ネット通販大手・阿里巴巴(アリババ)が運営する無人スーパーが最近、浙江省杭州市でオープンし、話題になっている。無人スーパーはテクノロジーを駆使しており、負担のかかる作業を大幅に減少させている。では、無人スーパーではどのような「ブラックテクノロジー」が駆使されているのだろう? 工人日報が報じた。
顔認識技術
消費者が商品を購入する過程において、入店する際の顔認識技術と、決済する際の商品認識システムが大きな役割を果たしている。
顔認識技術は人の顔の特徴に基づいて、入力された画像、または監視カメラのデジタル画像から、人を自動的に識別する技術だ。まず、人の顔があるかを判断し、あると認識されると、顔の位置や大きさ、顔の各パーツなどの情報を読み取る。その後、それらの情報に基づいて、それぞれの顔の特徴を導き出し、すでに登録されている顔のデータと比較して、それが誰かを識別する。
顔認識はほとんどの無人スーパーが採用している技術の一つだ。例えば、アマゾンが運営する無人スーパー・AmazonGoでは、客はまず、専用のアプリで入店用のバーコードを表示し、それを入り口にあるゲートにかざして入店する。それと同時に、入り口に設置されているカメラが顔認識を行う。採用されているのはアマゾンが自主開発した顔認識システムAmazon Rekognitionだ。ディープラーニング(深層学習)を利用した人工知能技術で、画像を分析し、画像の内容や関連対象の内容を詳しく分析することができる。また、スキャンした画像に映る人物の性別や表情、感情、服、さらにひげなども分析することができる。
RFタグ――無線周波数認識技術
無人スーパーで採用されている技術を一言で総括するなら、各商品に付いている「RFタグ」だろう。同技術では電磁界や電波などを用いた近距離の無線通信によって、RFタグに埋め込まれたID情報を読み取り、関連のデータを取得する。そして、接触することなく商品を認識し、商品を購入することができる。
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ネット通販大手・阿里巴巴(アリババ)が運営する無人スーパーが最近、浙江省杭州市でオープンし、話題になっている。無人スーパーはテクノロジーを駆使しており、負担のかかる作業を大幅に減少させている。では、無人スーパーではどのような「ブラックテクノロジー」が駆使されているのだろう? 工人日報が報じた。
顔認識技術
消費者が商品を購入する過程において、入店する際の顔認識技術と、決済する際の商品認識システムが大きな役割を果たしている。
顔認識技術は人の顔の特徴に基づいて、入力された画像、または監視カメラのデジタル画像から、人を自動的に識別する技術だ。まず、人の顔があるかを判断し、あると認識されると、顔の位置や大きさ、顔の各パーツなどの情報を読み取る。その後、それらの情報に基づいて、それぞれの顔の特徴を導き出し、すでに登録されている顔のデータと比較して、それが誰かを識別する。
顔認識はほとんどの無人スーパーが採用している技術の一つだ。例えば、アマゾンが運営する無人スーパー・AmazonGoでは、客はまず、専用のアプリで入店用のバーコードを表示し、それを入り口にあるゲートにかざして入店する。それと同時に、入り口に設置されているカメラが顔認識を行う。採用されているのはアマゾンが自主開発した顔認識システムAmazon Rekognitionだ。ディープラーニング(深層学習)を利用した人工知能技術で、画像を分析し、画像の内容や関連対象の内容を詳しく分析することができる。また、スキャンした画像に映る人物の性別や表情、感情、服、さらにひげなども分析することができる。
RFタグ――無線周波数認識技術
無人スーパーで採用されている技術を一言で総括するなら、各商品に付いている「RFタグ」だろう。同技術では電磁界や電波などを用いた近距離の無線通信によって、RFタグに埋め込まれたID情報を読み取り、関連のデータを取得する。そして、接触することなく商品を認識し、商品を購入することができる。
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阿里巴巴の無人スーパーの決済ゲートは、IoT決済技術を応用している。阿里巴巴傘下の金融サービス企業・アントファイナンシャルの関連のスタッフは、取材に対して、「入店する際にスキャンして客を特定し、小額の引き落としの授権が行われる。どの無人スーパーに入る時も、客の特定と授権が行われる。そのようにして、人を『モバイルID』として識別する。小額の引き落としの授権が、客が決済ゲートを通過するだけで決済が自動的に行われるという、不思議なシステムのカギ」と説明する。
顔認識、360度全方位の監視カメラ、消費行為のビックデータ収集・分析などが駆使され、客が入店してから出るまでのすべての行動がデジタル化され、それが記録されていく。これらのハイテクシステムが、小さな無人スーパーを消費者の消費行為を科学的に分析する「実験室」にしている。
「人民網日本語版」2017年7月31日 |