棚分析（Shelf Analytics）は、売場の棚割り・商品配置・売上効率を数値とビジュアルで可視化する仕組みです。どの棚・どの位置にある商品が売れているのかを把握し、売場のレイアウトを継続的に改善できます。

棚分析で扱う主な概念

• 棚割り（プラノグラム） — 棚のどの段・どの位置にどの商品を何フェイス並べるかを示した設計図
• フェイシング — ひとつの商品が正面に何個並んでいるか（フェイス数）
• スペース効率 — 棚の単位面積あたりの売上・利益
• 欠品（OOS） — 棚に商品がない状態。機会損失の主因

データソース

棚分析は、複数のデータを組み合わせて売場の状態を可視化します。

• POS売上データ — 商品ごとの販売数量・売上・利益
• PIMの商品マスタ — サイズ・カテゴリ・価格・画像
• WMSの在庫データ — 売場ロケーション（StoreFloor）の在庫数
• 棚カメラ（オプション） — 画像AIによる実棚の自動認識と欠品検知

棚分析でできること

• 棚割りをドラッグ&ドロップで設計・店舗に配信する
• 商品ごとの「売れている位置」「売れていない位置」を地図のように見る
• スペース対売上比率（Space-to-Sales Ratio）を自動計算する
• 欠品を検知して補充アラートを発報する
• 売場レイアウトのA/Bテストを行い効果を比較する

関連システムとの連携

• PIM → 商品情報・カテゴリ・画像を棚割りに自動反映
• POS → リアルタイムの販売データで売場効率を評価
• WMS → 売場在庫と連動して欠品アラートを生成
• リテールメディア → エンドキャップやPOP広告の効果計測

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