繰り返し解析して平均値を出せるということは、同一人物を識別できるということだ。「CAクラウド」はその場にいる一定時間内での識別だけでなく、特徴点を掴んだ人物に対して異なる日の来訪でも同一人物であることを認識できるという大きな特徴を持っている。

「類似ソリューションでは性別や年齢の分析は行っても、同一人物を識別して滞留やリピートについて分析しているものはないようです。専用機器での分析だと容量や能力的に、そこまでの分析を行うのが難しいのでしょう。CAクラウドはクラウドサービス化することで、高機能なサーバを使った分析を可能にしています」と山下氏。

高機能なサーバによる分析であるため、1カメラで1秒あたり128人までを認識可能だという。分析には少々時間がかかるが、大量流入がある店舗入り口等でも十分使える能力だ。そして、特徴点データは現在のところ3カ月間保存される。つまり、3カ月間はリピーターがいれば認識できることになる。

「店舗への再来だけでなく、デジタルサイネージの前に設置して再視聴してくれた人の数や、どの程度長く視聴してくれたかを確認するような使い方も可能です」と山下氏。単純に年齢・性別を識別するソリューションとは違った使い方が可能なのだ。

初認識と再認識の数を比較してリピート率を把握することも可能だ

POSレジとの組み合わせやPRの効果測定などに活用

実際の導入例としては、店舗自身の導入よりもコンサルティング会社の導入が多という。小売店に対して客層把握等の情報を提供するケースなどだ。また、展示会でブース設営を行う事業者が利用し、展示会開催中の来訪者分析を提供するという使い方もある。また、催事ブースの集客状況やデジタルサイネージの効果測定といった分野でも採用例があるという。

「小売店は積極的な所が興味を持ってくれています。たとえば、POSレジと組み合わせた利用です。POSレジにはオペレーターが判断して年代や性別を入力する機能もありますが、これには主観が入りますし、正確に入力されているとは限りません。そこでレジ近くにカメラを設置し、その部分をCAクラウドに任せるという手法です。また、レジとは別に売り場にもカメラを仕掛けておくと実際に購入した人だけでなく、購入に至らなかった人を分析することも可能です。スーパーマーケットでは特売や総菜を作るタイミングの把握などにも利用されています」と山下氏は活用例を語る。

売り場とレジの双方で分析した場合、売り場を覗いたが、買わずに帰ってしまった人と、最終的に購買に至った人とをあわせて分析することで、売り場の問題点をあぶり出すことも可能だ。これも同一人物を認識できる機能などがあるから実現できる使い方といえるだろう。

設置場所と分析を組み合わせてさまざまな活用が可能だ