目黒区は、AI搭載カメラを用いた実証実験を、NTT東日本と連携して実施する。桜開花時期に来訪者が集中し混雑が予想される状況を、期間限定（2025年3月28日～29日）で東急東横線中目黒駅周辺や東急田園都市線池尻大橋駅付近に設置したカメラでデータ収集し、ICT環境下でリアルタイムに解析する。得られた混雑状況の数値データは、個人の特定ができない形式で実証実験として公開され、来訪者に事前情報を提供することで安全な移動と混雑緩和を目的としている。これにより、市民サービスの向上と災害時などの迅速な対応力に結びつける狙いがある。
AI桜開花時期の混雑をAIで見える化実証実験 日本
- この記事を参考にした事業アイデア
このニュースからのヒント
- AIで人流管理を革新
- 従来、混雑状況の不透明さが安全リスクを高めていたが、AIを活用したリアルタイムデータ解析で状況を即座に把握できる。これにより、来訪者に正確な情報を事前提供し、安全かつ円滑な人流管理を実現する。
- 【課題】
従来の情報発信では混雑状況が不明瞭で安全リスクが増大
【解決】
AIカメラを導入しリアルタイムで混雑データを解析
【結果】
来訪者へ適切な情報提供が可能となり、安全な環境を確保 - デジタル連携で都市運営を最適化
- 各機関がバラバラに管理していた都市情報を、ICTとAI連携により統合することで、全体最適化が達成できる。これにより、混雑緩和と迅速な対応が可能となり、住民サービスの向上に直結する。
- 【課題】
散在する情報のために都市全体の管理が難しい
【解決】
ICTとAIで各部署・施設の情報を一元管理
【結果】
全体の安全性向上と効率的な都市運営が実現 - スマホ連動で混雑予測を実現
- 情報不足によって混雑状況が予測できず来訪者が困惑している現状に、データ収集と可視化技術を活用するスマートフォンアプリを導入する。これにより、利用者は事前に混雑度を把握し、快適な移動や観光の計画が可能となる。
- 【課題】
混雑状況の情報が不足し、計画が立てにくい
【解決】
スマホアプリでリアルタイム混雑予測とルート提案を提供
【結果】
利用者は混雑を回避し、より安全で快適な体験が得られる
考えられる事業アイデア
- 駅周辺の飲食店向け混雑予測と客席回転率改善で売上を30%アップさせる計画的集客ビジネス
- 鉄道会社が保有する乗降客データと気象情報、イベント情報などを組み合わせ、駅周辺エリアの来訪者数と混雑時間帯を高精度に予測するシステムを構築。この予測データを基に、飲食店に対して時間帯別の混雑予測情報を提供し、人員配置や仕入れ計画、タイムセールスなどの施策立案を支援する。さらに客席の回転率を向上させるための運営改善提案も含め、収益性の高い店舗経営をサポートする。
- なぜ？駅周辺の飲食店は電車の運行状況や周辺イベントに大きく影響を受けるが、精度の高い予測データを持っていないため、しばしば機会損失や過剰仕入れが発生している。特に人手不足が深刻な現在、効率的な人員配置と在庫管理は経営課題となっている。一方で鉄道会社や交通系ICカードの運営会社は膨大な移動データを保有しているが、その商業的活用は限定的だ。この情報の橋渡し役となることで、飲食店の経営効率化と収益向上を実現できる市場ニーズが存在する。
- どうする？鉄道会社や交通系ICカード事業者とデータ提供契約を結び、個人情報を排除した駅別・時間帯別の利用者データを取得する。このデータに天気予報、周辺イベント情報、SNSの言及量などを組み合わせて、AIによる混雑予測モデルを構築する。予測情報は専用タブレットやスマホアプリを通じて提供し、混雑ピーク時の最適な人員配置や、閑散時間帯向けの販促企画立案を支援する。初期は特定の駅エリア（例:新宿駅東口）の飲食店20〜30店舗を対象に実証実験を行い、効果を検証。成功事例をもとに他エリアに横展開する。収益モデルは月額制のサブスクリプションとし、回転率や売上向上に応じた成功報酬型のプレミアムプランも用意する。
- ネーミングえきまわり - 駅周辺の飲食店を対象としたサービスであることを直感的に表現。「回り」には客席回転率の向上という意味も含む。
ピークナビ - 混雑のピークを把握し、ナビゲーションするサービスの本質を表現した名称。
まちフォーキャスト - 街の人流を予測する「フォーキャスト(予報)」の機能を表現。まちづくりへの貢献も示唆。 - シナリオ① データソースの確保
└ 鉄道会社や交通系ICカード事業者との提携交渉とAPI連携の構築
② 予測モデルの開発
└ AIによる混雑予測アルゴリズムの開発と継続的な精度向上の仕組み構築
③ 実証実験の実施
└ 特定エリアの飲食店と提携した実証実験と効果測定
④ サービスの本格展開
└ ユーザーインターフェース開発と販売体制の構築
⑤ 付加価値サービスの開発
└ 予約管理や販促支援など、周辺サービスの開発と収益源の多様化 - 既存カメラを活用したAI混雑分析で小売店の売上最大化を実現するコンバージョン向上支援事業
- 小売店には既存の防犯カメラが設置されていることが多いものの、これらは単なる監視目的でしか使用されていない。そこで、既存カメラをAIで連携させ、店内の人流や滞留時間、商品への接触状況などを詳細に分析。この情報を基に、陳列改善やスタッフ配置の最適化を実現し、来店客の購買率を向上させるサービスを提供する。導入コストを抑えながら、顧客の動線データを収益化する新たな店舗運営モデルを構築する。
- なぜ？小売業では来店者の購買率向上が収益に直結するが、多くの店舗では感覚的な陳列や人員配置が行われており、データに基づいた運営ができていない。既存の防犯カメラという資産を活用することで初期投資を抑えられる点が魅力的だ。特に中小規模の小売店は大規模なシステム投資ができないため、既存設備を活かした低コストのソリューションへのニーズが高い。また、新型コロナ以降、効率的な店舗運営と人流管理の重要性が高まっており、市場ニーズとマッチしている。
- どうする？既存の防犯カメラに接続可能な小型AIボックスを開発し、カメラ映像をリアルタイムで分析するシステムを構築する。このAIボックスはエッジコンピューティング技術を活用し、店舗内のプライバシーを保護しながら、人数カウント、滞留時間測定、商品との接触率などを測定する。得られたデータは専用ダッシュボードで可視化し、商品レイアウトの効果測定や店員配置の最適化提案を行う。初期は小規模小売店5〜10店舗でパイロット運用を行い、成功事例を作った上で、中規模チェーン店へと展開する。月額制のサブスクリプションモデルとし、データ分析と改善提案サービスをセットで提供する。
- ネーミング店舗シフト - 既存店舗をデータ駆動型にシフトさせる変革を表現。「シフト」には勤務シフト最適化の意味も含む。
アイミル - AIと「見る」を掛け合わせ、店舗を見守り分析する機能を直感的に表現。親しみやすさも意識。
カメラバリュー - 既存カメラに新たな価値を付加する事業コンセプトを表現。投資対効果の高さを示唆。 - シナリオ① 技術開発とプロトタイピング
└ エッジAIボックスと分析アルゴリズムの開発、データ可視化ダッシュボードの構築
② パイロット店舗の獲得
└ 小規模小売店5〜10店舗と提携し、実店舗環境での検証と改善を実施
③ サービスモデルの確立
└ 月額料金体系の策定、分析レポートと改善提案のフォーマット化
④ 成功事例の構築とマーケティング
└ 導入効果の数値化、事例集の作成、業界メディアへのPR活動
⑤ 販売チャネルの拡大
└ 小売店向けPOSシステム会社やセキュリティ会社との提携による販路拡大 - 高齢者向け見守りカメラの映像をAI分析して異変を自動検知する「安心の目」サービス
- 高齢者の独居世帯が増加する中、家族が遠方に住んでいても安心して見守れるシステムが求められている。従来の見守りカメラは映像を閲覧するだけで判断は家族任せだったが、本サービスではAIが映像を分析し、行動パターンの変化や転倒などの異変を自動検知。異常時のみ家族や提携介護サービスに通知することで、プライバシーを尊重しながらも安全を確保する新しい見守りモデルを提供する。
- なぜ？日本の高齢者人口は3,600万人を超え、その4割が一人暮らしや高齢者のみの世帯であり、見守りニーズは急速に高まっている。従来の見守りカメラは常時監視が必要で家族の負担が大きく、センサー型は誤報や見逃しが多い。また、介護施設でも人手不足により24時間の目配りが難しい状況だ。AIによる異変検知システムは、プライバシーを確保しながら安全を提供できるため、高齢者本人にも家族にも受け入れられやすい。初期費用を抑えたサブスクリプションモデルで広く普及させることで、市場規模の拡大が見込める。
- どうする？低コストのIPカメラと独自開発のAI分析クラウドを組み合わせたシステムを構築する。AIは高齢者の日常的な行動パターンを学習し、転倒や長時間の動きがない、通常と異なる行動などを検知した場合のみ通知を行う。映像はエッジ処理でプライバシーを保護し、異変検知時のみクラウドに保存する仕組みとする。初期は直販モデルで50〜100世帯の実証実験を行い、効果と課題を検証。その後、介護事業者や高齢者住宅運営会社との提携を進め、B2B2Cモデルで拡大する。基本は月額料金制とし、オプションとして駆けつけサービスや定期訪問を提携介護事業者と連携して提供する。
- ネーミング見守りアイ - 「目」と「AI」をかけた親しみやすい名称で、見守り機能を直感的に表現。
安心ホーム見守り - サービスの本質である「安心」と「家」の見守りを明確に伝える名称。
ケアみはり - 介護(ケア)と見守り(みはり)を組み合わせた、温かみのある日本語表現。 - シナリオ① システム開発
└ 低コストカメラ選定、AI異変検知アルゴリズム開発、クラウドシステム構築
② 実証実験の実施
└ 高齢者世帯50〜100件での試験導入と検証、フィードバックによる改善
③ 販売チャネルの構築
└ 直販Webサイトの構築と、介護事業者・高齢者住宅運営会社との提携
④ 提携サービスの拡充
└ 見守りを補完する駆けつけサービス、定期訪問などのオプション開発
⑤ サービス拡充と横展開
└ 見守りデータを活用した健康管理サービスの開発、海外市場への展開検討
