人が目で見ます
最も忙しい時間には数える人がいません。ピークを過ぎた後に記憶で書いた値は、来週の人員配置の根拠になりません。
- 待機 · 立っている
- 通行 · 通り過ぎる
- 混雑区域
カメラはレジとその前の通路を一緒に見ます。列に立っていれば待機、列を通り過ぎれば通行です。
- 待ち人数
- 4人
- 予想待ち
- 6分
レジ前に立っている人
今並ぶとかかる時間
レジ追加オープンの提案
閾値5人 · 10分超過 · 確定は店舗が行います
身元は残しません。分析後に映像は削除され、統計値だけが残ります。 * 数値は例示です。
01 限界
列が伸びたと気づく瞬間には、もう伸びた後です
決済した人だけが残ります
会計にかかった時間は分かっても、その前に何人立っていたかは残りません。
列を見てそのまま出て行った人はPOSのどこにも記録されません。逃した売上はデータのない側にあります。
見えていなかったコスト
例示ピーク2時間の離脱が
月約43万円です
列を見て引き返した人はPOSに残らないので、この金額はどの帳簿にも記されません。測った瞬間から管理対象になります。
saai queue は待ち人数と予想待ちを分単位で残します。閾値を超えた時刻とその時の人員配置が一緒に残ります。
- 1層ピーク離脱 · 8人 × 2時間帯16人/日
- 2層客単価 · 16人 × 900円14,400円/日
- 3層月30日換算432,000円
1店舗 · 月
約43万円
10店舗 · 月
約432万円
前提 · ピーク2時間帯の離脱8人 · 客単価900円 · 月30日営業
離脱人数と客単価は例示値です。実際の値は測定後、店舗データに置き換えます。
saai queue の測定
列が伸びる前に、
先に見えます。
待ち人数・予想待ち・区域混雑を同じカメラで分単位に測定します。
02-1 二つの信号
待ちと混雑は別の信号です
待ちはレジの成績で、混雑は空間の成績です。
二つの信号を並べると、店舗の状態が四つの位置のどこかに入ります。どこに入るかで、増やすべきは人員か空間かが分かれます。
混雑 低い · 待ち 長い
レジの問題
人は散らばっているのに列だけ長いです。処理速度を見ます。
混雑 高い · 待ち 長い
人員不足
二つの信号が同時に上がれば、人を増やす時刻を決めます。
混雑 低い · 待ち 短い
正常
この状態の配置と人員を基準線とします。
混雑 高い · 待ち 短い
通路の問題
列は短いのに通路が塞がります。配置を見ます。
POSもゲートカウンターも立っている時間を知りません。 だから二つ目の軸を作れません。
本部が受け取るのはリアルタイム画面ではなく店舗を同じ二軸で並べた表です。
二つの信号を説明する下位指標
- 時間帯別ピーク
- 曜日別のばらつき
- 閾値超過回数
二つの信号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。
02-2 シミュレーション
人を増やす問題か、配置を変える問題か
二つの信号はどこが問題かまでは語りません。測定した流入をそのまま二つの配置に流すと原因が分かれます。
同じ流入 · 同じ時間帯例示
交差2か所
配置Aです。レジ1台前の待機列が主通路まで達し、通行動線と二か所で交差します。- 最大待ち
- 6人
- 予想待ち
- 11分
- 動線交差
- 2件
交差なし
配置Bです。レジを決済とピックアップに分け、待機列を壁側に向けて主通路と交差しません。- 最大待ち
- 4人
- 予想待ち
- 6分
- 動線交差
- 0件
A · 現在の配置の読み方
人員を増やしても交差は残ります
待ちが6人を超えると列の末尾が主通路に達し、通行動線と二か所でぶつかります。会計速度を上げても通路が塞がる時刻は変わりません。
シミュレーションは測定値を入力として使います。 実測なしで回したシミュレーションは根拠になりません。待ち・混雑を先に測り、その値で配置案を比較します。確定は店舗と本部が行います。
03 根拠
正確に数える根拠と、判断が変わる根拠
正確に数える
94〜96%
人が直接数えた待ち人数と比較した精度です。
- コンビニ 2025 Q1
- 95.2%
- カフェ 2025 Q2
- 94.4%
- フードコート 2025 Q3
- 96.1%
* 数値は例示です。実際の精度は画角・照明・列の形によって変わります。
判断が変わる
判断が覆った場所
例示人員を増やすべきと見た時間帯が、通路配置の問題だと確認されました
会計処理速度はブランド平均内で、列が通行動線と重なる時間だけ待ちが跳ねていました。人を増やす代わりに列の向きを変えました。
導入規模
例示42店舗 · 9か月
業種と規模で記載します。ブランド名は表記しません。
累計測定
例示1,180万件
待ち人数と予想待ちを分単位で残した累計件数です。
04 プライバシー
計測には匿名化した空間データだけを使います。
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
CVで現場を読み、SEALで身元を消します。
05 設置と測定
現場で3ステップ、アプリで3ステップ
設置 · 現場既存のCCTVで
01
画角を確認
レジとその前の通路が1画面に収まるかだけ見ます
02
AIボックスを接続
既存レコーダー横のコンセント1口。配線工事はありません
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設定
1 / 3
測定 · アプリ区域を決めれば始まります
04
区域設定
待機区域と通行区域を画面上で指定
05
閾値設定
何人・何分から知らせるかを店舗が決めます
06
通知とレポート
閾値超過通知、時間帯・曜日別レポートとCSV
1 / 3
新しいカメラは付けません。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。
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
待機列・混雑の閾値超過をリアルタイム通知
- saai insight分析
なぜそうなったのか
待ち時間のピーク・混雑周期を分析
- saai agent判断
何をすればよいか
人員再配置・レジ増設・セルフ誘導の提案
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店前まで読みたいなら
扉の前を通り過ぎた人と入ってきた人は saai count が数えます。queue はレジで始まる地点からです。
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