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AI活用で変わる!新・万引対策2022無料セミナー2022年2月22日(火)14:00より開催

PR TIMES

アースアイズ株式会社
省人化をしても抜け目ない万引き対策をAIカメラがサポート

コロナ禍における生活苦により小さな出来心の万引きの増加、同時に店舗側は人手不足による省人化を余儀なくされる現実など、小売店における課題は増加の一途をたどっています。そこで、万引きを予測するAIシステムであるAI大魔神をはじめとする実績を持つアースアイズ株式会社(本社:東京都港区、代表:山内三郎、以下:当社)は、2月22日(火)無料オンラインセミナー「AI活用で変わる!新・万引き対策2022」を開催する運びとなりました。本セミナーにおいては、当社独自の万引きGメンの頭脳を持つAIシステムと防犯カメラを活用した万引き対策を「省人化」の視点でご紹介します。また既に設置済みの防犯カメラの流用や、万引きしにくい売り場作りの工夫についてなども解説いたします。


小売業における人手不足が深刻化する今、「少ない人数で必要なサービスを提供する」ことが求められています。更に、新型コロナウイルスの影響による「新しい生活様式」の中で拡大した「非対面」「非接触」へのニーズの高まりにより、セルフレジによる店舗の省人化や無人化も推進されています。「省人化=人を減らす」と考えがちですが、省人化のメリットは自動化できるところは機械に任せて、それ以外のホスピタリティに関わる部分や人にしかできない作業にマンパワーを投入できる点にあります。従って今回は特に「省人化」をテーマにしたセミナーを開催します。




またAI大魔神をはじめとするアースアイズの「万引対策DX」は、独自のAIとIPカメラを組み合わせ「不審行動:うろうろ・キョロキョロ・座り込み」や「カゴ抜け」「商品の大量移動」「セルフレジでの万引き」などを検知し、店舗の従業員のスマートフォンにお客様へ「声かけ」をするベストなタイミングを通知します。お客様への「声かけ」は万引きを未然に防ぐだけでなく、困っているお客様へ大きな安心感を与えるといった、CS向上にも直結していることもご紹介します。

■AI活用で変わる!新・万引き対策2022セミナー概要

【開催日時】 2022年2月22日(火)開講 14:00-15:00(予定)/視聴受付開始 13:45
【申込方法】 以下のお申込みフォームより参加登録をお願いいたします。
参加登録締め切り:2022年2月21日(月)16:00まで https://earth-eyes.mrc-lp.com/webseminar/
※複数名でご参加の場合でも、お一人ずつ参加申し込みをお願いいたします。
※プレスの方は会社名の欄に可能な範囲で媒体名を追記下さい。
【開催方法】Zoomにて開催。
参加お申込みいただいた方には2022年2月21日(月)17:00~17:30の間にZoomの視聴URLをメールでお送り いたします。翌日になってもメールが届かない場合は、お手数ですがご連絡くださいませ。
【担当講師】山内三郎 他
山内三郎(1965年生まれ。大学卒業後大手メーカー、広告代理店を経て、警備会社へ。そこで培った万引き犯の 行動特性分析や保安員のノウハウをもとに、ロス削減(ロスプリベンション)をテーマとし、小売店において多くの実績を作る。「人を守り心を豊かに」をモットーに2015年アースアイズ設立、事件事故を未然に防ぐ為、犯行前行動を検知・通知することが出来るアースアイズシステムを確立し、全国のドラッグストアやスーパー等に防犯システムを導入、これまでの店舗警備の常識を覆すとの評価が高い。

■会社概要
会社名:アースアイズ株式会社
代表者:山内三郎
住所:東京都港区浜松町1-2-1 No.R浜松町ビル五階 03-3437-3686
公式FACEBOOKページ:https://www.facebook.com/eartheyes3686 ※是非「いいね」を御願い致します。
設立日:2015年9月16日

★アースアイズの万引きDX特長
1. 誤検知が少ない
2. 異常が見られた場合の自動通知
3. 省人化で手薄になりがちなセキュリティ面をフォロー

★本セミナーは以下のようなニーズをお持ちの方にもおすすめです
・店舗運営の責任者(店長)
・エリアの店舗を統括するエリアマネージャー
・店舗管理部門の担当者経営者、運営企業、販路持ちの一般企業
・棚卸の結果が芳しくなった
・解決したい万引手口がある
・防犯対策はしているものの万引きが減らず困っている
・AIを使った万引き対策に興味がある
・万引きされにくい店舗づくりの方法を知りたい
・最新の万引対策の話を聞いてみたい
※プレス枠を設けました。ご質問は担当者までお問い合わせ下さい。

※以下参考資料

<アースアイズの万引きDX導入前後のロス率の推移例>