ベーカリーショップ向けAIレジ「BakeryScan」のフルセルフタイプを発表【株式会社ブレイン】／「リテールテックJAPAN 2026」に出展

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ベーカリーショップ向けAIレジ「BakeryScan」のフルセルフタイプを発表【株式会社ブレイン】／「リテールテックJAPAN 2026」に出展

[26/02/24]
提供元：PRTIMES

識別AI強化でフルセルフ完全対応

【概要】

株式会社ブレイン（兵庫県西脇市）は、ベーカリーショップの業務効率化とレジ作業の省力化を支援するAIレジ「BakeryScan」（ベーカリースキャン）の新型フルセルフタイプを、「リテールテックJAPAN 2026」に出展いたします。日本国内および国外で累計1,700台以上(※)を販売した「BakeryScan」の画像認識AIを強化し、複雑なパンの形状や、パンが密集した状態でも高精度に識別する機能を実装しました。また、高齢者やITに不慣れな方でも直感的に操作できるよう、画面表示の見やすさやボタンの操作しやすさにもこだわった設計としています。
※2026年1月自社調査
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/156402/3/156402-3-382f833ef4be866688e1a6e5ef3fc444-661x739.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
BakeryScan 本体
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/156402/3/156402-3-beebe3f46435ff80cb964efb883a88df-774x836.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
BakeryScan 新型フルセルフタイプの特徴

【ベーカリーショップのお悩み】

ベーカリーショップでは、多品種の商品を取り扱う特性上、レジ業務に関するお悩みの声が多く寄せられています。
商品数が多く、価格や名称の入力作業が複雑になるため、スタッフの負担が大きくなり、店舗運営に影響が出ることがあります。
＜店舗様の声＞
- レジ業務の人件費を抑えたい：
　人件費の高騰や物価上昇が経営を圧迫している。
- 新人の教育コストを抑えたい：
　パンを名前/価格を覚える必要があり、新人がレジを担当できるようになるまで2〜3ヵ月必要。
- 行列をなくしたい：
　会計に時間がかかりレジ前に行列ができることで、購入をあきらめるお客様があるなど、販売機会を逃すケースがある。
- レジ以外の仕事に集中したい：
　レジ対応に人手をとられ、製造や接客など本来注力すべき業務に時間を割けない。

【BakeryScan フルセルフタイプの特徴】

商品登録は、お客様がパンを乗せたトレーをスキャンするだけお客様がトレイにパンを乗せたままスキャンするだけで、AIが自動的に商品を識別し、登録完了。
誰でも簡単かつスピーディーにレジ業務が行えます。

[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/156402/3/156402-3-a0a23b0224985c67d2fe58a72cf35d4d-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
BakeryScanの商品登録の流れ

パン識別AIをアップグレード焼き加減や形に個体差があるパンを認識できるAIをさらに強化。
トレイ上でパンが密集した状態や複雑な形状でも、一つ一つのパンを正しく認識します。

[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/156402/3/156402-3-b267840ed9c5f4c0452129df91e47fc0-728x536.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
密集していても識別可能

複雑な形状のパンや既存のトレイでも高精度に識別色・形・大きさ・焼き加減などの微妙な違いまで認識でき、複雑な形状や多少の重なりがあっても高精度に識別します。
さらに、今まで専用のトレイを使用して識別していましたが、ご要望が多かった「現在使用しているトレイを利用したい」という声にお応えし、今回のアップグレードで既存のトレイでも正確な識別が可能になりました。

[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/156402/3/156402-3-ae3deb1f25bbe8edae6334d1aedf4d02-658x493.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
複雑な形状でも識別可能