画像認識技術が進歩すれば、スマートフォンやタブレットで物体の認識が可能になり、人間の目やバーコードスキャナーに頼る必要がなくなる。TechCrunch Disrupt SFハッカソンの参加プロジェクト、PepperPayは、レジのチェックアウトに画像認識を利用する。
PepperPayを塔載したデバイスを持つロボットの前で商品をかざすと、撮影してそれが何であるかをすぐに識別する。あとは支払いを済ませ、長い列に並ぶことなく店を出ていくだけだ。
チェックアウトの自動化は、リアル店舗の経費を節減し顧客満足度を向上させる。多くの食料品店がセルフチェックアウトを提供しているが、バーコードのスキャンは慣れない利用者にとっては苦痛だ。
商品を持って写真を撮るだけになれば、チェックアウトのスピードは向上し、特殊なハードウェアも大幅に削減できる。
PepperPayを作ったのは、Dave Idell、Adam Chew、Nisha Garigarnの3人で、IBM Watsonの画像認識技術とPayPalの取引サービスを利用している。Walgreensで長い行列を見て、自分たちのアイデアを使えば簡単に解決できるはずたとこのシステムを思いたった。
PepperPayのデモには、Aldebaran社の人間型ロボット、Pepperが使われたが、iPadに載せた簡易バージョンでも十分機能する。いずれPepperPayのようなテクノロジーが普及すれば、ロボットやAIが人間を置き換えることによる失業問題に対処する必要がでてくるだろう。
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（翻訳：Nob Takahashi / facebook）
