RetailラウンジでSmartCooler Project冷蔵庫が設置されてましたよ！ #reinvent
はじめに
日本の皆様、こんにちわ。CX事業本部に転部してカフェ事業のハードウェア担当してる大村です。
この度、re:Invent2019に参加する機会を頂いたので、私は小売り系のセッションを多めにフォローしています。
実は今回の re:Invent2019 には、弊社のカフェハードウェアチームが全員参加しています。とある特命があるのですが、それは後ほどブログでアップします。
さて、今回のre:Invent、セッション会場の特徴として、至るところに、ジャンルのスペシャリストへ質問できるラウンジが用意されています。
その中で、MGMにて開設している小売り系ラウンジ「Retail Lounge」にて、冷蔵庫がひっそりと置いてあったので、その説明を聞いてきました。
SmartCooler Project
冷蔵庫の中には、ペプシコーラやゲータレードといった、アメリカの小売店ではよく見かけるドリンクが置かれています。
そのドリンクの左上には、手前を向く形でカメラが設置されています。
また、その冷蔵庫の棚の奥上部にも、カメラが設置されていまう。これは棚それぞれに1つ付いているので、3段分計3つのカメラとなります。
このSmartCooler Projectではこの2種類のカメラが大きな意味を持つことになります。
1つ目のカメラが、携帯に表示したユーザーアカウントのQRコードを読み込んで会員認証するためのものです。
会員認証されると、冷蔵庫のロックが解錠されます。
2つ目のカメラが、棚に設置されたドリンクが何か、いくつあるかを読み取るものです。ドリンクの判別はMLによって行われています。
画像の機械学習をしているためか、冷蔵庫内は一般的なものよりも明るく設計されています。
アーキテクチャ
アーキテクチャがこちらになります。
Lambdaを中心に、QR Cameraと AI/ML Cameraのデータが入力され、それによりAmazon Payでの支払いやSNSの送信、IoT Door Lockを制御しています。
Amazon SageMakerを利用しているのもわかります。
実際のデモでは、中から取り出したドリンクの数が、管理コンソール上で売上として表示されていました。
なお、参加者からは、「この仕組はAmazon GOで体験することができるのか？」という質問が飛んでいましたが、答えはNOでした。
実際のAmazon GOは、機械学習で物を判別しているのではなく、IoTを駆使してものを判別しているため、"そもそもの仕組みが違う"と言われました。
なお、似たシステムがAriaのQUAD"AWS Blockchain Pub"にて展開されていますが、こちらのレポートは以下に掲載されています。
[Quadレポート] Blockchain Beer Pub and Café に行ってきました！ #reinvent
さいごに
この仕組が活用できるのは、ホテルの冷蔵庫や、省スペースでのドリンク販売コーナーであり、自動販売機を入れるほどでもない規模かもしれません。
また、単体としてみないのであれば、Amazon GOといったキャッシュレス型店舗での応用が効く気がします。
IoTだけでのものの判別には限界があると言われており、機械学習を含めた複合的な方法でより精度を上げる方法が考えられますね。
