店舗側でタグを取り付ける場合には、その作業時間も考える必要があります。

 

AI方式では商品そのものを画像で判別するため、商品ごとにICタグを用意する必要がありません。

 

そのため、「大量の商品を一括管理したい」というよりも、「商品へのタグ付けのコストを減らしたい」という店舗では、AI方式を検討するメリットがあります。

RFID方式が向いているのはどんな店舗？

 

AI方式に向いている現場がある一方で、RFID方式の方が適しているケースもあります。

 

特に、大量の商品をまとめて管理したい場合や、すでに商品管理の仕組みが整っている店舗では、RFIDの強みを活かしやすくなります。

一度に多くの商品をまとめて読み取りたい

 

RFIDは、複数のICタグをまとめて読み取れることが大きな特徴です。

 

商品点数が多い店舗では、一つずつ商品を確認する必要がなく、会計だけでなく棚卸しや在庫確認などにも活用しやすくなります。

 

特にアパレルのように、一度の会計で複数の商品を扱うことが多い店舗では相性のよい仕組みです。

在庫管理まで含めて効率化したい

 

RFIDタグはレジだけでなく、入荷、在庫確認、棚卸しなど、商品管理のさまざまな場面で利用できます。

 

「レジを効率化する」というよりも、「商品の入荷から販売までを一つの仕組みで管理したい」という場合には、RFIDのメリットを活かしやすくなります。

すでにRFIDを使った仕組みがある

 

すでに商品へICタグを付けていたり、RFIDを使った在庫管理システムを導入していたりする場合は、その仕組みをレジにも活用できます。

 

新しい認識方法を追加するよりも、既存のRFID環境を活かした方が運用しやすいケースもあります。

 

つまり、AI方式とRFID方式はどちらか一方が優れているのではなく、店舗が抱えている課題や扱う商品によって選ぶことが大切です。

AI方式のレジはどんな商品・店舗に向いている？

AI方式のレジは、特に「商品にタグを付けにくい」「商品の見た目を重視したい」「スタッフが商品を見て判断している」といった現場に向いています。

バーコードやICタグを付けにくい商品

 

お守りや御札、アクセサリー、雑貨、工芸品など、商品が小さかったり、形状が特殊だったりすると、バーコードやICタグを付けること自体が難しい場合があります。

 

また、タグを付けるためのスペースが確保できなかったり、一点ずつ貼り付ける作業が負担になったりすることもあります。

 

AI方式では商品の見た目をもとに判別するため、商品そのものにタグを付けずに運用できる可能性があります。

商品の見た目や世界観を大切にしたい店舗

 

商品パッケージやデザインそのものに価値がある場合、バーコードシールやタグを貼ることで見た目を損ねてしまうことがあります。

 

例えば、アクセサリー、工芸品、ギフト商品、神社の授与品などは、商品そのものの見た目や雰囲気も重要です。

 

画像認識を使えば、商品に余計なものを付けず、外観をそのまま活かしながら商品を識別できます。

スタッフが商品名や価格を覚えて会計している店舗

 

店舗によっては、スタッフが商品を見て価格を判断したり、POS画面の中から該当する商品を探したりして会計しているケースがあります。

 

商品数が増えるほど覚えることも多くなり、新人スタッフの教育にも時間がかかります。また、似た商品が多い場合は、選択ミスが起こる可能性もあります。

 

AIが商品を判別して候補を表示できれば、商品を探す手間を減らし、スタッフの商品知識だけに頼らない会計につなげることができます。

商品ごとのタグ付けや運用コストを抑えたい店舗

 

RFIDを利用する場合、商品ごとにICタグを用意する必要があります。

 

タグ1枚あたりの価格は小さくても、販売する商品数が増えるほど継続的なコストになります。また、RFIDを読み取るためのリーダーやアンテナなどの機器も必要です。

 

さらに、店舗側でタグを取り付ける場合には、その作業時間も考える必要があります。

 

AI方式では商品そのものを画像で判別するため、商品ごとにICタグを用意する必要がありません。

 

そのため、「大量の商品を一括管理したい」というよりも、「商品へのタグ付けのコストを減らしたい」という店舗では、AI方式を検討するメリットがあります。

RFID方式が向いているのはどんな店舗？

AI方式に向いている現場がある一方で、RFID方式の方が適しているケースもあります。

 

特に、大量の商品をまとめて管理したい場合や、すでに商品管理の仕組みが整っている店舗では、RFIDの強みを活かしやすくなります。

一度に多くの商品をまとめて読み取りたい

 

RFIDは、複数のICタグをまとめて読み取れることが大きな特徴です。

 

商品点数が多い店舗では、一つずつ商品を確認する必要がなく、会計だけでなく棚卸しや在庫確認などにも活用しやすくなります。

 

特にアパレルのように、一度の会計で複数の商品を扱うことが多い店舗では相性のよい仕組みです。

在庫管理まで含めて効率化したい

 

RFIDタグはレジだけでなく、入荷、在庫確認、棚卸しなど、商品管理のさまざまな場面で利用できます。

 

「レジを効率化する」というよりも、「商品の入荷から販売までを一つの仕組みで管理したい」という場合には、RFIDのメリットを活かしやすくなります。

すでにRFIDを使った仕組みがある

 

すでに商品へICタグを付けていたり、RFIDを使った在庫管理システムを導入していたりする場合は、その仕組みをレジにも活用できます。

 

新しい認識方法を追加するよりも、既存のRFID環境を活かした方が運用しやすいケースもあります。

 

つまり、AI方式とRFID方式はどちらか一方が優れているのではなく、店舗が抱えている課題や扱う商品によって選ぶことが大切です。

レジにも「AIで識別」という選択肢がある

これまでレジで商品を識別する方法といえば、バーコードを読み取る方法や、RFIDタグを使う方法が一般的でした。

 

そこに加わってきたのが、カメラとAIを使って「商品そのもの」を認識する方法です。

 

バーコードやICタグに記録された情報を読むのではなく、商品の色や形、模様などの特徴からAIが商品を判別します。

 

そのため、

 

・商品にバーコードやICタグを付けにくい  

・タグを付ける作業やコストを減らしたい  

・スタッフが商品を見て判断している  

 

といった店舗では、新しい選択肢の一つになります。

 

店舗DXというと大がかりなシステム導入をイメージしがちですが、日々の会計業務を「商品を一つずつ探す・読み取る」作業から見直すことも、店舗運営を効率化する一つの方法です。

AI方式はコスト面でもメリットがある

レジや店舗DXを考えるうえでは、機能だけでなく「導入時・導入後にどれだけコストがかかるか」も重要です。

 

RFID方式では、商品ごとにICタグを用意する必要があります。

 

タグ1枚あたりの費用は小さくても、販売数が増えれば継続的なコストになります。

 

また、タグを取り付ける作業や、リーダー・アンテナなどの設備も必要です。

 

一方、店舗全体をAI化する無人決済システムでは、天井カメラや商品棚のセンサーなど、売場全体への設備投資が必要になる場合があります。

 

画像認識AI方式は、こうした仕組みとはコストのかかり方が異なります。

 

商品そのものをAIで認識するため、商品一つひとつにICタグを取り付ける必要がありません。

 

また、会計部分に必要な設備を集約する方式であれば、店舗全体を大きく改装せずに導入することもできます。

 

整理すると、

 

RFID方式

→ 商品数・販売数に応じてタグのコストが発生する

 

店舗全体をAI化する方式

→ 売場全体への設備投資が必要になる

 

画像認識AI方式

→ 商品側のタグを不要にし、必要な場所に設備を絞れる

 

という違いがあります。

 

もちろん、在庫管理まで一括で効率化したい場合にはRFIDが適しているなど、目的によって最適な方式は異なります。

 

一方で、「店舗全体を無人化するほどではない」「まずは会計業務を効率化したい」「商品ごとに発生するコストを減らしたい」といった店舗では、画像認識AI方式がコスト面でも選択肢になります。

エッジAIを活用したAIレジ「Truly」

画像認識AI方式のレジを実際の店舗で活用する選択肢の一つが、AIレジ・Trulyです。

 

Trulyは、商品をトレーに置くとカメラが商品を捉え、エッジAIがその場で商品を判別します。

 

バーコードやRFIDタグを商品ごとに取り付ける必要がなく、既存の店舗にも導入しやすいコンパクトな仕組みです。

 

お守りや御札、アクセサリー、雑貨など、これまでバーコードやタグを付けにくかった商品にも活用できます。

 

「自社の商品でも認識できるのか」

 

「今のレジ運用からどの程度効率化できるのか」

 

「導入にはどのくらいの設備や費用が必要なのか」

 

こうした点が気になる方は、AIレジ・Trulyの製品ページをご覧ください。

 

→ AIレジ・Trulyの詳細はこちら