スターバックスがAI在庫システムを9カ月で撤回した理由

対象となるのは主に以下のような店舗在庫です。

• 牛乳やオーツミルクなどのミルク類
• シロップ
• ドリンク用の材料

NomadGoの技術はモバイル端末上で画像を処理し、AR（拡張現実）表示で商品認識結果を重ねて表示することで、スタッフが素早く確認できるよう設計されていました。

理想的には、この仕組みによって

• 在庫確認の時間短縮
• 材料不足の早期把握
• メニュー欠品の防止

といった効果が期待されていました。

実際の店舗で起きた問題

しかし、実運用ではAIの精度が十分ではありませんでした。

社内コミュニケーションなどを引用した報道によると、システムは

• 商品数の誤カウント
• 商品の誤ラベル付け
• 在庫の見落とし

といった問題を繰り返していたといいます。

特に問題になったのが、見た目が似ている商品の識別です。

たとえば、

• 牛乳
• オーツミルク
• その他の植物性ミルク

といったパッケージが似た商品を、AIが混同するケースが報告されました。

スターバックスではミルクはドリンク提供に直結する重要な材料です。そのため、在庫が正しく把握できないと、次のような運営上の問題につながります。

• 発注量の判断ミス
• 材料不足
• 一部メニューの提供停止

結果として、スタッフはAIの結果を再び手作業で確認する必要があり、むしろ作業が増える場面もあったとされています。

なぜ手作業に戻したのか

2026年5月、スターバックスは店舗向けの通知で「Automated Counting」を終了すると発表しました。

今後、ミルクやドリンク材料は他の在庫カテゴリーと同じ手作業カウントに戻すとされています。

この判断の背景には、CEOの**ブライアン・ニコル（Brian Niccol）**氏が進める改革があります。

同氏の経営方針は社内で**「Back to Starbucks」**と呼ばれ、主な目的は以下です。

• 在庫管理の標準化
• 店舗オペレーションの安定化
• 主要材料の毎日補充（daily replenishment）

AIよりもまず、確実に在庫を把握できる仕組みを優先するという判断だったとみられています。

企業AI導入の難しさを示す例

今回のケースは、企業におけるAI導入の典型的な課題も浮き彫りにしました。

デモ環境ではうまく動く技術でも、実際の店舗では次のような条件がAIの精度を難しくします。

• 棚の配置や商品の置き方がバラバラ
• パッケージ変更
• 見た目が似た商品
• 店舗ごとに異なる照明やレイアウト

こうした環境では、わずかな認識ミスでも数千店舗規模で運用すると大きな問題になる可能性があります。

スターバックスのAI在庫ツールは、約9カ月という短期間で終了しましたが、同時に大手小売企業が店舗オペレーションへのAI導入を積極的に試していること、そしてうまくいかなければ迅速に撤退する現実も示す事例となりました。