PFN、次世代店舗プラットフォーム「MiseMise」を リテールテックJAPAN 2026 に出展
株式会社Preferred Networks
店舗用自律移動ロボット「Misebo」やAI運用アプリ群を実機展示、リテールソリューションズ事業本部長の海野裕也が講演
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株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、以下PFN）は、2026年3月3日（火）～6日（金）に東京ビッグサイトで開催される「リテールテックJAPAN 2026」に出展します。店舗をまるごとデータ化する次世代店舗プラットフォーム「MiseMise」の最新ラインナップを、店頭業務支援自律移動ロボット「Misebo」や屋内地図生成技術「MiseMap」の実機デモとともに紹介します。3月6日（金）には、PFN リテールソリューションズ事業本部 本部長の海野裕也が"フィジカルAI"がもたらす店舗の省力化・自律化の未来と最新導入事例について講演します。
小売の現場では人手不足が深刻化し、多様な働き手を前提とした店舗運営が求められています。今回の展示では、AIがデジタル空間にとどまらず物理的な店舗空間で直接働く「フィジカルAI」を軸に、ロボティクスとAIアプリケーションを融合した次世代店舗プラットフォーム「MiseMise」が実際の店舗課題をどのように解決するのかを、実機デモとともにご覧いただけます。
展示概要
Misebo（自律移動ロボット） フィジカルAIの中核を担う店頭業務支援のためのロボット。店内を自律走行しながら売場データをリアルタイムに収集します。欠品検知、棚札確認、防犯巡回、消費期限チェックなど「人が目で確認していた作業」を自動化し、スタッフの業務負荷を大幅に軽減します。ロボットによるデータ収集とAIアプリによる分析・指示を組み合わせることで、店舗運営の自動化・高度化を実現します。
MiseMap（屋内地図データ） Miseboをはじめとする複数の手段で取得したデータから生成する高精度の2D/3Dマップ。売場案内、棚割チェック、期限管理、価格確認などの現場業務をデジタルで支援し、店舗空間の"見える化"を実現します。
MiseMise アプリ群（店舗運用支援） 店舗調査、売場ガイド、売価チェック、防犯、期限チェック、品出し、AI値引き、製造計画、棚割支援、店長（店舗管理）など、現場オペレーションを一気通貫で支援するアプリ群を展示します。Miseboが集めたデータをAIで解析し、現場スタッフに具体的なアクションとして届ける、人間とロボット・AIが協働する店舗DXを実現するためのアプリケーション群です。
導入効果（事例紹介） 作業時間の短縮、欠品削減、在庫最適化、ロス削減、店長業務支援など、店舗運営の収益性向上に貢献する導入事例をブースにてご紹介します。
展示ブースでは現場運用担当者、バイヤー、本部企画の方々からの個別相談も承ります。
製品の機能や導入事例について、お気軽にブースまでお越しください。
MiseMise 製品サイト：
https://www.misemise.ai/
会期： 2026年3月3日（火）～6日（金）10時ー17時（最終日のみ16時30分終了）
会場： 東京ビッグサイト（東京国際展示場）東展示棟 東4ホール
ブース：RT5204
事前登録はこちら：
https://nikkeimesse2026.smktg.jp/public/application/add/32?lang=ja
講演情報
PFN リテールソリューションズ事業本部 本部長 海野裕也が、リテールの先進企業によるAI活用の最新事例と、今後5年で実用化が期待されるフィジカルAIが店舗の省力化・自律化をどう変えるのかを解説します。
タイトル 『AIが働く店舗、始まる。最新事例が示す小売の2030年』
日時 2026年3月6日（金）13:30～14:00
会場 東京ビッグサイト 東4ホール リテールテックステージ（セッション番号：RT-E12）
備考
https://nikkeimesse2026.smktg.jp/public/session/view/306
※満席のため事前登録受付が終了しています。
講演内容にご関心のある方は、展示ブースにお立ち寄りください。
ブースにて製品デモや個別相談を承ります。
株式会社Preferred Networksについて
Preferred Networks（PFN）は、生成AI基盤モデルからスーパーコンピュータ、半導体まで、AI技術のバリューチェーンを垂直統合することで、ソフトウェアとハードウェアを高度に融合したソリューション・製品を開発し、様々な産業領域で事業化しています。現在、電力効率の高いAIプロセッサーMN-Core(TM)シリーズ、AI向けクラウドサービスPFCP(TM)、国産大規模言語モデルPLaMo(TM)などを開発・提供しています。2014年創業。
https://www.preferred.jp/jaプレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
