店内のお客様の行動を把握

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。

カメラ映像から、水、油、化学薬品、排水の漏れを自動検知します。発生源を特定し、影響範囲を測定して推移を追跡し、問題が停止、事故、環境被害を引き起こす前に封じ込めのためのアラートを出します。

仕組み

1. 1カメラが重要区域（ポンプ室、タンク、配管、荷積み場、工場の床）をカバーします。
2. 2テキスト指示によるセグメンテーション（CLIPSeg）が、シーンごとの学習なしに、噴出、滴下、流れ、水たまりの輪郭を捉えます。
3. 3蒸気や煙に近い領域は除外し、Neural が学習したモデルで検知を補強します。
4. 4連続する5フレームのうち3フレーム以上で漏れを確認し、反射による誤報を防ぎます。
5. 5影響範囲をフレームごとに測定し、拡大を把握します。
6. 6画像付きのアラートを保全部門と労働安全チームに送ります。

導入効果

• 早期検知で製品ロスと機械の停止を減らします。
• 事故の主な原因の一つである滑りや転倒を防ぎます。
• 土壌汚染と環境関連の罰金を防ぎます。
• 予知保全のための履歴。

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。

レジ、カウンター、受付、窓口で、行列の長さと待ち時間を自動で測定します。行列が上限を超えると、お客様が購入をあきらめる前に、新しい窓口を開けるよう提案します。

仕組み

1. 1カメラ画像上に行列エリアを描きます。
2. 2エリア内の一人ひとりを追跡し、待ち時間を測定します。
3. 3エリアから出ると対応済みとカウントします。
4. 4長い行列や待ち時間超過のアラートを管理者に送ります。

導入効果

• 長い行列による購入の取りやめを減らします。
• 待ち時間の上限に関する規則を遵守。
• 実際のデータに基づいたレジの人員配置。

カメラ映像から来場者の属性（性別と年齢層）を匿名で推定します。データは来場者レポートとパーソナライズドメディアに活用され、スクリーンやキオスクがその時点で通りかかった人の属性に最も合うコンテンツを表示します。

仕組み

1. 1顔を検出し、画角内にいる間トラッキングします。
2. 2Vision Transformer（ViT）が正面の顔から年齢と性別を、1人につき複数回推定します。
3. 3推定値は人物ごとに集約され（年齢の中央値と性別確率の平均）、ばらつきを抑えます。
4. 4画像や身元を保存せず、1人につき1回だけカウントします。
5. 5集計した属性をもとに、最も適したメディアやキャンペーンを推奨します。

導入効果

• 購入者だけでなく、実際に来店している人を把握できます。
• 時間帯ごとの実際の来店者に合わせたキャンペーンと品ぞろえ。
• 実証された視聴者データで、パートナーに広告枠を販売できます。