来店客数とは、店舗に入店した人数のことです。これは店舗の販売機会を示す指標であり、正確に把握することで、購買率・スタッフの配置効率・キャンペーン効果・店舗パフォーマンスをより明確に理解できます。
入店センサーは、店舗入口で入店者を自動的にカウントすることで来店客数を測定します。
手動カウントは同じことをスタッフが手作業で行うものです。この記事では、「来店客数」は入店者数を、「購買率」はそのうち購入に至った割合を意味します。
手動カウントとセンサーカウントは、どちらも同じ指標——来店客数（入店者数）——を測定します。
両者は同じビジネス目的（販売機会の把握と購買率の算出）をサポートしていますが、データの収集方法は大きく異なります。
人数カウントセンサーは常時稼働しており、同じカウントルールを一貫して適用します。毎日・全店舗で、同じ方法論で入店者がカウントされます。精度も重要ですが、一貫性こそが自動カウントの最大のメリットのひとつです。
手動カウントは、カウントを行うスタッフに依存します。結果は、注意力・タイミング・店舗状況・誰を入店者としてカウントすべきかという個人の判断に影響されます。
手動カウント
混雑時や注意散漫な際に入店者を見落とすことがある。
グループを1人としてカウントするなど、不一致が生じやすい。
スタッフのカウント除外を忘れたり、一貫性がなかったりする場合がある。
シフト交代時にカウントの継続性が失われることがある。
滞在時間が非常に短い顧客は手動では見逃されることがある。
方法論が担当者・シフト・店舗によって異なる場合がある。
人数カウントセンサー
入口での検知を休憩・注意散漫なしに継続的にカウント。
センサーが明確に検知できる場合、各人を個別にカウント。
スタッフフィルターが有効な場合、スタッフの動きを別途フィルタリング可能。
シフト交代の問題なく継続稼働。
センサーの閾値を越えた時点で短時間訪問も記録される。
全店舗で同じ方法論が一貫して適用される。
生のセンサーデータには、顧客の入店、スタッフの移動、当日の再来店など、検知されたすべての入場が含まれています。
フィルターはわずかな遅延をかけて処理され、夜間に再度処理されることで、フィルター済みの来訪者合計が算出されます。どのフィルターが有効かは、店舗の設定によって異なります。
最も一般的なフィルターはスタッフ除外と当日再来店除外の2つです。
スタッフ除外
AIシステムは、頻繁な入退店・長い滞在時間・繰り返しの入退店ルーティンなどの行動パターンに基づいて、スタッフの可能性が高い動きを識別します。
スタッフの動きが特定できた場合、フィルター済み来訪者合計から除外されます。スタッフと確認できなかった事例は、通常の顧客カウントに含まれたままになります。
来客数の少ない店舗では、スタッフの動きが入口全体の活動に占める割合が大きくなるため、スタッフ除外が購買率の精度に大きな影響を与える場合があります。
当日再来店除外
同じ人が同じ日に入店・退店・再入店した場合、最初の訪問のみがフィルター済み合計にカウントされます。
これにより、同一人物の再入店によって来訪者数が水増しされるのを防ぎます。水増しが起きると、購買率が実態より低く見える可能性があります。
日付の境界は深夜0時にリセットされます。
手動カウントとフィルター済みシステムカウントの間に差異が生じることは正常です。
センサーは手動カウント中にスタッフが見逃した入店者を検知することがあります。同時に、フィルターが有効な場合、システムはスタッフの動きや当日の再来店を最終的なフィルター済み合計から除外することがあります。
つまり、フィルター済み合計は、店舗状況・スタッフの動き・再来店・カウントの一貫性によって、手動カウントより高くも低くもなる可能性があります。
大きな差異があっても、必ずしも問題があるわけではありません。ただし、差異が予想より大きく明確な説明がない場合は、精度チェックをリクエストする価値があるかもしれません。
センサーの種類によって、カウント精度・フィルターの利用可否・AI機能・設置要件が異なります。
ブランド、モデル、特徴 | Vion Vision (G5/G6/D1/D2) オーバーヘッドカメラ | Brickstream (2510) 3Dステレオセンサー | Brickstream (2500/2300/2310) 3Dステレオセンサーs | TDI (2000 series) 3Dステレオセンサー | TDI (1000 series) 2Dビデオセンサー |
検知方法 | AIによる体型・動き認識（真上から） | デュアルレンズによる深度マッピング | デュアルレンズによる深度マッピング | デュアルレンズによる深度マッピング | ライン通過による動体検知 |
設置方法 | 真上・斜め対応 | 真上・斜め対応 | 真上・斜め対応 | 天井設置（真上） | 斜め設置 |
混雑時の精度 | 真上: ★★★ 優秀 斜め: ★★ 良好 | 真上: ★★★ 非常に良好 斜め: ★★ 良好 | 真上: ★★★ 非常に良好 斜め: ★★ 良好 | 真上: ★★★ 非常に良好 斜め: ★★ 良好 | ★★ 普通 |
グループ計測 | 1人ずつ個別 | 1人ずつ個別 | 1人ずつ個別 | 1人ずつ個別 | まとめてカウントになりやすい |
人が重なった場合 | 真上からなので見逃しにくい | 真上からなので見逃しにくい | 真上からなので見逃しにくい | 真上からなので見逃しにくい | 後ろの人を見逃す場合がある |
スタッフフィルター | あり | あり（パスリンクセンサーには非対応） | なし | なし | なし |
再来店フィルター | あり | なし | なし | なし | なし |
最低検知身長 | 入口環境による | デフォルト120cm以上 | デフォルト120cm以上 | デフォルト120cm以上 | 入口環境による |
店外→店内のUターン | Uターンキャンセルゾーンあり — カウントラインを越えてから3秒後にカウント | Uターンキャンセルゾーンあり — カウントラインを越え、顧客が視野範囲を出た時点でカウント | Uターンキャンセルゾーンあり — カウントラインを越え、顧客が視野範囲を出た時点でカウント | Uターンキャンセルゾーンあり — カウントラインを越え、顧客が視野範囲を出た時点でカウント | ラインを越えた時点で即カウント |
店内→店外のUターン | AIが判定 | Uターンキャンセルゾーンあり — 検知ゾーン内のUターンはカウントされない | Uターンキャンセルゾーンあり — 検知ゾーン内のUターンはカウントされない | Uターンキャンセルゾーンあり — 検知ゾーン内のUターンはカウントされない | ラインを越えた時点で即カウント |
センサーは顔認識を使用していません。検知は体型、衣服、滞在時間、入退店の動きパターンに基づいています。そのため、店内でマスクを着脱しても、カウントには影響しません。ただし、大きな衣服の変化は、システムが同一人物として認識するかどうかに影響する場合があります。
複数の入口がある店舗では、監視対象の各入口にカメラまたはセンサーが設置されています。来訪者合計は、すべての監視対象入口からの検知数を合算したものです。AIカメラを使用している店舗では、店舗全体で重複排除が適用される場合があります。例えば、顧客があるドアから入店し、別のドアから退店し、後で再入店した場合、再来店フィルターが有効であれば1回としてカウントできます。3Dセンサーを使用している店舗は精度と一貫性が高いですが、AIカメラと同じフィルター機能はありません。
センサーが各人を明確に検知できる場合、センサーの閾値を越えた時点で1人ずつカウントされます。カップルや家族を1入店としてカウントするグループカウントは、この店舗では有効になっていません。2人が一緒に入店した場合、2名の来訪者としてカウントされます。
その日に勤務していないスタッフが通常通りに買い物をした場合、通常は顧客としてカウントされます。スタッフフィルターは、頻繁な入退店・スタッフエリアでの長い滞在時間・繰り返しの入退店ルーティンなどの行動パターンに基づいています。顧客に近い行動は、通常スタッフの動きとしてフラグが立てられません。
頻度と行動パターンによって異なります。1〜2回訪問し、正面玄関を使用し、短時間しか滞在しない配達ドライバーは、通常顧客としてカウントされます。1日に複数回来店し、スタッフに近い動きパターンを示す業者はフィルタリングされる場合がありますが、保証はされていません。
センサーは通常の店舗状況での大量の来店客に対応するよう設計されています。天井取り付けの真上向きセンサーは、斜め設置やドーム型カメラと比べて混雑時に性能が高く、人の後ろに隠れている人を見逃しにくい傾向があります。多数の人が一斉に入店し、1人がまったく見えない状況では、センサーの種類を問わず一部の過小カウントが発生する可能性があります。ただし、これは通常まれであり、全体的な精度に大きな影響を与えることはほとんどありません。フィルターロジックは通常通り引き続き適用されます。
いいえ。日付の境界は深夜0時にリセットされます。顧客が午後11時50分に入店し、翌日の午前0時10分に再来店した場合、2回目の訪問は新たな入店としてカウントされます。同日の再来店とは扱われません。
独立して歩いて入店する年長の子どもは、大人と同じようにカウントされます。ベビーカーに乗った赤ちゃんや幼児は通常、別々にカウントされません。ほとんどの場合、センサーはベビーカー自体ではなく、押しているスタッフを検知します。抱っこされている赤ちゃんが別の検知として登録される場合がありますが、ほとんどの場合、赤ちゃんは独立してカウントされません。
AIは人間の体型と動きパターンを検知するよう訓練されているため、動物は通常カウントをトリガーしません。リードにつながれた大型犬が入口を通過する際に誤検知が発生する場合がまれにありますが、来訪者合計に大きな影響を与える可能性は低いです。
