ソリューション
セキュリティ
多くの損失防止チームは、依然として事後対応型の業務を行っており、事後に映像を確認したり、すでに会社に損害をもたらしてしまった事案を追跡したりしています。 RetailNextのAsset Protectionは、その状況を一変させます。AIを活用した行動分析とPOSシステムとのシームレスな連携により、脅威が実際の損失につながる前に特定し、調査時間を劇的に短縮します。これにより、チームは映像の抽出に費やす時間を減らし、インシデントの未然防止、在庫の保護、従業員の安全確保に注力できるようになります。さらに、セキュリティ投資のすべてにおいて、明確かつ測定可能なROIを実証することが可能になります。
「反応的」から「能動的」へ
従来のセキュリティ対策では、被害が発生した後に映像を確認します。RetailNextのAsset Protectionは、不審な行動を積極的に監視し、リスクの高い取引をリアルタイムで特定してアラートを発信することで、貴社のチームがインシデントに一歩先んじて対応できるよう支援します。
案件を「数日」ではなく「数時間」で解決する
検索可能な動画、POSと連携したメタデータ、イベントタグ付きの映像があれば、チームは必要な情報を素早く見つけ出し、数時間で事件ファイルを作成できます。従来のDVRシステムでは数日かかっていた作業です。あらゆる捜査において、スピードは重要です。
お手持ちのカメラでもご利用いただけます
既存のシステムを全面的に入れ替える必要はありません。RetailNextの「Asset Protection」は、既存のIPカメラインフラと連携し、すでに導入済みのハードウェアにクラウドベースのアクセス機能、AI分析、POSシステムとの連携機能をもたらします。
「受動的な監視」から「能動的な情報収集」へ。
AIを活用した行動分析とPOSの異常レポートにより、脅威が損失につながる前に特定し、インシデントの解決を最大75%迅速化します。
「店舗を守る」チームのために開発されました。
損失防止および資産保護チームは、RetailNextを活用して、事後対応型の監視から脱却し、先を見越したインテリジェンス主導のセキュリティ運用へと移行しています。
かつてない速さで調査を進めましょう。
調査が迅速に進めば進むほど、より良い結果が得られます。RetailNextは、映像データとPOSデータを単一のワークフローに統合しているため、チームはシステムを切り替えたり、読み込みに時間がかかるDVR映像を待ったりすることなく、必要な映像を見つけ、事件ファイルを構築し、インシデントを解決することができます。
- POS取引、時間、場所、イベントの種類で動画を検索 — 映像を手動で巻き戻して探す必要はありません
- どこからでも、どのブラウザやモバイル端末からでも、即座に映像にアクセスできます
- 法執行機関、法務チーム、経営陣向けに、共有可能な事件ファイルを生成
- 複雑で複数の場所をまたがる事件の調査時間を、数日から数時間に短縮
脅威が損失につながる前に特定しましょう。
POS例外レポートは、返金悪用、身内への優遇、割引の不正操作といった高リスクな取引を自動的に特定し、対応する映像記録と即座に紐付けます。担当チームはアラートを確認し、映像を確認して、同じパターンが繰り返される前に問題に対処することができます。
- AIを活用した行動分析により、不審な活動やパターンをリアルタイムで特定します
- POSの例外レポート機能により、リスクの高い取引をフラグ付けし、即座に映像と関連付けます
- 複数の店舗や期間にわたる組織的な小売犯罪のパターン検出
- 経時的な在庫減少の推移を追跡し、損失防止プログラムのROIを実証
あらゆる拠点のセキュリティを、どこからでも管理できます。
地区のLPマネージャーがすべての場所に常駐することはできません。RetailNextなら、どのブラウザからでも、どのデバイスからでも、店舗ネットワーク全体にわたる遠隔での調査や監視が可能になります。各店舗に実際に赴くことなく、インシデントへの対応、映像の確認、地域をまたぐ損失防止活動の調整を行うことができます。
- どこからでも、ブラウザやモバイル端末を通じて、ライブ映像や録画映像にアクセス可能
- 地区マネージャーが各店舗へ出向くことなく、複数の店舗を監視できるようにする
- アクセス権限の共有とケース管理により、地域をまたいだ防犯対策の連携を実現
- 不審な行動、高リスクな取引、およびアクセス異常に対するリアルタイムのアラート
カメラを買い替えずに、機能をアップグレードしましょう。
多くの小売業者は、カメラインフラに多額の投資を行ってきました。RetailNextは、お客様の既存のIPカメラと連携し、すでに導入済みのハードウェアにクラウドベースの映像アクセス機能、AI分析機能、POS連携機能をもたらします。これにより、投資を保護しつつ、機能を飛躍的に向上させることができます。
- 既存のIPカメラインフラと互換性があり、ハードウェアの強制的な交換は不要
- DVRシステムからのクラウド移行は、予算や運用スケジュールに合わせて段階的に行うことが可能です
- 既存のPOSシステムと連携し、技術スタック全体を置き換えることなく例外レポートを作成可能
- カメラにすでに投資した資本を保護しつつ、エンタープライズレベルの機能を活用できます



Aurora®センサーを搭載
行動分析とトラフィックインテリジェンスは、数々の賞を受賞したAurora®センサーによって実現されています。このオールインワンIoTデバイスは、RetailNextプラットフォームの中核をなすものです。(Asset Protectionは、お客様が既に導入されているIPカメラとも連携可能です。)
「先見の明の力」。
大手小売企業の損失防止チームは、RetailNextのAsset Protectionを活用して、在庫減少を抑制し、調査を迅速化し、明確なROIを実証しています。
インシデントの迅速な解決
RetailNext Asset Protection
7か月間の追加売上高
The Vitamin Shoppe
Brent Paulsen
よりスマートな損失防止体制を構築する準備はできていますか?
ぜひ弊社チームにご相談ください。RetailNextの「Asset Protection」が、お客様の損失防止プログラムにどのような効果をもたらすか、具体的にご説明いたします。
よくある質問
セキュリティについて
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RetailNextのAsset Protectionは、一般的な映像監視システムとどのように異なるのでしょうか?
一般的なシステムでは、映像を録画し、誰かがそれを確認するのを待つのが一般的です。RetailNextのAsset Protectionは、POS(販売時点情報管理)のイベントと映像を紐付け、AIを活用した行動分析とPOSの異常レポートを活用して、リスクの高い取引をリアルタイムで特定し、映像を即座に検索可能にします。これにより、チームは損失が発生した後に映像を確認するのではなく、情報に基づいてその場で迅速に対応することができます。
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RetailNextのAsset Protectionは、当社の既存のカメラと併用できますか、それともカメラを交換する必要がありますか?
既存のIPカメラインフラと連携するため、システムを全面的に入れ替える必要はありません。RetailNextは、すでに導入済みのカメラにクラウドベースのアクセス機能、AI分析機能、POS連携機能を提供します。また、DVRシステムからの移行は、ご予算やスケジュールに合わせて段階的に行うことが可能です。
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POSとの連携はどのように機能し、どのような例外を自動的に検出するのでしょうか?
RetailNextは、POS取引を対応する映像と紐付け、あらかじめ定義された高リスクの例外事項(返金、事後取消、割引、未販売、顧客不在の取引など)を自動的に検出します。また、店舗やレジ担当者をリスクレベル順にランク付けするため、チームは優先度の高いケースから順に調査を行うことができます。
購入と導入について
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複数の拠点からなるネットワーク全体にRetailNextのAsset Protectionを導入するには、どれくらいの時間がかかりますか?
Asset Protection 本ソリューションはクラウドネイティブであり、既存のIPカメラと連携するため、導入にあたってハードウェアの全面的な入れ替えが不要で、店舗ごとのアーキテクチャを変更することなく、多数の拠点にスケールアウトが可能です。DVRからクラウドへの移行は段階的に行うことが可能です。当社のチームが、お客様のネットワークに合わせた目安となるスケジュールを策定いたします。
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RetailNextは、動画データの保存、プライバシーコンプライアンス、およびデータ保持をどのように扱っているのでしょうか?
動画は、SOC2 Type IIに準拠したプラットフォーム上で、通信の暗号化および設定可能なプライバシー制御機能を備え、GDPRおよび各地域のデータ保護要件に対応しながら、クラウドに安全に保存されます(高解像度のカラー映像を最大30日間保存可能)。
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損失防止チームは、RetailNextのAsset Protectionによって、通常どのようなROIを実証できるのでしょうか?
ROIは、調査の迅速化(1件あたりの所要時間が最大75%短縮)、積極的な例外検出による在庫損失の削減、および個別のトラフィック管理システムと損失防止システムを統合することによるシステムコストの削減によって実現されます。UNTUCKitの試算によると、このコスト削減率は約40%に上ります。