【海外ITニュース速報】AIスタートアップ7社は、小売業者のホリデーシーズンの売上を伸ばすことを目指す

【海外ITニュース速報】AIスタートアップ7社は、小売業者のホリデーシーズンの売上を伸ばすことを目指す

7 AI startups aim to give retailers a happy holiday season

AIスタートアップ7社は、小売業者に幸せなホリデーシーズンを提供することを目指す

要約(英語):

Founded in 2017, San Francisco-based 'Afresh' is on track to help retailers save 34 million pounds of food waste by 2022. It uses AI to analyze a supermarket's previous demand and data trends, which allows grocers to keep fresh food for as little time as possible. 'AiFi' deploys AI models through numerous cameras placed across the ceiling

要約(日本語):

2017年に設立されたサンフランシスコに拠点を置く「新たに」は、2022年までに小売業者が3,400万ポンドの食品廃棄物を節約できるように順調に進んでいます。AIを使用して、スーパーマーケットの以前の需要とデータトレンドを分析します。可能な限り時間。「AIFI」は、天井全体に配置された多数のカメラを介してAIモデルを展開します

本文:

Nothing is hotter than artificial intelligence (AI) startups that can help retailers win big this holiday shopping season.  According to eMarketer, retailers are turning to artificial intelligence to tackle everything from supply chain challenges and price optimization to self-checkout and fresh food.

このホリデーショッピングシーズンに小売業者が大勝利を収めるのに役立つ人工知能(AI)のスタートアップほど熱いものはありません。Emarketerによると、小売業者は人工知能に目を向けて、サプライチェーンの課題や価格の最適化からセルフチェックアウトや新鮮な食べ物まで、あらゆるものに取り組んでいます。

And retail AI is a massive, fast-growing segment filled with AI startups looking to break into a market that is estimated to hit over 40 billion by 2030.   These are seven of the hottest AI startups that are helping retailers meet their holiday goals:  Founded in 2017, San Francisco-based Afresh has been on a tear this year, raising a whopping $115 million in August.

また、Retail AIは、2030年までに4000億を超えると推定される市場に侵入しようとしているAIスタートアップで満たされた大規模で急速に成長しているセグメントです。2017年、サンフランシスコに拠点を置く新たに今年は涙が出され、8月になんと1億1500万ドルを集めました。

Afresh helps thousands of stores tackle the complex supply chain questions that have always existed around the perimeter of the supermarket — with its fruits, vegetables, fresh meat and fish.

新たに、スーパーマーケットの境界周辺に常に存在してきた複雑なサプライチェーンの質問に、果物、野菜、新鮮な肉、魚など、何千もの店舗が取り組むのに役立ちます。

That is, how can stores make sure they have enough perfectly ripe, fresh foods available, while minimizing losses and reducing waste from food that is past its prime?  MetaBeat 2022 MetaBeat will bring together thought leaders to give guidance on how metaverse technology will transform the way all industries communicate and do business on October 4 in San Francisco, CA.

つまり、ストアは、損失を最小限に抑え、その素数を過ぎている食品から廃棄物を減らしながら、十分に熟した新鮮な食べ物を十分に確実に持っていることを確認できますか?Metabeat 2022 Metabeatは、10月4日にカリフォルニア州サンフランシスコで、すべての産業がコミュニケーションとビジネスを行う方法をメタバーステクノロジーがどのように変化させるかについてのガイダンスを提供するために、Sound Leadersを集めます。

According to a company press release, Afresh is on track to help retailers save 34 million pounds of food waste by the end of 2022. It uses AI to analyze a supermarket’s previous demand and data trends, which allows grocers to keep fresh food for as little time as possible.

会社のプレスリリースによると、Reshressは2022年末までに小売業者が3,400万ポンドの食品廃棄物を節約できるように順調に進んでいます。AIを使用して、スーパーマーケットの以前の需要とデータトレンドを分析します。可能な限り時間。

The platform uses an algorithm to assess what is currently in the store, with a “confidence interval” that includes how perishable the item is.

このプラットフォームは、アルゴリズムを使用して、現在ストアにあるものを評価し、アイテムの腐りやすい「自信間隔」があります。

Workers help train the AI-driven model by periodically counting inventory by hand.  Santa Clara, California-based AiFi offers a frictionless and cashierless AI-powered retail solution deployed in diverse locations such as sports stadiums, music festivals, grocery store chains and college campuses.

労働者は、定期的に在庫を手作業で数えることにより、AI駆動型モデルの訓練を支援します。カリフォルニア州サンタクララに拠点を置くAIFIは、スポーツスタジアム、音楽祭、食料品店チェーン、大学のキャンパスなどの多様な場所に展開されている摩擦のないキャッシャーのないAI搭載の小売ソリューションを提供しています。

Steve Gu cofounded AiFi in 2016 with his wife, Ying Zheng, and raised a fresh $65 million in March.

Steve Guは、2016年に妻のYing ZhengとAIFIを共同設立し、3月に新鮮な6,500万ドルを集めました。

Both Gu and Zheng have Ph.D.s in computer vision and spent time at Apple and Google.

GuとZhengの両方がコンピュータービジョンの博士号を持ち、AppleとGoogleで時間を過ごしました。

AiFi deploys AI models through numerous cameras placed across the ceiling, in order to understand everything happening in the shop.

AIFIは、店で起こっているすべてを理解するために、天井全体に配置された多数のカメラを介してAIモデルを展開します。

Cameras track customers throughout their shopping journey, while computer vision recognizes products and detects different activities, including putting items onto or grabbing items off the shelves.

カメラはショッピングの旅を通して顧客を追跡しますが、コンピュータービジョンは製品を認識し、アイテムを棚に置いたり、棚から取ったりするなど、さまざまなアクティビティを検出します。

Beneath the platform’s hood are neural network models specifically developed for people-tracking as well as activity and product recognition.

プラットフォームのフードの下には、人々の追跡とアクティビティと製品の認識のために特別に開発されたニューラルネットワークモデルがあります。

AiFi also developed advanced calibration algorithms that allow the company to re-create the shopping environment in 3D.

AIFIは、3Dでショッピング環境を再作成できるようにする高度なキャリブレーションアルゴリズムも開発しました。

Everseen has been around since 2007, but 2022 was a big year for the Cork, Ireland-based company, which offers AI and computer vision-based self-checkout technology.

Everseenは2007年から存在していますが、2022年はAIおよびコンピュータービジョンベースのセルフチェックアウトテクノロジーを提供するアイルランドに本拠を置くCorkの大きな年でした。

In September, Kroger Co., America’s largest grocery retailer, announced it is moving beyond the pilot stage with Everseen’s solution, rolling out to 1,700 grocery stores and reportedly including it at all locations in the near future.

9月、アメリカ最大の食料品小売業者であるKroger Co.は、Everseenのソリューションでパイロットステージを超えて移動し、1,700の食料品店に展開し、近い将来のすべての場所にそれを含めると報告されています。

The Everseen Visual AI platform captures large volumes of unstructured video data using high-resolution cameras, which it integrates with structured POS data feeds to analyze and make inferences about data in real-time.

Everseen Visual AIプラットフォームは、高解像度カメラを使用して大量の構造化されたビデオデータをキャプチャします。これは、構造化されたPOSデータフィードと統合して、データに関するデータに関する推論をリアルタイムで分析および推測します。

It provides shoppers with a “gentle nudge” if they make an unintentional scanning error.

意図しないスキャンエラーを作成する場合、買い物客に「穏やかなナッジ」を提供します。

It hasn’t all been smooth sailing for Everseen: In 2021, the company settled a lawsuit with Walmart over claims the retailer had misappropriated the Irish firm’s technology and then built its own similar product.  Burlingame, California-based Focal Systems, which offers AI-powered real-time shelf digitization for brick-and-mortar retail, recently hit the big time with Walmart Canada.

Everseenのすべてがスムーズに航海しているわけではありません。2021年、同社は、小売業者がアイルランドの企業の技術を不正に流用し、独自の同様の製品を構築したと主張してWalmartとの訴訟を解決しました。カリフォルニア州バーリンゲームに拠点を置くフォーカルシステムは、実店舗でのAIを搭載したリアルタイムシェルフデジタル化を提供し、最近、ウォルマートカナダで大きな時間を過ごしました。

The retailer is rolling out Focal Systems’ solution, which uses shelf cameras, computer vision and deep learning, to all stores following a 70-store pilot.  Founded in 2015, Focal Systems was born out of Stanford’s Computer Vision Lab.

小売業者は、棚カメラ、コンピュータービジョン、ディープラーニングを使用して、70階建てのパイロットに続いてすべての店舗にフォーカルシステムのソリューションを展開しています。2015年に設立されたフォーカルシステムは、スタンフォードのコンピュータービジョンラボから生まれました。

In March, the company launched its FocalOS “self-driving store” solution, which automates order writing and ordering, directs stockers, tracks productivity per associate, optimizes category management on a per store basis and manages ecommerce platforms to eliminate substitutions.  According to the company, corporate leaders can view any store in real-time to see what their shelves look like and how stores are performing.   South Wales, Australia-based Hivery tackles the complex challenges around battles for space in brick-and-mortar retail stores.

3月、同社はフォーカロス「自動運転ストア」ソリューションを立ち上げました。これは、執筆と注文の注文を自動化し、ストッカーを指示し、アソシエイトごとの生産性を追跡し、店舗ごとにカテゴリ管理を最適化し、eコマースプラットフォームを管理して代替を排除します。会社によると、企業のリーダーは、棚がどのように見えるか、店舗がどのように機能しているかを確認するために、あらゆる店舗をリアルタイムで見ることができます。オーストラリアに本拠を置くサウスウェールズは、実店舗の小売店での空間の戦いに関する複雑な課題に取り組んでいます。

It helps stores make decisions around how to use physical space, set up product displays and optimize assortments.

物理的なスペースの使用方法、製品ディスプレイのセットアップ、および品揃えを最適化する方法について、店舗が決定を下すのに役立ちます。

It offers “hyper-local retailing” by enabling stores to customize their assortments to meet the needs of local customers.  Hivery’s SaaS-based, AI-driven Curate product uses proprietary ML and applied mathematics algorithms developed and acquired from Australia’s national science agency.

地元の顧客のニーズを満たすために店舗が品揃えをカスタマイズできるようにすることにより、「ハイパーローカル小売」を提供します。HivelyのSAASベースのAI駆動型キュレート製品は、独自のMLを使用し、オーストラリアの国立科学機関から開発および取得したApplied Mathematicsアルゴリズムを使用しています。

They claim a process that takes six months is reduced to around six minutes, thanks to the power of AI/ML and applied mathematics techniques.

彼らは、AI/MLのパワーと適用数学技術のおかげで、6か月かかるプロセスが約6分に減少すると主張しています。

Jason Hosking, Hivery’s cofounder and CEO, told VentureBeat in April that Hivery’s customers can make rapid assortment scenario strategies simulations around SKU rationalization, SKU introduction and space while considering any category goal, merchandising rules and demand transference.  Once a strategy is determined, Curate can generate accompanying planograms for execution.  Just a month ago, Lily AI, which connects a retailer’s shoppers with products they might want, raised $25 million in new capital – no small feat during these tightening times.  When Purva Gupta and Sowmiya Narayanan launched Lily AI in 2015, the Mountain View, California-based company looked to address a thorny e-commerce challenge – shoppers that leave a site before buying.  For customers that include ThredUP and Everlane, Lily AI uses algorithms that combine deep product tagging with deep psychographic analysis to power a web store’s search engines and product discovery carousels.

Hiveryの共同設立者兼CEOであるJason Hoskingは、4月にVentureBeatに、Hivelyの顧客はSKUの合理化、SKUの紹介、スペースに関する迅速な品揃えシナリオ戦略シミュレーションを行うことができると語っています。戦略が決定されると、キュレートは実行のためにそれに付随するプラングラムを生成できます。わずか1か月前、小売業者の買い物客を望むかもしれない製品と結びつけるLily AIは、2,500万ドルの新しい資本を調達しました。Purva GuptaとSowmiya Narayananが2015年にLily AIを立ち上げたとき、カリフォルニアに本拠を置くマウンテンビューは、厄介なeコマースチャレンジに対処しようとしました。ThredupとEverlaneを含む顧客のために、Lily AIは、深い製品のタグ付けを深いサイコグラフィック分析と組み合わせて、Webストアの検索エンジンと製品発見カルーセルをパワーするアルゴリズムを使用します。

For example, Lily will capture details about a brand’s product style and fits and use customer data from other brands to create a prediction of a customer’s affinity to attributes of products in the catalog.  Tel Aviv-based Shopic has been making waves with its AI-powered clip-on device, which uses computer vision algorithms to turn shopping carts into smart carts.

たとえば、Lilyはブランドの製品スタイルに関する詳細をキャプチャし、他のブランドの顧客データに適合して使用して、カタログ内の製品の属性に対する顧客の親和性の予測を作成します。Tel Avivに拠点を置くShopicは、コンピュータービジョンアルゴリズムを使用してショッピングカートをスマートカートに変えるAIを搭載したクリップオンデバイスで波を作っています。

In August, Shopic received a $35 million series B investment round.  Shopic claims it can identify more than 50,000 items once they are placed in a cart in real time while displaying product promotions and discounts on related products.

8月、Sholicは3,500万ドルのシリーズB投資ラウンドを受け取りました。Sholicは、関連製品の製品プロモーションや割引を表示しながら、リアルタイムでカートに配置されたら、50,000を超えるアイテムを識別できると主張しています。

Its system also acts as a self-checkout interface and provides real-time inventory management and customer behavioral insights for grocers through its analytics dashboard, the company said.

また、そのシステムはセルフチェックアウトインターフェイスとして機能し、分析ダッシュボードを通じて食料品店にリアルタイムの在庫管理と顧客行動洞察を提供します、と同社は言いました。

Grocers can receive reports that include aisle heatmaps, promotion monitoring and new product adoption metrics.  Shopic faces headwinds, though, with other AI startups in the smart cart space: Amazon’s Dash Carts are currently being piloted in Whole Foods and Amazon Fresh, while Instacart recently acquired Caper AI.  VentureBeat's mission is to be a digital town square for technical decision-makers to gain knowledge about transformative enterprise technology and transact.

食料品店は、通路のヒートマップ、プロモーション監視、新製品の採用メトリックを含むレポートを受け取ることができます。しかし、ShopicはSmart Cart Spaceにある他のAIのスタートアップとともに逆風に直面しています。Amazonのダッシュカートは現在、Whole FoodsとAmazon Freshで操縦されていますが、Instacartは最近Caper AIを買収しました。VentureBeatの使命は、技術的な意思決定者が変革的なエンタープライズテクノロジーと取引に関する知識を得るためのデジタルタウンスクエアになることです。

元記事

https://venturebeat.com/ai/7-ai-startups-aim-to-give-retailers-a-happy-holiday-season/

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