元ナイアンティックのリーダーが立ち上げた空間コンピューティングのスタートアップは、小売業者が棚の在庫を追跡するのを支援することを目指している。

ロス・フィンマン氏と妻は、2022年に深刻な粉ミルク不足に見舞われた際、粉ミルクを探しに出かけ、在庫のある棚を探してシアトル周辺を約100マイル（約160キロ）運転することになった。

50マイルほど車を走らせたところで、フィンマンは次のスタートアップのアイデアを思いついた。

「2022年の粉ミルク不足が、私がオーグモードの事業に携わるようになったきっかけの一つです」とフィンマン氏は語った。「消費者にとって一番の悩みといえば、子供に食事を与えることが非常に重要なのです。」

Augmodo はシアトルに拠点を置く創業 1 年のスタートアップ企業で、コンピューター ビジョン、拡張現実、AI、空間コンピューティング、3D マッピング、データ分析などの話題の技術を使用して、小売業が抱える在庫、製品の在庫維持、e コマースの食料品注文における代替品の排除などの問題を解決しています。

アイダホ州北部のラマ農場で育ったフィンマン氏は、ロボット工学、拡張現実（AR）、そして起業家として成功を収めてきました。カーネギーメロン大学で学士号を取得し、マサチューセッツ工科大学で修士号と博士号を取得しました。

彼はMITから最初の会社であるEscher Realityをスピンオフさせ、Yコンビネーターの2017年度生にも選出されました。2018年、Escherは位置情報ゲーム「Pokémon Go」を開発するNiantic Labsに買収されました。フィンマンはNianticで4年半、ヘッドセット部門のゼネラルマネージャーを務めました。

「私たちはNianticにおけるAR部門の創業者でした」とフィンマン氏は語った。「チームをゼロから立ち上げ、100人を超える規模にまで成長させました。私はCEOと直接協力し、AR戦略や将来のハードウェアマッピングなどに取り組んでいました。」

フィンマン氏は、ナイアンティックで行っていたマッピングと比べて、まるでGoogle Earthをセンチメートル単位で構築しているようなものだと語った。現在、彼は小売業界向けの地図を構築している。

「歩道や遊び場を収益化するのは難しいが、現実世界で人々がお金を使う場所を収益化することは可能だ」と彼は語った。

Augmodo のサービスとしてのソフトウェア ソリューションは、比較的安価なハードウェアのアイデアから始まります。

同社は、安価な再利用ダッシュカメラを食料品店の従業員に取り付け、店内を歩き回っている従業員から受動的にデータを収集している。

「オンライン注文のために12個の商品を選んでいるQFCの従業員を想像してみてほしい。彼らが見ているのは何千もの商品だ」とフィンマン氏は述べ、オーグモードは高価なロボットスキャナーを使う最大の競合相手よりも、空の棚や商品の在庫状況に関するデータをより安価かつ効率的に収集できると付け加えた。

Augmodo はすべての製品を追跡することで、各店舗の 3D「リアログラム」を作成します。これは、その店舗とその中のすべてのもののデジタルツインまたはマップです。

「自分の買い物リストを管理するのは大変です」とフィンマン氏は言う。「5万点もの商品、在庫、そして人々が犯すミスを管理するのは、本当に大変です。」

この技術は、プラノグラム（棚割り）の監視にも活用できます。プラノグラムとは、小売業者やブランドが売上を最大化するために、店舗の棚に商品をどのように並べるかを表す用語です。例えば、コカ・コーラは、全国各地に多数の従業員を派遣し、店舗を訪問してプラノグラムを評価する任務を負わせているかもしれません。フィンマン氏は、こうした費用を小売店の従業員という拡張労働力で代替することを構想しています。

将来的には、この技術が買い物客のウェアラブルデバイスにも搭載され、店舗内で商品が見つかる場所やブランドが実施しているセール情報に関する AR 強化ヒントを投影するようになるかもしれません。

小売店の従業員全員にカメラを装着させて店内を歩き回らせる計画について、フィンマン氏はプライバシーに関する懸念や何が記録されるかについてすぐに言及した。

「人間は私たちにとってノイズです。顧客を追跡したいわけではありません」と彼は言った。「棚のデータを取得し、在庫を追跡し、何がどこにあるのかという洞察を提供したいだけです。」

Augmodoは現在、CEOのフィンマン氏を含め6名の従業員を雇用しています。従業員の中には、Standard AI、Microsoft HoloLens、Apple、Teslaといった過去のベンチャー企業から入社した人もいます。

この技術はニューヨークの小さな店舗で使用されており、オーグモドは今後、フィンマン氏がまだ店舗名を明かしていない2,000店舗のチェーンと、さらに500店舗のチェーンで試験運用を開始する予定だ。

「まずは食料品店をターゲットにしています。なぜなら、食料品店は処理能力が最も高く、従業員数も最も多いため、現実世界のデータに関する課題が最も大きいからです」とフィンマン氏は述べた。「私たちはどの小売業者とも連携できますが、メイシーズでセーターを注文するのは年に2回だけかもしれません。食料品は週に2回注文しているはずです。」

この分野の競合には、シアトルに拠点を置くObservaがあります。このスタートアップ企業は、クラウドソーシングによるリアルタイムの小売監査データを活用し、ブランドや小売業者に実店舗での商品の陳列状況を示し、売上との相関関係を分析するサービスを提供しています。同じくシアトルを拠点とするスタートアップ企業であるShelf Engineは、機械学習を用いて食料品店の発注プロセスを効率化しています。

Augmodoは今のところ自己資金で運営されているが、フィンマン氏は新たな資金調達ラウンドを開始する準備を進めている。