人が目で数えます
数日分の標本しか残りません。全店舗を毎日測るのは困難です。
01 · 既存の商圏調査の限界
店前を測る方法はこれまで二つでした
50mメッシュが限界です
江南駅が混むことはわかっても、自店の前が隣の店より混むかはわかりません。
基地局の信号から推定した値です。通信会社の加入者だけを数え補正はしますが実測ではありません。
なぜ標本だったのか
24時間営業の店舗を人が常時測ると
拠点あたり月約898万ウォンです
一人が見られるのは一拠点だけなので、費用は拠点数だけ掛かります。24時間基準で10拠点なら月約7,740万ウォンです。100拠点なら約7億7,400万ウォンです。
saai count はカメラの台数を増やすだけです。交代や深夜手当という概念がありません。
- 1層基本人件費 · 10,320 × 12時間123,840ウォン
- 2層移動時間 · + 10,320 × 1時間134,160ウォン
- 3層深夜8時間 · + 10,320 × 1.5 × 8時間299,280ウォン
12時間営業の店舗 · 月
約402万ウォン
24時間営業のコンビニ · 月
約898万ウォン
前提 · 時給10,320ウォン (雇用労働部2026年適用最低賃金) · 深夜割増は通常賃金の50% (勤労基準法第56条) · 移動は往復1時間/日
4大保険料と管理費は除いて計算しました。実際より低い下限値です。
saai count の測定
店前の通行人から、
入ってきたお客様まで。
カメラ1台で通行・入店・流入率を毎日測定します。
02 · 二つの軸
答えは二つの数字で分かれます
通行量は商圏の成績で、流入率は店舗の成績です。
二つの数字を並べると、店舗一つひとつが四つの位置のどこかに入ります。どこに入るかがそのまま処方です。
通行 低い · 流入 高い
商圏の問題
店舗は役割を果たしました。
通行 高い · 流入 高い
優良店舗
出店の基準モデルにします。
通行 低い · 流入 低い
撤退または改装
両軸とも低ければ立地を見直します。
通行 高い · 流入 低い
店舗の問題
ファサード・看板・陳列を点検します。
通信会社データも決済データも入店を知りません。 だから二つ目の軸を作れません。
本部が受け取るのはダッシュボードではなく店舗を同じ二軸で並べた表です。
二つの軸を説明する下位指標
- 時間帯
- 性別
- 年齢
二つの軸がなぜそうなったかを説明する下位要素です。数値は例示です。
03 · 三つの期間
期間は三つ、基準線は一つです
営業中の店舗を毎日測ると、自社ブランドだけの基準線ができます。新しい候補地はその基準線に当てて読みます。
三つの違いは測る期間だけです。どの期間で測った値も同じ基準線に積もり、店舗を増やすほど基準線は正確になります。
短期
数日だけ測っても構いません
展示会ブース · ポップアップストア · モールの臨時区画。場所を借りる期間だけ借りて使います。短く測った値も同じ二軸に残ります。
ここでは無配線が第一の価値です。 配線工事が必要なら、この使い方自体が成立しません。
検証
候補地には店舗がありません
測る店舗がまだないので流入率は出ません。通行量の一軸だけを測り既存店舗が積んだ基準線に当てて読みます。
だから循環が閉じます。 既存店舗の測定が先にあってこそ候補地の解釈が成り立ちます。
常時
毎日測れば基準線ができます
店舗ごとに通行量と流入率が日単位で積もります。業種平均ではなく自社の店舗が作った値が基準線になります。
ここで軽さは条件です。 工事と保守がなくてこそ多店舗の同時展開が成り立ちます。
04 · 設置と測定
現場で3ステップ、アプリで3ステップ
設置 · 現場電源1口だけで済みます
01
カメラを取り付け
吸着マウントで壁・ガラスに取り付け、通りと入口を一画面に収めます
02
AIボックスを接続
店内のコンセント1口に挿すだけで自動起動
03
スマホを接続
キーボード・マウス不要、スマホのブラウザでそのまま設定
測定 · アプリラインを決めれば始まります
04
ライン設定
通行ラインと入店ラインを指定
05
日次集計
通行・入店・流入率を蓄積
06
レポート
時間帯・性別・年代を確認しCSVをダウンロード
工事も保守もありません。だから店舗が100あっても展開日程がその分だけ延びることはありません。
05 · 根拠
正確に数える根拠と、残さない根拠
正確に数える
95〜96%
人が直接数えた結果と比較したカウント精度です。
- コンビニ 2025 Q1
- 95.8%
- 自動車ショールーム 2025 Q3
- 96.6%
- 複合文化空間 2025 Q2
- 95.1%
* 人が直接数えた結果に対するカウント精度 · 各現場の検証基準 · 測定時点は項目別に表記。現場条件により結果は変わり得ます。
残さない
Privacy by Design
匿名化から始めます。SEAL エンジン
- 映像保存なし
- 分析後に削除、統計値のみ
- 原本保管なし
- 原本は残しません
- 個人特定不可
- 身元を消し、流れだけ
検知・分析・判断で読みます
同じ測定を三つの方法で読みます
careは検知し、insightは分析します。agentは次の行動を提案し、実行へつなぎます。
- saai care検知
見逃せない出来事はないか
今の滞在人数・混雑度を検知し、閾値超過を通知
- saai insight分析
なぜそうなったのか
日・週・月の来店時系列、曜日・時間帯・前年比の推移
- saai agent判断
何をすればよいか
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
店内まで読みたいなら
滞在・視線・棚前の反応は saai insight が読みます。count が扉の前で止まる地点からです。