Engadgetが2026年5月21日に報じたところによると、スターバックスはNomadGo社と共同開発したAI在庫管理ツール「Automated Counting」をわずか9ヶ月で廃止した。CEO ブライアン・ニコル氏が北米の店舗スタッフに撤退を通知し、現場は従来の手動カウントに回帰することになった。

「AI革命」を謳った導入からの急転回

2025年9月、スターバックスは北米全店舗に「Automated Counting」を展開した。スタッフがハンドヘルドタブレットで棚をスキャンするだけで在庫状況をリアルタイム把握できる仕組みで、煩雑な棚卸し作業の自動化・精度向上・サプライチェーン最適化を目指していた。

当時のCTO デブ・ホール・ルフェーブル氏は自社ブログで「パートナー（スタッフ）は在庫確認の時間を減らし、飲み物作りや接客に集中できる」と高らかに宣伝。文字通り「AI革命、ようこそ」と締めくくったブログ記事は、今となっては皮肉な読み物だ（現在は削除済み）。

海外報道が伝えた精度問題と現場の本音

Reutersの報道によると、ツールには深刻な認識精度の問題があったという。

  • 全脂肪乳・無脂肪乳・オーツミルクなど、類似した牛乳の種類を誤って識別する
  • 棚をスキャンしても一部の商品を完全に見落とす

さらに皮肉なことに、2025年9月に公開されたプロモーション動画自体に、ペパーミントシロップのボトルをシステムが見落とす場面が映り込んでいた。告知動画が自らツールの欠陥を証明していた格好だ。

廃止決定に対する現場の反応も率直だった。社内ニュースレターを確認したReutersによれば、あるスタッフは「廃止してくれてありがとう！発想は良かったけど、実行が難しかった」とコメントしたという。

日本市場での注目点

今回の廃止は北米の話だが、日本の小売・飲食チェーンにとっても対岸の火事ではない。国内でも棚割り最適化・在庫管理へのAI活用は急速に広がっており、大手ベンダーによるソリューション提供も増えている。

ただし今回のケースが示すように、現場環境への適合性（照明条件・類似パッケージ・棚構造のバリエーション）が精度を大きく左右する。食品・飲料カテゴリは商品バリエーションが膨大で、学習データの質と量が成否を分ける領域だ。「AIを入れました」という発表より、地道な現場検証と段階的な展開が実際には問われる。

筆者の見解

スターバックスのケースで注目すべきは、「AIが失敗した」という事実そのものより、失敗の構造だ。

コンセプト自体は理にかなっている。反復的な棚卸し作業をAIで省力化するのは、まさにAIが得意とするはずの領域だ。問題は、現場の複雑さ——類似パッケージ、照明、棚配置のバリエーション——に対して、モデルの精度が実用水準に達していないまま全国展開してしまった点にある。

告知動画に欠陥が映り込んでいたという事実は、十分な現場QAを経ずにローンチした可能性を強く示唆する。「AI革命」の掛け声に乗って先走り、地道な精度検証を省いたとすれば、教訓は明快だ。

もっとも、この失敗をもって「AIは使えない」と結論づけるのは早計だろう。適切な用途選定・十分な精度検証・段階的な展開規模——この3つを揃えれば、在庫管理領域でのAI活用は依然として有望だ。奇をてらわず、地味でも確実なアプローチで積み上げていくことが、結局は一番の近道になる。

出典: この記事は Starbucks abandons its AI inventory tool after only nine months の内容をもとに、筆者の見解を加えて独自に執筆したものです。