人流解析とは?AIカメラで実現する仕組み・導入方・活用事例を紹介

開発事例 2021.01.26
目次

人流解析とは?AIカメラによる人の流れの可視化とその重要性

人の動きや流れ

人の動きや流れ


人流解析とは、人の動きや流れをデータで見えるようにする技術で、どの時間に人が多いか、どこを通るかなどを分析できます。
人流解析にはAIを搭載したカメラを使用し、AIカメラが映像をリアルタイムで解析、人数のカウントや混雑状況、動線などを把握します。
人流解析は、国土交通省が公開している『人流データ利活用の手引き』でも紹介されており、公共空間の管理や都市計画における活用が期待されています。

人流解析が注目される理由


人の流れを知ることで、店舗の売り場づくりや混雑対策、安全管理などが改善できます。
人流解析は、空間をより良く使うために、施設・空間運営系や業務現場のあらゆる場面で注目されているAI技術です。

【こんな課題ありませんか?】人流解析ニーズと現場課題

● 混雑や人の流れが読めない…
● せっかくの対策がうまくいかない…
● お客さんは来ているのに売り上げにつながらない…
商業施設やオフィス、駅などでは、人の動きを感覚で判断し、売り場づくりや混雑対策を試しても、思うような成果が出ないことがあります。
どこが混んでいるのか、どのルートを多くの人が通っているのかが見えなければ、改善も難しくなります。

こうした現場の課題は、人流解析で「人の動き」をデータとして見える化することで、根本から改善できます。
感覚ではなく、AIカメラによるリアルな行動データで判断できるようになります。

アラヤの人流解析サービスが選ばれる理由

人の動き(動線)

人の動き(動線)


アラヤは、導入しやすく柔軟に使える人流解析サービスを提供しています。
ここではアラヤの人流解析ソリューションの特長を3つに分けてご紹介します。

動線と属性を組み合わせた高度な分析


アラヤの人流解析では、人の動き(動線)と、年齢や性別などの属性データを同時に分析できます。
これにより、「どんな人が、どのルートを通って、どこで立ち止まったか」といった行動パターンまで深く理解できます。

課題に合わせて柔軟にカスタマイズ可能


お客様の現場課題に合わせて、人流解析の機能をアプリケーション化やサービス化できます。
店舗・施設・オフィスなど、用途ごとに最適な設計・運用が可能です。

既存カメラにも対応するエッジAI技術


アラヤのシステムは、AIを内蔵した「エッジAIカメラ」に対応しています。
これにより、今あるカメラシステムに追加するだけで人流解析が始められます。

コストやシステム変更を抑えたい施設でも導入しやすい人流解析サービスです。

アラヤの人流解析サービスの基本機能

通行量カウント

通行量カウント


アラヤの人流解析サービスには、現場の運営に役立つ4つの基本機能があります。
人の動きや行動を正確にとらえることで、空間の使い方やサービス改善につなげられます。

入退店カウント・通行量カウント

カメラ画像や地図上に「見えない線」を引くことで、その線を通過した人数を自動でカウントできます。
たとえば、入り口に線を設定すれば「入退店数」、通路なら「通行者数」がわかります。

混雑状況・利用状況の把握

特定のエリアを指定するだけで、その場所に何人いるかをリアルタイムで検知できます。
混雑状況や滞在傾向を見える化し、利用効率の改善に活かせます。

属性分析

カメラに映った人の見た目から、年齢や性別などの属性を自動で判別します。
年齢は5段階、性別は男女に分類され、来訪者の傾向をつかむのに役立ちます。

行動検知

歩く、座る、立ち上がる、転倒など、人の動きや状態を自動で検知できます。
作業現場での安全確認や、店舗での顧客の行動把握などに活用できます。

活用事例:業種別で見る人流データの効果的活用

アラヤの人流解析サービスは、さまざまな業種・現場での課題解決に活用されています。
ここでは代表的な活用事例を、業種ごとにご紹介します。

【施設・空間運営系】商業施設や駅での導入事例


商業施設、駅、オフィス、イベント会場、学校などでは、来場者やスタッフの動きを分析することで、次のような活用が可能です。
1. 動線や行動の把握によるマーケティング強化(例:どこで立ち止まるか、どこから来たか)
2. 混雑状況の見える化による導線改善
3. 空間の使われ方の把握(オフィス・フリースペースの利用傾向など)
4. 警備やセキュリティの強化(不審者検知、警備員の配置支援)

国土交通省が公開している『人流データ利活用事例集2025』では、全国の自治体や企業による人流データの活用事例が多数紹介されています。

【業務現場系】建設・製造・物流現場での活用例



建設現場、工場、倉庫などの作業環境でも、人流データはさまざまな業務改善に使われています。
1. 作業員の人数や退勤状況の管理(出入りの自動カウント)
2. 工程管理の効率化(作業員の動線や位置の把握)
3. 作業内容の記録・可視化(立ち作業・座り作業・転倒などの動作検知)

アラヤではこのほかにもさまざまな業種・施設でAI開発をサポートしています。詳しい事例はこちらをご覧ください。

入退店カウント・通行量カウント

カメラ画像や地図上に「見えない線」を引くことで、その線を通過した人数を自動でカウントできます。
たとえば、入り口に線を設定すれば「入退店数」、通路なら「通行者数」がわかります。

混雑状況・利用状況の把握

特定のエリアを指定するだけで、その場所に何人いるかをリアルタイムで検知できます。
混雑状況や滞在傾向を見える化し、利用効率の改善に活かせます。

属性分析

カメラに映った人の見た目から、年齢や性別などの属性を自動で判別します。
年齢は5段階、性別は男女に分類され、来訪者の傾向をつかむのに役立ちます。

行動検知

歩く、座る、立ち上がる、転倒など、人の動きや状態を自動で検知できます。
作業現場での安全確認や、店舗での顧客の行動把握などに活用できます。

実際の動作がわかる!人流解析デモ動画で効果を体感

「人流解析って、実際にどう動くの?」
そんな疑問にお応えするために、AIカメラが人の動きをどのように捉え、データとして可視化するのかを動画でご紹介しています。

人の通過をカウントしたり、混雑を検知したり、行動を自動で判断したりと、アラヤの人流解析サービスがどのように機能するのかが一目でわかります。
導入を検討中の方は、まずは動画で「どんなことができるか」「どのくらいの精度なのか」をぜひご体感ください。

人流解析サービスを導入するメリット・デメリット

人流解析

人流解析


人流解析サービスを導入すると、多くの場面で「人の動き」がデータとして見えるようになり、業務やサービス改善につながります。
ただし、どんな技術にもメリットとデメリットがあります。導入前にそれぞれを理解しておくことが大切です。

メリット


● 混雑状況や来店者数をリアルタイムで把握できる
● 顧客や従業員の動線・行動データが見える化され、改善に役立つ
● 感覚ではなく数値に基づく判断ができ、レイアウトや配置を最適化できる
● エッジAIカメラの活用で、既存設備に追加するだけで導入可能

デメリット


● 初期コストや設定の手間が発生する
● 設置場所やカメラの死角によって精度が左右されることがある
● プライバシー配慮(映像保存や匿名化)などの管理も必要

設置環境や運用方法を間違えると、せっかくのデータが活かしきれない場合もあります。

入退店カウント・通行量カウント

カメラ画像や地図上に「見えない線」を引くことで、その線を通過した人数を自動でカウントできます。
たとえば、入り口に線を設定すれば「入退店数」、通路なら「通行者数」がわかります。

混雑状況・利用状況の把握

特定のエリアを指定するだけで、その場所に何人いるかをリアルタイムで検知できます。
混雑状況や滞在傾向を見える化し、利用効率の改善に活かせます。

属性分析

カメラに映った人の見た目から、年齢や性別などの属性を自動で判別します。
年齢は5段階、性別は男女に分類され、来訪者の傾向をつかむのに役立ちます。

行動検知

歩く、座る、立ち上がる、転倒など、人の動きや状態を自動で検知できます。
作業現場での安全確認や、店舗での顧客の行動把握などに活用できます。

人流解析サービスを導入する前に!導入の注意点

人の動きや混雑状況

人の動きや混雑状況


人流解析サービスは、正しく使えばとても便利ですが、導入前に気をつけておきたいポイントがあります。
ここでは、失敗しないための注意点を3つにまとめてご紹介します。

カメラの設置場所が分析精度に大きく影響する

人の動きや混雑状況を正確にとらえるには、カメラの角度や高さ、死角の有無がとても重要です。
適切な場所に設置しないと、正しいデータが取れないことがあります。

プライバシー配慮とデータ管理が必要

カメラ映像を使うため、個人が特定されないように配慮した設計や、データ保存のルール整備が必要です。
事前に社内のコンプライアンスや管理体制も確認しておきましょう。

導入の目的と活用方法を事前に明確にする

「とりあえず入れてみる」では、十分に活かせないことがあります。
何のために導入するのか(例:混雑対策/導線改善など)を明確にしておくことで、効果を実感しやすくなります。

アラヤなら、導入前にヒアリングを行い、活用目的に合わせた最適なプランをご提案できます。

入退店カウント・通行量カウント

カメラ画像や地図上に「見えない線」を引くことで、その線を通過した人数を自動でカウントできます。
たとえば、入り口に線を設定すれば「入退店数」、通路なら「通行者数」がわかります。

混雑状況・利用状況の把握

特定のエリアを指定するだけで、その場所に何人いるかをリアルタイムで検知できます。
混雑状況や滞在傾向を見える化し、利用効率の改善に活かせます。

属性分析

カメラに映った人の見た目から、年齢や性別などの属性を自動で判別します。
年齢は5段階、性別は男女に分類され、来訪者の傾向をつかむのに役立ちます。

行動検知

歩く、座る、立ち上がる、転倒など、人の動きや状態を自動で検知できます。
作業現場での安全確認や、店舗での顧客の行動把握などに活用できます。

導入までのステップ紹介

人流解析導入ステップ

人流解析導入ステップ


「人流解析って、どうやって始めるの?」
アラヤでは、導入前から導入後まで安心して使い始められるよう、4つのステップでしっかりサポートしています。

①ヒアリング
まずは、お客様の課題や現場の業務の流れについてしっかりヒアリングします。
「何を解決したいか」「どこで使いたいか」などを整理する大切なステップです。
②ご提案・開発
次に、課題に対して最適なサービス内容をご提案します。
アラヤのAI技術や製品、ノウハウを活かして、柔軟で実用的なプランを一緒に考えます。
③現場での実装と検証
ご提案内容に沿って、実際の現場に設置・実装します。
使いながら確認し、「予測通りの効果が出ているか」もその場で体験していただけます。
④効果の分析と改善
導入後は、AIの精度や使い方を分析しながら改善を続けるフェーズです。
お客様の声に合わせて調整し、より高い効果を目指します。

入退店カウント・通行量カウント

カメラ画像や地図上に「見えない線」を引くことで、その線を通過した人数を自動でカウントできます。
たとえば、入り口に線を設定すれば「入退店数」、通路なら「通行者数」がわかります。

混雑状況・利用状況の把握

特定のエリアを指定するだけで、その場所に何人いるかをリアルタイムで検知できます。
混雑状況や滞在傾向を見える化し、利用効率の改善に活かせます。

属性分析

カメラに映った人の見た目から、年齢や性別などの属性を自動で判別します。
年齢は5段階、性別は男女に分類され、来訪者の傾向をつかむのに役立ちます。

行動検知

歩く、座る、立ち上がる、転倒など、人の動きや状態を自動で検知できます。
作業現場での安全確認や、店舗での顧客の行動把握などに活用できます。

よくある質問

Q1:人流解析と顔認識はどう違うのですか?
A:人流解析では、個人の顔を認識・記録することなく、人の動きや流れを捉えるのが特徴です。
顔認識とは異なり、プライバシーへの配慮を重視しています。

Q2:人流センサーは屋外でも使えますか?
A:アラヤのAIカメラは、設置環境に応じた機種の選定や耐候性のある構成も可能です。
屋外の通路や施設入口などでもご相談いただけます。

Q3:カメラの設置にはどれくらい時間がかかりますか?
A:設置箇所の数やネットワーク環境によりますが、数日〜1週間程度が目安です。
詳細はヒアリング後にご案内します。

Q4:精度や誤差はどのくらいありますか?
A:設置環境や対象人数にもよりますが、正確な動線・人数の検出が可能なレベル(90%以上)を目安としています。
デモやPoCで事前確認も可能です。

Q5:データの保存期間や管理はどうなっていますか?
A:保存期間や保存先(クラウド/ローカル)は、用途やポリシーに応じて選べます。
個人が特定される情報は基本的に保持しません。

まとめ

人流解析サービスは、混雑対策・動線改善・マーケティング強化など、さまざまな課題を“数字と動き”で解決できる技術です。

アラヤでは、AIカメラやエッジAIを活用し、現場ごとに最適なかたちで導入できる柔軟なサービスをご提供しています。

「人の流れをデータで把握したい」「売上や業務効率を改善したい」
そんな課題をお持ちの方は、ぜひ一度ご相談ください。

人流解析AI(動線分析AI)に関する以下の記事もご覧ください

執筆監修
代表取締役

金井 良太

【経歴】
2000年 京都大学理学部卒業
2005年 オランダ・ユトレヒト大学で人間の視覚情報処理メカニズムの研究でPhD取得(Cum Laude)米国カルフォルニア工科大学、英国ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンにて研究員JSTさきがけ研究員、英国サセックス大学准教授(認知神経科学)
2013年 株式会社アラヤを創業
2020年〜内閣府ムーンショット事業プロジェクトマネージャーとしてブレイン・マシン・インターフェースの実用化に取り組む
【受賞歴】
文部科学大臣表彰若手科学者賞
ET/IoT Technology Award(2019)、JEITA ベンチャー賞(2020)など多数受賞