期待される成果
座席回転1回の差が生む売上の違い
10席のカフェでは2時間のピーク中にテーブル回転率を1.5回から2.0回へ高めると、同じ席数で約33%多くのお客様に対応できます。しかし各テーブルの利用状況や待機客数をリアルタイムで把握できず、改善は勘に頼っています。
+22%
ピークタイムの座席回転率向上
-15분
平均テーブル待ち時間の削減
정확도 95%
着席検知の精度
* 数値は実際の運用事例を説明する例であり、現場条件により異なります。
先に読むシグナル
結果の前に読む三つのシグナル
01長時間滞在パターンを把握できない
2〜3時間以上滞在するお客様がいても、どのテーブル・時間帯に起きているかをデータなしでは把握できません。
02ピークタイムを予測できない
混雑する時間帯を経験で予測できても、正確な数値がないためスタッフ配置や事前準備を最適化しにくくなります。
03テーブル別の状況把握の難しさ
フロアが広い・複数階の場合は、全テーブルを確認するためスタッフが巡回し続けます。その結果、接客への集中度が下がります。
実際の画面
こんな画面で確認できます
01 検知 · saai care
テーブル別の着席をリアルタイム認識
AIカメラがテーブルごとの着席・離席を自動把握します。各テーブルのリアルタイム占有状況・現在の滞在時間・長滞在の有無をダッシュボードで確認できます。
ⓘ画面は例であり、実際のサービスと異なる場合があります。
Before · After
結果を後から確認する運営から、シグナルを先に受け取る運営へ
先に気づく運営
saai care · saai insight · saai agentピークタイムの長時間滞在客による座席回転率の課題を、データで解決する方法です。
- テーブル別の着席をリアルタイム認識
- 座席回転率・滞在時間の分析
- ピークタイムの運営最適化案内
判断フロー
シグナルから実行連携まで、根拠をつなぎます
01 · 01 検知 · saai care
テーブル別の着席をリアルタイム認識
AIカメラがテーブルごとの着席・離席を自動把握します。各テーブルのリアルタイム占有状況・現在の滞在時間・長滞在の有無をダッシュボードで確認できます。
02 · 02 分析 · saai insight
座席回転率・滞在時間の分析
時間帯・曜日・テーブル別の平均滞在時間と回転率を把握します。長滞在が集中するパターン（例：午後2〜4時の特定エリア）を確認し、運営戦略に活用します。
03 · 03 実行連携 · saai agent
ピークタイムの運営最適化案内
テーブル滞在時間が設定基準（例：3時間）を超えるとプッシュ通知を送信します。ピークタイム30分前に予想混雑度を予測し、スタッフ配置と事前準備を支援します。
運営の根拠
現場の場面と結果を一緒に見ます
- 特許103件の技術検証
- SOC 2 · PIPA 認証・遵守
- 累計1,700台以上のカメラ接続
- 8+ パートナーブランド
私たちの空間にも適用できますか？
現在のCCTV環境と空間の規模をお知らせください。適用の出発点を一緒に検討します。
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