開発事例・導入事例
映像解析AIによるホテルの食事会場のレイアウト変更効果検証


全国展開するホテルチェーンで導入され、食事会場のレイアウト変更前後における動線や混雑状況を定量的に分析し、レイアウト変更の効果検証や運営改善に活用されています。
背景
ホテルの食事会場では、混雑緩和や利用効率向上を目的として、配膳台の配置変更や座席レイアウトの見直しが行われることがあります。
一方で、レイアウト変更後に「実際に動線は改善されたのか」「混雑は本当に解消されたのか」といった効果は、現場の感覚や目視だけでは判断が難しく定量的なデータに基づいて評価することが困難でした。
そこで本事例では、レイアウト変更前後の映像を活用し、利用者の動線や滞留状況を可視化するとともに、停止率・直進率・着席率といった指標を用いてレイアウト変更による効果を客観的に検証しました。
特徴
動線・滞留状況を可視化
利用者の移動軌跡や滞留時間をヒートマップとして可視化することで、混雑が発生しているエリアや動線の偏りを直感的に把握できます。
定量指標による前後比較
停止率・直進率・着席率を用いて、レイアウト変更前後の違いを数値として比較し、改善の有無や度合いを明確に評価できます。
カメラ映像のみで導入可能
専用センサーの設置は不要で、会場内に設置したカメラ映像をもとに分析が可能なため、既存環境を活かした検証を低コストで実施できます。
活用例
- 食事会場のレイアウト変更効果の検証
- 混雑発生箇所・時間帯の特定
- 配膳台や什器配置の改善検討
- 改修・リニューアル前後の比較分析
- 他施設へのレイアウト展開判断
映像解析AIによる定量データを活用することで、感覚的な評価に頼らない運営改善や経営判断を支援します。
分析内容
- 利用者の動線分析
- 滞留ヒートマップ分析
- 停止率・直進率・着席率の算出
- レイアウト変更前後の比較分析
- 効率化の要因・混雑原因の分析
導入時期:2024年10月~

