近年、AI技術の進化により、属性分析はマーケティングにおいて注目される手法となっています。特に施設や店舗では、AIカメラを活用した来訪者の性別や年齢層などのデータ分析をもとに、販促戦略や施設運営の最適化を図る企業が増えています。
本記事では「属性分析とは何か？」から始まり、その目的やメリット、AIカメラで取得した属性データの活用方法や導入事例まで、わかりやすく解説します。
目次
- 1. 属性分析とは？
- 2. 属性分析の目的
- 3. AIカメラを活用した来店客属性分析のステップとポイント
- 4. AIカメラを活用した属性分析のメリット・デメリット
- 5. 【業態別】AIカメラの属性データ活用事例
- 6. まとめ：AIカメラを活用した属性分析の未来とは
- AIカメラの導入は、HUBULLETにご相談を！
1. 属性分析とは？
人の性別（男性・女性）・年齢層などの項目の分析
「属性」とは、顧客や訪問者など人の性別（男性・女性）、年齢（年代）、購買履歴、居住地、再来店率や来訪率（リピート率）などを指します。
「属性分析」とは、これらを整理・分類し、ターゲットの傾向やパターンを調査する手法を指します。
企業は収集した属性データから、自社の顧客の特性を深く理解することで、マーケティング施策の精度向上や新製品の企画、オペレーションの改善を図り、売上増加や顧客満足度の向上につなげることができます。
AIカメラの基本機能と属性推定技術
AIカメラは、センサーで取得した映像から人物の動きや姿勢、身長、顔の特徴点などを解析し、性別や年齢層といった属性を自動的に推定します。
AIカメラで人の動きを認識した後には個別にID付与などが行われ、匿名化された状態で追跡するため、個人を特定することなくデータを蓄積できます。そのため、プライバシーや個人情報の保護の観点からも安心です。（＊）
＊ AIカメラの種類により個人情報を取得するものも存在するため、導入にあたっては注意が必要です。当社で提供しているRetailNextのAIカメラセンサーは、個人情報の観点からも安心して導入いただけます。
2. 属性分析の目的
マーケティング面：属性を基にした販促施策の最適化と顧客理解
来館者や来店客の性別・年齢層データを販促施策と紐付けることで、訪れる属性グループに効果的なキャンペーンを打つことができます。
例えば、特定の時間に20代女性の来店が最も多い場合、店内POPやサイネージをターゲット属性に合わせて切り替えるなど、柔軟な販促戦略が可能になります。
運用改善：ターゲット層の入店・滞在傾向を分析し、レイアウトを最適化
AIカメラによる属性ごとの滞在場所、滞在回数や時間の取得は、施設内のディスプレイや誘導サイン設計の最適化に活用できます。
例えば、年齢層ごとの入店傾向、男女別の回遊傾向の違いや特定の属性グループが集中するエリアなどを把握することで、ターゲットに合わせエントランスディスプレイやVMD（ビジュアルマーチャンダイジング）の最適化が図れます。
3. AIカメラを活用した来店客属性分析のステップとポイント
分析プロセス：データ取得→ダッシュボード可視化→課題抽出→施策運用
店頭でリアルタイムに取得された属性データはクラウドに集約され、やがて分析ダッシュボードなどで可視化されます。
棒グラフや円グラフ、ヒートマップなどでデータを可視化した後は、現場のどこに問題があるか課題抽出を行い、レイアウトの改善や販促計画の見直しなど、具体的なアクションにつなげることができます。
＊ 当社ではRetailNextをはじめとするAIカメラの施工設置工事を手掛けています。取得したデータは、オリジナルのBIダッシュボードや各種システムとのAPI連携などの方法で可視化が可能です。
来店客や来訪者の属性と行動データを組み合わせる
来店客や来訪者の性別・年齢層といった情報収集に加え、属性グループの行動分析をするのがおすすめです。
例えば、店舗の場合
「どの属性の顧客が最も来店しているか」
「何曜日のどの時間帯に、どの属性グループの来店が多いのか」
「どの属性の顧客が、どのエリアに何分滞在したか」
「どの属性の顧客が最も店頭のサイネージ広告に反応したか」
・・・
というように、各属性グループの来店時間帯や滞在時間、販促物への反応など、複数の指標を掛け合わせることで、より深いインサイトを得られます。
4. AIカメラを活用した属性分析のメリット・デメリット
メリット
- AIカメラで顧客属性をリアルタイムに取得でき、来訪者・来店者の傾向をスムーズに可視化できる
- 性別や年齢層に応じたターゲティングが容易になる
- 店頭での分析精度が上がり、広告費の削減になる（オンラインの施策に流用できる）
- オペレーションの自動化により、人的コストやヒューマンエラーの削減につながる
デメリット
- 設置環境やシステムなどにより、属性推定の精度にばらつきがある場合がある
- AIによる誤認識の発生があり得る
- 個人情報の取り扱いに注意が必要で、ガイドラインの遵守や、データの活用法によっては、店頭や公式HPなどでAIカメラでデータを取得している旨の表示が求められる
- AIカメラの導入を手がける企業・取付け業者の技術等により、データの取得精度や費用対効果に差が出ることがある
- AIカメラで取得したデータを実際の業務で活かすための社内体制の確立が必要となる
5. 【業態別】AIカメラの属性データ活用事例
小売業の事例
- 入店人数 × 顧客属性（性別・年齢層）の分析：
時間帯ごとの客層を分析し、入り口付近の陳列を見直す。ターゲットが興味を持ちそうな商品を手に取りやすい位置に置くなど、属性に応じて商品配置の最適化を行う。 - 顧客属性 × 販促物への反応の分析：
キャンペーンPOPのターゲットとしていた顧客と実際に反応した属性の差異を分析する。 - 顧客属性 × 移動経路・滞在傾向の分析：
スマホアプリなどと掛け合わせて属性グループごとの回遊傾向や滞在エリアを分析し、売場設計を改善する。 - その他：
分析結果をリテールメディア施策の促進につなげる。
施設（商業施設・モール・公共施設など）の事例
- デジタルサイネージとAIカメラの連動：
来訪者の属性（性別・年齢層など）に応じたコンテンツや広告をディスプレイに自動で表示する仕組みを構築する。属性に応じて動画・静止画・テキストなどの出し分けをすることで、館全体の収益化の促進につなげる。（＊） - 顧客属性ごとの販促物前の通過数・立ち止まり率分析：
館内に設置したイベントや催事の誘導サインへの興味度を属性ごとに調査する。 - 販促の最適化：
来店客の属性に最適化されたキャンペーン・タイムセール情報の表示によって、ターゲット顧客に効果的なアプローチが可能に。
＊ HUBULLETでは、店頭サイネージのメディア切り替えを自動化するシステムの構築など、各種システムのカスタマイズに関するご相談を随時承っています。詳しくはこちらからお問い合わせください。
オフィスの事例
- フロアやエリアごとの性別・年齢層 × 滞在時間の分析：
属性分析をもとに、会議室、応接室、オープンスペース、リフレッシュスペースなどの各エリアの機能配置や案内導線を再設計する。
観光名所の事例
- 観光客の性別・年齢層・グループ構成・再来訪傾向など、AIカメラと自社アプリのデータを掛け合わせた属性分析：
来訪者の属性を把握した上で施設改善やイベント企画が行えるようになり、SNS広告などのマーケティング施策の最適化につながる。
周辺の店舗や宿泊施設と連携し、属性データに基づいたクーポン配布や周遊促進などを行うことで、地域全体の観光価値向上にもつながる。 - 各注目スポットにおける属性ごとの行動取得：
属性グループにわけた観光客の通過率や立ち止まり傾向から、属性ごとの施設満足度を間接的に分析することができた。
その他事例（無人店舗など）
- 無人販売所でサイネージを設置し、時間帯別の客の属性に合わせてパネルの表示内容を切り替える仕組みを導入し、1日の売上を増加させた。
6. まとめ：AIカメラを活用した属性分析の未来とは
AIカメラは、従来人の手では追うことができなかった実店舗や施設における顧客データを取得し、分析できるという点で、今や商業施設や観光施設をはじめ、幅広い業界・業態で欠かせない計測ツールとなりつつあります。
AIカメラを用いた属性取得においては、個人特定を避けながら、属性グループの行動傾向の把握を行える点が特徴であり、企業のデータ活用に対するハードルを下げ、現場に変革をもたらしています。
AIカメラは、今後もオフライン店舗や施設において、より高度で柔軟な意思決定を支えるための重要なメソッドとして取り入れられるでしょう。
顧客・来訪者への理解を深め、現場の運用改善を促すその可能性は、これからの企業活動においてますます大きな価値を持つものになると考えられます。
AIカメラの導入は、HUBULLETにご相談を！
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当社では、AIカメラをはじめとする各種機器選定から、属性分析システムの設計・構築支援、データの可視化や保守まで、ワンストップでご提供しています。
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