Gラボ レポート vol.003
考察「AIカメラによる人流分析の活用法」

この画像はAdobe FireFlyで生成した物です。

Gラボの高橋です。Gラボレポートも三回目を迎えました。
第三回は、GoodAIプロジェクトで人気のある人流分析の活用事例について報告いたします。

実際に採用されている事例を用いて、有効性と精度の関係をまとめます。

AIカメラによる混雑検知とは

AIカメラによる混雑検知は、特別なセンサーを使わずに、監視カメラとして設置されているカメラをそのまま使ってAIにより「人」をリアルタイムで認識し、それを計測する技術のことを指します。具体的には、カメラが映し出す映像をAIが分析し、人々の動きや密集度を読み取ることができます。

写真にあるように、かなりの人数を一気に検知するためには、人流分析のAIソフトを使います。

人流分析では、「人」を人という物体として認識したり、骨格を検知したり、頭の形を検知したりと、複数の分析を組み合わせて人の重なり、移動、姿勢の変化などに対応するかなり高度なAIの部類に入りますが、あまり処理を複雑にすると検知のためのコンピューター能力が問われ、コストに跳ね返りますので、実用上の問題となります。

これらのバランスを整えて、近年利用が増加しているGoodAI(CREW社の無償で利用できるAIシリーズ）を利用したPOLICENTET AIモデルは良い選択の一つと思います。

イベント会場などの管理に活用

AIカメラによる混雑検知は、イベント会場やフェスなど、多数の人が集まる場所の管理に大いに役立ちます。人々の動きをリアルタイムで把握し、予想外の混雑や危険な状況が発生した際にはすぐにスタッフに通知できるため、より安全で円滑な運営が可能になります。

監視カメラをそのまま使って同時に人流分析による混雑検知を行うことで、混雑による危険な状況が発生した場合に、その映像も監視カメラシステムとしてリアルタイムに確認できますので、迅速に的確な対応が取れます。

都市交通の効率化に貢献

都市の交通網では、バス停や駅などでの混雑検知が重要な課題となっています。AIカメラの混雑検知技術を活用すれば、リアルタイムで混雑状況を把握し、これを利用して運行スケジュールの調整や乗客への情報提供が可能になります。

Gラボでは混雑予測を研究していますので、どこかでご紹介したいと思いますので、期待してください〜

店舗運営の最適化への活用

小売店舗やレストランでは、来客数や購買行動の動向を追うことは重要な経営課題となります。AIカメラの混雑検知技術を活用すれば、店舗内の混雑状況や商品の需要状況を精緻に把握し、それを基に最適な商品配置やスタッフ配置を行うことができます。

お客様がどのような商品に興味を持っているか、特売の効果判定など店内の利用が多いのですが、GoodAIでは店舗を含む街路、店舗の配置などの分析と変更による売り上げ効果の変化を定量化できないか研究中です。

端的には時間帯の通行する人の属性（年齢・性別）を分析して、店舗レイアウト、商品レイアウトを変更することで、売り上げが２倍に増加する結果も出ているようです。

私たちの日常生活への応用

混雑検知技術は、私たちの日常生活にも役立てることができます。例えば、急な雨で電車が混雑することが予想される日、事前に混雑情報を知ることで別の交通手段を選択するといったことが可能になります。また、レジャー施設や観光地の混雑情報もリアルタイムで取得できるため、スムーズに計画を立てることができます。

スマートシティなどでは広域の人流分析を利用する試みが具体化していますが、最近のテクノロジーを使って、安全に、便利な都市環境が整備されていくことは嬉しい限りです。

まとめ

AIカメラによる人流分析を使った混雑検知は、イベント会場の管理から都市交通の効率化、店舗運営の最適化、さらには私たちの日常生活の改善にまでわたり、その活用パターンは多岐にわたります。今後も技術の進化とともにさらなる活用が期待されています。今の時代において、アナログな混雑予測からデジタルな混雑予測へとシフトしていることを認識し、そのメリットを活かしていきませんか？

Gラボでした🤗