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1店舗から始められる・店舗向け

勘で決めていた
店づくりを、データで。

お店のカメラが、来店客の動き・席・棚・スタッフを数字にします。売れた結果はレジに残っても、"帰ってしまったお客さん"のことは残りません。その見えない部分を数字にして、次の一手を選べます。

録画・保存なし映像は店の外に出しません提供 株式会社New Innovations
Livespace-insight.com
Space Insight の管理画面
本日の来店
1,240
前週比 +8.6%
平均滞在
412
ピーク 12:00–13:00
Space Insight のエッジ端末(NVIDIA Jetson)
課題

売れた結果は残る。
売れなかった理由は、残らない。

レジに残るのは"買ったお客さん"だけ。帰ってしまったお客さん・席の空き・スタッフの動きは残りません。営業中は現場で手一杯、自分がいない時間の店内は見えない。だから、打ち手を"なんとなく"で決めるしかない。

お店の前・入店
残らない
席を探す・回遊
残らない
注文・会計
レジに残る
滞在・退店
残らない
見えているのは、会計の瞬間だけ。
人手不足も人件費も上がり続ける今、"なんとなく"のままでは、だんだん回らなくなってきています。
できること

24時間、店のリアルを見つづける。
だから、打ち手が変わる。

カメラが店内を数字にすることで、売上を増やす・費用を抑えるポイントが見えてきます。

売上を増やすGrow sales

レジ待ちで帰る客が減る

数字にするものレジ前の待ち人数・待ち時間・あきらめて帰った人数
混んできたらその場で知らせが届き、すぐ応援を入れる判断ができるため。

席の回転が上がる

数字にするもの席の空き・使用中・片付け待ちと、その時間
片付け待ちの席がすぐ分かり、次のお客さまを案内するまでを縮められるため。

客層に合った売場になる

数字にするもの店内の通り道・立ち寄り、来店客の層
どんなお客さまがどこに立ち寄るか分かり、陳列と案内を合わせられるため。
費用を抑えるCut costs

シフトの無駄が減る

数字にするもの時間帯・場所ごとのスタッフの在席、混む時間の人数
忙しい時間と人がいた場所のズレが数字で分かり、配置を直せるため。

欠品と廃棄が減る

数字にするもの棚の埋まり具合、品切れの時刻とその長さ
品切れが続いた時間帯が分かり、仕入れの量と品出しのタイミングを直せるため。

ムダな設備投資を避けられる

数字にするもの席・設備が実際にどれだけ使われたか
使われ具合が数字で残り、増やす・入れ替える判断を実績でできるため。
機能 Modules

できることは、6つ。
店の課題に合わせて組み合わせる。

カメラが読み取る4つのセンシングが店内を"構造化データ"にし、それをもとにAIのアドバイス現場のアクションまで自動でつながります。まとめてでも、1つだけの導入でも。

IPカメラ1台から
4つのセンシング(同時計測)
クリックで切替・1つだけの導入でもOK
構造化データとして蓄積
RecommendAIのアドバイス
Action現場で実行
Visitor 来店客の動きの検出イメージ ※画像はイメージです
来店の見える化

入店から退店まで、来店客の動き

一人ひとりの動きを追い、何人が来て、どこに立ち寄り、どれだけ留まったかを数字に。時間帯ごとの波も分かります。

入退店者数店内の通り道エリアの滞留レジ待ち時間レジ前であきらめた人数
RecommendAIのアドバイス画面
AIのアドバイス

原因と、次の一手を出す

4つの計測をまとめてAIが読み解き、原因と次にやるべきことを、根拠の数字つきの文章で示します。

計測結果の統合推奨アクションの生成
Action

アドバイスを、現場の実行につなげる

出てきたアドバイスを、やることリスト・店内アナウンス・スタッフへの伝達に変換。分析で終わらせず、現場が動くところまで。

やることリスト化店内アナウンススタッフへの伝達

※ 実際に見るのは、AIがまとめた"次の一手"だけ。その裏で、標準+個別で20以上の指標を計測しています(体感満席度・作業種別の分類・購買到達率 など)。数字を追いかけるのは、こちらの役目です。

仕組み

カメラ1台で、いくつもの"見え方"を同時に。

STEP 01

カメラを置く

今あるカメラ、または低価格のカメラを店内に。工事も最小限で済みます。

STEP 02

店内で解析

手のひらサイズの小さな機械が、映像をその場で解析します。

STEP 03

数字とAIで確認

スマホ・PCで数字を見て、AIのアドバイスから次の一手を選ぶだけ。

TechnologySpace Insight を支える技術※ 仕組みに興味がある方へ
01 — 同時計測

1台のカメラで複数を並列計測

来店・スタッフ・席・陳列を1台の映像から同時に計測。機能を足してもカメラや工事の追加は基本不要です。

つまりカメラ1台で、来店も席も棚も一度に見られます。
02 — エッジ推論

店内の端末で完結 NVIDIA Jetson

推論は店内の小型エッジ端末で完結。YOLO系の物体検出+ByteTrack追跡で、人物や棚前の行動をリアルタイムに捉えます。

つまり店内の小さな機械で処理するので、映像は外に出ません。
03 — 即時破棄

映像はメモリ内で処理し、即破棄

クラウドに送るのは統計データだけ。映像そのものは外に出さず、個人の特定もしません。

つまり録画せず、その場で消します。残るのは数字だけ。
04 — 判断の型 × LLM

粒度を保った記録を、判断の型で意味づけ

集約せず粒度を保った記録を、業態ごとの"判断の型"に沿ってLLMに渡し、原因と次の一手を根拠つきで出します。

つまりAIが"原因と次の一手"を、根拠つきの言葉で教えてくれます。
録画しません。人物も特定しません。映像はその場で消え、お店の外に出るのは"数字"だけ。防犯カメラのように映像を溜めて誰かが見る、という仕組みではありません。
導入の流れ

小さく始めて、実績で広げる。

FLOW 01

相談・課題の整理

お店の困りごとと、入れる機能を一緒に決めます。相談は無料です。

FLOW 02

お試し導入

実際の数字で効果を確かめます。

※ 小規模なら省略して本導入から可
FLOW 03

本導入

合う形で始めて、段階的に広げていきます。

費用は、お店に合わせて。

ご利用の規模ややりたいことによって変わるため、内容に合わせて個別にご提案します。まずは無料相談で、お店に合う形と目安をお伝えします。

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お問い合わせ

まずは、あなたの店の
"見えない部分"から。

費用や導入は、お店の規模・やりたいことに合わせて個別にご提案します。まずはお気軽にご相談ください。

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