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人数カウンターの手法とは？
～手動から自動まで、その違いを簡単解説～

公開日：2024年9月17日

問題は”人がおこなう”という点です。

①スタッフの負担
スタッフが常に計測をしないといけないため、忙しい場合、カウント作業が負担となり、効率が低下するかもしれません。
②人的ミス
数え間違いやダブルカウントなど、スタッフが疲れている場合にどうしてもミスのリスクがついて回ります。こればかりはどうしようもないですね…。
③リアルタイムのデータ収集が難しい
手動の人数カウンターでは、リアルタイムでのデータ収集や分析も難しく、早い判断が必要な店舗運営では不利といえるでしょう。
④コストとリソースの問題
手動カウンターはとにかく低コストですが、カウント作業は人手が不可欠ですので、省人運営下においては合理的な手法ではないかもしれません。

機器の設置には大きく２つの方法があります。
天井から測定する画像センサーだとほぼすべての人を検知しますが、斜めから撮影するカメラシステムの場合、連なって来店された際に人の影に入ってしまうと、カメラが撮影するエリアの問題で正確なカウントができなくなります。
精度は天井付けの画像センサーシステムに比べて劣ってしまいます。

設置したあとからは変えるのは大変ですので、システム検討時にご注意くださいね。

精度の差が施策に影響

画像センサーシステムは、手動カウンターの問題点、カメラ映像によるカウント精度の懸念点をクリアできる方法です。
特に方式による精度差は重要な要素です。

例えば、未購買者率（直帰率）を出す場合、

実際100人来店でのカウント値は、
　システム（A）の精度97％の場合…97人
　システム（B）の精度50％の場合…50人
POSデータから購入者が30人だった場合
　買わなかったお客様は、
　[来店カウント値]-[購入者30人]＝（A）67人（B）20人

なんと3倍以上の差ですね！
このように測定精度によって分析結果が大きく違ってくるのはお分かりいただけたかと思います。

当社の人数カウントシステムは自社開発の高精度センサーを入口や通路の天井に設置し、通行する人々を方向別にリアルタイムに自動でカウントします。

来場者数の計測のみならず、「滞留（滞在）人数」「平均滞留時間」や、入店率の算出に大事な「店前通行量」などを自動的、定量的に把握することが可能になります。

クラウド対応型は、コンセントから電源をセンサーに供給するだけで、来客数カウントデータが可視化されます。また、初期投資不要ですので、設置・コスト面でも有効なモデルでしょう。

肝心の精度は？

当社の人数カウントシステムの場合、ベクトル焦点法(世界特許保有)による形状認識処理技術により、人の形状を認識し、動きを識別します。

多数の顧客が同時に往来するような場所においても、最高水準の精度 (97%以上)で正確にカウントします。

なお、画像データは機器内で処理され、個人情報に関わる画像は保存せず、カウントデータのみをサーバーに送信する仕組みを採用しているため、プライバシー保護も万全です。