ソリューション · 店頭分析
店頭分析店の前を通る人、入店する人、そしてウィンドウがもたらす変化をカウント
V-Countの店頭分析は、入口だけでなく店舗前の通りも計測します。Nano Outdoorセンサーが店頭の前を通行する人を、Nano AIセンサーが入店する人をカウントし、BoostBIが2つのカウントを時間帯・日・店舗別のキャプチャー率に変換します。
入店数からわかるのは、何人が入店したかです。店頭分析では、何人が入店できた可能性があったか、そしてウィンドウ、サイン、オファーがより多くの人を店内に引き込んでいるかどうかもわかります。

2つのカウント。1つの比率。
ドアカウンターに見えるのは、入店した人だけです。店頭分析は、店の前を通り過ぎた人も加えます。Nano Outdoorが店頭前の歩道を、Nano AIが入口をカウントし、BoostBIが一方を他方で割ります。その結果がキャプチャー率、つまり店頭が通りの人を来店者に変えた割合です。
Nano Outdoorの詳細入口の内と外を同じルールで計測すれば、ウィンドウディスプレイをテストし、店舗を公平に比較し、店前の通りの価値を数値で示すことができます。
入店数だけでは不十分な理由
入店数が同じ2つの店舗でも、面している通りはまったく異なる場合があります。キャプチャー率は、欠けていた文脈を補います。何人に入店の機会があり、そのうち何人が実際に入店したかです。

結果だけでなく、機会を計測する
キャプチャー率は、同じ店頭における対象入店数を対象通行量で割り、100を掛けた値です。同じ店頭、同じ営業時間で両方をカウントすれば、この比率から、店頭が通りの人をどれだけ来店者に変えているかがわかります。
キャプチャー率は購買コンバージョンとは異なります。キャプチャー率は通りから入口までのステップを、購買コンバージョンは来店からレジまでのステップを計測します。BoostBIは両方を表示するため、どこで人が離脱しているかがわかります。
詳しい手法については、店頭カウントとキャプチャー率のガイドをご覧ください。
通行量
店舗前の合意したエリアを通過する人。入店する人も含みます。
ウィンドウでのインタラクション
設定で計測している場合、ディスプレイ前の指定ゾーンでの立ち止まりや滞在時間。
入店数とキャプチャー率
その店頭に属する入口から入店する人を、通行量に対する割合で示したもの。
購買コンバージョン
同じ店舗・同じ期間における、レジでの購入数を来店数で割った値。
計算方法を示すための例であり、お客様のデータではありません。キャプチャー率 = 入店数 ÷ 通行量 × 100。246 ÷ 1,325 × 100 = 18.6%。この246件の来店から49件の購入があった場合、購買コンバージョンは49 ÷ 246 × 100 = 19.9%となり、これは別の指標です。
店頭分析の仕組みをステップごとに解説
歩道の上に1台、ドアの上に1台のセンサー、デバイス上での処理、そして全店舗共通の1つの分析プラットフォーム。
Nano Outdoorが通りをカウント
Nano Outdoorは店頭の上に設置し、店舗前の歩道をカバーします。AIトラッキングを組み合わせた3Dステレオビジョンが両方向に歩く人をカウントし、IP65のハウジングにより雨の日も暑い日も暗闇でもカウントを続けます。

Nano AIが入口をカウント
Nano AIは入口上部の天井に設置し、カウントラインを越えるすべての人を入店・退店ともに最大99%の精度でカウントします。肩タグやネックストラップを着用したスタッフは、カウントから除外できます。

センサーから送信されるのは匿名のカウントのみ
どちらのセンサーもすべてをデバイス上で処理し、画像ではなく匿名のカウントをBoostBIに送信します。再生したり個人と照合したりできるものは一切ありません。V-CountはISO 27001認証を取得しています。

BoostBIが2つのカウントをキャプチャー率に変換
BoostBIは通行量、入店数、キャプチャー率を時間帯・日・店舗別に並べて表示し、売上データと結び付けます。これにより、通りから入口、そして購入に至るまでのファネル全体を把握できます。

ウィンドウディスプレイのA/Bテスト
新しいウィンドウ、サイン、オファーはすべてテストです。店頭分析なら変更前と変更後を数値で比較できるため、効果のあったものを残してチェーン全体に展開できます。

変更は1つだけ、そしてキャプチャー率を比較
ディスプレイ、サイン、プロモーションは1回に1つずつ実施し、変更前後の同じ曜日・同じ時間帯でキャプチャー率を比較します。Nano Outdoorが通りをカウントするため、混雑した土曜日が弱いウィンドウを良く見せることはありません。通行人数も人の流れに合わせて変動するからです。
- 変更前と変更後で、比較可能な丸2週間以上を比較する
- 天候、プロモーション、在庫、営業時間を数値と並べて記録する
- 可能な場合は、パターンを交互に入れ替えるか、類似店舗を対照群として使う
- 最も成果の高いパターンを残し、類似店舗に展開する

通り過ぎた人だけでなく、立ち止まった人も把握
ウィンドウは、人を立ち止まらせても入店させられないことがあります。設定が対応していれば、V-Countはディスプレイ前の指定ゾーンでの立ち止まりと滞在時間も計測できるため、通りの人がどれくらいの時間ウィンドウを見ているかがわかります。
キャプチャー率や売上と合わせて読み解いてください。立ち止まりが増えただけでは、購入が増えたことの証明にはなりません。
1. ベースラインを記録する
何かを変更する前に、通行量、入店数、購入数を収集します。
2. 変更は1つだけ
新しいディスプレイ、サイン、照明を撮影して日付を記録し、カウントの設定は固定したままにします。
3. 公平に比較する
同等の曜日と営業時間を使います。単純な前後の差だけでは、原因の証明にはなりません。
4. 結果全体を読み解く
通行量、入店数、キャプチャー率、コンバージョン、売上を個別にレポートしてから判断します。
通りがにぎわう時間に店を開ける
通行量からは、たまたま人が入店した時間だけでなく、立地のポテンシャルが最も高い時間がわかります。営業時間の設定、スタッフ配置の計画、キャンペーンのターゲティングに活用できます。

通りに合わせた営業時間
平日と週末の通行量を比較し、ピーク時間と閑散時間を把握して、営業時間とシフトを調整します。Nano Outdoorはアクティブ赤外線で0ルクスでもカウントするため、早朝や深夜の時間帯もデータに含まれます。
- 時間帯・日・週別の通行量と入店数
- 平日と週末のパターンを並べて比較
- 平均ではなくピークに合わせたスタッフ配置
営業時間
閉店時刻にも通りがまだにぎわっているかを確認し、営業時間の延長や短縮をテストできます。
スタッフ配置
通行量と入店数が最も多い時間帯にチームを配置できます。
客層
Nano AIは、ウィンドウが店内に引き込んだ来店者の年齢層と性別を匿名データとして推定します。詳しくは年齢・性別認識をご覧ください。
サインとプロモーション
新しいサインやオファーの導入前後で同じ曜日・同じ時間帯を比較し、変更は1回に1つずつ行います。
立地の価値を数値で示す
通りのカウントからは、入店した人だけでなく、その立地の集客ポテンシャルがわかります。そのエビデンスを賃料交渉や出店判断に活用できます。

賃料、賃貸契約、新規出店
計測した通行量とキャプチャー率は、立地の本当の価値を示します。賃料交渉に活用し、候補物件を同じ方法で計測した既存店舗と比較できます。
賃貸契約を結ぶ前に新しい物件を評価したい場合は、当社のレンタル用歩行者カウンターをご利用ください。ハードウェアを購入せずに、通りの通行量を数週間計測できます。
- 各立地の通りの通行量を時間帯・日別にベンチマーク
- 全店舗の店頭パフォーマンスを1つの画面で比較
- オーナーが提示する通行量の数値は、どこで、いつ、どのように計測されたかを確認
路面店
ウィンドウのコンセプト、サイン、照明、オファーをキャプチャー率と購入数でテストできます。
多店舗チェーン
フォーマットや商圏が似た店舗同士を、通行量を入店数の文脈として比較できます。
ポップアップストア
その場所をテストとして扱います。店頭と入店数を計測し、継続、拡大、移転のいずれかを判断します。
ショッピングモール内の店舗
待ち行列、休憩スペース、近くのイベントとは切り分けて、自店区画に面した通路の人の流れをカウントします。
各センサーの役割
店頭分析では通常、通りにNano Outdoor、入口にNano AIを組み合わせます。カウント位置が屋根などで保護されている場合は、Nano AIで通りの通行量も計測できます。フロアプランと写真の確認により、適切なモデルを判断します。売場での来店者の動きを追うには、Nano Primeを追加します。3つのセンサーはすべて同じBoostBIアカウントにデータを送信します。

Nano Outdoor:通行量カウンター
店頭、商店街、屋外にさらされた入口向けのV-Countの屋外用人数カウンターです。両方向に歩く人を最大99%の精度でカウントし、雨の日も暑い日も暗闇でもカウントを続けます。
- IP65準拠のエンクロージャー、動作温度範囲−25 °C〜+60 °C
- アクティブ赤外線、0ルクスでカウント
- 5 V USB-C給電、外部PoEアダプターにも対応
- Wi-Fi、条件が整えば最大40 m

Nano AI:すべての入店をカウント
ドアや入口向けの屋内用人数カウントセンサーで、指定した屋内の入口ラインで最大99%の精度を実現します。キャプチャー率の入店側のデータを提供します。
- 天井の2.2〜7 mの高さに設置
- 5 V USB-Cで動作し、オプションのPoEスプリッターにも対応、Wi-Fiで接続
- 同じセンサーで年齢・性別認識とスタッフ除外が可能

Nano Prime:入店後に起きること
Nano Primeは売場のゾーン、滞在時間、ヒートマップ、動線を計測するため、ウィンドウが呼び込んだ来店者の動きを追うことができます。詳しくはヒートマップ・ゾーン分析をご覧ください。
Nano Primeの詳細| Nano Outdoor | Nano AI | Nano Prime | |
|---|---|---|---|
| 店頭分析での役割 | 屋外の通行量をカウント | 入口で入店数をカウント | 店内のゾーン、滞在時間、動線 |
| 設置場所 | 店頭の上部、屋外にさらされる場所 | 各入口上部の天井、2.2〜7 m | 広い屋内オープンフロアの天井 |
| 設置環境 | IP65、−25 °C〜+60 °C | 屋内 | 屋内 |
| 暗闇 | アクティブ赤外線、0ルクスでカウント | IR LED内蔵、0ルクスで動作 | 当社チームにお問い合わせください |
| 精度 | 最大99% | 屋内の入口ラインで最大99% | 設置ごとに検証 |
| データ送信先 | BoostBI | BoostBI | BoostBI |
通りのカウントからBoostBIでの意思決定へ
BoostBIは、V-Countの分析ダッシュボードとモバイルアプリです。すべての店頭を1つのアカウントにまとめるため、通行量、入店数、キャプチャー率がどの店舗でも同じ方法で計測されます。

通りからレジまでのファネル全体
- 通行量、入店数、キャプチャー率を時間帯・日・店舗・地域別に表示
- どの店頭が役割を果たし、どの店頭が伸び悩んでいるかを示す複数拠点ビュー
- 売上データと連携し、通り、入口、購入の間のどこで人が離脱しているかを把握
- ShopifyとNebimのネイティブコネクター、VendPOS、Nayax、ImagineX、QuickBooksとの連携、エクスポート、REST API
- レポートは10分ごと、リアルタイムモードでは1分ごとに更新
- 店舗ごとの提案を届ける週次のAI Sales Coach
プライバシー・バイ・デザイン:V-Countのセンサーはデータをデバイス上で処理し、画像や個人を特定する情報を含まない匿名のカウントのみをBoostBIに送信します。V-CountはISO 27001認証を取得しています。コンプライアンスはシステムの設置方法や使用方法にも左右されるため、導入内容、掲示、データ保存期間についてはプライバシー担当チームとご確認ください。
店頭分析の導入
まず1店舗から始め、後から同じBoostBIアカウントに店舗を追加できます。
フロアプランと数枚の写真を送付
フロアプランと、店長が撮影した店頭と入口の写真があれば十分です。V-Countが24時間以内に設置位置をご提案します。

Nano OutdoorとNano AIを設置
Nano Outdoorは店頭の上部に設置し、入店する人を含めて歩道をカバーします。Nano AIは、その店頭に属する各入口上部の天井に設置します。
視野に看板、樹木、仮設ディスプレイが入らないようにし、カウントしたい場合を除き、車道や向かい側の歩道は範囲外にします。
両方のカウントを手動カウントで確認
数値に頼る前に、通行量と入店数をそれぞれ手動の基準カウントと照合し、混雑時と閑散時、光の条件が変わる時間帯で検証します。

ベースラインを記録してからテスト
ウィンドウを変更する前に、比較可能な数週間分の通行量、入店数、売上を収集します。その後、変更を1回に1つずつテストし、効果のあったものを展開します。
店舗間の比較が公平になるよう、すべての店舗で同じカウントルールを使用します。
対応業種
店頭と通りのカウントは、店頭が通行量を競い合うあらゆる場所で役立ちます。同じセンサーと同じBoostBIアカウントが、これらすべての業種で機能します。
店頭分析はNano OutdoorとNano AI人数カウントセンサーで稼働し、BoostBIにデータを送信します。また、人数カウント、年齢・性別認識、スタッフ除外、ヒートマップ・ゾーン分析、待ち行列管理と連携して機能します。
店頭分析に使われている最新のツールは何ですか?
V-Countの現在の店頭分析構成は、Nano Outdoor、Nano AI、BoostBIです。Nano OutdoorはIP65の耐候性を備え、最大99%の精度で通行人をカウントするセンサーです。Nano AIは入店数をカウントし、BoostBIは両方を時間帯・店舗別のキャプチャー率に変換します。現在の主なツールの種類は、通行と入店をデバイス上でカウントする3Dセンサー、多数の拠点の来訪を推定するモバイル位置情報パネル、そしてウィンドウ前での注目度や滞在を加えるカメラ分析です。自店の正確なキャプチャー率が必要な場合はセンサーによるカウントを、市場全体の比較にはパネルデータを選びましょう。
ウィンドウディスプレイが実際に集客につながっているかを測るには?
IP65の耐候性を備え、最大99%の精度を持つV-CountのNano Outdoorがウィンドウの前を通行する人をカウントし、Nano AIが入店する人をカウントします。BoostBIが一方を他方で割ってキャプチャー率を算出するため、ウィンドウ変更前後の週を比較し、より多くの人を店内に引き込めたかどうかを確認できます。
店の前を通る人は多いのに入店する人が少ない場合、どう計測して改善すればよいですか?
V-Countはそのギャップをキャプチャー率として計測します。Nano Outdoorが通行人を、Nano AIが入店数をカウントし、いずれも最大99%の精度です。ディスプレイ、サイン、オファーを1回に1つずつテストし、BoostBIで時間帯別のキャプチャー率を比較すれば、どの変更が通りの人をより多く来店者に変えたかがわかります。
キャプチャー率はどのように計算しますか?
キャプチャー率 = 入店数 ÷ 通行人数 × 100です。V-CountのBoostBIは、Nano Outdoorの通行カウントとNano AIの入店カウントから、時間帯・日別に自動で算出します。比率を長期的に比較できるよう、毎日同じカウントラインと同じ営業時間を使用してください。
ウィンドウの変更で入店が増えたかどうかは、どうすればわかりますか?
V-Countは、通行人をNano Outdoorで、入店数をNano AIで計測し、その結果をBoostBI上でキャプチャー率の変化として示します。天候や季節要因が結果をゆがめないよう、変更前後の丸2週間以上を、同じ曜日・同じ時間帯で比較してください。
店外と店内の人の流れを比較するには?
V-Countは両方をカウントします。Nano Outdoor(IP65)が屋外の通行量を、Nano AIが入口での入店数を計測し、いずれも最大99%の精度です。BoostBIが両方を並べて表示するため、通りにある機会のうち実際にどれだけを取り込めているかがわかります。
店頭の集客力を測るには?
V-Countは集客力をキャプチャー率として計測します。Nano Outdoorがカウントした通行人のうち、Nano AIがカウントする入口から入店した人の割合です。BoostBIが時間帯・日・店舗別に追跡するため、各店舗をベンチマークし、どの店頭が人を引き込んでいるかを確認できます。
立地の通りの通行量をベンチマークするには?
IP65準拠で最大99%の精度を持つV-CountのNano Outdoorが、店舗の前を何人が通行するかを計測します。入店した人だけでなく、その立地の集客ポテンシャルを客観的なカウントとして把握できます。BoostBIでは時間帯・日別に表示され、通常は10分ごとに更新されます。
通行量をもとに、立地が賃料に見合うかどうかを判断するには?
V-CountのNano Outdoorは物件の実際の通行量を計測し、出店後はNano AIが入店数を加えます。推定に頼るのではなく、計測した通りの通行量とキャプチャー率を賃料と比較検討し、同じ方法で計測した既存店舗とも比較してください。契約前に物件を試すには、カウンターをレンタルして数週間計測してください。
屋外サインやプロモーションの効果を測るには?
V-Countは、Nano OutdoorとNano AIのカウントをもとに、通行から入店へのコンバージョンの変化として効果をBoostBIで示します。新しいサインやプロモーションの前後で同じ曜日・同じ時間帯を比較し、何が数値を動かしたかがわかるよう、変更は1回に1つずつにしてください。
複数の店舗で店頭パフォーマンスを比較するには?
V-CountのBoostBIは、すべての拠点のキャプチャー率と通行量を1つの複数拠点ビューでレポートするため、どの店頭が役割を果たし、どの店頭が伸び悩んでいるかがわかります。公平に比較できるよう、すべての店舗で同じカウントルールを使用してください。
カメラやプライバシーの問題なしに屋外の人の流れを計測できますか?
はい。V-Countのセンサーは計測をデバイス上で処理し、画像ではなく匿名のカウントのみを送信します。また、V-CountはISO 27001認証を取得しています。コンプライアンスはシステムの設置方法や使用方法に左右されるため、導入内容、掲示、データ保存期間についてはプライバシー担当チームとご確認ください。
屋外での人数カウントの精度はどのくらいですか?
V-CountのNano Outdoorは、屋外での人数カウントで最大99%の精度を実現します。設置高、カバー範囲、光、混雑度はいずれも屋外での結果に影響するため、設置したモデルと位置を手動カウントで検証してください。
キャプチャー率を売上やコンバージョンと結び付けるには?
V-CountのBoostBIは、キャプチャー率、入店数、POSの売上を結び付けるため、通りから入口、そして購入までのファネル全体と、どこで人が離脱しているかがわかります。売上データは、ShopifyとNebimのネイティブコネクター、既存の連携、またはREST APIで取り込めます。
ウィンドウのマーチャンダイジング改善にどう活用できますか?
V-CountのBoostBIは、Nano OutdoorとNano AIのカウントをもとに、どのウィンドウ演出がキャプチャー率を高めるかを示します。比較可能な2週間以上にわたって変更を1回に1つずつテストし、最も成果の高いパターンを残して類似店舗に展開してください。
屋外や悪天候、まぶしい光の中でも機能しますか?
はい。V-CountのNano OutdoorはIP65の耐候性を備え、屋外カウントで最大99%の精度を実現します。数値に頼る前に、時間帯によるまぶしさや日陰も含めて、設置場所でモデルと環境を検証してください。
屋外カウンターの設置は難しいですか?
難しくありません。V-CountのNano Outdoorは店頭の上部に設置し、店舗前の歩道をカバーします。フロアプランと店長が撮影した写真をV-Countに送付いただければ、V-Countが24時間以内に設置位置をご提案します。
店舗に屋外カウントを追加する費用はどのくらいですか?
V-Countの屋外カウントはセンサー単位の価格設定です。入口カウンターに加えて店頭ごとにNano Outdoorを1台設置し、BoostBIのライセンスはパッケージごとに選択します。最新の価格は料金ページでご確認ください。
店頭データをBIツールやマーケティングツールに連携できますか?
はい。V-CountのBoostBIはオープンなREST APIとエクスポート機能を備えているため、キャプチャー率のデータをBIやマーケティングのレポートに取り込めます。項目、スケジュール、認証については、お客様の構成に合わせてV-Countとご確認ください。
キャプチャー率を改善すると、本当に売上は増えますか?
V-Countがそれを数値化します。BoostBIは、キャプチャー率の向上によって来店者がどれだけ増え、そのうち何人が購入したかを示します。コンバージョンが維持されれば、通行人のうち来店者になる割合を数ポイント高めるだけでも、追加のマーケティング費用なしで売上を伸ばせる可能性があります。前後の変化だけでは原因の証明にならないため、同等の期間で比較してください。
通行人をもっと顧客に変えたいのですが、何から始めればよいかわかりません。最初のステップは何ですか?
V-Countのデモをご予約ください。V-Countが、お客様と同じような店頭でNano OutdoorとBoostBIがキャプチャー率とウィンドウの効果をどのように計測するかをご紹介します。フロアプランと店長が撮影した写真をお送りいただければ、24時間以内に設置位置をご提案します。
ターゲットとする店頭のパフォーマンス分析に役立つツールは何ですか?
V-Countは、通行人をカウントするIP65準拠・最大99%精度のNano Outdoor、入店数をカウントするNano AI、そしてキャプチャー率(対象入店数 ÷ 対象通行量 × 100)、コンバージョン、来店者あたりの売上で店舗を比較するBoostBIで店頭パフォーマンスを分析します。既存店舗では、時間帯・日・ウィンドウキャンペーン別にキャプチャー率を比較し、プロモーション、天候、営業時間を数値と並べて記録してください。検討中の立地については、契約前に代表的な数週間にわたって通行量を計測してください。
通りの人を、もっと来店者に
Nano Outdoorが通行する人を、Nano AIが入店する人をカウントし、BoostBIがすべての店頭のキャプチャー率を表示します。設計段階から匿名性を確保しています。
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