万引き対策を「検知して知らせる」だけで終えると、同じ棚で同じ被害が繰り返されます。被害を減らすには、いつ・どの棚で滞留が起きているかを把握し、監視体制と売場づくりの両方を直す必要があります。このデモは、店内カメラの映像をリアルタイム解析し、予兆行動のスコアリングからヒートマップによる売場分析までを担う「万引き防止AI_v2」の実装サンプルです。
本デモで体験できること
右上の「監視開始」をクリックすると、衣料品フロアのLIVE映像上で人物追跡が始まり、予兆分析メーターが注意・警戒の判定を示します。検知対象はキョロキョロ、長時間滞留、死角移動、店員回避、不自然な動きの5種で、該当時はアラート一覧に挙動ログが蓄積されます。「ヒートマップ」ボタンを押すと店内での滞留・混雑状況が視覚的に表示され、検知タイムラインとDetection Logで時系列を追えます。
業務での使い所
警備員の目視監視時間の削減、怪しい動きの段階での店員の声掛けによる未然抑止に加え、特定の陳列棚での異常な滞留を検知して商品ロスを最小化する売場改善までを想定しています。検知データをVMDやレイアウト改善の判断材料にできる点が防止の核です。
導入に向けて
監視シミュレーションとヒートマップで、単発検知と店舗運用の違いを確かめてください。貴店のフロア構成を伺った上でご提案します。
このデモで確認できること
以下の項目を、実際に操作しながら確認できます。
「監視開始」クリックによる人物追跡とLIVE映像のリアルタイム解析
右上の「監視開始」をクリックすることで、衣料品フロアのLIVE映像上で人物追跡が開始される様子を確認できます。店内カメラの映像をリアルタイム解析する処理が立ち上がり、フロア内における人物の動きがどのように捉えられるかを確かめることが可能です。単に検知して知らせるだけでなく、現場の状況をリアルタイムで追従できるかどうかの判断材料となります。監視体制を構築する上で、映像からどの程度の精度で人物が追尾されるかを把握する重要なステップです。衣料品フロアのような実際の売場環境を想定しながら、追跡の滑らかさや表示の応答性をチェックしてください。この初期挙動を確認することで、後続の予兆行動の判定やアラート表示へスムーズに連携できる基盤が整います。
注意・警戒の判定を示す予兆分析メーターのスコアリング
予兆分析メーターによって、対象人物の振る舞いが注意や警戒の判定としてスコアリングされる流れを確かめられます。万引き防止AI_v2が人物の挙動から予兆をどのように数値化・視覚化するのかを把握できます。現場の警備員や店員が即座に状況を判断するための基準として、このメーター表示が役立ちます。注意段階なのか、より警戒を要する状態なのかを視覚的に識別できるため、迅速な対応判断が可能になります。スコアリングの変動がLIVE映像とどのように連動しているかを注視して確認することが大切です。怪しい動きの段階での判断を支援し、未然抑止に向けたアクションへの橋渡しとなる重要な確認項目です。
5種の検知対象（キョロキョロ、長時間滞留、死角移動、店員回避、不自然な動き）の識別
キョロキョロ、長時間滞留、死角移動、店員回避、不自然な動きという5種の予兆行動がどのように検知対象として捉えられるかを確認します。それぞれの不審な挙動がリアルタイム解析によって個別に識別される仕組みを理解できます。売場内で発生する多様な予兆行動に対して、システムが漏れなく反応できているかを確かめる工程です。特定の行動パターンに対してどのような判定が下されるのかを把握することで、監視の精度を評価できます。各挙動の特徴に応じたアラートの出方を確認し、実際の店舗フロアでの実用性を吟味してください。これら5種の行動を正確に捉えることが、万引きの発生を防ぐための基盤となります。
アラート一覧への挙動ログ蓄積と検知タイムライン・Detection Logによる時系列追跡
検知対象となる挙動が該当した際に、アラート一覧へ挙動ログが蓄積されるプロセスを確認できます。さらに、検知タイムラインとDetection Logを用いることで、発生した事象を時系列で詳細に追跡することが可能です。いつ・どのような予兆行動が発生したのかを過去に遡って正確に把握するための判断材料となります。単発の検知で終わらせず、一連の行動履歴としてログを管理できる点が大きな特徴です。アラート一覧の更新頻度や、Detection Logに記録される情報の詳細度を確認することが推奨されます。蓄積されたログは、店舗運用の見直しや事後検証を行う際の重要なエビデンスとして機能します。
「ヒートマップ」ボタンによる店内での滞留・混雑状況の視覚的表示
「ヒートマップ」ボタンを押すことで、店内での滞留や混雑状況が視覚的に表示される画面構成を確認できます。衣料品フロア全体において、どのエリアに人が集まり、どこで滞留が発生しているかを直感的に把握できます。いつ・どの棚で滞留が起きているかを全体俯瞰で分析するための強力なツールとなります。監視体制の最適化だけでなく、売場全体の人の流れを可視化する判断材料として活用可能です。ヒートマップの色の濃淡や広がりを確認し、実際の陳列棚の配置と照らし合わせて評価してください。視覚的な滞留データの把握は、店舗運用の課題を浮き彫りにするための第一歩となります。
特定の陳列棚での異常な滞留検知に基づくVMDやレイアウト改善・売場分析
特定の陳列棚での異常な滞留を検知し、売場分析からVMDやレイアウト改善へ繋げるデータ活用法を確認します。同じ棚で同じ被害が繰り返される原因を突き止め、売場づくりを根本から直すための判断材料を得られます。単に万引きを防止するだけでなく、商品ロスを最小化するための売場改善の核となるポイントです。検知データをどのようにレイアウト変更やVMDの工夫に反映できるかを検討しながら確認してください。単発検知の枠を超えて、店舗運用と売場構造そのものを最適化する効果を確かめられます。防犯と売場づくりの両輪を回すための重要なアプローチとなります。
業務フローでの挿入位置
万引き防止AI_v2の業務フローへの挿入は、店内カメラの映像を受け取る上流の工程から始まります。衣料品フロアなどのLIVE映像を入力として受け取り、右上の「監視開始」を起点にリアルタイム解析と人物追跡を実行します。この段階で、キョロキョロ、長時間滞留、死角移動、店員回避、不自然な動きの5種の予兆行動がスコアリングされ、予兆分析メーターによる注意・警戒の判定へと接続されます。該当する事象はアラート一覧に挙動ログとして蓄積され、検知タイムラインやDetection Logで時系列に整理されます。このリアルタイムの解析結果は、下流工程である警備員の目視監視時間の削減や、怪しい動きの段階での店員の声掛けによる未然抑止という現場アクションへとダイレクトに繋がります。さらに業務フローは現場の即時対応にとどまらず、蓄積されたデータや「ヒートマップ」ボタンによる滞留・混雑状況の視覚的表示を受け取る売場分析の工程へと接続します。いつ・どの棚で滞留が起きているかを把握し、特定の陳列棚での異常な滞留データをもとに、VMDやレイアウト改善という売場づくりの見直しへと反映させます。もし本AIを業務フローに導入せず、万引き対策を「検知して知らせる」だけで終えてしまうと、同じ棚で同じ被害が繰り返されるリスクを抱え続けることになります。監視体制と売場づくりの両方を直す位置に本AIを組み込むことで、単発検知と店舗運用の違いを生み出し、商品ロスを最小化する運用が確立されます。
想定される活用場面
衣料品フロア等における警備員の目視監視業務の効率化と監視体制の強化を図る場面です。常にカメラ映像を目視し続ける負担を軽減するため、本デモのリアルタイム解析による人物追跡と予兆分析メーターの注意・警戒判定を活用します。キョロキョロや死角移動、不自然な動きなどの予兆行動がアラート一覧に挙動ログとして示されるため、監視シミュレーションを通じて重点的に確認すべきポイントを絞り込めます。警備員の目視監視時間を削減しつつ、的確な監視体制を維持するための運用判断が行えます。導入に際しては、貴店のフロア構成を伺った上で最適な監視運用のフローを設計することが勘所となります。
売場に立つ店員が怪しい動きの段階で適切に対処し、万引きを未然抑止する接客対応の場面です。長時間滞留や店員回避などの予兆行動が検知タイムラインやDetection Logに時系列で現れた際、その情報を現場の店員に連携します。単に検知して知らせるだけでなく、怪しい動きの段階で店員が声掛けを行うことで、犯行に至る前の未然抑止を実現します。デモ画面上で予兆分析メーターが示す判定の推移を確認しながら、どのタイミングで現場が動くべきかを把握できます。導入にあたっては、現場の店員がアラートをスムーズに受け取って声掛けに移れる運用手順を整えることが成功の要点です。
特定の陳列棚での被害を抑え、商品ロスを最小化するためにVMDやレイアウト改善を行う売場分析の場面です。同じ棚で同じ被害が繰り返される課題に対し、「ヒートマップ」ボタンを押して店内での滞留・混雑状況を視覚的に把握します。いつ・どの棚で異常な滞留が起きているかの検知データを分析し、売場づくりを根本から見直す判断材料として活用します。検知データをVMDやレイアウト改善に役立てることで、死角の解消や防犯性の高い売場構成へと改善できます。単発検知にとどまらない店舗運用を実現するため、フロア構成に応じたヒートマップの分析視点を定めることが導入時のポイントです。
