学校運営と公正な試験を支援

安全、品質、機密保持の理由で携帯電話が禁止されている環境（生産ライン、機械の操作、クリーンルーム、試験、機密情報を扱う区域など）で、携帯電話の所持と使用を検知します。

仕組み

1. 1検出器がフレームごとに人と携帯電話を見つけます。
2. 2携帯電話を最も近い人（手／顔）に関連付けます。
3. 3追跡している人ごとに、累積使用時間とともに発生を記録します。

導入効果

• 注意散漫による事故を減らします。
• 情報セキュリティポリシーを徹底します。
• フィードバックと研修のための客観的な記録。

試験、採用試験、資格試験の監督を支援します。AIが受験者一人ひとりを追い、隣の答案を長く見る、スマートフォンを使う、受験者同士が近づくといった不審な行動を、試験監督者が確認できるよう正確な時刻とともにマークします。

仕組み

1. 1姿勢モデルが各受験者の頭の向きを推定します。
2. 2物体検出器が手や顔の近くにあるスマートフォンを探します。
3. 3頭どうしの距離から、接近や意思疎通を判断します。
4. 4発生ごとに、確認用の画像とタイムスタンプを記録します。

導入効果

• AIの支援で、1人の監督者がより多くの教室を担当。
• 異議申し立てや無効判定のための客観的な証拠。
• スマートな監視による実証された抑止効果。

喜び、悲しみ、恐れ、嫌悪、驚き、怒り、軽蔑、無表情といった感情に結びつく表情を認識するよう学習したAIモデルです。お客様、生徒、観客が商品、接客、授業、ショーウィンドウ、プレゼンテーションにどう反応しているかをリアルタイムで測定します。

仕組み

1. 1YuNet検出器が各フレームの顔を見つけます。
2. 2HSEmotionモデル（AffectNetデータセットで学習）が8つの感情を確率付きで分類します。
3. 3結果は人物ごとに時間方向で平滑化し、揺れを抑えます。
4. 4満足度（感情価）指数が、観客の気分を1分ごとにまとめます。

導入効果

• アンケートなしで得られる客観的な感情のフィードバック。
• 最も喜ばれる（または不満を招く）瞬間や商品を特定。
• NPSやアンケートを、継続的で匿名のデータで補完。

入退室管理、イベントのチェックイン、出席管理、パーソナライズした接客のための顔の登録と認識です。登録した顔は数値の特徴量（エンベディング）となり、カメラが検出したすべての顔とミリ秒単位で照合されます。

仕組み

1. 1写真またはカメラから顔を登録します（名前とプロフィール）。
2. 2SFace ネットワークが顔を表す128次元のベクトルを生成します。
3. 3検出した顔をコサイン類似度でデータベースと照合します。
4. 4識別できた人と未登録の人で異なるイベントを発生させます（歓迎 × アラート）。

導入効果

• 行列、カード、社員証なしで入場・チェックイン。
• パーソナライズした接客：販売スタッフが誰が来店したかを把握。
• 監査可能な入退室ログ。

匿名で人数を自動カウントします。仮想ラインによる入退場、リアルタイムの混雑度、ユニーク来場者数、平均滞在時間、よく訪れられるエリアのヒートマップを取得し、カメラを運営とマーケティングの判断に役立つ来場者センサーに変えます。

仕組み

1. 1一人ひとりを検出し、匿名のIDで追跡します。
2. 2仮想ラインを越えると、入場または退場と判定します。
3. 3蓄積した位置情報から移動のヒートマップを作成します。
4. 4時間、日、週、店舗ごとのレポートで、人員配置、レイアウト、キャンペーンを支えます。

導入効果

• 店舗の実際の購買率（来店数×レシート数）を把握。
• 来店のピークに合わせた人員配置。
• ヒートマップに基づく商品の配置と陳列。
• 安全と消防規則のための収容人数管理。