ある場所に何人いるのか、どこに人が溜まっているのか、いつ混むのかを計測して、数値や図で見えるようにすることです。 目的は大きく2つに分かれます。
この2つは必要な仕組みがかなり違います。前者は常時動き続ける監視が必要ですが、後者は録画をあとでまとめて解析すれば足ります。 費用は前者のほうが大きくなるため、最初に「どちらが本当に必要か」を決めておくと無駄がありません。
混雑状況の可視化に使われる主な方法を、実務で効いてくる観点で並べました。
| 方法 | 測れるもの | 向いている場所 | 既存設備の流用 | 取りこぼし | 費用のかかり方 |
|---|---|---|---|---|---|
| カメラ映像のAI解析 | 人数、滞在時間、動線、混雑の偏り、おおまかな年代 | 屋内・屋外どちらも／範囲は画角の中 | できる場合が多い（防犯カメラの映像を使える） | 少ない。スマホを持っていない人も数えられる | カメラ台数と解析の常時性で決まる |
| GPS位置情報（人流ビッグデータ） | 広域の来訪者数、居住地の傾向、移動の流れ | 屋外・広いエリア（屋内は苦手） | 不要（既存の統計データを買う） | アプリ利用者の統計を拡大推計するため、実数ではない | データ利用料（月額・エリア単位） |
| Wi-Fi・Bluetooth | おおよその人数、滞在時間、フロア間の移動 | 屋内 | 既存のWi-Fi環境を使える場合がある | 大きい。Wi-Fi／BluetoothをONにしている端末しか数えられない | センサー台数＋月額 |
| 赤外線・レーザーセンサー | 通過人数（線を横切った数） | 出入口・通路など限られた1点 | 不要だが新規設置が必要 | すれ違いや並列通行で誤差。滞在や動線は測れない | 機器代＋設置工事 |
| 人力カウント（通行量調査） | 人数、属性、その場でしか分からない状況 | どこでも | 不要 | 少ないが、長期間・常時は現実的でない | 人日単価。継続すると最も高くつく |
設置済みのカメラや、撮影した動画をAIが解析し、映っている人を一人ずつ検出して数える方法です。 端末を持っているかどうかに関係なく、画角に入っている人は全員が対象になるのが最大の利点です。 人数だけでなく、どこに何秒留まったか、どちら向きに歩いたか、どこに人が溜まりやすいかまで同時に取れます。
弱点は範囲です。1台のカメラで見えるのは画角の中だけなので、広いエリアをカバーするには台数が要ります。 また、逆光や夜間、人が極端に重なる場面では精度が落ちます。個人情報への配慮も必要ですが、これは 顔を個人として識別しない構成、映像を外部に出さない構成にすることで対応できます。
スマートフォンの位置情報を集めた統計データを購入して使う方法です。自分で機器を設置する必要がなく、 過去にさかのぼって全国どこでも見られるのが強みで、商圏分析や出店検討で広く使われています。
一方で、これはアプリ利用者のサンプルから推計した数値であり、その場の実数ではありません。 屋内では測位が効きにくく、建物の中のどのフロア・どの売場かまでは分かりません。 「街の規模感」を知るには適していますが、「この棚の前」を知るには向きません。
端末が出す電波を検知して数える方法です。屋内に強く、既存のWi-Fi環境を活用できる場合は導入コストを抑えられます。 ただしWi-FiやBluetoothをONにしている端末しか検知できないため、実際の人数とはズレます。 端末を2台持っている人が2人と数えられることもあります。傾向をつかむには使えますが、実数の管理には向きません。
出入口に取り付けて、通過した数を数える機器です。仕組みが単純で安価、動作も安定しています。 ただし測れるのは「その線を何人が横切ったか」だけです。 中でどう動いたか、どこに滞留したかは分かりません。入店客数だけを正確に押さえたい場合には有力な選択肢です。
調査員が現地でカウンターを押す、昔からある方法です。判断が必要な項目（連れの有無、目的の推定など）も拾えるのが強みです。 短期の一発調査には今も有効ですが、継続して測り続けるには人件費が積み上がります。 定点で長期に測りたい場合は、機械化したほうが結局は安くなります。
→ カメラ映像のAI解析。棚単位の滞在時間やヒートマップが必要なので、位置の細かさが要ります。入店客数だけでよければ赤外線センサーでも足ります。
→ GPS位置情報の人流データ。機器を置かずに過去分もさかのぼれます。実数ではなく推計値である点は理解して使います。
→ カメラ映像の常時解析、または専用の混雑表示サービス。録画をあとで解析する構成より費用は上がるので、本当に即時性が必要かを先に決めます。
→ カメラ映像の録画解析が費用対効果に優れます。同じ場所・同じ時間帯で撮って比べれば、通行量・立寄り率・滞在時間の差が数字で出ます。
混雑可視化の費用は、公開している事業者が多くありません。人数カウントだけの簡易なサービスは月額が公開されている一方、 動線やヒートマップまで含む構成、複数カメラをまたぐ構成になると個別見積もりになるのが一般的です。 比較するときは、次の4つの内訳に分けて聞くと横並びで見られます。
当社はカメラ映像のAI解析を開発しています。既存のカメラ映像や撮影した動画から、次のような出力を自動で作ります。
解析を端末内で完結させる構成にすれば、映像を外部のサーバーへ送信せずに済みます。 詳しくは 人流分析のページ にまとめています。
測りたいものによります。出入口の通過人数だけでよければ赤外線センサーが最も安く済みます。売場ごとの滞留や動線まで必要なら、カメラ1台の録画解析から始めるのが現実的です。広域の傾向だけなら、機器を置かずにGPSの人流データを買う方法もあります。
使える場合が多いです。斜め俯瞰で人物の全身がある程度写っていれば、人数・滞在時間・ヒートマップを集計できます。まず実際の映像を1本確認して、どこまで取れるかを見てから判断するのが確実です。
個人を特定しない構成にできます。人物の位置と動きだけで集計すれば、残るのは人数・滞在時間・通過数といった数値データだけです。解析を端末内で完結させれば、映像を外部へ送信しません。
測る対象が違うため、単純な比較はできません。GPSはアプリ利用者のサンプルから広域を推計したもの、カメラは画角の中を実際に数えたものです。市全体の傾向はGPS、特定の場所の実数はカメラ、という使い分けになります。
照明があれば夜間も可能です。ただし極端な逆光、強い雨や雪、人が密に重なる場面では精度が落ちます。実際の環境の映像で事前に確認することをおすすめします。
