画像認識AIによる人数カウントとは？従来手法との比較・仕組み・活用事例を徹底解説！

人手不足やコスト削減が課題となる中、多くの企業が人数カウントの自動化・効率化を検討しています。

人流情報を正確に把握したい、混雑状況をリアルタイムで把握したい。そんな課題を抱える企業の方に、画像認識AIによる人数カウントが新たなソリューションとして注目されています。

関連記事：「AIによる画像認識とは？仕組みや種類、活用方法を解説」

本記事では、画像認識AIによる人数カウントの仕組みから、小売業、公共施設、イベント会場など業界別の具体的な活用事例、さらには導入による経営効果まで徹底解説します。既存の防犯カメラを活用できる点や、人流データと組み合わせた高度な分析が可能な点など、従来の手動カウントやセンサー方式と比較した際のメリットを、実際の導入事例を交えて紹介します。

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画像認識AIを用いた人数カウントとは？

画像認識AIを用いた人数カウントは、カメラで撮影した映像から人物を検出し、リアルタイムで人数を自動計測するシステムです。AIが画像内の人物を認識し、特定エリア内の人数や通過人数を正確にカウントすることができます。

画像認識に用いられるディープラーニングの進歩により、混雑した状況でも高精度な人数カウントが可能になっています。

従来の手法では人物の全身を検出する必要がありましたが、新しいアルゴリズムでは人の頭部のみで認識（頭部検出）することも可能です。そのため、人が重なり合う混雑した状況でも正確なカウントが実現できます。

製造業などで用いられる個数カウントの仕組みについてはこちらの記事で解説しています。

人数カウントと人流解析の関係性

人数カウントは人流解析における重要な基礎データとなります。また、アイトラッキングを併用することで、視覚的な情報からも顧客行動の洞察が得られます。人流解析が「人々がいつどこにいて、どこに向かっているか」という動的な流れを分析するのに対し、人数カウントはある特定の場所や時点での定量的な人数を把握します。

人流解析には、以下に挙げる様々な基礎データが活用されます。

• 人数カウント
• 移動速度
• 滞在時間
• 移動経路
• 属性情報（年齢層、性別など）
• 気象データ
• 時間帯情報

これらのデータを組み合わせることで、より詳細で多角的な行動分析が可能になります。

人数カウントや他のデータを組み合わせることで、より詳細な行動分析が可能になります。例えば、店舗における人数カウントデータと人流データを統合することで、来店客の動線分析や滞在時間の測定、さらには売上予測まで実現できます。

エリア内の人数や通過人数など様々な計測が可能ですので、ヒートマップによる混雑状況の可視化につなげられます。特に小売業では、これらのデータを活用することで、効果的な店舗レイアウトの設計や人員配置の最適化が可能になっています。

このように、人数カウントは人流解析の基盤となるデータを提供し、より高度なビジネス分析や意思決定をサポートする重要な技術として位置づけられています。

関連記事：「人流データでできることや注意点、活用事例などを徹底解説」

従来の人数カウント手法との比較

AIを活用した人数カウントは、従来の手法と比較して、精度、効率性、多機能性において大きな優位性を持っています。

従来手法の特徴を以下に挙げます。

一方、AIを活用した人数カウントのメリットには以下があります。

1. 人の検出と計測を高精度で行える
2. 24時間365日、一定の精度で継続的にデータを取得可能
3. 既存の防犯カメラなどを利用できるため新規設備投資を抑えられる
4. 人数カウント以外にも、不審行動の検知などセキュリティ機能を兼ねることができる多機能性
5. 収集したデータをリアルタイムで分析し即座に活用できる
6. 単純な人数カウントだけでなく、滞在時間や動線分析などより詳細な情報を得られる
7. 人手による監視やカウント作業を大幅に削減できる
8. 多数のカメラやセンサーからのデータでも同時に処理できる
9. 収集したデータを基に、効果的なマーケティング戦略を立案できる3

上記メリットにより、イベント運営の最適化、店舗の効率的な運営、セキュリティの向上など、幅広い分野での活用が可能となります。

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画像認識AIによる人数カウントの活用シーン

画像認識AIによる人数カウントは、様々な業界で活用されています。それぞれの業界特有のニーズに応じた活用方法を見ていきましょう。

小売業：来店客数分析と売り場最適化

小売業では、AIカメラによる人数カウントを通じて店舗運営の最適化を実現しています。店内の顧客動線を解析することで、商品配置の効果測定や売り場レイアウトの改善に活用できます。

特にレジ周辺の混雑状況をリアルタイムで把握することで、レジ待ち時間の短縮やスタッフ配置の効率化が可能になります。さらに、顧客の年齢や性別といった属性データと組み合わせることで、より効果的なマーケティング戦略の立案にも貢献します。

公共施設：混雑状況把握と安全管理

公共施設におけるAIによる人数カウントの活用は、利用者の安全確保と快適性向上に大きく貢献しています。特定エリアの人数をリアルタイムでモニタリングすることで、混雑状況に応じて警備員や案内スタッフを適切に配置できます。

また、緊急時の避難誘導計画の策定や、施設の収容人数管理にも効果を発揮し、より安全な施設運営を実現します。

関連記事：「画像認識AIによる安全管理とは？メリット・仕組みや導入事例を徹底解説！」

イベント会場：入場者数管理と動線分析

イベント会場では、AIによる人数カウントを活用することで、大規模な人数管理を効率的に行うことができます。来場者の動線を分析することで、混雑の予測や緩和、安全な移動導線の確保が可能になります。

特に広範囲をカバーする高解像度カメラと組み合わせることで、運用コストを抑えながら精度の高い人数把握が実現できます。

例えば、AI企業のアジラとマーケティング支援企業のギフトパッドは、アジラの「AI Security asilla」から得られる人流データをギフトパッドのマーケティング戦略に活用しています。街おこしや商業施設イベントなどにおいて、より精密で費用対効果の高い施策の提案と、その効果測定の精度向上を目指しています。

オフィス：働き方改革と空間利用効率化

オフィスにおけるAIでの人数カウントの活用は、働き方改革と密接に結びついています。フロアやミーティングルームの利用状況をリアルタイムで把握することで、スペース利用の最適化が可能になります。

また、従業員の出退勤管理や在席状況の把握にも活用でき、より柔軟な働き方を支援する基盤として機能します。

交通機関：乗客数予測と運行最適化

交通機関では、駅やプラットフォーム、車両内の人数をリアルタイムで把握することで、より効率的な運行管理を実現しています。混雑状況に応じた列車の増発や、駅構内の警備員配置の最適化など、きめ細かなサービス提供が可能になります。

また、蓄積されたデータを分析することで、将来の需要予測や運行計画の策定にも活用できます。

画像認識AIによる人数カウント導入がもたらす経営効果

人数カウントAIの導入は、企業の経営効率と業務品質を大きく向上させる可能性を秘めています。具体的な効果と改善点を詳しく見ていきましょう。

データドリブン経営の実現

画像認識AIによる人数カウントは、リアルタイムで正確な人流データを提供することで、より合理的な経営判断を可能にします。従来の勘や経験に頼った意思決定から、データに基づく客観的な判断へと移行することで、経営の質が向上します。

例えば、時間帯別の来店者数データを分析することで、より効果的な販促施策の実施時期を決定したり、スタッフのシフト配置を最適化したりすることが可能になります。

人的リソース最適配置によるコスト削減

AIによる人数カウントシステムを活用することで、場所や時間帯ごとの人員配置を最適化できます。混雑時には適切な人員を配置し、閑散時には必要最小限の人員で運営することで、人件費の効率的な管理が可能になります。

また、24時間365日稼働するAIシステムにより、人手による監視やカウント作業を大幅に削減でき、運営コストの低減にもつながります。

カスタマーエクスペリエンス向上と顧客満足度アップ

AIによる人数カウントは、顧客の行動パターンや滞在時間などの詳細なデータを収集・分析することで、顧客体験の向上に貢献します。

例えば、レジ待ち時間の予測や混雑状況の可視化により、顧客の待ち時間を最小限に抑えることができます。また、顧客の動線分析により、店舗レイアウトの最適化や商品配置の改善も可能になり、より快適な購買体験を提供できます。

業務プロセスの自動化と効率化

人数カウントAIの導入により、これまで手作業で行っていた多くの業務プロセスを自動化できます。リアルタイムでデータを収集・分析し、即座に可視化することで、業務効率が大幅に向上します。

さらに、AIによって得られたデータは、その場で即時に解析・可視化されるため、具体的な数値や傾向を一目で把握し、迅速な対応が可能になります。これにより、業務の効率化だけでなく、サービス品質の向上にもつながります。
　

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画像認識AIによる人数カウントの技術的課題

画像認識技術の進歩により、人数カウントの精度は飛躍的に向上していますが、まだいくつかの技術的課題が存在します。これらの課題に対する最新の対応策と、さらなる精度向上への取り組みを解説します。

オクルージョン（遮蔽）問題への対応策

オクルージョンは、人々が重なり合って映る状況で発生する認識精度低下の問題です。この課題に対して、以下のように対応しています。

• 部分的特徴の組み合わせ認識：頭部検出と上半身検出を組み合わせることで、混雑時でも高精度なカウント
• マルチカメラ統合解析：複数のカメラを異なる角度に設置し、それぞれの映像を統合解析することで、死角のない人数カウント
• 3D深度情報の活用：ToFカメラやステレオビジョンカメラを使用して3D深度情報を取得し、オクルージョンの影響を軽減

照明条件や天候変化に対するロバスト性の確保

環境光の変化は画像認識の精度に大きな影響を与えます。この課題に対して、画像の前処理技術とAIの学習データの多様化により、安定した認識精度を実現しています。

具体的には、画像の輝度補正やコントラスト調整などの高度な画像処理技術を適用します。さらに、様々な照明条件下での学習データを用いることで、昼夜を問わず安定した認識が可能になっています。

また、可視光に依存しない赤外線センサーを併用することで、照明条件の影響を最小限に抑制する手法もよく採用されます。

エッジコンピューティングの活用

リアルタイムでの人数カウントには、高速な処理能力が求められます。エッジコンピューティングを活用することで、カメラ側で即座に画像処理と人数カウントを実行し、遅延のない結果を提供できます。

また、ネットワーク負荷の軽減とプライバシー保護の観点からも、エッジでの処理は重要な役割を果たしています。

最新のAIチップを搭載したエッジデバイスにより、より高速で効率的な処理が実現されています。また、エッジデバイスでの実行に適した軽量なAIモデルの開発が進んでいます。

関連記事：「エッジコンピューティングの基本的な概要、具体的なメリット、またビジネスでの利用シーンを詳しく解説」

3D深度センサーとの統合による精度向上

従来の2D画像認識に3D深度センサーを組み合わせることで、より正確な人数カウントが可能になっています。深度情報を活用することで、人物の重なりや影の影響を排除し、より正確な位置把握が可能になります。

特に、ToF（Time of Flight）センサーやステレオカメラなどの3D計測技術との組み合わせにより、空間内の人物の位置をミリ単位で把握できます。深度情報を活用することでカウント精度が大幅に向上しています。

3D深度情報と2D画像認識技術を組み合わせることで、より堅牢な人数カウントシステムを構築できます。

関連記事：「3Dカメラの主な種類や導入するメリットとデメリット、具体的な活用方法について徹底解説」

まとめ

画像認識AIによる人数カウントは、カメラ映像から人物を自動検出し、リアルタイムで人数を計測するソリューションです。小売業での来店客分析、公共施設の混雑管理、イベント会場での入場者管理など、幅広い業界で活用され、データドリブン経営の実現に貢献しています。

最新のAIアルゴリズムにより、混雑時でも高精度なカウントが可能になり、人的リソースの最適配置やカスタマーエクスペリエンスの向上にもつながります。経営効率化を目指す企業にとって、人数カウントAIの導入は、コスト削減と業務改善の両立を実現する有効な手段といえるでしょう。

まずは自社の課題を整理し、期待する効果を明確にした上で、専門家との相談を進めていくことが効果的です。

画像認識AIを用いた人数カウントについてよくある質問まとめ