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MIT ML News·2026年6月5日 13:00·約8分で読める

スタートアップが小売業者の製品をリアルタイムで追跡する支援を開始

#Spatial AI#Indoor Localization#RFID#Cartesian#Physical World AI
TL;DR

MIT の技術を基盤とするスタートアップ「Cartesian」が、RFID と無線信号解析を用いた屋内位置特定システムにより、小売業界の在庫管理効率を劇的に向上させ、空間 AI の実世界展開を加速させている。

AI深層分析2026年6月5日 14:31
4
重要/ 5段階
深度40%
5
関連度30%
4
実用性20%
5
革新性10%
4

キーポイント

1

RFID を活用した高精度な屋内位置特定技術

MIT で開発されたアルゴリズムにより、無線信号からアイテムの正確な場所(倉庫から店舗床まで)を特定するシステムを実現し、在庫管理時間を大幅に短縮している。

2

小売業界における経済的インパクトと展開状況

米国だけで約 150 億ドルの損失要因となっている「在庫管理への労働時間(全作業時間の約 50%)」を解決し、現在 15 カ国で 700 店舗以上、Inditex(ZARA など)とも提携している。

3

空間 AI(Spatial AI)への転換と応用拡大

デジタル世界から物理世界へ AI を拡張する「空間 AI」の概念を具体化し、小売だけでなく製造業、物流、ロボティクス企業などへの展開も視野に入れている。

影響分析・編集コメントを表示

影響分析

このニュースは、AI がデジタル領域から物理世界へ移行する重要な転換点を示しており、小売業界の生産性革命を牽引する具体的なソリューションとして注目されます。MIT の基礎研究が実社会で即座に大規模展開され経済効果を上げており、RFID や無線信号解析を駆使した「空間 AI」の実用化モデルとして他産業にも波及効果が期待されます。

編集コメント

MIT の研究がスタートアップを通じて即座に実社会の課題解決に応用された好例であり、特に「空間 AI」という概念の実装可能性を示す点で業界全体に示唆に富んでいます。

小売店の従業員を思い浮かべたとき、あなたはきっとレジ係や顧客対応をしている人を想像するでしょう。しかし、従業員たちはまた、在庫棚や店内を歩き回り、注文やオンラインオーダーに応え、全在庫を追跡しようと努めるために多くの時間を費やしています。

在庫の追跡にそれほど時間がかかるのは、小売業者がすべての商品の場所を常に把握していないからです。そのため、店員にあなたのサイズのシャツがあるか確認してもらおうとすると、20 分ほど待たされることもあります。

Cartesian は、MIT で発明された技術を用いて、小売業者の在庫追跡をサポートしています。このシステムは、商品に取り付けられた無線周波数識別 (RFID) タグからの無線信号を利用して、在庫棚から店内まで、店舗内の正確な場所を特定します。

昨年、Cartesian はある小売業者と共同研究を行い、そのプラットフォームが在庫追跡の合理化、ワークフローの最適化、顧客体験の向上を通じて、店舗レベルで意味のある年間節約をもたらしたことを発見しました。

「私たちが解決しようとしている大きな問題は、小売店の労働時間の約 50% が在庫管理に費やされていることです」と、MIT の准教授であり共同創業者である Fadel Adib SM '13, PhD '17 は述べています。「これは米国だけでも約 150 億ドルの問題です。私たちはアルゴリズムを用いて無線信号から屋内の位置を解読します。このコア技術は、新しいレベルの屋内ローカライゼーションを可能にします。

Cartesian はすでに 15 カ国にまたがる 700 店舗以上で展開されており、ZARA、Pull&Bear、Oysho などのブランドの親会社である世界最大のファッショングループの一つである Inditex とも提携しています。

小売業者や倉庫だけでなく、Cartesian のプラットフォームは製造業、物流事業者、ロボット工学企業における屋内位置追跡の改善にも寄与する可能性があります。

「私たちが目指す広範なビジョンは空間 AI(Spatial AI)です」と Adib は述べています。「現在、AI はデジタル世界において極めて高い性能を発揮しています。今後は物理の世界へと進出する必要があります。つまり、機械が環境を認識し、それと相互作用できるようにすることです。そこが空間 AI の領域であり、Cartesian が位置する場所なのです。」

技術から製品へ

MIT メディアラボおよび電気工学・コンピュータサイエンス学科で併任を持つ Adib は、修士課程時代の研究に遡る 15 年以上にわたり、同研究所で無線信号の研究を続けてきました。

「私のグループは現在、以前には不可能だった方法で無線信号を用いて世界を感知する方法について研究しています」と Adib は語ります。「私たちは基盤となる技術を開発し、その周りにシステムを構築します。私たちの目標は、これらのシステムを実社会に展開してインパクトを与えることです。」

Adib が MIT の教員に加わった際、彼が取り組んだ最初のプロジェクトは RFID タグを用いた屋内位置特定でした。Isaac Perper '20, MEnG '21 はその後、学生として彼の研究室に参加し、二人で機械学習アルゴリズムを開発して RFID データを処理し、それを位置パターンに変換しました。当初の焦点は、ロボットが屋内で RFID を検出するのを支援することにありました。

2021 年、Adib は国立科学財団(NSF)の I-Corps プログラムに参加しました。このプログラムでは、研究者に対し自らの技術で解決すべき適切な課題を見つけるために潜在的な顧客へのインタビューを行うよう求められます。そこで彼は、在庫管理が小売業者にとっていかに大きな問題であるかを痛感したのです。

Cartesian は 2023 年初頭、Adib と Perper が国立科学財団から中小企業賞を受賞した後、正式に設立されました。二人は MIT の技術移転オフィスと協力し、Adib の研究室の特許をライセンス化しました。また、MIT のベンチャー・メンタリング・サービスからの支援も受けました。

「私たちの目標は、技術をスケーラブルにするためにコストを削減することでした」と Adib は振り返ります。「Isaac は製品の簡素化に注力し、機械学習の進歩を活用して高速化を図りました。初期段階では多くの試行錯誤とテストが行われました。」

小売店の従業員たちは、さまざまな理由で商品の場所を探すことに多くの時間を費やしています。オンライン注文の処理が必要になったり、店舗の棚を補充したり、裏手の商品について顧客から問い合わせを受けたりするのです。

店舗ごとに在庫の整理方法が異なります。多くの店舗では、商品を特定の棚やボックス内のカテゴリ別に分類し、バーコードまたは在庫管理システムを利用していますが、これらはすぐに陳腐化してしまう傾向があります。

「これは店舗にとって大きな問題です。顧客はサイズを確認するために従業員に尋ねる前に去ってしまうかもしれませんし、探すのに時間がかかりすぎるとイライラして立ち去ってしまうこともあります」とアディブ氏は述べています。「また、従業員も高価値な業務に充てるべき時間を、商品の検索に浪費してしまうことになります」。

Cartesian のプラットフォームは、在庫管理のためにすでに店舗の従業員が使用している既存の手動 RFID リーダーと連携します。各店舗では、Cartesian のソフトウェアを既存の在庫管理アプリに組み込むか、従業員が直接アクセスできるカスタムアプリを使用します。

「RFID リーダーは、在庫がある商品と欠品している商品を識別するための手段です」とペーパー氏は語ります。「私たちは、すでにリーダーで利用されているスキャンを活用し、そのデータを当社の機械学習アルゴリズムに組み込むことで、全商品の位置を示すマップを生成する方法を見つけ出しました」。

顧客は Cartesian の技術の上に分析機能を構築することで、在庫レベルを追跡したり、各商品の場所を示すマップを顧客に表示したり、その他のサービスを作成したりできます。

「彼らは当社のロケーションインテリジェンスプラットフォームを利用し、その上にさまざまな製品を構築しています」とアディブ氏は説明します。「あらゆるデバイス、あらゆる店舗、あらゆる種類の RFID に対応可能です。インターフェースはシンプルです。高度な位置特定アルゴリズムはすべてクラウド上に配置されています」。

小売業以外でも

Cartesian は 2025 年に最初の大型契約を結び、間もなく数百店舗に展開しました。Cartesian の利点の一つは、迅速なスケール能力です。Perper 氏によると、同社は約 1 分で新店舗を追加できるとのこと。すでに同社と提携している場合、チームが新店舗へ赴いてシステムを起動する必要すらありません。

「スイッチを入れるように簡単で、データを準備し、お客様に送信するだけです」と Perper 氏は述べています。「私たちの最初の大きな賭けの一つは、『既存のハードウェアだけでこれを構築できるか』でした。この賭けがようやく実り始めています」。

Cartesian のモデルはまた、Wi-Fi や Bluetooth シグナルとも連携可能で、同社は他の業界のお客様とこれらを活用する計画です。

「現在は小売業への応用に注力していますが、この技術には製造業、倉庫、その他の場所でも大きな価値があります」と Adib 氏は言います。

Cartesian のチームは、今後 1 年以内に数万店舗に展開し、その後小売業から製造業やロボティクスなどの業界へと拡大を開始する目標を持っています。

「私にとって Cartesian で最も興奮するのは、多くの技術基盤を構築した点です。そして基本が整った今、特定のアプリケーション層を構築していきたいと考えています」と Perper 氏は語ります。「そうすれば、異なる業界のお客様に課題をお聞きし、技術を多様な方法で適用して解決策を提供できるのです」

原文を表示

When you picture a worker at a retail store, you probably think of someone at a cash register or helping a customer. But employees also spend a lot of their time combing through stockrooms and shop floors, fulfilling requests or online orders and generally trying to keep track of all their inventory.

Keeping track of inventory takes so much time, in part, because retailers don’t always know where everything is located. That’s why when you ask a store associate to check if they have a shirt in your size, it may take them 20 minutes to get back to you.

Cartesian is helping retailers keep track of inventory with a technology invented at MIT. The system uses wireless signals from radio frequency identification (RFID) tags attached to items to find their precise location in a store, from the stockroom to the shop floor.

Last year, Cartesian did a study with a retailer and found its platform delivered meaningful annual savings at the store level by streamlining inventory tracking, optimizing workflows, and improving customer experiences.

“The big problem we’re solving is that about 50 percent of working hours in retail stores go to managing inventory,” says co-founder Fadel Adib SM ’13, PhD ’17, an associate professor at MIT. “That is roughly a $15 billion problem in the U.S. alone. We use algorithms to decipher indoor locations using wireless signals. The core technology enables a new level of indoor localization.”

Cartesian is already deployed in more than 700 stores across 15 countries and is working with one of the world’s largest fashion groups, Inditex, which is the parent company to brands like ZARA, Pull&Bear, and Oysho.

Beyond retailers and warehouses, Cartesian’s platform could also improve indoor location tracking for manufacturers, logistics operators, and robotics companies.

“The broad vision for what we are doing is spatial AI,” says Adib. “Today, AI does extremely well in the digital world. Now it has to move into the physical world. That means allowing machines to perceive their environment in such a way that they can interact with it. That’s where spatial AI comes in and where Cartesian sits.”

From technology to product

Adib, who holds a joint appointment in MIT’s Media Lab and Department of Electrical Engineering and Computer Science, has been studying wireless signals at the Institute for more than 15 years, dating back to research during his master’s degree.

“My group today researches how to use wireless signals to sense the world in ways that were not possible before,” Adib says. “We develop the fundamental technology and then we build systems around them. Our goal is to see these systems deployed in the real world for impact.”

When Adib joined MIT’s faculty, the first project he worked on was indoor localization using RFID tags. Isaac Perper ’20, MEnG ’21 later joined his lab as a student, and together they developed machine-learning algorithms to process RFID data to translate them into location patterns, with an initial focus on helping robots locate RFIDs indoors.

In 2021, Adib went through the National Science Foundation’s I-Corps program, which challenges researchers to interview potential customers to find the right problems to solve with their technologies. That’s when he realized how big of a problem inventory management is for retailers.

Cartesian was officially founded by Adib and Perper in the beginning of 2023, after they received a small business award from the National Science Foundation. The pair worked with MIT’s Technology Licensing Office to license patents from Adib’s lab. They also received support from MIT’s Venture Mentoring Service.

“Our goal was to reduce the cost of the technology to make it scalable,” Adib recalls. “Isaac focused on simplifying the product, leveraging progress in machine learning, and making it fast. It was a lot of iterating and testing early on.”

Retail workers spend much of their time locating items for a number of reasons. They might get an online order to fulfill, need to restock store shelves, or get a customer inquiry about items in the back.

Stores differ in how they organize their inventory. Most separate items by categories in specific shelves and bins then use barcodes or inventory systems that tend to get outdated fast.

“It’s a big problem for stores because customers may just leave before asking an employee to look for their size, or customers may get frustrated and leave if it takes too long,” Adib says. “The associate also wastes time looking for items they could spend doing higher-value work.”

Cartesian’s platform works with retailers’ existing handheld RFID readers, which store associates already use to manage inventory. Each store installs Cartesian’s software into their existing inventory apps or uses a custom app for employees to access directly.

“The RFID readers are how stores tell what’s in stock and what’s out of stock,” Perper says. “We figured out a way to leverage the same scans they’re already using with the reader, put the data they generate into our machine-learning algorithms, and generate maps of where all the items are.”

Customers can build analytics on top of Cartesian’s technology to keep track of inventory levels, show customers maps of where each item is located, and create other services.

“They use our location intelligence platform and build different products on top,” Adib says. “We can work with any device, any store, any type of RFID. It’s a simple interface. All the sophisticated location algorithms sit in the cloud.”

Beyond retail

Cartesian signed its first big contract in 2025 and soon expanded to several hundred stores. One of Cartesian’s advantages is its ability to quickly scale. Perper says they can add a store in about one minute. Cartesian’s team doesn’t even have to travel to a new store to turn on its system if it’s already working with the company.

“It’s as simple as flipping a switch, preparing the data, and sending it to our customers,” Perper says. “One of our first big bets was, ‘Can we build this entirely on existing hardware?’ That bet is starting to pay off.”

Cartesian’s models can also work with Wi-Fi and Bluetooth signals, which the company plans to use with customers in other verticals.

“Right now, we’re focused on applications in retail, but this technology has a lot of value in manufacturing, warehouses, and other locations,” Adib says.

Cartesian’s team aims to be deployed in tens of thousands of stores over the next year and then begin expanding beyond retail into industries like manufacturing and robotics.

“What’s most exciting about Cartesian to me is we’ve built a lot of the technology foundation, and now that we have the fundamentals in place, we hope to build specific application layers,” Perper says. “Then we can ask customers in different verticals about their problems and apply our technology in different ways to solve it.”

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