ソリューション · 年齢・性別認識
性別・年齢認識Nano AIセンサー上での匿名の人口動態分析
V-CountのAIによる性別・年齢認識は、Nano AIセンサー自体で動作します。来訪者が通過するたびに、センサーが年齢層と性別を推定し、その後フレームを破棄します。匿名のメタデータのみがBoostBIに送信されます。
来店数のカウントでわかるのは、何人が来たかです。人口動態分析では、それが誰だったのかがわかるため、実際に訪れる客層に合わせて商品、スタッフ、マーケティングを最適化できます。
3つの役割を1台のNano AIセンサーで
年齢・性別認識は、別のカメラシステムではありません。来訪者をカウントし、スタッフをカウントから除外するのと同じ天井設置型のNano AIセンサー上で動作します。入口ごとに1台のデバイスで3つの機能すべてを実現し、データストリームもBoostBIアカウントも1つにまとまります。
Nano AIを詳しく見る入口ごとにセンサー1台、データストリームは1つ、BoostBIアカウントも1つ。2つ目のカメラネットワークは不要で、送信する画像も、保存するものもありません。
AIによる性別・年齢認識の仕組み
AIによる性別認識と年齢認識は、センサー自体で動作します。Nano AIユニットは人数カウント用カメラとオンボードAIプロセッサーを組み合わせているため、映像解析はクラウドではなくデバイス上で行われます。
来訪者がセンサーの下を通過
Nano AIは入口やゾーンの上の天井に設置します。来店数のカウントを生成するのと同じセンサーが、それにひも付く人口動態の属性も生成します。
AIチップが年齢層と性別を推定
オンボードプロセッサーがカメラのフレームを解析し、年齢層と性別の分類を推定した後、フレームを破棄します。
デバイスから出るのは匿名のメタデータのみ
センサーから出力されるのは、匿名化されたメタデータの1行です。内容は、タイムスタンプ、移動方向、推定年齢層、推定性別です。
- 写真なし
- 動画クリップなし
- 顔テンプレートなし
- 来訪者を特定または再特定できる情報は一切なし
BoostBIがほかのデータと統合
BoostBIは属性構成を来店数、滞在時間、滞在人数、待ち行列の指標、売上と並べて表示するため、セグメントごとのコンバージョン率を把握できます。
推定であり、個人の特定ではありません：推定値は確率的なもので、正確な年齢ではなく年齢層で報告されます。そのため、個人を特定することなく計画に役立てられます。基盤となるカウント技術については人数カウントのページで、ハードウェアについてはNano AI人数カウントセンサーのページで解説しています。
実店舗・施設のための人口動態分析
デジタル部門は何年も前からオーディエンスの内訳を把握してきました。人口動態分析は、来店数の計測にすでに必要な入口センサーとゾーンセンサーを使って、同じ視点を店舗、ショッピングモール、空港、美術館・博物館、ショールーム、各種施設にもたらします。
4つの軸で構成される顧客属性データ
人口動態の属性は、来店数のカウントと同じセンサー、同じ通過から得られます。そのため、時間別、入口別、ゾーン別と、同じ粒度で分析できます。
- 年齢層で把握し、正確な年齢は扱いません
- 推定性別は個人単位ではなく集計して保持
- 来店数と同様に時間とゾーン別に分析可能
- 顔認識ではありません：誰も特定・再特定されません
年齢層
来訪者を子ども、若年層、成人、シニアといった大まかな層に分類します。正確な年齢は扱いません。
性別
カウントした来訪者ごとの推定分類で、個人単位ではなく集計して保持します。
時間
来店数データと同じ時間粒度：時間、日、週、シーズン、キャンペーン期間。
ゾーン
センサーの設置場所に応じて、入口、売場、通路、フロア、テナント区画、待ち行列エリアなど。
来店数のカウントでわかること、年齢・性別認識で加わること
| 質問 | 来店数のカウントのみ | 年齢・性別認識あり |
|---|---|---|
| 何人が、いつ来店したか？ | はい | はい |
| どの年齢層・性別の人が、何時にどのゾーンを訪れたか？ | いいえ | はい |
| どの客層がゾーン内で購入し、どの客層が購入せずに通り過ぎるか？ | いいえ、施設全体で1つのコンバージョン率のみ | はい、売上データを連携すればセグメントごとのコンバージョン率 |
| 特定の年齢層や性別に向けたキャンペーンで、来店者の構成は変わったか？ | 総来店数のみ | はい、総数に加えて構成も |
| 入口別、フロア別、時間帯別の来訪者プロファイルは？ | いいえ | はい |
人を数えることから、人を理解することへ
属性構成は、それだけでも興味深いデータです。BoostBIでほかのデータと統合すれば、意思決定に使えるデータになります。
BoostBIのレポート内容
- カウントした来訪者の年齢層と推定性別別の属性構成（時間間隔別、ゾーンまたは入口別）
- 来店数、滞在時間、滞在人数、待ち行列の指標、連携した売上データと並べて表示
- 施設全体で1つの数値ではなく、セグメントごとのコンバージョン率
- 2店舗または2フロアの来訪者プロファイルを並べて比較
- 1日の中での構成の変化
- APIを通じた、自社のBIツールやデータウェアハウスへの顧客属性データのエクスポート
来店数、コンバージョン、顧客属性データを1つの画面で見られることが、人を数えることと人を理解することの実際的な違いです。これは当社の小売店舗分析ページで紹介しているものと同じレポート層です。
BoostBIを詳しく見る顧客の人口動態プロファイリング：活用例
人口動態プロファイリングは、それ自体が目的ではありません。これまで推測で行われていた意思決定のためのインプットです。
マーチャンダイジングと品ぞろえ
商品ラインナップ、棚割り、カテゴリーの隣接配置、商品配置を、チェーン全体の平均的な買い物客ではなく、各店舗を実際に訪れる客層に合わせます。
人員配置とシフト管理
来店数だけでなくセグメントに応じてシフトを組むことで、特定の客層が多い時間帯に、その客層に最も適したスタッフと語学スキルを配置できます。
マーケティング効果の検証
特定の年齢層や性別に向けたキャンペーンが、総数だけでなく、キャンペーン期間中の来店者の構成を変えたかどうかを確認できます。
メディア・DOOHのオーディエンス
デジタルサイネージや広告枠の前を通過するオーディエンスの規模と構成をレポートし、計測された接触に基づいて広告枠の価格設定と検証を行えます。
テナント構成とリーシングの根拠
ショッピングモールでは、人口動態データを2つの方向で活用します。社内向けには、どの客層がどの入口とフロアに何時に訪れるかを把握できます。これがイベント企画、マーケティング予算、ゲストサービスの人員配置、プロモーションスペースの配置の指針になります。
社外向けには、リーシングを後押しします。出店を検討するテナントは区画周辺の来訪者プロファイルの根拠を求めており、計測データはアンケートよりもはるかに説得力があります。また、新しいテナントカテゴリーで埋められるギャップも明らかになります。
ショッピングモール対応業界
ビジネス上の効果について詳しくは、ガイド「人口動態分析について知っておくべきすべてのこと」をご覧ください。
AIによる人口動態分析におけるプライバシーとコンプライアンス
AIによる人口動態分析は、その正当性を説明できてはじめて導入する価値があります。V-Countのアプローチは3つの原則に基づいています。
設計段階からの匿名化
センサーはフレーム上で推論を行い、そのフレームを破棄します。顔画像、動画、生体テンプレートがストレージに書き込まれたり、クラウドに送信されたりすることはありません。
個人の特定なし
システムは、匿名の通行人の属性を推定します。来訪や拠点をまたいで個人を認識、照合、再特定することはできません。顔認識ではなく、顔認識として使用することも想定していません。
集計
BoostBIのレポートは、セグメント別の人数と割合から作成されます。氏名のわかる個人に関する記録は使用しません。
法律が注目する点と、確認すべき点
GDPRおよびUK GDPRでは、自然人を特定せず、特定可能な形で保存されないデータの分析は、個人データに適用される規制の多くの対象外となります。本システムは、個人を一意に識別する目的で特別な種類の生体データを処理することはありません。
V-CountはISO 27001認証を取得しています。
人口動態分析は顔認識ではありません
| 人口動態分析（V-Count） | 顔認識 | |
|---|---|---|
| 答える問い | 匿名の通行人がおおよそどの年齢層・推定性別に該当するか | その人が誰か |
| 方法 | センサー上で属性を推定し、その後来訪者の情報を消去 | 顔テンプレートを保存済みのデータベースと照合 |
| 顔テンプレート | 作成、保存、照合のいずれも行わない | 作成して照合する |
| 別の日や別の拠点での同じ来訪者 | 再特定できない | 同一人物として照合される |
| 出力 | 属性付きのカウント | 個人に関する記録 |
| データ保護上の位置付け | 匿名のメタデータ | 個人データの生体情報処理 |
多様性に対する当社の考え方
性別の推定は、計画のための統計ツールです。その人が誰であるかについては何も示しません。
V-Countは、あらゆる性自認を含め、人間の多様性のあらゆる側面を尊重しています。
当社の技術は、統計目的に限り、視覚的な特徴に基づいて性別を推定するものであり、生物学的な性別や個人の性自認を定義したり、決めつけたりするものではありません。当社は、敬意あるインクルーシブなデータの取り扱いに取り組んでいます。
推定値はセグメント別に集計して報告され、個人に付与されるラベルとして保持されることは一切ありません。
年齢・性別認識を施設に導入する
人口動態データが最も重要な入口やゾーンから始め、BoostBIで来店数の履歴を途切れなく1つにまとめて管理します。
フロアプランと数枚の写真を送付
フロアプランと各入口の写真があれば十分です。V-Countが24時間以内にセンサーの設置位置をご提案します。
すでにカウンターをお使いの場合は、当社チームが現在のデバイスリストを確認し、どの入口から切り替えるべきかを特定します。
人口動態データが重要な場所にNano AIを設置
Nano AIは高さ2.2〜7 mの天井に設置し、5 V USB-C（PoEスプリッターはオプション）で給電し、Wi-Fiで接続します。
従来型のビーム遮断式、サーマル式、ベーシックな3Dカウンターでは、ソフトウェアだけで年齢と性別のデータを生成することはできません。それらのカウンターは別の場所で引き続きご利用ください。BoostBIは両方のデータを取り込めます。
導入時に設置位置を検証
照明、センサーの角度、設置高さ、遮蔽物はいずれも推定に影響するため、V-Countは導入時に設置位置を検証します。
来店数のカウントを手動の基準カウントと照合し、反射材付きのショルダータグまたはネックストラップでスタッフを除外します。
ライセンスを選んで結果を確認
人口動態分析は、スタッフ除外、待ち行列、ヒートマップ、APIと並んで、BoostBIパッケージで個別に選択できるライセンスです。
関連ソリューションと製品
AIによる性別認識はGDPRに準拠していますか？
準拠させることが可能で、V-Countの実装はそのために設計されています。Nano AIセンサー上のAI性別認識は匿名の推定値を生成し、元のフレームを破棄するため、顔画像や生体テンプレートは保存されず、個人が特定されることもありません。
出力は特定可能な個人とひも付かないため、個人データを規律するGDPRおよびUK GDPRの規制の多くは同じようには適用されず、特別な種類の生体データの処理も発生しません。
AIによる年齢認識の精度はどのくらいですか？
AIによる年齢認識は、正確な年齢ではなく大まかな年齢層を推定するもので、精度は本来の使い方である年齢層単位・集計単位で最も高くなります。個々の推定は、特に2つの年齢層の境界付近で誤ることがありますが、数千人規模の来訪者で見れば分布は十分に安定しており、店舗、時間帯、ゾーン、キャンペーン期間の比較に使えます。
照明、センサーの角度、設置高さ、遮蔽物はいずれも結果に影響するため、V-Countは導入時に設置位置を検証します。精度の数値は、特定の年齢層区分と設置条件のもとでしか意味を持たないため、単一の精度値は公表していません。
人口動態分析は既存の人数カウンターでも使えますか？
ハードウェアによって異なります。人口動態分析にはオンボード処理を備えたAIセンサーが必要なため、従来型のビーム遮断式、サーマル式、ベーシックな3Dカウンターを、ソフトウェアだけで年齢と性別を出力できるようにアップグレードすることはできません。
多くのお客様は、人口動態データが重要な入口やゾーンにNano AIユニットを追加し、それ以外の場所では既存のカウンターを使い続けています。BoostBIは両方のデータを取り込めるため、データをゼロからやり直すことなく、来店数の履歴を途切れなく1つにまとめて管理できます。段階的な導入をご検討の場合は、当社チームが現在のデバイスリストを確認し、どの入口から切り替えるべきかを特定します。
人口動態分析と顔認識の違いは何ですか？
両者は異なる問いに答えます。顔認識は、顔テンプレートを保存済みのデータベースと照合して、その人が誰かを判定しようとするもので、個人データの生体情報処理にあたります。
人口動態分析が問うのは、匿名の通行人が大まかにどのような人か（おおよその年齢層と推定性別）だけで、その後はその人の情報を消去します。V-Countのセンサーは顔テンプレートを作成、保存、照合することはなく、別の日や別の拠点で同じ来訪者を再特定することもできません。出力は属性付きのカウントであり、個人に関する記録ではありません。
BoostBIは具体的にどのような顧客属性データをレポートしますか？
BoostBIは、カウントした来訪者の年齢層別・推定性別別の属性構成を、時間間隔別、ゾーンまたは入口別に分けてレポートします。これを来店数、滞在時間、滞在人数、待ち行列の指標、連携した売上データと並べて表示します。
実際には、セグメントごとのコンバージョン率の把握、2店舗または2フロアの来訪者プロファイルの比較、1日の中での構成の変化の追跡、APIを通じた自社のBIツールやデータウェアハウスへの顧客属性データのエクスポートが可能です。詳しくはBoostBIをご覧ください。
AIによる人口動態分析では、顔画像や動画を保存しますか？
いいえ。各フレームはセンサー上で処理されて破棄され、デバイスから出るのは匿名のメタデータのみです。V-Countのシステムには、画像アーカイブ、動画の保存、顔テンプレートのデータベースのいずれも存在しません。これはプライバシー保護策であると同時に実用面での利点でもあり、カメラからクラウドに送る構成で生じる通信帯域やストレージの負担がなくなります。
年齢・性別認識に対応した人数カウンターは、V-Countのどのセンサーですか？
Nano AIです。天井設置型の1台のデバイスで、屋内の入口ラインで最大99%の精度の来店数カウントと、デバイス上での人口動態の推定を同時に行うため、入口やゾーンで両方の要件を1台のセンサーでまかなえます。詳しくはNano AI人数カウントセンサーをご覧ください。
屋外の入口や広いオープンフロアについては、Nano OutdoorまたはNano Primeの方が適している場所や、レポートを分断することなく1つの施設で複数のデバイスタイプを組み合わせる方法を、当社チームがご提案します。
1台のNano AIセンサーで、人数カウント、年齢・性別の推定、スタッフ除外をすべて行えますか？
顧客の人口動態プロファイリングは、ショッピングモールでどのように活用されていますか？
ショッピングモールでは2つの方向で活用されています。社内向けには、どの客層がどの入口とフロアに何時に訪れるかを把握でき、イベント企画、マーケティング予算、ゲストサービスの人員配置、プロモーションスペースの配置の指針になります。
社外向けには、リーシングを後押しします。出店を検討するテナントは候補区画周辺の来訪者プロファイルの根拠を求めており、計測に基づく顧客の人口動態プロファイリングはアンケートよりもはるかに説得力があります。同じデータは、モール内の広告枠やDOOH枠の価格設定の裏付けにもなります。
自社の入口の年齢・性別データを確認
デモをお申し込みいただければ、Nano AIセンサーのデータに基づくBoostBIのライブダッシュボードをご案内します。入口ごとに1台のセンサーで、スタッフをカウントから除外したうえで、来店数、年齢層、性別を確認できます。
デモを申し込む