期待される成果
なぜ夜間のコンビニは盗難に弱いのか
韓国統計庁の資料によると、コンビニの盗難の70%以上が深夜から早朝に集中しています。1人のスタッフが複数のお客様を同時に見守ることはできません。CCTVがあっても、リアルタイムで確認する人がいなければ事後確認の道具にとどまります。事件後に映像を探す間にも損失は発生しています。
-68%
夜間盗難損失の削減
98.2%
異常検知の精度
15초
通知の所要時間
* 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リアルタイム監視の不在
CCTVは録画していても、夜間に映像をリアルタイムで確認する人がいません。異常が起きても翌朝まで発見が遅れます。
021人運営の死角
スタッフがレジ対応をしている間、店内全体を同時に見ることはできません。飲料や酒類の売場などに死角が生まれます。
03異常行動の識別の難しさ
長時間の滞留や複数ゾーンへの繰り返しの訪問は盗難試行の兆候になり得ますが、その場で判断して対応するのは困難です。
実際の画面
こんな画面で確認できます
01 検知 · saai care
夜間の異常行動をリアルタイムに捕捉
AIが現場内の顧客の行動パターンをリアルタイムに把握します。特定エリアの長滞在（設定値超過）・屈み込みや身を隠す非正常な姿勢・グループ行動パターンを認識すると即座に通知を送信します。
ⓘ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無人・1人運営の夜間に発生する盗難や異常行動を、AI がリアルタイムで検知する方法です。
- 夜間の異常行動をリアルタイムに捕捉
- 時間帯別の盗難リスクパターン分析
- 異常発生時の自動通知と対応
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
夜間の異常行動をリアルタイムに捕捉
AIが現場内の顧客の行動パターンをリアルタイムに把握します。特定エリアの長滞在（設定値超過）・屈み込みや身を隠す非正常な姿勢・グループ行動パターンを認識すると即座に通知を送信します。
02 · 02 分析 · saai insight
時間帯別の盗難リスクパターン分析
どの時間帯・どのエリアで異常検知の頻度が高いかを累積データで把握します。週間レポートで盗難リスクの高いエリアと時間を確認し、カメラの追加設置や陳列再配置に活用します。
03 · 03 実行連携 · saai agent
異常発生時の自動通知と対応
異常検知時、オーナーアプリへ15秒以内にプッシュ通知と映像キャプチャが送信されます。警告放送の自動実行、遠隔ロックシステムとの連携も可能です。
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。
導入のご相談