このページの読み方
空間はいつも 三つのことを問います。
- 01検知今、どこから 見ればいいのか。saai care
- 02分析なぜ結果が 変わったのか。saai insight
- 03判断何を 変えるのか。saai agent
質問01 · 検知
今、どこから
見ればいいのか。
人が一日中、画面を見続けることはできません。
今日
saai care
見逃せない出来事はないか
欠品 · 冷蔵の温度 · 待ち行列 · 不自然な動線を見ます。
閾値を越えると担当者に知らせます。手を入れるべき店舗がリストの一番上に上がります。
- 読むもの
- 混雑 · 待ち · 欠品 · 異常
- 出せるもの
- リアルタイムの検知・通知
- 使う機器
- すでにあるCCTV
37
本日の異常検知
94%
衛生·温度の充足
14
未解決アラート
4
訪問が必要
店舗ランキング · 事故件数
| 店舗 | 7日間 | 状態 |
|---|---|---|
| 新村店 | 13 | 危険 |
| 安養店 | 6 | 注意 |
| 江南駅店 | 4 | 正常 |
| 盆唐店 | 3 | 正常 |
リアルタイムアラート
- 冷蔵温度の超過新村店危険
- 床の汚れを検知西面店注意
- 非常口の物品安養店注意
タイプ別の異常 · 上位4店舗 · 7日間
画面の例です。指標と閾値は空間に合わせて決めます。
以前
以後
棚が空いたことに気づかず、あとから見つかる
欠品の信号を受け、補充すべき棚から確認する
人が一日中モニターを見続ける仕事
異常があるときだけ通知を受け、必要なときに確認する
質問02 · 分析
なぜ結果が
変わったのか。
売上は結果しか語りません。理由は空間に残ります。
昨日
saai insight
なぜそうなったのか
今日・30日・1年の累積パターンを見ます。
区域ごとの流れと反応を同じ画面で読み、判断の根拠として残します。
- 読むもの
- 通行 · 流入 · 動線 · 立ち止まり · 視線 · 手に取る
- 出せるもの
- 時系列 · パターン · 仮説
- POSとの違い
- 購買前の行動まで残ります
saai insight
本日店舗分析ダッシュボード
午後2〜4時が来店ピーク
- 予想日次売上
- 0.0万
- 累計来店者
- 0人
- 平均滞在時間
- 0.0分
- 棚転換率
- 0%
飲料棚前の滞在時間が通常の2倍です。新製品プロモーションの効果が確認されました。
江南駅店
プロプラン
店舗分析ダッシュボード
午後2〜4時が来店ピーク
エリアヒートマップ
リアルタイムAIインサイトレポート
飲料棚前の滞在時間が通常の2倍です。新製品プロモーションの効果が確認されました。→ 陳列拡大アクションカードを作成しました
店舗ランキング
全12店舗画面の例です。指標と閾値は空間に合わせて決めます。
以前
以後
店舗ごとにばらつく運営の水準
本部の基準に合わせた複数店舗の運営
変わった理由を経験と推測で説明する
同じ期間 · 同じ区域で並べて比べた根拠
質問03 · 判断
何を
変えるのか。
変えられることはいつも複数あります。
決めるのは運営する人です。
明日
saai agent
何をすればよいか
何を変えるかを示します。
提案には必ず根拠がつき、決めるのは運営する人です。
- 読むもの
- 離脱 · 戻り · 再陳列 · スタッフとの会話
- 出せるもの
- 優先順位 · 実行の提案
- 責任の境界
- 提案までがAI。決めるのは人
1,145
本日の総来店 (上位4店舗)
19.7%
平均転換率
82%
推奨実行率
| 店舗 | 来店 | 購入 | 転換率 |
|---|---|---|---|
| 江南駅店 | 382 | 79 | 20.7% |
| 弘大店 | 298 | 61 | 20.5% |
| 蚕室店 | 276 | 52 | 18.8% |
| 新村店 | 189 | 33 | 17.5% |
画面の例です。指標と閾値は空間に合わせて決めます。
以前
以後
何から変えるかを会議で決定し、結果は翌月の売上で確かめる
候補と根拠を一緒に受け取り、変えたあと同じ指標で確かめる
うまくいく店舗のやり方が、その店舗にだけ残る
同じ条件の別の店舗で試す候補として提案する
SAAI
四文字に込めた約束
Spatial Anonymized Agentic Intelligence
匿名化空間AI — すべては匿名化の上から始まります。
四つの根拠が、ひとつのループへ。
- S01検知saai careSpatial · 空間を読みます。POSの先の流れまで。
- 02分析saai insight同じシグナルを時系列とパターンに置きます。
- A03判断saai agentAgentic · 何を変えるかを示します。根拠とともに。
- 04実行人 · ロボット · 機械製品がつかない場所です。
- I05検証・学習次の判断に反映Intelligence · 使うほど正確になります。店舗に合わせて学習し。
実行するのはAIではなく、空間にいる人と設備です。04・05は製品がつかない場所です。
SAAIを支える3つの技術
詳しく見る- 03エージェンティックAIAgentic AIが次の運営行動を提案します。/technology/agentic-ai
- 02空間知能空間AIが匿名化された行動シグナルを分析します。/technology
- 01匿名化映像は入力時に匿名化（SEAL）し、原本は保存しません。/technology/anonymizer
複数店舗運営
複数店舗、ひとつの運営基準。
三つの製品が同じデータの上で動きます。
店舗が何か所でも同じ指標で比べられます。
- saai care店舗別の課題検知
- saai insight空間別の運営分析
- saai agent本部の実行履歴
右は同じ期間・同じ指標で支店を並べた結果です。
エンタープライズ構成を見る同じ期間・同じ指標で見た店舗別の結果
| 来店構成 | 来店 | ゾーン移動 | 平均滞在 |
|---|---|---|---|
| A店全体 · 全年齢 | 1,576件 | 1,672回 | 2.9秒 |
| B店女性 · 30歳未満 | 287件 | 430回 | 2.3秒 |
| C店男性 · 30〜49歳 | 287件 | 239回 | 1.9秒 |
| D店全体 · 50歳以上 | 430件 | 287回 | 5秒 |
7日基準です。支店を分けるのは来店構成であり、数値はすべて同じ分析から出ています。
機能カタログ
空間ごとに違う問題を解いてきました。
まだない問題も一緒に解きます。
saai count
来店・滞在人数
店の前の通行と入店を数えます。
詳しく見るsaai queue
待ち・混雑
行列と混雑をリアルタイムで検知します。
詳しく見るsaai ads insight
店内販促の露出と反応
通行・接近・注視・行動を一つの流れで比べます。
詳しく見る04+
次のモジュール
まだない問題がここに入ります。
※ 機能の範囲とデータ接続は、お客様の環境と提供可能なデータに合わせて相談します。検知・分析・判断での動きを見る
saai count
検知
saai care
今の滞在人数・混雑度を検知し、閾値超過を通知
分析
saai insight
日・週・月の来店時系列、曜日・時間帯・前年比の推移
判断
saai agent
来店予測に基づく人員配置・営業時間・販促タイミングの提案
活用事例
機能の選択は、現場の変化につながります。
空間ごとに異なる問いを読み、同じ条件で次の運用を検討した事例です。