昨今のAIの進化は、店舗ビジネスにおいて大きな影響を及ぼしています。

特に、AIカメラはその一例であり、店頭や入り口に設置することで、入店人数を安定的に取得し、店舗の経営状況を把握できます。また、AIカメラは防犯・セキュリティ、マーケティング施策の効果検証などのあらゆる目的で効果的に活用されています。

本記事では、小売業界で最も基本の指標となる入店人数の計測に焦点を当て、AIカメラの基本的な知識から実際の導入にあたるポイントと手順を解説します。また、AIカメラで取得した入店人数データが店舗ビジネスにもたらす効果や、入店率をマーケティング戦略に活かす方法についても触れていきます。

 

AIカメラの基礎知識

AIカメラとは

AIカメラは、人工知能（AI）技術を組み込んだカメラのことを指します。

従来の防犯カメラが単に顧客の映像を撮影するだけであったのに対し、AIカメラは映像を取得し、取得した映像から特定の情報を高速かつリアルタイムに抽出・処理・解析する能力を持っています。

この特性を活かして、顔認証・人物認証、人数把握、異常検知など様々な用途で利用されています。さらに、このデータは時系列で保存され、後から詳細な分析を行うことも可能です。

 

AIカメラの活用例

AIカメラの活用例は幅広く、街のセキュリティ、アパレル・コンビニ、ドラッグストアなどの小売店、ヘルスケア・病院、交通整理の現場など、様々な分野でそのメリットが活かされています。

小売分野では、AIカメラが店舗経営者やマネージャーの意思決定をサポートし、ビジネスの効率化や成長に貢献しています。

例えば、AIカメラを使用して入店人数や店前通行量を取得して入店率を算出することでキャンペーンの集客効果を測ったり、店内の顧客の行動や移動経路を動線で追跡し、商品の配置などのVMDの効果を評価することができます。さらに、AIカメラの顔認識技術を用いることで、男女・年齢層といった属性を特定し、各属性の入店傾向やその属性グループの購買行動パターンに基づき最適なマーケティング戦略を展開することも可能です。

医療分野では、AIカメラの転倒検出機能を患者の偶発的な転倒検知に利用することで、事故の発見と対応にかかる時間を短縮し、24時間監視するスタッフの労力や患者のケガによる被害を最小限に抑えることができます。

また、交通管理においては、AIカメラを使用して交通量を監視し、交通事故や渋滞を予測し、適切な対策を講じることができます。

これらの例からもわかるように、AIカメラは高度な学習能力と自動化機能を生かして、様々な業界でその価値を提供しています。

 

小売業がAIカメラで入店人数を取得するメリットとは？

AIを活用した入店カウンターが小売ビジネスにもたらすこと

AIカメラによる入店人数の把握は、小売ビジネスにおいて多くの利便性をもたらします。

第一に、リアルタイムでのデータ収集により、人流の増減に対する迅速な対応が可能となります。例えば、混雑時には追加スタッフを配置して接客業務に充てる、閑散時にはスタッフのシフトを在庫管理などの業務に充てるなど、効率的な業務の割り当てが可能となります。

また、中・長期的な人流データの分析により、客足が多い曜日、日時、季節などを把握し、マーケティング戦略を最適化することも可能です。

さらに、入店人数と合わせて店前通行量を取得することで、入店率を算出できます。

特定のイベントなどキャンペーン施策前後の入店率の変化から、客の反応（集客効果）を分析したり、入口における商品陳列方法やディスプレイ、店前のサイネージ広告のコンテンツなどを改善することができます。

また、入店人数とPOSレジの販売データを組み合わせることで、入店してから購入に至った客数と至らなかった客数を算出できます。購入客・非購入客の割合やそれぞれの行動傾向などを調べ、売上向上策を考えることが可能になります。

関連記事：「入店人数計測システム」とは？ 主な“3種類”をご紹介！、AIカメラによる入退店人数の計測、《RetailNext最新機能》個別入店・グループ入店カウントで、購買率を劇的に改善！

 

AIカメラで入店人数をカウントするための準備

AIカメラを用いて入店人数を計測するには、まずは準備事項を確認し、AIカメラの導入手順を理解し、適切な機器や設備を用意する必要があります。

例えば、AIカメラは必要な解像度などの基準を満たし、高い精度で人物を識別できる必要があります。また、その映像データを解析するためのソフトウェアも必要です。適切なツールやソフトウェアを選択することで、データの可視化や分析が容易になり、ビジネスの意思決定を迅速に進めることができます。

次に、データの精度を安定的に確保するためには、AIカメラの設置位置や角度、データを取得する施設や店内の明るさなどの条件を全て満たす必要があります。

人物を問題なく認識し、データで抽出するためのAIカメラの設置高の確認や、施設や店舗の出入り口をしっかりとカバーできる位置に必要な台数のAIカメラを設置できることが前提条件です。これらの要素が不適切だと、データの信頼性が低下し、誤った分析結果を導きかねません。

さらに、データの収集にあたり、プライバシーポリシーを遵守し、顧客のプライバシーを保護するための対策も忘れずに行うことが重要です。（＊）

最後に、必要なデータはビジネスの目標や状況により変化するため、自社のニーズにフレキシブルに対応できるサービスや業者を選択すると良いでしょう。

＊弊社で取り扱っているRetailNext AIセンサー「Aurora（オーロラ）」は、レンズから取得した画像をAIカメラ本体内で解析し、数値化します。個人情報を含んだデータは一切クラウドへ送出されない為、昨今の厳しい個人情報保護規制にも準拠しており、安心してデータ運用ができます。Auroraについては後の章で詳しく説明しています。

関連記事：AIカメラ導入において考慮するべきポイント – 導入目的・設置環境・予算計画について解説！、AIカメラで顧客データを取得した場合、プライバシーはどうなる？、AIカメラ導入のポイント！- 店舗分析をスムーズに行うための製品・企業の選び方

 

データ分析・運用のポイント

データ分析と運用は、店舗の経営状況を把握し、改善するためには重要な取り組みです。

AIカメラで入店人数を取得した後は、売上等の他データと組み合わせて分析し、別のKPIを算出することで、店舗の課題を明らかにすることができます。

また、店舗周辺のイベント実施状況や天気等の定性的なデータを鑑みて分析する事も重要です。

さらに、継続的にデータ取得・分析を行うことで、昨年対比等の中長期的なトレンドも把握できるようになり、より深い洞察を得ることができるようになります。

これらのポイントを押さえ、データ分析を行うことで、AIカメラで取得する入店人数データを最大限に活用し、マーケティング戦略や販売戦略に活かすことが可能になります。

AIカメラはデータ駆動型のビジネス運営に欠かせないツールです。導入には一定のコストや時間がかかりますが、その効果は長期的に見れば十分に回収できると言えるでしょう。

関連記事：店舗計測を始めるための予算確保の方法

 

RetailNext AIセンサー「Aurora」で入店カウントを行う

ここからはGROOOVEのビジネスパートナー、RetailNext（リテールネクスト）が提供するAIセンサー「Aurora（オーロラ）」を活用した入店カウントの特徴を3つご紹介します。

 

特徴１: 入店人数カウント精度「95%以上」の高精度AIセンサー

RetailNextのAIセンサー Auroraは、その高度な人認識技術とリアルタイムのデータ取得・分析機能により、世界中の小売企業に採用されています。

例えば、Auroraの入店人数取得精度は95%以上を誇り、安定して店舗の人流を取得できます。この高精度のデータ取得機能により、店舗経営者や店長は、より信頼性の高い数値に基づき、的確な戦略を立てることができます。

 

＊客の増減予測に基づいて勤務スケジュールを見直し、スタッフ配置を客数に合わせて最適化するなど、効果的な店舗運営を実現することができます。

 

特徴２: 各エリアにおける侵入数なども取得

RetailNextのAIセンサー「Aurora」は、入店人数カウント機能だけでなく、各エリアの侵入数カウント機能も備わっています。この指標は、店内の各空間や位置が店内の人流とどのように相互作用しているかを理解するのに役立ちます。インテリア分析から詳細な洞察を得ることで、店内のレイアウトを改善し、売り場を最適化することができます。

 

 

特徴３: クラウドベースのデータ管理機能

全てのデータはクラウド上に保存され、いつでもどこからでもデータにアクセスが可能なため、店舗運営者や店長は、迅速な意思決定を下すことができます。また、店舗とマーケティング・管理部門間での情報共有もスムーズになります。

さらに、複数の店舗を運営している場合でも、共同での分析や一元管理が可能なため、各店舗のパフォーマンスを容易に比較・分析できます。そのため、全社的な戦略立案にも役立てることができます。

 

成功事例：入店人数をカウントし、飲食店の経営戦略に活かす

AIカメラによる入店人数取得の効果を具体的に示すために、某飲食店における成功事例をご紹介します。

この飲食店では、曜日別・時間帯別の来店者数を把握し、その情報をもとに人手や勤務スケジュールを調整することで、人件費の削減に成功しました。

特に、入店ピーク時間帯の注文・配膳・レジスタッフの数を確保することで、店の回転率を上げ、売上向上とコスト削減につなげました。

さらに、AIカメラで得られた入店人数データを食品・飲料の需要予測や在庫管理に活用し、品切れや過剰注文を減らすためのヒントにしました。

関連記事：飲食店におけるAIカメラの活用

 

AIカメラの導入で期待できる日本の小売ビジネスの未来とは？

AIカメラで様々なデータを収集し、ビッグデータに基づき仮説を立て、戦略を実行することは、店舗の売上や企業の成長に大きな影響を与えることが期待されます。

また、従来の一律的・画一的な分析ではなく、入店人数の推移、販売データやトレンドなどをあわせて把握し、複合的に分析することで、より効果的な経営戦略を立てることが可能になります。

顧客のニーズに合わせたサービスの提供が実現できれば、店舗の売上アップ、顧客満足度の向上、リピーターの増加につながります。

AIカメラの導入は、今後の日本の小売業界において、データ主導の経営と売り場の最適化を加速させる可能性を秘めています。未来の小売企業は、より効率的で革新的なビジネスモデルを構築できるようになるでしょう。

 

まとめ

本記事では、AIカメラを活用した入店人数把握の重要性とメリットについて、AIカメラの基礎知識、導入に必要な準備とポイント、入店人数データの活用事例とともにご紹介しました。

RetailNextのAIセンサー Auroraは、高精度な入店カウント、エリア別の侵入数取得、そしてクラウドベースのデータ管理機能など、ユーザーにとって多くの利点があります。

AIカメラで取得した入店人数データを適切に分析・運用することで、店舗運営の効率化やより有効な経営戦略が可能となり、企業の成長につながります。AIカメラのさらなる進化と共に、小売ビジネスにおけるデータの可能性は無限に広がっていくことでしょう。

 

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