Spatial AI · 空間知能
複数のカメラ。
一つの空間。
匿名化したシグナルを、同じ座標と動線に合わせます。
01
シグナル
匿名化したシグナル
02
座標
同じ座標へ整列
03
動線
一つの動線
MTMCは、複数のカメラの観測を一つの空間座標系に統合する技術です。
Journey Proof
動線は一場面ではなく、事象が続く記録です
カメラごとに散らばる観測を同じ座標に結ぶと、入店から離脱までが一つの記録として残ります。
共有座標上の一つの動線
- 顧客
- スタッフ
- 動線履歴
イベント 1 / 4 · 10:02 入口を通過
匿名イベントログ
イベントを選ぶと、地図の該当地点が強調されます。
同じ観察から導かれるエリア分類
基準線は全エリアの中央値としてチャートに表示されます。四象限の分類は各エリアの訪問・滞在の座標から導かれます。
仮想空間で作成したシミュレーション例です。実際の数値や成果を示すものではありません。
エリア四象限マトリクス
訪問数と訪問あたり平均滞在を交差させ、全エリアを四つのタイプに分けます。基準線は全エリアの中央値です。
- A低訪問・高滞在訪問 96 · 滞在 10.1s
- B高訪問・低滞在訪問 573 · 滞在 1.4s
- C低訪問・高滞在訪問 96 · 滞在 2.5s
- D高訪問・高滞在訪問 430 · 滞在 5.1s
- E高訪問・低滞在訪問 478 · 滞在 1.3s
AI比較
同じ質問、違う答え
空間を見られないAIは一般論にとどまります。座標と動線を持つSAAIは、いまのこの店舗の数値で答えます。
同じ質問
"昨日の夕方、どの商品の前で最も長く滞在しましたか?"
汎用AIチャットボット
メッセージを入力…
汎用AIに聞くと
汎用AIチャットボット
メッセージを入力…
SAAIに聞くと
フラグシップ A店 · SAAI
店舗について何でも聞いてください…
* どちらの画面も架空の店舗をシミュレーションしたデモ例です。
空間を読む力
シグナルを空間の言葉で読みます
その差をつくる四つの力です。
01 · Computer Vision
一つの映像から読むシグナル
- 人・姿勢・密度
- 視線と売場の接点
person-detectpose-estimatereid-embedmtmc-trackshelf-state
匿名化・認識・空間・フロー・変化 — 5分類モデルカタログの要約です。
02 · MTMC
カメラを一つの座標に
- カメラをまたぐ一つの流れ
- 動線・滞在・密度を一つの地図に
ピクセル→カメラ→空間座標
03 · VLM
場面を質問にする
- 起きていることを説明
- 座標の先の文脈を読む
04 · Domain Knowledge
空間シグナルを運営の言葉に
- 空間ごとにシグナルを解釈
- 次の判断の根拠へつなぐ
顔は消しても、文脈は読みます
身元は復元不可能な形で消去し、場面の理解に必要な最小限の特徴だけを残します。
顔はノイズ。それでも読めるもの——年代・視線・発話。身元はありません。
References
2018年から映像匿名化技術を磨いてきたディーピングソースは、その上で空間知能をCES展示、KDDIとの協業、NVIDIAエコシステムなどで紹介・検証してきました。関連する発表・協業実績は参考資料としてご案内いたします。