目的

小売業界における「労働力不足」と顧客の「購買体験の質の低下」は、解決すべき喫緊の課題です。従来の店舗システムでは、以下の問題がボトルネックとなっていた。

・人的リソースの枯渇: レジ打ちや店内案内など、定型業務に多くの人員が割かれ、サービスの質を維持できない。
・非効率な動線: 顧客が広い店内で商品を探す時間（探索コスト）が増大し、購買意欲の低下や混雑を招く。
・アナログな情報連携: 献立検討から購入までが分断されており、個人のニーズに即したリアルタイムな提案が困難。

本プロジェクトでは、これらの課題を解決するために、「自律走行技術」「生成AI（Gemini 2.5）」を融合させ、商品探索から決済までを自律的に支援する『スマートカートシステム』を開発した。

概要

ユーザーがアプリにて買い物リストを制作する。その際には買うものが決まっている人は買うものを選択し、買うものが決まっていない人はAIと会話をすることで献立の作成からリストに整えるところまでを行う。最終的なリストをjson形式でNavに送信する。
そのリストをnavigationに送信することで案内を開始する。カート自体が最適な購買ルートを計算・自走すると同時に、搭載されたカメラとAIが商品を認識・管理する。以下のコンポーネント図に示すように、3つの主要サブシステムが疎結合に連携することで、柔軟かつスケーラブルな機能提供を実現している。

特徴

・生成AIによる動的提案: 静的なデータベース検索だけでなく、LLM（大規模言語モデル）を活用することで、「今の気分」や「冷蔵庫の余り物」といった曖昧な入力からでも具体的な購買リストを生成可能。
・自律分散型ナビゲーション: 中央サーバーで全てを制御するのではなく、各カートが自身の位置と目的地を把握してルート計算を行うことで、通信遅延の影響を最小限に抑え、スムーズな誘導を実現している。
・シームレスなハードウェア連携: カメラ（入力）→画像認識（処理）→ナビゲーション（移動）といった異なるハードウェア間のデータフローを最適化し、ユーザーが意識することなく「カゴに入れるだけ」「ついていくだけ」の体験を提供する。

システム構成

システムは、処理の役割ごとに以下の3つの主要モジュール群で構成されている。
1. タブレットアプリ
主にユーザーが使用する画面の表示とメインの処理をこのタブレットで行う。
タブレット搭載のアプリがユーザーと話し合うことで献立を決めることができます。また、献立を決めて買うものを決めることで買い物リストを完成させます。買い物リストを作りNAVに送信することで案内を開始する。
買い物中は商品のスキャンど同時に買い物リストをチェックリスト形式で表示することで書い忘れの防止も期待できる。
2. ナビゲーションシステム
カートの物理的な移動制御を担うモジュール。
アプリから送られてきた買い物リストを受け取り各場所に向かって案内をしていく。
3. 商品認識・計算
物理的な商品の識別と決済計算を行うモジュール。

デモ動画

https://youtu.be/VJTnfuHLD9I

ソースコード

https://github.com/itachi-1031/Smartcart_systems