効率的な業務遂行のため、現場で求められていることの一つが、「人とモノの動線設計」です。
施設の規模や業種は異なっても、現場のムダな移動や混雑を減らし、快適な環境をつくることは共通の課題です。しかし、その「動き」を個人の感覚や経験だけで判断していると、動線分析の効果は限定的になりがちです。
そこで注目されているのが、AIカメラを活用した動線分析です。AIカメラを導入することで、人やモノの動きを“見える化”できるため、効果的な改善策の立案や検証が可能になります。
本記事では、動線分析の基本知識に加え、小売店、モールや商業施設、工場、物流倉庫、飲食、医療、オフィススペースなど、業種別の動線分析データの活用事例を豊富にご紹介。
各業態特有の課題に対して、AIカメラを活用した分析がどのように役立つのかを解説します。
目次
- 1. 「動線分析」とは？ 人やモノの動きをデータで“見える化”
- 2. 動線分析で店舗や施設の導線設計を最適化
- 3. 【場所別・業種別】動線分析の成功事例
- 4. RetailNext AIカメラセンサー Auroraを活用した動線分析
- 5. AIカメラによる店舗分析の進化と課題
- 6. 補足：動線分析に関してよくある質問
- 7. まとめ｜AIカメラを用いたソリューションで売り場を解析し、運営を次のステージへ
- AIカメラ導入・データ取得システムの構築は、HUBULLETにご相談ください
1. 「動線分析」とは？ 人やモノの動きをデータで“見える化”
動線分析とは、店舗や施設内における人やモノの移動経路や滞留ポイントを計測・可視化し、解析する手法を指します。
従来の分析ではアンケートや目視観察に頼るケースが多かったものの、これらは限られた時間や範囲に留まり、全体像の把握が困難という欠点がありました。
AIカメラを使用することで、24時間体制、ほぼリアルタイムで広範囲の動線データを自動で取得できます。また、取得したデータをグラフやヒートマップなどで表示することで、混雑ポイントや動きの偏り、滞留時間の長い場所を視覚的に把握可能になります。
感覚や経験値だけでは捉えきれない現場の実態を可視化し、具体的な改善策へと結びつけられるのが、AIカメラによる動線分析の最大のメリットです。
2. 動線分析で店舗や施設の導線設計を最適化
動線分析は店内や施設内における「導線設計」や「導線最適化」のための基盤フェーズです。単にレイアウトを変更するだけでは、本質的な効果は得られません。
導線の改善プロセスは以下の流れで進めます。
- 1. 動線分析で現状の人の動きを可視化し、課題を洗い出す
- 2. 導線の無駄や人の滞留ポイントを明確にし、それを元にしたレイアウト設計を策定する
- 3. 改善策を実施し、効果を動線データから検証する
- 4. 継続的な改善を繰り返す
「感覚」や「経験」に頼ったレイアウトの変更のみでは、改善の効果が限定的となり、部分最適にとどまってしまうことがあります。時間や費用の無駄が発生するリスクもあるため、データに基づく科学的なアプローチが重要です。
3. 【場所別・業種別】動線分析の成功事例
AIカメラを活用することで、動線分析が容易になります。
ここでは、場所別・業種別の成功事例として、それぞれが抱える課題、動線分析の効果、具体的な施策例に分けてご紹介します。
3-1. 小売店
課題例：
- 売り場の特定ゾーンでの滞留が少なく、売上が伸び悩んでいる。
- 顧客の回遊率が低く、通路の一部が閑散としている。
動線分析の効果：
- AIカメラで顧客の動きをヒートマップ化し、滞留ポイントやスルーされている棚を把握。
- 来店客の動線を参考に、客が通りやすい導線に設計したり、視認性の良い商品配置に再設計することで、店内全域の回遊率が向上するように。
- 回遊が促された結果、購買率が向上し、売上アップにつながる。
具体的な施策例：
- 売れ筋商品の動線沿いへの再配置。
- 通路幅や陳列方法の見直しによる、歩きやすさの改善。
- 滞留の多いエリアでの接客を積極的に行う。
3-2. ショッピングモール・複合商業施設
課題例：
- 特に混雑する主要なフロアでの来館者動線が把握しづらく、各フロアの混雑時間帯や混雑ゾーンの特定も困難。
- シャワー効果を狙った最上階フロアのイベントや各フロアの誘導サインの訴求効果を測定したい。
動線分析の効果：
- 各フロアやゾーンごとの来館者数・移動状況をAIカメラで可視化し、混雑や滞留が多い場所、客の主要な移動経路を特定。
- 動線分析により、誘導サインの配置やイベントスペースの設計が最適化され、上層階への回遊率が向上。
- モール内全域で動線を取得し、移動の多い場所や閑散とするゾーンの特定に繋がり、館内の各テナントスペースの価値を再認識。（館の管理者にとって）テナントの有効活用や賃料の見直しにもつながる。
具体的な施策例：
- 混雑ゾーンの回避ルートの設計やイベント案内の誘導パネルの配置を改善。
- 顧客の動線を意識した各フロアの誘導設計。
- イベント開催前後の集客効果を、AIカメラで取得した入店率や立ち止まり率、動線などから導き出し、改善策を立案。
3-3. 工場・製造現場
課題例：
- 作業員の移動が多く、非効率な動線が作業時間を延長させている。
- 安全面においてもスタッフ同士や機械との接触リスクが懸念されている。
動線分析の効果：
- AIカメラを使い作業員の動きを可視化し、頻繁に移動する経路や滞留エリアを特定。
- 動線の短縮や作業順序の見直しを図ることで、作業効率が向上。
- 危険エリアの動線を分離し、安全管理の強化に繋げる。
- 安全教育データの補完として、動線分析データを活用する。
具体的な施策例：
- 作業エリアやフローの最適化を目的とした機械・資材配置の再設計。
- 混線リスクが高いエリアの物理的隔離や注意喚起表示の設置。
3-4. 物流倉庫
課題例：
- ピッキング作業でスタッフが倉庫内を何度も往復し、作業効率が悪い。
- 配送作業員の混雑による機器接触などの事故リスクが増大し、安全面が課題。
動線分析の効果：
- AIカメラによりスタッフの動線を追跡し、混雑ゾーンや無駄な移動を発見する。
- 作業順序の見直しやゾーン分けによって、ピッキング効率が大幅アップ。
- 混雑緩和策を講じることで安全性が向上。
具体的な施策例：
- ピッキングルートの最短化とゾーン分割による業務効率化の計画。
- 混雑時間帯のシフト調整（入室カウントデータの取得）やエリア指定の入場制限の導入。
- 機械・機材と人の動線の分離設計による安全確保。
3-5. 飲食店
課題例：
- 厨房とホールのスタッフの動線が交差し、効率が悪い。
- ピークタイムの混雑で回転率が低下し、顧客の順番待ち時間が2時間にも及ぶことがあり、顧客満足度にも影響を及ぼしている。
動線分析の効果：
- スタッフの動線をAIカメラで取得し、不要な動きや交差を減らすレイアウトに改善。
- 配膳時間の短縮やサービス効率が向上し、回転率アップに寄与。
具体的な施策例：
- 動線に基づく、厨房内機器配置の最適化とホール動線の分離設計
- 混雑緩和のための客席配置の見直し
- ピークタイムにおけるスタッフ配置の最適化（入店カウントデータの取得）
3-6. 医療・介護施設
課題例：
- 患者や介護スタッフの動線が重なり、転倒事故や接触感染のリスクがある。
- スタッフの移動が多く、業務に影響を及ぼす。少しでも負担を減らし医療に従事できるレイアウトを構築できないかと頭を悩ませる。
動線分析の効果：
- スタッフ動線の取得と患者とのゾーン分けによるリスク軽減。
- 安全対策を強化しつつ、スタッフ動線の短縮で作業負荷の軽減につながる。
具体的な施策例：
- 患者・スタッフの動きを分離し、滞留・接触ポイントを明確化。
- ナースステーション周辺の混雑緩和策の導入。
- スタッフの移動経路の短縮を目的とした物品配置の改善。
3-7. 大型オフィスビル
課題例：
- 大型のオフィスビル内のフリーアドレス席で混雑が起こりやすいエリアやスペース、時間帯の把握が困難である。
- 効率的なスペースの利用ができる動線設計が求められている。
動線分析の効果：
- フリーアドレスの座席やデスクの配置変更による混雑緩和。
- 導線の最適化により、快適なオフィス環境を実現。
具体的な施策例：
- 会議室や共用スペースの利用状況をAIカメラで把握し、混雑ゾーンを特定。
- 社員の移動経路や会議室の予約状況に合わせたゾーニングに変更。
4. RetailNext AIカメラセンサー Auroraを活用した動線分析
AIカメラを活用した動線分析が進む中、RetailNextのAIカメラ「Aurora」は、アメリカを中心に世界中の小売業界で導入されている、最先端のAI技術を搭載した店舗計測ツールです。
HUBULLETは、日本国内・海外（一部の国・地域に限る）において、RetailNextのAuroraをはじめ、各種AIカメラセンサーの導入・活用・保守をトータルで支援しています。
ここでは、Auroraの導入メリットをご紹介します。
4-1. RetailNext AIカメラセンサー Auroraの特徴
RetailNextのAuroraは、単なる映像監視カメラとは異なり、高度なデータ解析・処理機能を備えたAIカメラセンサーです。
店舗や施設内の人物の行動をスピーディかつ高精度に取得し、混雑緩和・売場のレイアウト改善・売上に影響を及ぼすKPIの把握など、多彩な分析や課題解決のサポートをしています。
主な特徴は以下の通りです。
- 人の動き（歩行・滞留）の自動トラッキング
- 入店数（入店率）、通行人数（通過率）などの算出
- 各エリアの露出率の算出
- 商品棚ごとの関心度の測定
- 一意の識別子を割り当てた個々の動線収集
- プライバシー保護に配慮した匿名データ処理 など
RetailNextのAuroraは、センサー単体でデータを取得・処理できるため、大規模なサーバーは不要になります。そのため、初期導入コストは発生するものの、長期に渡りクラウド環境で負荷を抑えたデータ運用ができるのが大きなメリットです。
4-2. Auroraで取得した動線やその他指標をダッシュボードで見える化
RetailNextの動線分析では、顧客それぞれに個別のIDを自動で付与し、動線を取得（＊）します。取得したデータは、以下のような形で視覚化・数値化されます。
- ヒートマップ：顧客がよく通る場所を赤、通らない場所を青などの色や濃淡で可視化
- 滞留時間分析：特定ゾーンでの平均滞留時間を把握
- ゾーン別トラフィック分析：各エリアの時間帯別・曜日別・週別などの通行量の変化を把握
- 移動経路分析：動線が集中するところやレジへ向かうためのメインの移動経路を把握
- A/Bテスト：入り口や売場のレイアウト変更前後の顧客の入店方向・動線の集中箇所などを比較
（＊）顧客・スタッフを分けての動線取得も可能です。
上記のようなデータから、どこで来店客の「入店 → 店内移動 → 滞留 → 商品接触（試着）→ 購入 → 退店」が発生しているのかを可視化できます。
4-3. HUBULLETは、RetailNext JAPANの公式パートナー
HUBULLETは、日本国内におけるRetailNextの公式パートナーとして認定されており、高い技術力と豊富な導入実績を備えています。単なるAIカメラセンサーや機器の提供に留まらず、次のような一気通貫の企業支援を行っています。
- 現地調査に基づく最適なAIカメラ設置ポイントの選定
- AIカメラやシステムの導入工事および初期設定サポート
- 分析ダッシュボードの活用支援
- データに基づく現場改善のコンサルティング（別途応相談）
RetailNextを最大限に活用したい企業様や、スモールスタートで分析効果を実感したい企業様も、HUBULLETまでお気軽にご相談ください。
5. AIカメラによる店舗分析の進化と課題
AIカメラは年々進化を遂げ、より低コスト・高精度な分析が可能となってきています。
以前は大型店やショッピングモール、チェーン店などでの導入が中心でしたが、今では小規模店舗やオフィス、観光名所や美術館・展示会などの施設でも活用が進んでいます。
データドリブンな現場改善のスタンダードとして、AIカメラの活用の幅が世界で広がる今こそ、動線をはじめ、店舗分析環境を取り入れるタイミングであるとも言えるでしょう。
5-1. AIカメラなどの解析ツールの導入にあたり気をつけるポイント
AIカメラの導入時の注意点としては、以下のような項目があります。
- カメラや設置位置の選定：人の動き全体が把握できる広角での視野を持つカメラやゾーンの選定、かつデータの取得精度を保つための最適な高さへの設置をする。
- プライバシー保護への配慮：顔や個人情報を識別しないカメラの選定・設定をする。
- データ活用体制の構築：データを取得して終わりではなく、社内で改善施策へつなげていくための準備をする。
5-2. 動線分析環境の構築におけるポイント
動線分析はもはや専門技術者だけのものではありません。最新のAIカメラは専門の業者に頼むことで設置でき、高精度なデータ取得ができます。
動線分析環境を構築する際のポイントとしては、以下のような項目があります。
- 導入時には、現場の目的に合わせてカメラ設置数や解析項目を選定することが重要。
- 取得した動線データを現場で活かすために、運用体制の整備や継続的な効果検証・改善サイクルを組み込む。
- 費用面では、小規模な店舗から大型の工場まで、導入規模や設置環境をベースに、必要な分析項目を選択する。まずは現状の課題を明確にした上で相談するとよい。
- 最初から全エリアを分析する必要はなく、重要なゾーンだけをピンポイントで分析する「スモールスタート」もおすすめ。
6. 補足：動線分析に関してよくある質問
6-1. 動線・導線分析の違いは何？
「動線分析」は人やモノの実際の動き（移動経路）を分析することで、「導線分析」は人が自然に通るように誘導する設計（意図的な線）を分析する考え方です。
つまり、動線は“現実”、導線は“理想”になります。両方を比較・検証することで、実店舗や施設においてより効果的なレイアウト改善が可能になります。
6-2. AIカメラで動線分析をするメリットは？ 何が発見できる？
- 来店者の移動パターンが明確になる
- 混雑や滞留が発生しているエリアを把握できる
- レイアウトやVMD変更時の効果測定が可能になる
- スタッフ動線の短縮や最適化による運営効率の改善ができる
「なんとなく」の判断から脱却し、根拠のある施策を実行できるのが最大のメリットです。
6-3. 動線分析結果をもとに、どのような施策を打つべきか？
動線分析結果を活用した施策例としては、以下のようなものがあります。
- 滞留が少ない棚の向きや配置場所の変更
- 混雑緩和のためのゾーニング再設計
- 回遊率が低いエリアへの誘導施策（POP・サインなど）
- スタッフの接客場所やタイミングの見直し など
データを最大限に活用するには、動線の取得だけで終わらせず、分析結果をもとに施策立案・戦略実行を繰り返し、継続してPDCAサイクルを回していくことが重要です。
6-4. 属性（男性・女性）ごとの動線の取得はできる？
はい、AIカメラの高度な解析技術を用いることで、（製品によっては）男女別・年齢層別の動線データを取得することが可能です。これにより、性別や年代ごとの購買行動の違いを理解し、それに基づいたマーケティング施策を展開することができます。
例：ターゲット属性の顧客が特定のエリアへ移動し、長時間滞在する傾向がある場合、そのエリアに顧客が興味を持ちそうな商品やよく同時購入される商品を強化して陳列することで、売上向上が期待できます。
6-5. 導線改善を目的としたレイアウト可視化に加え、入店率も分析したい
弊社のソリューションで実現可能です。AIカメラを使用することで、訪問者の入店率や滞在時間、回遊経路などを同時に分析できます。導線改善だけでなく、集客力の向上や店内の顧客流動性の最大化を目指したい企業様におすすめです。
例：入店率を算出したい場合は、以下のようなカメラ設置をして「入店人数」と「通行量（歩行者数・交通量）」を取得し、入店率を算出します。
- 入り口の天井にAIカメラを1台〜設置 → 入店 / 退店人数のカウント
- 店舗前の通路にAIカメラを1台〜設置 → 左方向・右方向それぞれの通行量をカウント
POINT:「入店数÷店前通行量」を算出することで、通過者に対して何人が入店したか＝「入店率」を把握できます。このデータは、マーケティングキャンペーンの効果測定や、店舗の魅力度を数値化するための重要な指標となります。
6-6. スーパーマーケットの顧客行動の把握にAIカメラを導入したいが、初期費用がネックかも…
AIカメラの導入にあたって初期費用のハードルを下げるには、必要な機能を絞った段階的な導入を検討することが有効です。また、店内エリアやエントランスを指定しての「スモールスタート」がおすすめです。例えば、次のような形で計測を始めることが可能です。
- 10店舗のうち、まずは2店舗でのみ動線分析を実施し、それ以外の店舗では入店・退店人数のカウントのみ行う。
- 客数が多く課題が顕在化しているエリアにAIカメラを設置する。
- 滞留時間・来訪頻度の高い棚付近を重点的に可視化する。
- 陳列を変更するエリアの立ち止まり率（顧客反応率）のビフォー&アフターの比較をする。
まずは店舗分析の効果を確認してから拡大導入することで、無駄を最小限に抑え、コストを抑制できます。また、導入に際しては、ROI（費用対効果）をしっかりと考慮してから導入に移りましょう。
6-7. アパレル店舗の業務改善に効果的な計測データは？
アパレル店舗では、来店者の回遊経路（入店〜試着〜購入〜退店）や試着室の利用状況、レジ前の待ち時間などのデータが重要です。これらを分析することで、商品や什器の配置の最適化や、接客などのオペレーションの改善につなげることができます。特に試着室の回転率や利用頻度、各コーナーからの試着室への移動状況がわかると、試着室の数や配置を見直すことで顧客満足度を高め、より多くの購買に繋げる施策を打つことが可能です。
7. まとめ｜AIカメラを用いたソリューションで売り場を解析し、運営を次のステージへ
売上の低迷や混雑、回遊率の悪さといった店舗運営や施設管理の多くの課題は、実態が「見えていない」から改善しきれていないことに起因しています。
お客様や従業員の視点でストレスフリーな導線を考え、売り場や館内を設計することは、購買行動促進や業務効率化に欠かせません。レイアウトを最適化することで、売上増加や生産性の向上を目指すことができます。
RetailNextは、AIカメラでリアルな人の動きを可視化するための最適なソリューションのひとつです。動線という確かな根拠に基づいて、再現性のある判断ができる店舗や施設環境を作りませんか？
AIカメラ導入・データ取得システム構築は、HUBULLETにご相談ください
AIカメラで動線分析をしたいけれど、何から始めればいいのか分からない。
そんなお悩みをお持ちの方は、ぜひHUBULLETにご相談ください。
RetailNext JAPANの公式パートナーとして、店舗や施設などにおける現状課題のヒアリングから、現場に「本当に必要な分析環境」の構築、データの活用支援まで、一貫してご提供しています。
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