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内藤 稔
(minaito)
・Cloud Solution Architect (2017/1~2018/6)
・Partner Solution Professional (2018/7~2019/6)
・Cloud Solution Architect (2019/7~)
(現職)
・CSAとしてパートナー様のソリューション開発を技術的に支援。
・主にInfra/IoT領域を担当。
(前職)
・日系システムインテグレーターにて、プライベートクラウド/パブリッククラウド
ビジネスを立ち上げ、そのビジネスを推進。
https://www.linkedin.com/in/minoru-naito/
9. Kroger
流通業のビジネスを再定義
Retail as a Service推進に
向けてEDGE Shelfを開発
EDGE(Enhanced Display for Grocery
Environment)Shelfによって、消費者はパーソナ
ライズされた顧客体験の提供を受けることが可能と
なります。また精彩なディスプレイを通じてインタ
ラクティブに提供されるサイネージコンテンツによ
る売上向上効果や棚前での行動データの補足による
MDの最適化、商品陳列支援サービスなどは小売業
とメーカーに多大なインパクトを与えます。
「
12. © 2017 Ebiya Ltd. All rights reserved.
Challenge
• 在庫適正化困難ゆえの
高廃棄コスト
• 利益を圧迫する人件費
• 提供までの時間が長い
ことによる低い回転率
Solution
• 男女比率&入店率&幸
せ度など属性情報含む
来客データ数値化、
機械学習で需要予測
• 需要予測的中率 90%
超、Power BI で視覚化
Benefits
• 定量的判断に基づく対処
• 4 年間で売上 5 倍・利益率
12 倍・平均給与 20% Up
• 人員配置適正化実現、配膳
スピード改善、回転率向上
来店予測 AI がサービス業における属人的感覚を数値化
データドリブン オペレーションによる個客おもてなしを実現
伊勢の老舗店「ゑびや」のAI活用事例
20. Enabling Intelligent Retail
Know your customers Empower your people
Deliver intelligent
supply chain
Reimagine retail
最高の顧客体験の提供
ROIと顧客体験を促進するために
従業員を強化
適切な製品を適切な価格で
適切なタイミングで適切な顧客に届け
るためにサプライチェーンを高度化
流通業ビジネスの革新と再構築
クラウド&データ
Reimagine Retail
流通業ビジネスの
再創造
Know your Customers
顧客理解の促進
Deliver intelligent
Supply chain
サプライチェーンの
高度化
Empower your
Employees
従業員の強化
マイクロソフト流通業向け取組み
21. 今後の店舗で考えられる仕組み
• 商品の評価を入れる
• ポイント付与
• クーポン発行
• 定性情報の蓄積
退店後
入店前
• 店外から商品在庫確認
• 予約 (決済) も可能
• 店外でも LINE などから
レコメンドを受信
イートイン
商品在庫+予約
レコメンド
商品レビュー・評価
クルーデバイス
入店認証
動線分析
ロッカー商品受取
ヒートマップ
滞留分析
広告効果測定
店内行動
各種情報
電子棚札
オススメ
店内レコメンド
商品情報 (アレルギー等)
AR商品情報
ランキング・商品評価配信
対面KIOSK
接客ロボ
RFID対応レジ
モバイル決済
Suica決済退出ゲート
ウォークスルー
ゲート決済
電子レシート
サイネージ
店内調理
縦型サイネージ
FF在庫管理
在庫管理
電子棚札制御
¥1000¥550
空調・照明制御
スマートエネルギー
自動発注
個品単位での追跡
生産~廃棄まで
個品管理が可能
業務アシスト
需要予測
カート一体型セルフレジ
欠品分析
棚割分析
棚一体型サイネージ
防犯カメラ
画像認識レジ
リアルタイムクーポン
冷蔵庫モニタリング
22. Smart Store施策の推進
迅速で柔軟な店舗展開とデータ取得の促進
Intelligent Retail
Know your
customers
Empower your people
Deliver intelligent
supply chain
Reimagine retailReimagine Retail
流通業ビジネスの
再創造
Know your Customers
顧客理解の促進
Deliver intelligent
Supply chain
サプライチェーンの
高度化
Empower your
Employees
従業員の強化
最新テクノロジーベースのITプラットフォーム提供
日本マイクロソフトの取組
23. Smart Store 施策の背景
次世代の消費・流通システムで求められている姿 日本の流通小売業が直面している課題
• 単一のテクノロジ/ソリューションではビジネス課
題が解決できない (単発的なPOCの繰り返し)
• 新しいテクノロジに追従する技術者育成・確保
困難
• 革新的なサービス開発を支えるシステムのサイロ
化による運用コストの増大
• 新しいビジネスモデルへの転換
• 顧客・店舗データの利活用
• カスタマイズされたサービス提供
• イノベーティブなサービスの実現
出典: 「スマートストアの実現に向けて」 平成30年3月経済産業省 消費・流通政策課 Smarter Retailing Forum 2018
VS
このGAPをどのようにして解消するのか?
25. 今後提供予定
リファレンスアーキテクチャー利用イメージ
Smart Store リファレンスアーキテクチャー
API API API API API API
メーカー 物流卸売 小売
ECB
決済 消費者
メーカー 卸・物流関連事業者 流通小売事業者 新規事業者
提供中
流通小売事業者
• 新しいビジネステーマに迅速な対応
• 継続的なイノベーションを実現
ソリューション パートナー
• 店舗デバイスによる新規ビジネスモデル開発
• AI、IoT、カメラ等と連携した先進的なソリューション開発
RaaS (Retail As a Service) パートナー
• 複数ソリューションを連携して、事業者へ統合サービスと
して提供
日本マイクロソフト
• 主要な業務シナリオにおける リファレンスアーキテクチャー
を提供し、より短いサイクルで継続的なイノベーションを
実現可能にする
• 適切なソリューションパートナー・RaaSパートナーを紹介する
ダイナミック・
プライシング
ソリューション
カメラ
ソリューション
電子タグ
ソリューション
決済
ソリューション
在庫管理
ソリューション
…
✓ 電子棚札
✓ サイネージ
✓ 店舗メディア
✓ etc
✓ 映像
✓ 赤外線
✓ TOF(3D)
✓ etc
✓ 場所特定
✓ Bluetooth
✓ RFID
✓ etc
✓ RFIDレジ
✓ カート一体型
セルフレジ
✓ モバイル端末
✓ etc
✓ リアルタイム
在庫管理棚
✓ 作業指示端末
✓ etc
今後提供予定
28. Smart Store リファレンスアーキテクチャーを無償提供
GitHub を通して無償提供いたします
ユースケース(業務シナリオ) サンプル アプリケーション リファレンス アーキテクチャー
① 商品をカメラで自動認識し、スマホア
プリのカートへ追加して精算
(必要なデバイスの設計サンプルも含む)
② キャッシュレスによるスマホ決済
③ 数百万×数百店舗の商品在庫を
一括管理できる商品マスタと商品ト
ランザクション管理
① ユースケース(業務シナリオ)の
動作が確認できるサンプル
ソースコード
① サンプルアプリケーションに基づく、動
作確認用のホワイトペーパーと
プラットフォーム構築に必要な
サンプル ソースコード
29. 最新テクノロジーをベースとした、強力で豊富なサービス群
セキュアでオープン、エンタープライズ利用に最適なプラットフォーム
Hybrid
Operations
Security &
Management
Platform as a Services (PaaS)
Infrastructure as a Services (IaaS)
Compute Storage
Azure Datacenter Infrastructure (日本では東日本リージョン、西日本リージョン の 2か所で利用可能)
Web and Mobile
Media & CDN
Analytics & IoT & IntelligenceIntegration
Networking
Data
Virtual
Networ
k
Virtual
Machines
Compute Developer Services
Container
Service
Blob
Storag
e
Premiu
m
Storage
(SSD)
VPN
Gatewa
y
DNS
Expres
s
Route
Load
Balanc
er
Traffic
Manage
r
Portal
Azure
Active Directory
Automation
Multi-Factor
Authentication
Key Vault
Marketplace
Backup
StorSimple
Cognitive
Services
DevTest
Labs
IoT Hub
Stream
Analytics
Machine
Learning
HDInsight
(Hadoop)
Cosmos DB
SQL
Database
Security
Center
Import/Export
Advisor
Data Lake
Store
Search
Media
Services
CDN
Site Recovery
Log
Analytics
Batch
Mobile
Apps
VM
Scale Set
Cloud
Services
Application
Insights
Web
Apps
Service
Fabric
Storage
Queue
BizTalk
Services
Service
Bus
Hybrid
Connection
Logic
Apps
API
Apps
API
Management
Notification
Hubs
Visual Studio
Team Services
Developer
Tools
Applicatio
n
Gateway
SQL Data
Warehouse
Security
Center
Bot
Service
Table
Storage
マイクロソフトのクラウド「Azure」
34. LAWSON 様取り組み
Smart Store リファレンスアーキテクチャー
ローソンデジタルイノベーション(LDI)
API API API API API
メーカー 物流卸売 小売
ECB
決済 消費者
ローソン様次世代店舗
リアルタイム
在庫
LDI
帝人
パナソニック
電子棚札
LDI
インテリジェン
トラベル
SB クリエイ
ティブ
接客ロボ
ヘッドウォー
タース
...
ローソン様
• LAWSON次世代店舗の実現
• 店舗におけるデジタルトランスフォーメーション実現
ソリューションパートナー
• リアルタイム在庫、電子棚札、インテリジェントラベルを
はじめとした 18 パートナーソリューションによる協創
RaaS (Retail As a Service) パートナー
• ローソン オープンイノベーションセンター様がRaaS提供者と
なり、各ソリューションを有機的に連携させることにより、
購買エリアでのウォークスルー決済およびリアルタイム在
庫を実現
日本マイクロソフト
• リファレンスアーキテクチャーを提供し、より短いサイクルで
継続的なイノベーションの実現を支援
• 適切なソリューションパートナーを紹介する
ウォークスルー
決済ゲート
LDI
パナソニック
API
Smart
35. 店舗内におけるソリューション展開イメージ(今後)
リファレンスアーキテクチャーに対応した新規・革新的なパートナーソリューションであれば、簡単に組み込み、試すことができる
• 商品の評価を入れる
• ポイント付与
• クーポン発行
• 定性情報の蓄積
退店後
入店前
• 店外から商品在庫確認
• 予約 (決済) も可能
• 店外でも LINE などから
レコメンドを受信
イートイン
商品在庫+予約
レコメンド
商品レビュー・評価
クルーデバイス
入店認証
動線分析
ロッカー商品受取
ヒートマップ
滞留分析
広告効果測定
店内行動
各種情報
電子棚札
オススメ
店内レコメンド
商品情報 (アレルギー等)
AR商品情報
ランキング・商品評価配信
対面KIOSK
接客ロボ
RFID対応レジ
モバイル決済
Suica決済退出ゲート
ウォークスルー
ゲート決済
電子レシート
サイネージ
店内調理
縦型サイネージ
FF在庫管理
在庫管理
電子棚札制御
¥1000¥550
空調・照明制御
スマートエネルギー
自動発注
個品単位での追跡
生産~廃棄まで
個品管理が可能
業務アシスト
需要予測
カート一体型セルフレジ
欠品分析
棚割分析
棚一体型サイネージ
防犯カメラ
画像認識レジ
リアルタイムクーポン
冷蔵庫モニタリング
36. Smart Store リファレンスアーキテクチャ (今後)テナント別機能PF
ショッピングアプリ
スマホ決済
キャッシュレス
消費者向け
スマートフォンアプリ
ウェブアプリ、API
無人レジ
発注
品出し、棚卸
バックオフィス向け
端末
ウェブアプリ、API
クーポン発行
ちらし配布
経営会議
マーケティング向け
管理画面、自動処理
BIツール
店舗PF
POS データストア 分析・学習
商品照会
カート
決済
API
IoT-PF
設備 監視・制御
入力装置
(カメラ・マイクなど)
出力装置
(空調・照明・放送など)
販売BOX・陳列棚
利用者動向追跡
商品動向追跡
制御・データ送受信
機器管理制御・データ送受信
API、処理商品マスタ
利用者データ
在庫データ
設備データ
商品学習
利用者分析
需要予測
設備メンテナンス予測
データストア
37. レベル 100 (初級・入門) レベル 200(中級) レベル 300 (Smart Store用)
Smart Store Azure 関連トレーニング コース
はじめてシリーズ
Azure Data and AI
IoTで加速する
デジタルトランスフォーメーション
営業
Azure Data and AI
商品認識の仕組み(その1)
IoT
Azure Data and AI
商品認識の仕組み(その2)
AI
※この他 Azure システム運用、CI / CD 、 Mobile アプリ開発などのコースも計画中
Azure Data and AI
オンプレミス SQL Server から Azure 上の
SQL サービス利用へのポイントと使い分け!
技術
Azure Data and AI
技術者向けいまさら聞けない
機械学習/AI の基礎
技術
SmartStoreリファレンスアーキテクチャハンズオン(ハッカソン)(2日間)
AI,IoT,App,DB
Azure Data and AI
Azure Cosmos DB の概要を
あらためて理解する
技術
Azure Data and AI
商品マスタとトランザクション管理
DB
対面Azure Data and AI
進化を続けるAzure IoT
技術
今日から始める Azure Functions 2.0
技術
Azure App and Infra Azure App and Infra
サーバレスアーキテクチャ
App
SmartStoreリファレンスアーキテクチャトレーニング(2日間)
AI,IoT,App,DB
はじめてシリーズ
SmartStore概要解説
対面
39. サンプル実装(業務シナリオ ): ユースケース
✓ オフィスなどで、店員がいなくても、商品販売が可能な販売方法をユースケースとしました。(オフィス内、コンサート会場物販、店舗省スペース)
1.Boxオープン Boxに表示されるQRコードをスマホで読み取ることにより、Boxのドアの鍵を開け、スマホからはお客様のチェックインができます。
2.商品登録 商品をBoxから取り出す状態を商品画像認識により、商品特定を行い、商品登録を行います。そしてその商品登録状態をスマホ
に表示する。さらに、在庫の更新もリアルタイムに行い、店舗スタッフが補充等の対応にすばやく行えるように致します。
3.買物終了 Boxのドアを閉めることにより、買い物の終了として、決済を完了します。(今回決済自体はダミー実装になります)。
顧客 1.ボックスオープン 2.商品取り出し 3.ボックスクローズ
Box
41. サンプル実装 (Device/Smart Box): ユースケース
1.ボックスオープン
2.商品取り出し
3.ボックスクローズ
顧客
商品登録一覧
レシート
買物開始
顧客用アプリ
Android/iOS
Box POS
QRコードから Box IDを取得する
Box ID とアプリ固有IDを通知し、取引開始を通知する
カート更新要求を通知する
開錠し、画像解析を開始する
商品が取り出されたことを通知する
PUSH
カート情報を取得する
取引開始
カート更新
取引終了を通知する
扉が閉じたことを通知する
PUSH
レシート情報を取得する
レシート表示
45. 全体構成図 概要
✓サーバーレスコンピューティングサービス として Azure Functions を採用し、リソースの柔軟なスケールを実現します。
✓マイクロサービスアーキテクチャ をベースとしたサービス設計によりサービス間の疎結合性を確保します。
BFFサービス群 バックエンドサービス群
商品マスタサービス
商品照会API
商品更新API
POSサービス
カートAPI
決済API
BOX管理サービス
Box開閉API
商品追跡API
在庫管理サービス
在庫トランAPI
在庫照会API
利用者向け
アプリ用BFF
管理者向け
Web用BFF
クライアントApp
(Xamarin)
管理用Web
(Web App)
Application Insights
分散トレーシングによる
マイクロサービス監視
マイクロサービスによる
疎結合なサービス間連携
BFFによるフロントエン
ドの柔軟性確保
Azure Functions によるサー
バーレスコンピューティング
46. ✓ Smart Box の状態監視に、Azure Functions の Durable Function モニターパターンを採用します。
✓ Smart Box の状態変化に伴うカートの変更を即時にアプリに反映するため、 App Center Push を採用します。
✓ 取引操作を Web API として実装します。
Azure Cosmos
DB
Azure Functions
取引操作を
API で提供
IoT Edge IoT Hub
アプリ
App Center Push
Smart Box →クラウドへのメッセージ
・鍵の開錠
クラウド→ Smart Box へのメッセージ
・在庫情報、差分情報
Azure Functions
Durable Function で
ステートフルに Smart
Box の状態を監視
POSサービス
プッシュ通知により取引状
態変化を反映
Smart Box BOX管理サービス
BOX 管理サービス – 概要
47. ✓ Azure Functions の Durable Functions を利用してステートフルなワークフロー処理
✓ モニターパターンを利用し、特定の条件が満たされるまで待機します。
✓ IoT Hub を経由した Smart Box との連携
✓ Smart Box からのメッセージ受信は IoT Hub を経由し、Event Hub Trigger により BOX管理サービスの
Azure Functions で受け付けます。
✓ Smart Box へのメッセージ送信は、 Azure IoT Hub サービス SDKを使用し送信します。
✓ POSサービス連携
✓ POSサービスの Web API を使用して、Smart Box の状態からカート操作や決済処理を行います。
✓ アプリとの連携
✓ 取引作成、情報取得のために、Web API を提供します。
✓ App Center Push を用いて、即座に取引の状態を通知します。
BOX 管理サービス – 主な機能と特長
48. Box状態管理
Smart BOX
Azure Functions
IoT Hub
IoT Hub
IoT-PF
IoT Edge
Dockerコンテナ
AIによる画像認識
カメラからの画像スオリーミング
IoT Device
Azure IoT
Device SDK
BOXの各種デバイス
(扉、鍵、LED、LED等)カメラからの画像ストリーミング
D2Cによる、デバイス状態通知
C2Dによる、デバイス制御
デバイス制御
AI開始/終了
イベントトリガ
BOX内在庫差分通知
Azure IoT
Device SDK
Azure IoT
Device SDK
Dockerコンテナ
カメラ画像の
プレフィルタ
Azure IoT
Device SDK
AIによる画像認識
モジュール管理
カメラ画像プレフィ
ルタモジュール管理
ドア状態等通知
及び
鍵、LED等デバイス制御
サンプル実装 ( Device / Smart Box ) : ユースケース
49. ✓ Durable Functions モニターパターン
✓ https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-functions/durable/durable-functions-
concepts#monitoring
✓ デバイスからクラウドへのメッセージを組み込みのエンドポイントから読み取る
✓ https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/iot-hub/iot-hub-devguide-messages-read-builtin
✓ Azure Functions における Azure Event Hubs のバインド
✓ https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/azure-functions/functions-bindings-event-hubs
✓ Azure IoT Hub SDK の概要と使用方法
✓ https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/iot-hub/iot-hub-devguide-sdks
✓ App Center Push
✓ https://docs.microsoft.com/ja-jp/appcenter/push/
BOX 管理サービス – 参考ドキュメント
50. 在庫管理 – 概要
✓ 在庫の更新と照会それぞれの処理特性が異なるためCQRSパターンを応用しスケーラビリティと
パフォーマンスを両立させます。
✓ 更新側には高速な書き込みが可能な Cosmos DB を利用します。
✓ 照会には柔軟なクエリに対応できる SQL DB を採用します。
Azure SQL Database
Change
Feed
CQRSパターンによる書き込み
と読み取り処理の分離
Azure Functions
Azure Cosmos DB
Azure Functions
在庫更新API 在庫照会API
イベントソーシングによる堅牢
な在庫トランザクションの保存
マテリアライズド・ビューによる柔軟かつ高
速なクエリ
Cosmos DB のChange Feed を利
用し、ほぼリアルタイムにデータを同期
51. 在庫管理 – 主な機能と特長
✓ CQRSパターンによる書き込みと読み取り処理の分離
✓ 読み取りストアと書き込みストアを分離します。
✓ それぞれの負荷に合わせて適切にスケーリングが可能です。
✓ 書き込みストアと読み取りストア間は、Cosmos DB のChange Feed を利用し、ほぼリアルタイムに読み取りストア
にデータを同期します。
✓ イベントソーシングによる堅牢な在庫トランザクションの保存します。
✓ 更新側のデータストアを追記専用とし、在庫の変動を全てイベントとして順次記録することで、特定時点の在庫の状
態を再生可能にします。
✓ マテリアライズド・ビューによる柔軟なクエリ
✓ 更新側のデータ構造に影響されず、読込に特化したスキーマを設計でき、柔軟にクエリを実行でます。
52. 在庫管理 – 参考ドキュメント
✓ CQRS
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/patterns/cqrs
✓ イベント ソーシング
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/patterns/event-sourcing
✓ マテリアライズド・ビュー
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/patterns/materialized-view
54. 商品マスター – 概要
✓ 商品マスタのデータストアとして、NoSQL データベースである Azure Cosmos DB を採用することで、ハイパースケー
ルにも対応可能な商品マスターを実現しています。
✓ また、スキーマフリーのDBを利用することで、商品毎のデータ属性の違いも柔軟に吸収することが可能となります。
Container
(コレクション)
Partition Key:
storeCode
storeCode, itemId
storeCode: 001
商品1
商品2
商品3
…
storeCode: 002
商品1
商品2
商品3
…
storeCode: n
商品1
商品2
商品3
…
DBのコンテナは企業単位
(companyCode)で保有する
ストアコードをパーティションキーに設
定し、商品マスタデータを水平に分
散保持する
パーティション数に制限はないため、
事実上無制限に拡張可能
データアクセス時はストアコードを指
定してパーテティション別に行うため、
性能劣化がない
Azure Cosmos DB
…
55. 商品マスター – 主な特長
✓ スキーマフリーのNoSQLデータベースを利用
• 店舗ごと、商品ごとに異なるデータ属性を吸収できます。
• マスターメンテナンス時のスキーマ変更作業が不要になります。
✓ スケール可能なパーティショニング
• パーティション分割(シャーディング)により、事実上無制限に水平スケールが可能です。
• 店舗単位でパーティションを分割し、店舗ごとにI/Oを分散します。
✓ 利用頻度に応じてパフォーマンス調整が可能です。
• 企業単位にDBの最大スループットを調整可能です
• データ量増加による性能劣化がないパフォーマンスSLAを満たします。
56. 商品マスター – 参考ドキュメント
✓ スキーマレスデータモデル
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/cosmos-db/modeling-data
✓ シャーディング
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/patterns/sharding
✓ データのパーティション分割のガイダンス
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/best-practices/data-partitioning
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/best-practices/data-partitioning-strategies#partitioning-
cosmos-db
61. Smart Store施策の推進
迅速で柔軟な店舗展開とデータ取得の促進
Intelligent Retail
Know your
customers
Empower your people
Deliver intelligent
supply chain
Reimagine retailReimagine Retail
流通業ビジネスの
再創造
Know your Customers
顧客理解の促進
Deliver intelligent
Supply chain
サプライチェーンの
高度化
Empower your
Employees
従業員の強化
最新テクノロジーベースのITプラットフォーム提供
日本マイクロソフトの取組
62. 店舗内におけるソリューション展開イメージ
リファレンスアーキテクチャーに対応した新規・革新的なパートナーソリューションであれば、簡単に組み込み、試すことができる
• 商品の評価を入れる
• ポイント付与
• クーポン発行
• 定性情報の蓄積
退店後
入店前
• 店外から商品在庫確認
• 予約 (決済) も可能
• 店外でも LINE などから
レコメンドを受信
イートイン
商品在庫+予約
レコメンド
商品レビュー・評価
クルーデバイス
入店認証
動線分析
ロッカー商品受取
ヒートマップ
滞留分析
広告効果測定
店内行動
各種情報
電子棚札
オススメ
店内レコメンド
商品情報 (アレルギー等)
AR商品情報
ランキング・商品評価配信
対面KIOSK
接客ロボ
RFID対応レジ
モバイル決済
Suica決済退出ゲート
ウォークスルー
ゲート決済
電子レシート
サイネージ
店内調理
縦型サイネージ
FF在庫管理
在庫管理
電子棚札制御
¥1000¥550
空調・照明制御
スマートエネルギー
自動発注
個品単位での追跡
生産~廃棄まで
個品管理が可能
業務アシスト
需要予測
カート一体型セルフレジ
欠品分析
棚割分析
棚一体型サイネージ
防犯カメラ
画像認識レジ
リアルタイムクーポン
冷蔵庫モニタリング
63. Smart Store リファレンスアーキテクチャーを無償提供
ユースケース(業務シナリオ) サンプル アプリケーション リファレンス アーキテクチャー
① 商品をカメラで自動認識し、スマホア
プリのカートへ追加して精算
(必要なデバイスの設計サンプルも含む)
② キャッシュレスによるスマホ決済
③ 数百万×数百店舗の商品在庫を
一括管理できる商品マスタと商品ト
ランザクション管理
① ユースケース(業務シナリオ)の
動作が確認できるサンプル
ソースコード
① サンプルアプリケーションに基づく、動
作確認用のホワイトペーパーと
プラットフォーム構築に必要な
サンプル ソースコード
GitHub を通して無償提供いたします
65. 全体構成図 概要
✓サーバーレスコンピューティングサービス として Azure Functions を採用し、リソースの柔軟なスケールを実現します。
✓マイクロサービスアーキテクチャ をベースとしたサービス設計によりサービス間の疎結合性を確保します。
BFFサービス群 バックエンドサービス群
商品マスタサービス
商品照会API
商品更新API
POSサービス
カートAPI
決済API
BOX管理サービス
Box開閉API
商品追跡API
在庫管理サービス
在庫トランAPI
在庫照会API
利用者向け
アプリ用BFF
管理者向け
Web用BFF
クライアントApp
(Xamarin)
管理用Web
(Web App)
Application Insights
分散トレーシングによる
マイクロサービス監視
マイクロサービスによる
疎結合なサービス間連携
BFFによるフロントエン
ドの柔軟性確保
Azure Functions によるサー
バーレスコンピューティング
70. YouMicrosoft
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