解放日本勞動力,東京無人實驗商店啟用、2020年拚1,000家
解放日本勞動力,東京無人實驗商店啟用、2020年拚1,000家
2019.09.12 | Amazon

高齡社會、勞力短缺已經是不可忽視的問題,再加上科技的進步,無人商店如雨後春筍,緩和人力不足的問題,並讓人們購買商品不須再一一排隊結帳,效率也因此大大提升。

近期,日本電信公司NTT旗下的子公司NTT DATA與中國雲拿科技(cloud pick)合作,在東京開設一家無人實驗商店,推出「無收銀台」的結帳模式。

NTT DATA
天花板上安裝攝影機
圖/ NTT DATA

比起以往的無人商店需用額外的支付系統,此商店購買商品不須掃描任何條碼,離開商店後就會直接自動結帳,消費者只需下載特定應用程式就可以自動支付款項。不僅如此,NTT DATA的最終目標是促進無人商店在日本的實際應用,預計在2020年前引進1,000家便利店、藥店、超市等。

在無人商店中,要先在入口處讀取手機應用程式上顯示的QR code以驗證用戶,在商店中的天花板安裝相機,並在產品架上加裝重量傳感器,再根據視頻內容和重量的變化,無人店可以掌握消費者已經拿到的產品或退回到貨架的產品,當用戶通過出口門時,自動進行無現金支付,並發送電子收據。

無人商店全球刮炫風,減緩人力不足問題

日本總務省曾統計,老年人口占了總人口的28.1%,且少子化愈發嚴重,勞動力的不足日甚一日,再加上勞動人力成本的升高,無人商店成為零售業者的解決方案,從買賣商品到結帳都不須花費人力,最多只需對產品進行補貨,如此一來就可以有效緩和人力不足的問題。

但缺點是為維持無人商店的營運,店內設備加上店面維護所費不眥,無人商店業者必須從技術層面下手,才能有效降低成本。NTT DATA也表明將在2020年在國內設立約1,000家商店,儘管公司內部並未說明如何從技術面來降低成本,但這也間接說明NTT DATA在此技術有一定的進展來因應高成本問題。

不僅如此,無人商店早在之前就有持續的發展,像是美國亞馬遜的「Amazon GO」、中國淘寶的「淘咖啡」及我國的「7-11 X-STORE」。

無人商店之所以在國際上颳起旋風,除了能節省大量人力、加速結帳流程、省去顧客排隊的麻煩之外,最重要的是透過「身分識別」紀錄每一個消費者的購物紀錄,以及大量攝影鏡頭下消費者的臉部表情、購物時行為舉止,透過這些數據的收集、分析,來預測消費者的購買行為,藉此提高業者的營利能力,增進營收。

不再顧客至上,無人店少了人味

儘管無人商店帶給人們便利,但也磨滅了店員及顧客間熱情的招呼,亞洲地區所重視「集體文化」,對於人與人之間的互動也影響亞洲地區服務業的發展,「顧客至上」一直是亞洲服務業的至高準則,各業者巧思盡出,只為能提供顧客更貼心與安心的服務,讓消費者留下美好消費回憶,但這也是無人商店所欠缺的。(7-11無人店推廣喊停,集中火力建置自動販賣機)

為減少人力成本,使店內失去以往的溫度,未來業者得另尋其他方法來彌補消費體驗的問題,使無人商店能實質地被大眾接受。

責任編輯:陳映璇

資料來源:NTT DATA 官網、IT Media News、日經xTECH、CNet Japan

關鍵字: #無人店
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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