トライアルは​なぜ​「従業員の​位置」を​把握した？​ 実証実験の​データから​店舗運営を​最適化へ

全国で​ 350 店舗以上の​ディスカウントスーパーを​展開している​株式会社トライアルホールディングスは、​「テクノロジーと、​人の​経験知で、​世界の​リアルコマースを​変える」と​いう​ビジョンを​掲げています。

そんな​当社が​現在、​特に​注力しているのが​「情物一致」の​徹底です。

自己申告に​頼らない​「情物一致」への​挑戦

顧客が​求める​商品を​確実に​提供する​ための​重要な​基盤である​棚割管理ですが、​従来、​その​進捗確認は​「従業員が​作業完了ボタンを​押したか​どうか」と​いう、​人力での​自己申告に​頼らざるを​得ませんでした。​しかし、​そこには​計画自体の​不備と、​自己申告ゆえに​見えていなかった​現場の​実態と​いう​ 2​ つの​要素が​混在し、​正確な​予実把握を​阻む​不透明な​領域と​なっていました。

この​課題を​解決すべく、​私たちは​ Google Cloud の​パートナーである​ Oriient​（オリエント）の​屋内位置情報ソリューション​「Oriient IndoorGPS」を​活用した​実証実験に​着手しました。

Oriient IndoorGPS は、​スマートフォンの​磁場センサーなどを​用いて​位置情報を​計測する​仕組みです。​ビーコンなどの​専用機器を​店内に​設置する​ための​大規模な​工事を​必要と​せず、​従来から​作業指示の​確認や​実績入力に​使用している​従業員用端末に​ SDK を​統合するだけで​導入できます。

今回の​検証には、​Oriient に​よる​技術サポート、​Google に​よる​マッピング​（店内地図作成）の​ガイダンスや​位置精度の​検証、​そして​当社での​アプリ実装、​現場への​展開を​含め、​3 社が​密に​連携する​体制で​臨みました。

目指すのは、​位置情報を​単なる​ログに​とどめず、​下図に​示すような​商売の​本質を​支える​データと​して​活用する​ことです。​現場の​位置情報を​売場計画と​突き合わせる​ことで、​計画通りに​売場が​展開されているかを​客観的に​評価し、​顧客視点での​迅速な​修正や​リカバリーへと​つなげる。​この​データドリブンな​改善サイクルの​確立こそが、​実証実験の​真の​狙いです。

誤差 1m 以下の​精度で、​従業員の​位置情報を​把握

実証実験は、​店舗および​従業員の​協力と​同意を​得た上で、​国内 3 店舗を​対象に、​2025 年 7 月 1 日から​ 2025 年 8 月 8 日までの​約 1 カ月間​実施しました。

結果、​Oriient IndoorGPS を​搭載した​すべての​端末で​継続的な​ログ収集に​成功し、​計測位置の​誤差も​ 1m 以下である​ことが​確認できました。​この​高い​計測精度こそが、​従業員が​「どの​通路に​いるか」だけでなく​「どの​棚の​前に​立っているか」までを​正確に​把握し、​情物一致を​検証する​ための​鍵と​なります。

実際の​計測に​よって​可視化された​店内の​従業員動線

当社では、​この​高精度な​位置情報を、​作業標準化に​基づく​人員計画​「LSP​（Labor Scheduling Program）」と​照らし合わせ、​計画に​対する​現場の​実態を​可視化しました。​その​結果、​これまで​見えて​こなかった​多くの​事実が​判明しました。

データから​見えた​棚替作業に​おける​「20% の​乖離」

サプライヤーとの​契約上、​期日通りの​棚替えは​極めて​重要です。​しかし、​実際の​位置情報の​ログを​分析した​ところ、​計画時間に​対して​実績時間が​ 20% 少なく、​予実に​誤差が​ある​ことが​わかりました。

日別・LSP作業指示別の​計画と​実績の​乖離状況

背景には、​業務標準時間​（一定の​作業を​遂行する​ために​設定した​基準時間）と​実績時間の​乖離や、​作業中の​ログイン漏れなど、​従来の​自己申告制では​見えなかった​運用上の​課題が​潜んでいます。​位置情報に​よる​リアルタイムな​進捗把握は、​こうした​実行漏れを​早期に​検知し、​情物一致を​確実に​する​ための​強力な​武器と​なります。

在庫補充は​ 60% が​計画オーバー

店舗運営費の​約 4 割を​占める​主要業務​「在庫補充」に​ついても、​詳細な​分析を​行いました。​対象期間内の​夜間に​検証した​ところ、​作業の​ 60% が​計画時間を​オーバーしており、​基準内に​収まっていたのは​ 30% に​過ぎませんでした。

データからは​さらに、​現場の​標準ルールと​実情に​合わせた​柔軟な​運用実態の​差分も​明らかに​なりました。

• 作業指示の​確認や​実績入力に​不可欠な​従業員用端末を​持ち歩いていない​従業員の​存在
• 1 台の​端末を​複数の​従業員で​共有している​例
• 従業員の​習熟度に​よって​作業効率に​大きな​差が​出ている​実態

これまで​ 3 カ月ごとの​自己申告に​よる​アンケートでは、​無意識に​数値を​正解に​寄せてしまう​正常性バイアスが​かかっていましたが、​客観的な​位置情報が​初めて​真の​実績を​明らかに​したのです。

勘に​頼らない​人員配置から​リテールメディアまで、​データが​支える​これからの​店舗運営

位置情報の​活用で​得られる​習熟度別の​作業効率データは、​より​実効性の​高い​人員配置計画​（アサインメント）の​策定に​直結します。

また、​この​取り組みは​将来の​リテールメディアの​効果計測にも​不可欠です。​2025 年 12 月に​ IAB は、​インストア広告の​効果計測の​基準​（例：Verified Impression、​検証済みインプレッション）を​示しました​(*1)。​この​ガイドラインでは、​店内サイネージ広告の​インプレッションを​計測する​ため、​店内サイネージから​一定の​距離の​視認できる​場所に​顧客が​いる​ことを​検知できることが​推奨されています。​Oriient で​蓄積する​精緻な​位置情報は、​店内の​リテールメディアが​計測基準に​沿った​効果を​生み出しているかを​測り、​それを​実店舗の​デジタル施策と​して​統合していく​ための、​いわばインフラなのです。

テクノロジーで​情物一致を​実現する。​それは、​店舗運営を​感覚から​データへと​変革させる​ことを​意味します。​今回の​知見を​基に、​複数店舗への​展開、​そして​将来的には​顧客向けアプリへの​実装に​よる​店内ナビゲーションなど、​さらなる​顧客体験の​向上へとつな​げていく​考えです。

_{Contributor：中原 啓智​（シニアマーケティングリサーチマネージャー）​／鈴木直功​（シニアアカウントエグゼクティブ）}