V-Count vs Ariadne Maps：
人を数える vs 電話を数える

Ariadne Mapsは人を視覚的に数えません。受信機がスマートフォンの発するWiFiプローブ要求、Bluetoothアドバタイズ、携帯電話信号を受動的に捕捉し、統計モデルがその無線トラフィックから推定来訪者数を外挿します。システムは信号を数え、人を推測します。

Because a signal is not a person. Visitors without a broadcasting phone — children, people with phones off or batteries dead — produce no signal and are missed entirely. Visitors carrying a phone, smartwatch, and tablet can be counted multiple times. Signal strength fluctuates with crowd density, building materials, and electromagnetic interference. And modern iOS and Android randomize MAC addresses specifically to defeat passive signal tracking. Industry assessments of WiFi-based counting typically place average real-world accuracy at 75–90%. V-Count’s AI vision sensors deliver up to 99% accuracy because they physically see and count each visitor.

いいえ — 信号を発するデバイスを持たない来訪者は、信号ベースのシステムには見えません。これは家族連れの多い施設にとって構造的な盲点です：子どもはめったに電話を持たず、属性や地域によって電話の携帯率は大きく異なります。統計的補正係数で補償を試みますが、補正係数は見えなかった人についての推測です。

信号ベースのシステムは人ではなくデバイスを検出します。電話、スマートウォッチ、タブレットを持つ1人の買い物客は複数の独立した信号源を発し、重複排除ロジックはそれらが1人か3人かを推測せねばなりません。MACランダム化はその推測を年々難しくします。V-Countにはこの問題は存在しません：センサーは人を数えます。

いいえ。無線信号に属性情報は含まれないため、信号のみのシステムには性別・年齢分析は構造的に不可能です。V-Countのセンサーはデバイス上でAIにより性別と年齢を分類し — マーチャンダイジング、人員配置、キャンペーン決定のための実店舗トラフィックの属性内訳を提供しながら、すべてを匿名に保ちます。

コンバージョン率は取引数÷来客数です — その品質は来客数の品質で決まります。トラフィックが10〜25%過大・過小に推定されると、すべてのコンバージョン数値、人員配置決定、マーケティングROI計算がその誤差を受け継ぎます。V-Countは最大99%の正確なカウントに自動スタッフ除外とBoostBIプラットフォームを組み合わせています。