ビジョン AI による来店客分析：人流・滞留・行列
米国とドイツの小売店舗で、NVIDIA Jetson Orin NX により人流と滞留時間を集計し、行列を検知。
スマート小売店舗
人流ヒートマップ・棚認識・無人店舗入退室をエッジで完結
商超・コンビニ向けのエッジAIビジョン：来店客ヒートマップと棚卸をローカルで完結し、オフラインでも顔認証入退室を維持。
既設カメラを利用
RTSP 対応の IP カメラを reComputer に接続
映像は店内に留まる
人流の記録は数値のみで、個人は識別しない
新商品で再学習不要
新商品は写真 3〜8 枚で登録
シナリオ詳細
店舗の 3 つの課題：来店客数とヒートマップ、商品認識とレジ、無人店舗の入退室。
課題と背景
従来の赤外線センサーは折り返しや棚前の滞留を識別できず、映像をクラウドへ全量送信すると通信帯域とGPU費用がかさみ、来店客のプライバシー懸念も生じます。
エッジAIソリューション
天井設置のカメラがエッジ端末上で人の検知と軌跡追跡を行い、生映像は店外に出さず、構造化された入退店数と平面図ヒートマップのみを送信します。
主なメリット
- 端末側で入退店人数と棚前の滞留秒数をオンサイト集計
- 4点透視校正により人流ヒートゾーンを店舗平面図へ直接重畳
- 顔画像を保存せず構造化メタデータのみ出力しプライバシー保護
入退店数
エリア別に在店・入店・退店人数を集計し、結果を自社システムへ連携できます。
棚前の滞留
どの棚の前でどれだけ止まったかを記録し、重点商品の配置に使えます。
平面図ヒートマップ
カメラごとに 4 点で校正し、1 枚の店舗平面図に重ねます。
課題と背景
バーコードの手動読み取りはレジ待ちや人件費を増やし、棚巡回では欠品や乱れを即座に把握できず、従来のAIは商品入れ替えのたびに再学習が必要でした。
エッジAIソリューション
エッジホストが現場でかご全体の商品認識と棚位置照合を実行。新商品は3〜8枚の写真登録だけで即座に対応し、再学習なしでローカルAPI経由でレジと連携します。
主なメリット
- かご全体の一括撮影で点数カウント、個別バーコード読取不要
- 新商品は写真3〜8枚の撮影で即座に登録完了、再学習は不要
- 棚位置ごとの欠品・置き違いを検知し巡回チェックを削減
レジでかごごと認識
レジがかごの中身を読み取り、1 点ずつスキャンせずに数えます。
棚の欠品と置き違い
棚位置ごとに正常・欠品・置き違い・認識不可を報告、見回り不要。
新商品の登録
SKU ごとに写真 3〜8 枚で登録、再学習不要、商品ライブラリはロールバック可能。
課題と背景
従来のICカードは紛失や貸し借りが起きやすく、スマホQR入退室はネット障害で停止し、単眼カメラの顔認証は写真や動画によるなりすましに弱い課題がありました。
エッジAIソリューション
双眼生体検知付きAIカメラが端末内で店員や会員の名簿を照合して電子錠を解錠。オフライン時も正常に動作し、改ざん不能な入退室記録を保持します。
主なメリット
- 1,000名のローカルオフライン名簿で解錠までわずか0.66秒
- 生体確認と改ざん不可の入退室ログで偽装防止・オフライン稼働
- オンボードリレーが電気錠やパトランプ警報と直接ハード連動
店舗入口と裏口
無人店舗や夜間補充用の裏口を顔認証で解錠、鍵の配布は不要。
入退室記録
許可と拒否を時刻・デバイス・人物ごとに記録、検索可能で改ざん不可。
人員リスト
デバイスが店員と補充スタッフの名簿を定期同期し、オフライン時は前回の版を使用。
導入と機種選定
新規設置拠点か既設監視カメラの流用かに応じてアーキテクチャを決定し、エッジホストと一体型AIカメラがオンサイトで完結します。
選び方に迷ったら 選定ガイドを読む →
店舗タスク
カメラに何をさせますか？各タスクは 1 つのソリューションに対応します。
演算を端末カメラ内で完結させるか、店内エッジホストに集約するか
店舗のビジョンはカメラ、演算ホスト、ダッシュボードまたは管理画面で構成されます。カメラのない店舗は reCamera 1 台で撮影と認識を行い、IP カメラのある店舗はそのまま使って reComputer ホストを追加します。
主なメリット
- 一体型AIカメラが人流集計と入退室管理を単体で独立実行
- エッジホストが既存の複数台IPカメラからRTSP映像を集約
- 分析結果は構内LAN経由でローカル管理画面へミリ秒即時配信
| 製品画像 | 製品 | 店舗タスク | 画質 | 実機測定 |
|---|---|---|---|---|
 | reCamera 2002 | 人流とヒートマップ（近距離・狭い範囲） | 1080P | — |
 | reCamera Pro | 無人店舗の入退室；人流（広い範囲） | 4K | 顔から解錠信号まで 0.66 秒（1000 名） |
新設は一体型カメラを直装、既設監視カメラはホストへ接続流用
このブロックは店内の撮影を担います。カメラのない拠点は reCamera 2002 / Pro 1 台で撮影と認識を行い、IP カメラのある拠点はそのまま使って演算ホストへ映像を送ります。設置位置が認識精度を決めます。人流は高所から 3〜5 m を見下ろし、広範囲・遠距離は 4K の reCamera Pro。レジはベルトの真上、商品全体が映ること。棚は棚の正面、満杯の棚は棚位置ごとにサンプリングし SKU ごとに登録写真 3 枚以上。入退室は人が立ち止まる位置のほぼ顔の高さ、逆光とガラス反射を避け、設置後にしきい値を調整します。
主なメリット
- 新設拠点：一体型AIカメラが単体で撮影と推論を完結し追加配線不要
- 既設改造：既存のネットワークカメラを維持してエッジホストへ接続
- 実測性能：ミリ秒級の顔認証解錠と複数ストリームの人流集計に対応
| 製品画像 | 製品 | 店舗タスク | 接続カメラ | 実機測定 |
|---|---|---|---|---|
 | R2135-12 | 人流とヒートマップ | IP カメラ（RTSP） | 1 台あたり 14.3 FPS（15 FPS ソース） |
 | RK3588 | 棚の認識；人流とヒートマップ | IP カメラ（RTSP） | 棚：検出から結果まで 924 ms（p50）；人流 13.2 FPS |
 | RK3576 | 人流とヒートマップ | IP カメラ（RTSP） | 1 台あたり 13.3 FPS |
 | J4012 | レジの認識；人流（1 台で複数カメラ） | IP カメラ（RTSP）または USB | レジ：検出から結果まで 22.3 ms（p50）、2956 フレームで欠落 0 |
 | J3011 | 無人店舗の入退室（既設カメラ） | IP カメラ（RTSP） | — |
複数カメラ映像を集約解析し、エッジ側でローカルモデルを実行
このブロックは RTSP を取り込んで検出・認識を実行します。人流のフレームレートは 1 ストリームの実測です。1 台で複数カメラを扱う前に実测してください。レジと棚の数値はソリューションの実測値です。
主なメリット
- 複数系統の人流・棚検知にはRK3588エッジホストを採用
- 高スループットなレジ商品認識にはJetson Orin NX機を採用
- 1台のホストが複数系統のRTSPを集約し現場でリアルタイム推論
よくある質問
使えます。RTSP 対応の IP カメラを reComputer ホストに接続するだけで、壁の機器は交換不要です。人流には高所から見下ろすカメラ、入退室にはほぼ顔の高さのカメラが必要です。既存の位置が合わない場合は移設または追加してください。
人流の映像は店舗内で処理され、バックエンドには人数、エリア別集計、滞留時間だけが保存されます。ヒートマップは人の位置を示すだけで、個人を識別しません。商品認識の結果と商品ライブラリも店舗のローカルネットワーク内に留まります。
不要です。SKU ごとに写真 3〜8 枚で登録でき、商品ライブラリは全バージョンを保持してロールバックできます。Grocery Store Dataset（81 クラス）で SKU ごとに登録写真 8 枚の場合、top-1 は 84.67% です。登録枚数が少ないほど精度が下がるため、複数の角度から撮影してください。
このページは映像のみを扱います。カウンターやレジに固定したマイクで接客会話を記録する場合は店舗・カウンター接客品質チェック、移動するスタッフが身に着けるバッジで会話を記録する場合は対面会話分析をご覧ください。
可能です。この構成で使う Seeed デバイスは、ロゴ、外観、パッケージ、プリインストールファームウェアのカスタマイズに対応し、既存モデルをベースにインターフェースや機能の追加・削減もできます。範囲と流れは ODM/OEM カスタマイズサービス をご覧いただくか、。
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