Case.1 購買行動予測
人の行動を分析して売上アップ
- 施設を利用する人の年齢、性別、時間帯、行動、満足度などを分析
- 商品・サービスに反映させることでサービス向上、売上アップに
ネットワークカメラとクラウドAI活用による
顧客消費行動を分析することでサービス向上･売上UPに寄与します。
POSデータだけでは分かりえない顧客行動を見える化します。イベントの効果・各製品（定番品や特売品）の状況・活性具合の定量化、レイアウト変更の効果測定を行い、取引メーカーの商品マーケティングや自社の店舗運営に活かしていく事が可能です。
Case.2 作業改善・技能継承
ベテラン社員の動きを継承
- AIによる現状分析で作業改善策を具体化、作業効率アップを推進
- AI画像解析により、ベテランの持つ技能を可視化・分析し保存
カメラデータにAI分析を加えることで、
作業効率アップのポイントや熟練者の技能を見える化します。
作業熟練者や特殊な伝統技能を持った職人の動きをカメラで捉え、画像・映像データをクラウドにアップロード。AI画像分析や音声分析を使い、熟練者本人も意識していなかった作業のコツを可視化・言語化します。効率よく作業をするポイントや熟練者ならではの技能を理解しやすくし、全体の効率アップや技能継承を推進します。またAI翻訳ソリューションを組み合わせることでスムーズな翻訳も可能、直接コミュニケーションが取りにくい外国の方にも有効です。言語の壁を超えて、若手だけでなく希望するすべての人に、これまで培ってきた技能を大切に伝えることができます。
Case.3 危険予測
最適なタイミングで通行止め
- 路面状態の把握目的で設置されているネットワークカメラを有効に活用
- 周辺の状況を加味して交通規制を発動
ネットワークカメラと各種クラウドサービスとの連携により
規制後の渋滞時間を可能な限り短くする最適なタイミングで通行止めを発動します。
鉄道事故や道路上に設置されているネットワークカメラは、防犯（侵入者）や路上の落下物や異常を検知する目的で設置されております。交通インフラを管理する場合、ネットワークカメラの映像を自然災害（土砂崩れ、河川の増水、津波、浸水、地震、凍結、降灰など）による通行停止、規制の判断に活用しますが、規制を発動するタイミングは極めて難しく、早めに通行止め規制を行ってしまうと、規制後の人の滞留や、渋滞など混雑時間が長くなってしまいます。ネットワークカメラを各種クラウドサービスと連携させることより規制後の混雑時間を可能な限り短くし、最適なタイミングで通行止めを発動することが可能になります。規制の発動タイミングを懸念地点の映像のみで判断せず、迂回路のカメラ映像や気象情報、SNS情報（周辺施設のイベント実施情報など）等のクラウド上のデータやサービスと連携することで、天候をはじめとする周辺の様々な状況を加味した上で、通行止め規制のタイミングを計ることが出来ます。