ＮＥＣソフトからのアプローチ

「今まで不可能だった客層データの把握を可能にする」「経験と勘だけに頼ってきたマーケティング戦略を事実に基づいて再構築する」開発が進められてきた性別・年齢層自動推定システム「FieldAnalyst」の効果が実験プロジェクトを通じて明らかになってきました。

　ＮＥＣソフトのVALWAYテクノロジーセンターでは、研究所、大学、ベンチャー企業との産学官連携を積極的に進め、様々な先行技術テーマについて、事業化を視野に入れた研究・開発を行っています。テーマの1つとなっている性別・年齢層自動推定システム「FieldAnalyst」については、お客さまが運営するショッピングセンターを舞台に、プロトタイプの実証実験が1年以上前から行われており、システムをマーケティング支援に応用する試みが徐々に成果を上げています。

　FieldAnalystのシステムは、ビデオ監視カメラで複数の通行者を撮影し、得られた動画から人物の顔を自動的に検出した上で、その人物の性別・年齢を瞬時に推定します。個人情報保護の観点からキャプチャーした人物画像は破棄されますが、性別と年齢の情報は蓄積され、リアルタイムにグラフ化する、あるいは日別・時間別で動向を把握する、他システムで活用するといったことができます。

　今回の実証実験では、駅に面した入口、駐輪場に面した入口などショッピングセンターの入口数箇所と、店内通路が交差する箇所に、来店客の動きを把握できるようカメラを設置、人手による通行量のカウント調査では不可能な、常時・複数箇所・均一な判断基準の調査が可能になりました。また、これまでもPOSデータから購入客の情報は入手できましたが、FieldAnalystと組み合わせれば、「どのような顧客が何名来店して、これだけの売上になったか」を浮き彫りにすることができます。実際に以下のようなソリューションが実用段階を迎えています。

• 来店者のターゲット分析
  各テナントが設定した顧客ターゲット層と実際の来店者層とのズレをリアルタイムで把握し、商品構成や価格帯、ディスプレイの改善を実施。
• 非購買層分析
  性別・年齢のキーを持ったPOSデータを組み合わせ、「来店したのに買わなかった」顧客層を把握し、原因の解析につなげる。
• 販促キャンペーンの効果分析
  売場内映像の分析から、チラシに掲載した商品をどのような属性の顧客が注目し、購入したかを把握。
• 入口・通路別来店者層分析
  広い店内のどこにどのような顧客が滞留するのかを分析し、顧客誘導の改善、テナント配置の最適化を実施、スペース当たりの収益向上につなげる。

　FieldAnalystのベースとなる分析・学習アルゴリズムは、早稲田大学、NECメディア情報研究所、NEC Laboratories Americaと共同で開発してきました。今回の実証実験では技術面でも成果が顕著です。実際の店舗における通行者を正確に検出・分析するには、顔の向きや歩く速さ、照明の当たり具合など難しい条件をクリアしなくてはなりませんが、研究室内とは違った実際の生活環境で実験を繰り返すうちに検出技術やアルゴリズムの精度を向上させることに成功しています。レイアウト上の制約から理想的な場所にカメラを設置できない、時間によって変わる日差しの影響を考慮しなければならないといったケースでも、人間の目視に近い判定精度を実現できるまでになっています。10月からは、NEC本社ビルにあるコンビニ型店舗NECライベックス様でもソリューション開発へ向けた実験的導入が始まり、効果が期待されます。

　FieldAnalystの実証実験では定期的な検討会が開かれ、ＮＥＣソフトとお客さまが意見をぶつけ合いながら導入効果を高めていくコラボレーションが行われています。今後ＮＥＣソフトでは、データ収集に顔だけでなく服装や体格などの情報も推定に含めるといった意欲的な開発も検討していく予定です。また、実証実験についても業種の幅を広げて積極的に行っていく予定で、参加していただける企業を募集しています。