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SAAI · Spatial Anonymized Agentic Intelligence

あなたの空間を、完璧に。 匿名化空間AI SAAI · ディーピングソース

いま使っているAIは、あなたの空間を知っていますか? SAAIはその空間を知っています。

既設カメラを使用 · 身元情報は保存しません

  • 100拠点以上

    導入空間

  • 1,400万時間

    映像分析の累計

  • 103

    保有特許

オリーブヤング · セブン-イレブン · ドン・キホーテ · マルハン など100拠点以上の空間とともに

空間を読む

  1. 01 · 原本

    空間の出来事はすでに全部記録されています。 ただ、使われていません。

    天井のカメラはすでに全部見ています。ただ、何かが起きた後に巻き戻して見るだけです。

    そんなことはめったに起きません。記録されるだけで使われないデータに価値はありません。

    2025年 顧客10社との商談から

    出入口惣菜飲料スナック日用品雑誌冷蔵イートインレジCAM 01CAM 02CAM 03CAM 04ID REMOVED52s38s29s21s14s33s欠品検知冷蔵温度の異常清潔の異常手に取る待ち入店離脱2.1回 / 来店3分12秒33%12%判読項目+1saai agent · 提案空間シグナル売上在庫天気惣菜コーナーを出入口の方へ移してみてください。根拠 · 滞在は売場平均の2.3倍ですが、転換は34%で飲料の58%より低いです。期待 · 転換 34% → 45%前後実行するかは店主が決めます
  2. 02 · 匿名化

    使うには、まず 誰なのかを消します。

    2018年、ディーピングソースはこの仕事から始めました。

    映像には個人情報の規制がついてきます。人が直接巻き戻して見ること自体が負担です。

    だから入力の時点で身元を消します。原本は保存せず、行動の形だけが残ります。

    SEAL · 原本不保存 · 人が閲覧しない · 再識別不可

    出入口惣菜飲料スナック日用品雑誌冷蔵イートインレジCAM 01CAM 02CAM 03CAM 04ID REMOVED52s38s29s21s14s33s欠品検知冷蔵温度の異常清潔の異常手に取る待ち入店離脱2.1回 / 来店3分12秒33%12%判読項目+1saai agent · 提案空間シグナル売上在庫天気惣菜コーナーを出入口の方へ移してみてください。根拠 · 滞在は売場平均の2.3倍ですが、転換は34%で飲料の58%より低いです。期待 · 転換 34% → 45%前後実行するかは店主が決めます
  3. 03 · 空間知能

    SAAIはカメラを1台ずつ読みません。 つないで空間として読みます。

    従来の映像AIはカメラ1台の画角の中だけを見ます。画面が変わると同じ人かどうかをつなげません。

    匿名化を先に済ませているので、すべてのカメラをつないで見られます。 一人が空間で過ごした道のりが、途切れず一つにつながります。

    MTMC · 3D座標系 · カメラ間の再連結

    出入口惣菜飲料スナック日用品雑誌冷蔵イートインレジCAM 01CAM 02CAM 03CAM 04ID REMOVED52s38s29s21s14s33s欠品検知冷蔵温度の異常清潔の異常手に取る待ち入店離脱2.1回 / 来店3分12秒33%12%判読項目+1saai agent · 提案空間シグナル売上在庫天気惣菜コーナーを出入口の方へ移してみてください。根拠 · 滞在は売場平均の2.3倍ですが、転換は34%で飲料の58%より低いです。期待 · 転換 34% → 45%前後実行するかは店主が決めます
  4. 04 · リアルタイム検知

    現場に行かなくても 今の現場が分かります。

    欠品や清潔、冷蔵温度や異常を起きている最中に捉えます。

    店舗が一つでも複数でも同時に処理します。冷蔵温度のようにカメラが見えないものは、別のセンサーをつないで一緒に読みます。

    惣菜 52s · 飲料 38s · スナック 29s · 雑誌 14s

    リアルタイム空間管理 · saai care
    出入口惣菜飲料スナック日用品雑誌冷蔵イートインレジCAM 01CAM 02CAM 03CAM 04ID REMOVED52s38s29s21s14s33s欠品検知冷蔵温度の異常清潔の異常手に取る待ち入店離脱2.1回 / 来店3分12秒33%12%判読項目+1saai agent · 提案空間シグナル売上在庫天気惣菜コーナーを出入口の方へ移してみてください。根拠 · 滞在は売場平均の2.3倍ですが、転換は34%で飲料の58%より低いです。期待 · 転換 34% → 45%前後実行するかは店主が決めます
  5. 05 · 運営知識

    データを増やすことではありません。 なぜかに答えることです。

    立ち止まり・離脱・戻りの回数をゾーン単位で読みます。一つの軸だけでは原因にたどり着けないからです。

    通行 · 流入 · 入店 · 動線 · 立ち止まり · 離脱 · 視線 · 手に取る · 戻り · 再陳列 · スタッフとの会話 · 混雑 · 待ち · 欠品 · 異常

    項目どうしを掛け合わせ、何がなぜ起きたのかまで見ます。 散らばった記録が、運営に使える知識になります。

    空間データ分析 · saai insight
    出入口惣菜飲料スナック日用品雑誌冷蔵イートインレジCAM 01CAM 02CAM 03CAM 04ID REMOVED52s38s29s21s14s33s欠品検知冷蔵温度の異常清潔の異常手に取る待ち入店離脱2.1回 / 来店3分12秒33%12%判読項目+1saai agent · 提案空間シグナル売上在庫天気惣菜コーナーを出入口の方へ移してみてください。根拠 · 滞在は売場平均の2.3倍ですが、転換は34%で飲料の58%より低いです。期待 · 転換 34% → 45%前後実行するかは店主が決めます
  6. 06 · 実行提案

    分析で止まれば何も変わりません。 何を試すかまで出します。

    空間から読んだものに売上や在庫、天気やイベントといった外部のデータを並べます。エージェントが聞かれる前に答えを探してきます。

    汎用AIは一般的な答えを出します。SAAIはその空間の構造と履歴を別に積み上げ、その空間の答えを出します。確定するのは人です。

    オフライン空間のエージェンティックAI · saai agent
    出入口惣菜飲料スナック日用品雑誌冷蔵イートインレジCAM 01CAM 02CAM 03CAM 04ID REMOVED52s38s29s21s14s33s欠品検知冷蔵温度の異常清潔の異常手に取る待ち入店離脱2.1回 / 来店3分12秒33%12%判読項目+1saai agent · 提案空間シグナル売上在庫天気惣菜コーナーを出入口の方へ移してみてください。根拠 · 滞在は売場平均の2.3倍ですが、転換は34%で飲料の58%より低いです。期待 · 転換 34% → 45%前後実行するかは店主が決めます

そこで

空間を · 匿名で · 実行まで · 学びながら。これがSAAIです。

いま使っているAIは、あなたの空間を知っていますか?

並べて見ていきます

違い

数字は結果しか残しません。 SAAIはその空間で何があったかを知っています。

  • POS何がどれだけ売れたかを教えてくれます。
  • 汎用AIその数字から原因を推定します。
  • SAAI店内で何があったかを読み、次の行動を提案します。
左右にスクロールすると残りの列を見られます。
何ができるかSAAIPOS通行量センサー映像AI汎用AI通信キャリアデータ交通系ICデータ人手による調査
通行・滞在時間・動線把握できる把握できない把握できない限定的把握できない限定的把握できない限定的
入店と流入率把握できる把握できない把握できる限定的把握できない把握できない把握できない限定的
商品を手に取ったこと(ピックアップ)把握できる把握できない把握できない把握できない把握できない把握できない把握できない限定的
決済金額と客単価限定的把握できる把握できない把握できない限定的把握できない把握できない把握できない
数字からの原因推定とアイデア提示把握できる把握できない把握できない把握できない把握できる把握できない把握できない把握できない
空間の文脈に沿った次の行動の提案把握できる把握できない把握できない把握できない把握できない把握できない把握できない把握できない
原本を保存せず常時分析把握できる把握できない限定的把握できない把握できない把握できる把握できる把握できない
把握できる限定的把握できない

※ 通行量センサーは通行ではなく入店を数えます。映像AIは原本を保存しないと分析できません。汎用AIはPOSの数字を読めても、どの棚で生まれたかは分かりません。

通信キャリアデータは基地局信号から推定した50mメッシュです。交通系ICは乗降を数えるだけで、店前は数えません。人手の調査は数日の標本しか残りません。

技術の裏づけ

主張はしません。 そのままお見せします。

デモではありません。実際のパイプライン出力です。

実際の匿名化出力

匿名化 SEAL

入力の時点で身元を消します。個人情報の負担なく、今使っているCCTVをそのまま使えます。 個人を消した後にも、空間で起きた行動の形は残ります。

匿名化の仕組み
実際のMTMC出力

空間知能 MTMC

カメラごとに切り離して見ません。複数の画面をつないで、店舗をまるごと見ます。 複数カメラに分かれた動きを一つの動線としてつなぎます。

動線技術を見る

エージェンティックAI

積み上がったシグナルを解釈し、確かめることと次にやることを提案します。

エージェンティックAIを見る

運用実績

さまざまな空間で、 今も分析が続いています。

映像が届くたび、分析も積み上がります

2026年8月時点
  • 60拠点以上

    導入スペース

    2026年8月時点

  • 1,400万時間、空間を読み続けています。14,000,000時間以上。

    映像分析時間の累計

    営業時間基準

  • 150,000

    本日分析した人数

    稼働量に基づく推計

  • 240,000

    本日分析した行動

    稼働量に基づく推計

導入空間

  • オリーブヤング
  • セブン-イレブン
  • ドン・キホーテ
  • マルハン
  • ロッテワールド
  • 国立中央博物館
  • 国立慶州博物館
  • COEX
  • ジェネシス スタジオ
  • KDDI

* 接続カメラの累計稼働時間に基づきます。画面の数値は1時間あたり1,073時間で外挿しています。

* 人数・行動数は推計です。前提: 店舗66㎡ · 毎日300人 · 滞在92秒 · 1回/分

NVIDIA Inception Partner · 保有特許 103件

業種別の適用を見る

人とモノが動く空間

同じシグナルでも 空間ごとに答えが違います。

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