動線・動作分析インストアマーケティングツール£½品... · 店舗レイアウトの改善、広告効果の効果検証、店員の接客改善などのインストアマーケティングや、防犯に顧客＆店員の動線を活用

© 2017 Supreme System Consulting Co., Ltd. All rights reserved.This presentation is for informational purposes only. Supreme System Consulting makes no warranties, express or implied, in this summary.

スプリームシステムコンサルティング株式会社

動線・動作分析/インストアマーケティングツールMoptar Ver.2.3ご紹介資料

2017.3版

© 2017 Supreme System Consulting Co., Ltd. All rights reserved. 2

アジェンダ

1. 製品概要

2. 製品特長に紐づく機能概要

3. 流通小売での活用例

4. 流通小売以外での活用例

5. システム構成と導入・運用イメージ

6. 導入事例

7. 導入費用例

8. ロードマップ

9. 会社概要


１. 製品概要

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1. Moptar概要

© 2017 Supreme System Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

1 タグ不要！高い精度（数cm）で動線をトレース短い時間間隔で追跡することで個人を特定します。

2

3 店員の動線・振る舞いを分析＆レポートし、課題を検出

顧客・非購買顧客の動線・振る舞いを分析＆レポートし、課題を検出

４不審者検知・通知など特定行動検知

POS分析だけではできない、非購買者を分析！店舗レイアウトの改善、広告効果の効果検証、店員の接客改善などの

インストアマーケティングや、防犯に顧客＆店員の動線を活用

5© 2017 Supreme System Consulting Co., Ltd. All rights reserved.

タグ不要で高精度な位置計測入店から退店まで動線追跡

人体に安全なクラス1赤外光レーザーセンサーを配置し、人はタグなどを保持する必要がありません。

入店から退店まで長時間の動線を追跡し続けるためには、高精度な人物の位置計測・追跡技術だけではなく、人や物の影に入ることから発生する人物の入れ替わりを補正する処理（動線のつなぎ合わせ処理）が必要になります。実績では、位置計測誤差は平均数cm、最大で10cm程度、入店から退店まで平均1時間の顧客滞在時間の店舗で、入店者の約80%～95%を退店まで途切れることなくユニークIDでデータ取得・管理しています。

１

経営に寄与する顧客・従業員動線分析

売場への立寄り/滞留/素通り・回遊・商品棚で商品を手に取るなどの顧客データ、接客・売場回遊などの従業員データなどを分析することができます。

動線データ、その他データを軸に、店舗入店率、入店客数、売場立寄率、商品棚から手に取る率、購買率などをクロス集計分析することができますので、店内レイアウト、POPキーワード、売場装飾、棚割り、品揃え、接客、レジ待ち、レジ対応・・・のどこに課題があるのかを明確化し、課題に対する対策の立案に大きな貢献をすることができます。

３ビーコン・カメラ・POSとも連携コスト抑えて高度な動線分析

店舗全体にセンサーを設置しないでも、動線を精緻に計測するエリアのみセンサーを設置し、その他エリアはビーコン・カメラ連携により動線を繋ぎ合わせることで、同一人物の動線として分析＆利用することができます。

ビーコンのユーザー情報とMoptarの動線を紐づけることで、場所や時間を跨いでも顧客・従業員ごとの動線分析を可能にします。

カメラ画像から抽出した人物ごとの特徴量により各エリアの動線をつなぎ合わせることで、同一顧客の動線として分析＆利用することができます。

4

リアルタイムな行動検知・判定・アクション

人間の動線、動作（ジェスチャー）、高さ、場所、時間の長さ、時刻などの条件で定義した行動パターンを、リアルタイムに判定し、異常があれば通知することができます。

Moptarではこれらの行動パターンを判定するソフトウェア部品が多く標準装備されているので、これらを条件として組み合わせて行動パターンをエディタで定義することにより実現できます。

2

動線・動作データより抽出した個客の売場・商品棚への興味関心度をキャンペーン管理・MAツールへ連携することで、購買データ、Webアクセスログ、キャンペーン反応履歴など店舗・Webに跨るセールスチャネルのデータを統合したオムニチャネルマーケティングを実施することが可能となります。

5 オムニチャネルマーケティングへ拡大可能

2. Moptar概要～特長～

6

3. Moptar概要～機能概要（業務面）～


店舗分析(多店舗分析）、売場分析、通路分析、商品棚分析、顧客分析、従業員分析

店舗ごとのKPI（店舗前通行者数、入店率、入店顧客数、売場立寄率、売場立寄顧客数、入店顧客購入率、売場直行率、

直行直帰率、購入顧客数、顧客単価、売上など）

売場ごとのKPI（通行顧客数、立寄率、売場内回遊（滞在時間、動線距離、停止回数など）

通路ごとのKPI（in/outの顧客数など）

商品棚ごとのKPI（商品を手に取る率※1、戻す率など）

従業員ごとのKPI（売場ごと滞在時間、滞在時間割合、店内動線距離などの動線情報、レジ打ち時間平均、顧客がレジに並ん

でからレジに入るまでの時間平均、接客回数、接客時間など）

KPIの異常値や予測値からのアラート通知※2

顧客ごとに以下の動線データを取得でき、そのデータを元に顧客を抽出できる（店内/売場内の滞在時間、動線距離、

回遊速度、停止回数、回遊売場数、立寄売場数、レジ待ち顧客数、レジ待ち時間、売場直行有無、売場直行・直帰顧客有無、レジに並んでから従業員がレジに入るまでの時間、売場・商品棚ごとの興味関心度など）

店舗前通行者数、入店率、入店顧客数、売場立寄率、売場立寄顧客数、入店顧客購入率、購入顧客数、顧客単価、売上を、動線データ・属性データを軸としてクロス集計分析が可能

POS連携により、素通り、立ち寄り、滞留を判定する売場内滞在時間の閾値を自動生成POS連携により、商品棚で商品を戻す行動を判定

不審者検知、グループ判定、店員判定などの特定行動検知動線、動作、高さ、場所、時間、時刻を利用して従業員の作業チェックデジタルサイネージでのOneToOneの店内広告及びサイネージ効果分析※3

※1はReachが必要となります。Reachは単体でも購入できます。※2はKPIアラート・オプションが必要となります。※3はデジタルサイネージ連携オプションが必要となります。

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4. Moptar概要～機能概要（システム面）～


2D・3Dレーザーセンサー、ビーコン、カメラ※4など様々なデバイスを混在できるレーザーセンサーは人間がタグ等を保持する必要がなく距離を取得できるのでカメラと比べ人の取り違えが少ない2Dセンサーは広い空間での利用、3Dセンサーは狭い混雑しやすいエリアでの利用が効率的

ビーコンと連携することで、動線とスマホアプリユーザ/従業員のIDを紐づけることが可能

カメラ画像から得られた人間(洋服などを含む）の特徴量またはビーコンを利用することで、レーザーセンサーを店舗の一部区画のみ設置し、売り場間の動線を紐づけることが可能※4

センサーのキャリブレーションなど導入作業を半自動化導入後のセンサーの傾きなどを自動補正（自動キャリブレーション）することで、運用メンテナンスを削減自動キャリブレーション機能で補正できない程のセンサーの傾きを警告

センサー故障、サーバー故障などを自動で通知※5

店舗にサーバーを設置せずにクラウドで動作が可能

※4はカメラ連携オプションが必要となります。※5はオープンソフトウェアzabbixを利用しますが、設定等の導入費用が別途必要です。


2. 製品特長と紐づく機能概要

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１. タグ不要で高精度な動線追跡～レーザーセンサーによる動線取得～

レーザー安全規格Class1の近赤外光レーザーであり、人体（目や皮膚）に当っても安全なレベルのレーザーです。センサーからの距離によりますが、誤差は数cm～最大約9cm程度です。照射したレーザーが物体に当たり、反射して返ってくるまでの時間から物体までの距離を計算します（TOF方式）。 30～40回/秒の短い周期で人物を追跡しますが、個人を特定しないためプライバシー侵害の恐れがありません。※下図は2Dセンサを使用した場合の動線取得イメージです。

物体の厚みも判断

1m

270度

影で後ろにいる人を認識できない

複数台照射でロストする確率を減らします


1/40秒

最大20m×sin0.25=約9cmの最大誤差

70mm

50mm

センサー外形（例）約130g(ケーブル除く)

※１台のレーザーだと、影になった部分が見えないので、複数台のレーザーで照射します。

人物の移動

0.25°

特長１

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2. リアルタイムなマッピング・モニタリング機能（リアルタイムマップ・モニタ）

顧客数、滞在時間、立寄率、特定行動などをリアルタイムにモニター

特定の行動（ニーズ高い・不審者・従業員…）の定義レベルにあてはまる人数をリアルタイムに表示。従業員を接客に向かわせたり、不審者の検知に利用。

来場顧客の状況をマップ上で確認

スタッフAimstar興味あり

Moptar興味あり

各エリアへの立寄りや待ち時間などを確認し、速やかな対応へ

当日総計や過去の累積との乖離から、立寄り/滞留顧客の低下をアラート


特長２

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顧客や従業員の動線、動作、高さ、場所、時間、時刻から不審者などの特定行動をエディタで定義


動線から得られる情報（立ち寄り・素通り・滞留・停止などの振る舞い、場所、時間（滞在時間）、時刻、人間の高さ）を利用した判定条件、処理フロー、アクションを専用エディタで容易に定義できます。エディタでは特定行動判定部品をドラッグ＆ドロップで利用できます。

以下のように様々な特定行動を定義できます。• 入り口案内板滞留（場所、時間、振る舞い）、レジ待ち行列アラート（場所、時間、振る舞い、動線数）、欠品ア

ラート（振る舞い、動線の数）、特定時刻来店（時刻）、時計の清掃（場所、時間、振る舞い、高さ）• トイレから出てこない（場所、時間）、特定区域進入（場所）、不審者（場所、時間、振る舞い）、夜間不審者

侵入（時刻）など。 ※（）は判定条件を示しています。

2.リアルタイムな特定行動検知・判定～行動パターン定義～特長２

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①不審者の条件定義（エディタでシナリオ定義）

店舗に入店した顧客の行動パターンのシナリオとアクションを事前に定義します

例えば・・・立寄りせずに、防犯カメラの死角エリアに直行し1分以上滞留

③対応・店頭スタッフへの通知・パトランプ点灯・カメラ映像をポップアップ

②不審者検知


人間の動線、動作、高さ、場所、時間、時刻からリアルタイムに特定行動を判定し通知 (標準はメール）

2. リアルタイムな特定行動検知・判定～リアルタイム判定・通知～特長２

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これまでブラックボックス化していた入店→通路→売場→立寄→商品棚→購入までの行動プロセスをブレークダウンし、仮説検証を行うことができます。対策すべき対象が明らかになり、対策後の効果を検証することでPDCAを回していきます。

• 入店者数、通路の通行者数、売場の通行者数、立寄者数、商品棚で商品を手に取った人数、購入者数、それぞれの転換率を定量化します。これらのデータを、他の売場と比較したり、キャンペーンの前後で比較したりすることで、課題を明確化し、店舗改善につなげていきます。

• 売場ごとの下図の転換率（α、β1、β2、β3、γ）により、店舗広告、レイアウト、POP、売り場装飾、接客、品揃えの改善につなげます。

マス広告効果インストアー広告効果α β1

β2β3

γ

入店者数(A)

通路通行者数(B)

売場通行者数(C1)

売場立寄者数(C2)

手に取った人数(C3)

購入者数(D)

入店→通路→売場→立寄→商品棚→購入までの行動プロセスから店舗の課題を明確化


3. 経営に寄与できるツールとしての動線分析特長

3

3. 経営に寄与できるツールとしての動線分析Case.小売

・接客、POP、顧客の回遊ルートごとの成約率を算出し、成約率が高いパターンを見える化します。・これらのデータから従業員接客や店舗レイアウト、POP等の改善すべき点が浮かび上がります。

顧客ルートごとの成約率を見える化

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青のルートは

利用率85%グレーのルートは

離脱率75%


α

α

β1

γ

β2

特長3


4. Moptarが提供する分析機能～分析機能概要～

顧客数・売上・「入店→売場→立寄→商品棚→購入」転換率を動線データ・滞在時間などの軸を自在に変えてクロス集計

●店舗分析・店舗セグメンテーション店舗集計・抽出店舗時系列集計店舗売上・入店率・入店顧客数クロス集計店舗立寄率・購入率・客単価クロス集計

●売場分析・売場セグメンテーション売場別集計・抽出売場時系列集計売場・時間帯別動線数売場売上・通行率・通行客数クロス集計売場立寄率・購入率・客単価クロス集計売場内商品棚転換率・購入率・客単価クロス集計

●顧客分析・顧客セグメンテーション店舗売上・入店率・入店顧客数クロス集計店舗立寄率・購入率・客単価クロス集計売場売上・通行率・通行客数クロス集計売場立寄率・購入率・客単価クロス集計売場内商品棚転換率・購入率・客単価クロス集計商品棚売上・転換率・客単価クロス集計店内行動クロス集計売場行動クロス集計

●動線回遊分析・抽出●回遊・立寄売場の組み合わせ分析・抽出

●商品棚分析・商品棚セグメンテーション商品棚集計・抽出商品棚時系列集計商品棚売上・転換率・客単価クロス集計

●通路分析・通路セグメンテーション通路別集計・抽出通路時系列集計通路から売場への転換率クロス集計

●従業員分析・従業員セグメンテーション従業員別集計・抽出従業員別時系列集計従業員クロス集計

特長3

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4. Moptarが提供する分析機能～クロス集計～

①メニューを選択しクリック

②分析詳細設定画面が表示されます。

③分析対象の日時選択 ③縦軸・横軸等

その他条件選択

④集計ボタンを押すと結果が表示されます。

クロス集計では目的別にメニュー化し、ユーザが容易に軸を選択できるように軸をチューニングして設定されています


特長3

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Case.小売

従業員にビーコンを保持していただき、ビーコンで取得できる位置座標と時刻から、Moptarの精度高い動線に対応する従業員IDを検出します。ビーコンを利用しない場合でもMoptarで動線を従業員か顧客かを判定することも可能ですが、従業員IDは取得できません。

売場毎の従業員数、顧客数、従業員接客率（年度・シーズン・曜日・時間帯ごと）従業員の一人当たりレジ打ち時間（時間帯ごとの最小、平均、最大）従業員が顧客をレジ前で待たせた時間従業員毎の以下の分析（年度・シーズン・曜日・時間帯ごと）

• 売場ごとの滞在時間、動線距離・速度・停止回数• 売場ごとの接客回数・時間（従業員から声掛け、顧客から声掛け）• オペレーション（接客、待機、POS処理、補充、バックヤードなど）毎の時間など

従業員の滞在場所・滞在時間・接客回数を見える化


4. Moptarが提供する分析機能～従業員動線分析～特長

3

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4. Moptarが提供する分析機能～動線分析結果をレポート出力～

Excelへの出力イメージ

Moptar分析画面で条件指定分析・抽出を行った結果を、CSV形式やExcelテンプレ―トへ出力できます。またスケジュール登録を行うと、日次、週次、月次など要望に応じて自動出力も可能です。

動線・店舗・売場などのレポートを自動出力

単純にCSVやExcelで出力するほか、予めExcelテンプレートを登録しておき、そのテンプレートに指定出力すると、簡単にExcelレポートの閲覧が可能！

毎週月曜日の朝に前週の状況がExcel出力してあるから、それを見るだけで把握可能


CSVやEXCEL形式で指定項目を出力できます。

特長3


店舗KPI （店舗ごと）

店舗前通行者数

入店率（素通も含む）

入店顧客数

売場立寄*率（任意の売場）

売場立寄*顧客数（任意の売場）

入店顧客購入率（POSを通過しない場合はレジ前滞留者数）

購入顧客数（POSを通過しない場合はレジ前滞留者数）

顧客単価

売上

店内平均滞在時間

店内平均動線距離

店内平均回遊速度

店内平均回遊売場数

店内平均停止回数

店内平均立寄売場数

店内平均滞留売場数

レジ待ち平均顧客数

レジ待ち平均時間

レジ対応平均時間

売場直行顧客率

売場直行顧客数

売場直行・直帰顧客率

売場直行・直帰顧客数

顧客がレジに並んでから従業員がレジに入るまでの時間平均

売場KPI （売場ごと）

入店顧客数に対する売場通行顧客数の割合

売場通行顧客数

立寄*率（立寄＋滞留）

立寄*顧客数（立寄＋滞留）

立寄*客の購入率

売上

購買単価

任意の商品棚で手に取る転換率

任意の商品棚で手に取る顧客数

任意の商品棚で手に取った人の購入率

素通率

素通顧客数

立寄率

立寄顧客数

滞留率

滞留顧客数

通行回数

顧客あたり通行回数

売場内での滞在時間

売場内での動線距離

売場内での停止回数

売場内での回遊速度

入店から売場までの店内滞在時間

入店から売場までの動線距離

売場直行顧客率

売場直行顧客数

売場直行・直帰顧客率

売場直行・直帰顧客数

売場への興味関心度(=経験値)

商品棚KPI（商品棚ごと）

売場通行顧客が商品棚に手を出す転換率

商品棚に手を出した顧客数

商品棚に戻した顧客数

商品棚に手を出した顧客の購入転換率

売上

顧客あたり購買単価

通路KPI （通路ごと）

入店顧客数に対する通行顧客数の割合

通行顧客数

通行回数

1人あたりの通行回数（全顧客の通行回数合計/通行顧客数）

通路内での滞在時間

各売場への進入率

Uターン率

各出入り口のIn/Out人数

通路順報告・逆方向比率

通路内での動線距離

入店から通路通行までの動線距離

入店から通路通行までの店内滞在時間（経過時間）

従業員KPI （従業員ご

と）店内滞在時間

売場ごとの滞在時間

売場ごとの滞在時間割合

店内動線距離

売場ごとの店内動線距離割合

店内回遊速度

店内停止回数

売場ごとの停止回数割合

店内回遊売場数

売場ごとの回遊売場数割合

店内立寄り売場数

売場ごとの立寄り売場数割合

店内滞留売場数

売場ごとの滞留売場数割合

レジ打ち時間平均

顧客がレジに並んでからレジに入るまでの時間平均

接客回数（従業員から）

売場ごとの接客回数（従業員から）割合

接客回数（顧客から）

売場ごとの接客回数（顧客から）割合

接客時間（従業員から）

売場ごとの接客時間（従業員から）割合

接客時間（顧客から）

売場ごとの接客時間（顧客から）割合

接客して顧客が商品を手に取った回数

接客して顧客が商品を手に取った割合

動線発生日時の期間指定することで、以下のKPIを店舗間、売場間、商品棚間、通路間、従業員間、サイネージ間で比較分析することができます。

広告効果KPI （デジタルサイネージごと）

サイネージへの立ち寄り顧客数

サイネージへの立ち寄り率

レコメンド商品売り場への直行回数

レコメンド商品売り場への直行率

顧客のサイネージ前エリアに滞在した平均時間

サイネージ前からサイネージのレコメンド商品売場への直行徒歩時間平均

サイネージ前からサイネージのレコメンド商品売場への直行徒歩距離平均

レコメンド商品売り場での立ち寄り回数

レコメンド商品売り場での立ち寄り率

レコメンド商品売り場での平均滞在時間

レコメンド商品売り場で商品棚から手に取った回数

レコメンド商品売り場で商品棚から手に取る率

レコメンド商品売り場で商品棚に戻した回数

レコメンド商品売り場で商品棚に戻した率

レコメンド商品売場の商品の購入回数

レコメンド商品売場の商品の購入率

レコメンド商品売場の商品の平均購入金額

4. Moptarが提供する分析機能～ユーザが得られるKPI～特長

3


詳細な動線データの条件または左記の集約された条件で顧客または従業員を抽出することができます。例えば、「A売場で立ち寄ってからB売場で滞留した」顧客を抽出するなど。

店舗、売場、商品棚、通路、従業員、顧客を抽出し、さらに分析を継

続したり、抽出した結果をセグメンテーションとして保存することが可能です。後日その保存結果をロードすることで再び分析作業を継続することができます。

顧客ごとに「各売り場への興味関心度」、「各商品棚への興味関心度」を抽出できますので、顧客へのキャンペーン等に活用できます（ 3-5. 店舗とネットのオムニチャネル・マーケティング）。

顧客

店内滞在時間

店内動線距離

店内回遊速度

店内停止回数


店内立寄売場数


直行売場

直行・直帰売場

回遊売場の順列・組合せ

立ち寄り売り場の順列・組合せ

滞留売場の順列・組み合わせ

商品を手に取った商品棚

商品を手に取り戻した商品棚

各売り場への興味関心度

各商品棚への興味関心度

従業員KPI （従業員ごと）

店内滞在時間

売場ごとの滞在時間

売場ごとの滞在時間割合

店内動線距離

売場ごとの店内動線距離割合

店内回遊速度

店内停止回数

売場ごとの停止回数割合


売場ごとの回遊売場数割合

店内立寄り売場数

売場ごとの立寄り売場数割合


売場ごとの滞留売場数割合

レジ打ち時間平均

顧客がレジに並んでからレジに入るまでの時間平均

接客回数（従業員から）

売場ごとの接客回数（従業員から）割合

接客回数（顧客から）

売場ごとの接客回数（顧客から）割合

接客時間（従業員から）

売場ごとの接客時間（従業員から）割合

接客時間（顧客から）

売場ごとの接客時間（顧客から）割合

接客して顧客が商品を手に取った回数

接客して顧客が商品を手に取った割合

4. Moptarが提供する分析機能～動線抽出・セグメンテーション～特長

3


※黄色背景はオプション

分析&抽出の自動化 ▼設定 ▼利用者管理 ▼動線分析・アクション

▼店舗分析・店舗セグメンテーション ▼顧客分析・顧客セグメンテーション ▼特定行動検知素通・立寄・滞留、停止判定パラメータユーザ登録・変更・削除保存・読込み

店舗集計・抽出店舗売上・入店率・入店顧客数クロス集計特定行動チェッカー新規作成エリアトレースステータス再算出ログインユーザ一覧アクセス権制御

店舗時系列集計店舗立寄率・購入率・客単価クロス集計特定行動チェッカー修正・削除店舗マップ色設定店舗マップ色設定ダウンロード

店舗売上・入店率・入店顧客数クロス集計売場売上・通行率・通行客数クロス集計特定行動マスタ CSV/TSV出力

店舗立寄率・購入率・客単価クロス集計売場立寄率・購入率・客単価クロス集計興味関心度マスタ ▼Excelテンプレート管理 ▼ログ管理 Excelレポート

売場内商品棚転換率・購入率・客単価クロス集計 Excelテンプレート登録ログ一覧一次メモリ保存

▼売り場分析・売場セグメンテーション商品棚売上・転換率・客単価クロス集計 ▼フローチャート（動線抽出） Excelテンプレート一覧集合演算

売場別集計・抽出店内行動クロス集計フローチャート新規登録 ▼リアルタイム処理ルールエンジン・スコアリング

売場時系列集計売場行動クロス集計フローチャート変更 ▼定型処理スケジュール管理サーバー・リアルタイムモニター Redo/Undo

売場・時間帯別動線数フローチャート削除定型処理スケジュール登録ユーザー・セッション管理

売場売上・通行率・通行客数クロス集計 ▼動線回遊分析・抽出フローチャート実行定型処理スケジュール一覧 ▼マスタデータ管理操作記録

売場立寄率・購入率・客単価クロス集計 ▼回遊・立寄売場の組み合わせ分析・抽出フローチャート実行結果テーブルデータ更新・削除リアルタイム連携

売場内商品棚転換率・購入率・客単価クロス集計 ▼特定行動チェッカー管理 SQLファイル実行フローチャート・プロセスフロー

売場客単価クロス集計 ▼ヒートマップ ▼プロセスフロー（動線分類）特定行動チェッカー・エクスポートテーブル表示抽出件数シミュレーション

▼通行量表示マッププロセスフロー新規登録特定行動チェッカー・インポートスケジュール登録・タスク実行管理

▼商品棚分析プロセスフロー変更 ▼動線データ管理

商品棚集計・抽出プロセスフロー削除 ▼テンプレート管理動線データ消去 ▼動線取得

商品棚時系列集計操作記録テンプレート削除操作記録テンプレート・エクスポート 2D/3D動線追跡

商品棚売上・転換率・客単価クロス集計プロセスフロー実行結果操作記録テンプレート・インポート ▼店舗マップ管理 2D/3D/カメラ混在

オプション定型処理テンプレート・エクスポートエリア一覧 voxelパーティクルフィルタ

▼通路分析・通路セグメンテーション ▼KPIアラート通知 ▼操作記録テンプレート定型処理テンプレート・インポート店舗マップ表示動線つなぎ合わせ

通路別集計・抽出 ▼商品棚前行動分析(Reach）操作履歴・初期化プロセスフロー・エクスポート店舗マップデータ･エクスポート手の動作の取得

通路時系列集計商品棚から商品を取る操作履歴・表示プロセスフロー・インポート店舗マップデータ･インポート店員判定

通路クロス集計商品棚から商品を取り戻す（Moptar連携時）操作記録テンプレート作成・セーブ店舗マップデータ･整合性チェックグループ判定

操作記録テンプレート編集・実行店舗マップデータ削除店員接客判定

▼店員分析・店員セグメンテーション ▼カメラ画像特徴量による動線つなぎ合わせ操作記録テンプレート削除店舗マップのtag_info更新自動バックグラウンド

店員別集計・抽出 ▼デジタルサイネージ連携操作記録部品編集重なりエリア表示自動キャリブレーション

店員別時系列集計

店員クロス集計 ▼他システム連携 ▼障害監視

POS連携障害監視（Zabbix連携）

ビーコン連携センサー傾き警告

メール通知(sendmail）

MoptarVer.2.3機能リスト

分析・ターゲティング業務管理システム管理コア

動線分析

4. Moptarが提供する分析機能～機能一覧～特長

3


4. Moptarが提供する分析機能～KPIアラートオプション～

重要なKPI実績値、予測値を自動的に算出し

異常値が出たらアラート通知を行ない課題を提示• 定期的（日次/週次など）に集計値を保存し、異常値やトレンド抽出による未来値の大きな変化が発生した場合に自動でアラート

を表示させ、登録メールアドレスに通知します。予測値から警告するので、問題が深刻化する前に対策を取ることができます。• 異常値はリアルタイムに通知します。トレンド抽出による未来値の大きな変化が発生した場合は、日次バッチ処理で通知します。• 以下はログイン後に表示されるKPI表示メニューです。問題のあるKPIのボタンをクリックすると分析メニューが表示されます。

予測モデルとして以下をサポートしております。予測モデルについては、弊社が貴社データを確認後選定いたします。

・単純移動平均・自己回帰モデル・自己回帰移動平均モデル・自己回帰和分移動平均モデル

特長3


Case.小売

場所や日付をまたいでも“個”動線をトレースレイアウトの問題、費用の問題などで、店舗全体にレーザーセンサーを設置することが困難な場合、動線測定エリアを限定し

て計測を行います。動線を精緻に計測するエリアのみセンサーを設置し、その他のエリアはビーコンで計測します。ビーコンの動線とセンサーの動線をつなぎ合わせることで、別個の動線計測エリアの同一動線を認識し、同一顧客の動線として分析＆利用することができます。

ビーコン連携により、Moptarで取得した高精度な動線とビーコンの顧客情報との紐づけが可能となりますので、日をまたいで来店した顧客についても、同一顧客の動線として分析＆利用することができるようになります。

従業員にビーコンを携帯させることで、店員の高精度な動線分析が可能になります。

センサーによる動線計測エリア

レジ

売場A 売場B 売場C

売場D

出入り口

位置と時間情報からビーコンの動線とレーザーセンサーの動線をつなぎ合わせ、動線IDにビーコンの

ユーザーIDを付与します。

ビーコンだけでは、各ビーコン範囲内への侵入など『点』の情報しか取得できないため、『動

線』または売場内での『動作』はわかりません。

ビーコン動線

Moptar動線

ビーコン連携により、

が同一顧客

であると判定

5.広い店舗でも導入コストを抑えて動線分析（ビーコン連携）特長４


Case.小売

隣接しないエリアでも“個”動線をトレース

センサーによる動線計測エリア

レジ

売場A 売場B 売場C

売場D

出入り口

Moptar動線

カメラ画像から抽出した特徴量(カラーHOG)が

は大変近いので同一人物と判定

レイアウトの問題、費用の問題などで、店舗全体にレーザーセンサーを設置することが困難な場合、動線を精緻に計測するエリアのみセンサーを設置し計測します。それぞれのエリアにはカメラを設置することとします。

本オプションでは、カメラ画像から人間の特徴量を抽出し、機械学習（畳み込みニューラルネットワーク）により同一人物かを判定するモデルがサポートされています。特徴量としてHOG（Histograms of Oriented Gradients）特徴量を利用しており、輝度の勾配方向をヒストグラム化したものであるため光等の影響を受けにくくなります。

人間の特徴量に加え、3Dレーザーセンサーから得られる人間の身長（高さの最大値）により各エリアの動線をつなぎ合わせることで、同一顧客の動線として分析＆利用することができます。

各エリアを通過する時間等の制約から候補となる人の数が少ないことから、弊社の実験でも判定精度が高くなっております。

5.広い店舗でも導入コストを抑えて動線分析(Ver2.2 カメラ連携オプション）特長４

25

6. 動線を利用したデジタルサイネージ広告（Ver.2.3オプション）Case.小売

デジタルサイネージで顧客動線を利用したOneToOne店内広告

顧客の動線に基づく広告

酒類売場の立寄り率が低くなると、デジタルサイネージに広告を表示させて酒類売場へ誘導する


店舗内の顧客の売場立ち寄りや商品棚前行動より、顧客ごとの商品への興味関心度を取得し、その商品と相関性のあるレコメンド商品（商品カテゴリ）をデジタルサイネージで広告します。

サイネージに向かって歩いてくる顧客向けに、近くなった時点でレコメンド商品を広告します。近くに複数名居る場合は、最もレコメンドの確率スコアが高い顧客へのレコメンドを行います。

レコメンドした後、顧客が通り過ぎた場合には、即座に次の顧客へのレコメンドへ移行できます。通行の少ない売り場や、立寄り率が少ない売場への回遊を促すレコメンドを、店内の複数のサイ

ネージで自動的に行うこともできます。

また、サイネージへの立ち寄り率、立寄り顧客数、レコメンド商品売場への直行率、その商品の購入率などサイネージの広告効果分析を行うことができます。

特長４

26

7. 店舗重要指標値へ影響のある因子を分析（Ver.2.3データマイニングオプション）


売上、店舗前通行者数、入店率、売場立寄率、入店顧客購入率、顧客単価などの店舗の重要なKPI（指標値）に影響を与えている因子（顧客動線、店舗レイアウト、従業員、デジタルサイネージなどの詳細な項目）を統計解析を用いてランキング形式で見える化します。

回帰分析により売上（Y)= A1X1+A2X2・・・・・AnXn（X1、・・・Xnは上記因子）の売上予測式を算出し、施策により因子を変えると店舗の重要なKPIがどう変化するのかを算出します。

Moptarは、右表の項目を毎日時間帯ごとに算出してDBへ保存しており、データマイニングを容易に行うことができます。

特長４


お客様がどの商品棚の商品に手を伸ばしたかという陳列の効果測定お客様の商品棚前売場への立ち寄り回数、立寄り率

8.商品棚前の顧客動作を測定(連携オプション）

センサー照射範囲手の位置

【横から見た図】

【後ろから見た図】

棚のどの位置の商品に手を出したのかを、数cmの誤差で取得可能

Moptarと連携することで動線と動作の紐づけが可能となり、売場通行顧客数、売場立ち寄り率・立寄り顧客数、売場立寄り顧客が商品を手に取る率・顧客数を分析できます。

さらに、POSデータと連携することで、商品を手に取った後商品棚へ戻す率・顧客数を分析することができます。

• フェーシング表（棚への商品配置データ）を設定するだけで、商品を手に取る動作をカウントし、商品棚ごとのカウントを出力します。

• 自動キャリブレーション機能により、センサーの傾きを自動的に補正しますのでセンサーの運用メンテナンスの負荷をかけません。

• Reach単体でも導入可能です。

特長４


Aimstar

立寄り情報や商品棚で商品を手に取る回数などから顧客ごと商品棚ごとの興味関心度を算出し、キャンペーン管理ツールへ興味関心度を連携することで、店舗とネットのオムニチャネルを実現することができます。

「Aimstar」は、購買データやWebアクセスログに加えて、お客様の店舗での興味関心度データから、最適な顧客に、最適な商品を、最適なタイミング(One To One）でご提案するキャンペーン管理ツールです。

店内設置の2D/3Dセンサーで動線取得

動線分析結果をリアルタイム連携

お客様ごとの動線分析データを生成し、Aimstarへリアルタイムにアプリケーション連携、またはDB連携

顧客追跡/動線分析・リアルタイム連携

キャンペーン管理、マーケティングオートメーション

顧客ごとの売場・商品棚への興味関心度

■売場ごとの立ち寄り回数■商品棚ごとの商品を手に取る回数など

9. 店舗とネットのオムニチャネル・マーケティング（Ver.3.0 オプション）特長

5

29

3．流通小売での活用例



・自店舗のKPIをリアルタイム監視・抽出されたKPIに基づくスタッフオペレーションのコントロール

・店舗レイアウト、商品棚割の最適化に関する本部施策の店頭実施

・自店舗のリアルタイムKPIに基づくお客様フォロー

・顧客動線分析による店舗レイアウト、商品棚割の最適化施策の立案・指示

・スタッフの動線分析による店舗オペレーションの改善

・動線から抽出した顧客の興味や購買行動に関する情報をバイヤーに伝達（商品

仕入の改善を指示）

・動線分析に基づく顧客の興味や購買行動に関する情報を材料にした商品仕入交渉の実施

（商品仕入の最適化）・顧客動線情報提供料による本部収益の改善

・小売に顧客動線情報提供料を支払って入手した顧客の興味や購買行動に関する情報に基づき、商品ラインナップの見直しや品質改善を実施

STAFF

・Moptar統合動線情報・基幹からのPOS情報、顧客

情報

店舗システム・動線情報取得・KPIリアルタイム表示

分析システム・動線/動作分析

動線情報DB

マネージャースタッフ

バイヤーマーケッター

メーカー（仕入先）

店舗

本部

メーカー

１. 店舗・本部でのご活用イメージCase.小売

カウンター

リップ

ファンデ

スキンケアBスキンケアA

31

2. 顧客動線情報を活用した接客・ご提案

②帰宅後 (個人識別できた場合）

Case.小売

個人識別できなくても、会計・接客時に、入店からの動線情報を参照して顧客の商品への興味を把握し、適切な対応や提案をすることが可能となります。

動線情報を参照してきめ細やかに接客・ご提案

給料日前だし買わなかったけど、やっぱり気になる

店舗でリップを長く見ていた佐藤様には、Eメールでフォロー。通販サイトへの誘導

滞在時間

体験会の案内＆ECサイトの案内

①会計・接客・カウンセリング時

（ファンデ後）こちらのリップもおすすめですよ！是非お試ししませんか？

ファンデを試したいです

カウンターに来たお客様の店内行動履歴を店員端末に表示。

お客様の興味に基づいたカウンセリングを実施することができます。


コート

アパレル

トップス小物

レジ

ボトムス

32

3. 顧客の売場立寄り情報を活用したクロスチャネル販促

②帰宅後

田中様今シーズンのお勧めコートです。

Case.小売

スマホアプリでの個人認証、来店ポイント識別、購入時の会員カードなどで個人を識別します。ある売場内での滞留時間が長いのに購入していない顧客に対して、

②帰宅後にダイレクトメール等でフォロー③次回の来店を認識したらプロモーションなど、店舗での動線から商品への興味を取得し、ECなどクロスチャネルでプロモーションを行います。

動線情報をトリガーにしたクロスチャネルプロモーション

コートも気になったけどなぁ・・・

コート売場の滞留が長いのに、購入していない田中様にはDMでフォロー

①会計時

会員カードでトップスのみを購入した田中様。購入時間で動線と個人情報を結びつけます

滞在時間

③次回来店時

前回の動線に基づいたプロモーション


33

4．流通小売以外での活用例


34

1. 飲食での活用例～全体概要～

厨房・バックヤードレジ

WC

出入口

Moptarで取得できる動線データから顧客の滞在状況や従業員の稼働状況を分析することで、客席回転率向上や従業員配置効率化のための具体的な施策実施が可能となり、収益向上につなげることができます。

飲食店での回転率UP&従業員効率化

短い滞留時間長い

簡単で正確な動線計測・タグを不要・計測誤差数cm程度

注文待ち時間の分析

注文明細と滞在時間・動線を結びつけて分析

空席状況をリアルタイムで把握

さまざまな切り口で分析・時間帯や曜日ごとの滞在時間・メニューごとの滞在時間・動線と滞在時間・座席/テーブルごとの滞在時間・座席/テーブルごとの稼働率・座席/テーブルごとの売上単価・メニューごとの注文待ち時間・従業員ごとの注文待ち時間・従業員ごとの動線

厨房の作業動線効率化

Case.飲食


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出入口出入口

ウェイティングスペース


出入口


出入口


レジ周りでのお客様と従業員の動線（行動）によりお客様へのサービスの課題を導き出します。

例えば、下図のように、満席時のお客様の入れ替わり（テーブルの片付けから次のお客様の案内まで）の時間を計測し、課題を抽出し、回転率の向上につなげます。また、レジ前でお客様が一定時間以上待っていると、すぐに従業員にアラートを出すことも可能です。レジ周りでお客様が待っている状態や、精算対応中の時間、または入口の案内待ちエリアで待っているお客様の人数・時間などのデータを、時間帯・日・曜日・月・季節・年など様々な切り口で分析することが可能です。

1．入口から来たお客様が案内を待っている・お客様が入店してから従業員が来るまでの時間

2．案内待ちエリアに多くのお客様が留まっている・待ち人数・待ち時間

4．従業員とお客様がレジを挟んで一定時間以上留まっている・従業員ごとの精算対応の時間

3．精算しようとお客様がレジ前で待っている・レジ前にお客様が来てから従業員が来るまでの時間

待ち時間短縮による顧客回転率向上で売上アップ

Case.飲食2. 飲食での活用例～レジ周りのお客様と従業員の動線分析～


36

実施概要

Plan 動線の取得 Moptarでの動線・動作の取得と分析による課題抽出

Do 施策実施課題に対する施策の検討と実施

Check 効果検証実施した施策の効果をMoptarの動線・動作のBefore/AfterやPOSデータの結果から検証

Action 再企画効果検証の結果から、再度分析を行い次の施策を検討

PDCAサイクル

＜Plan> お客様のレジ周りでの待ち時間／席での待ち時間および席

の片付け時間等の測定

＜Check> 施策前後でのお客様のレジ周りでの待ち時間／席での待ち

時間および席の片付け時間等の差異

＜Do（例）> 空いている席があるにもかかわらず、入店したお客様がレジ

前で待っている状態や注文待ち時間・清算レジ待ち時間など、お客様が待っている状態をリアルタイムでスタッフに通知

混雑時に席が空いたことを即座にスタッフに通知し素早く片付けを開始することで次のお客様の案内を早くする

＜Action> お客様の待ち時間などを店長（エリアマネージャー）が毎日

チェックし、的確な指示をタイムリーに行うことで顧客サービス向上の仕組化

各店舗・地区別などの指標値の帳票出力

動線分析のPDCAを回すことで、人に依存しない効率化施策の仕組みを作ります

案内・片付けのスピード化席のフレキシブル性向上スタッフのお客様誘導性向上などの様々な施策（Do)の効果を動線指標値も利用して効果測定（Check)

待ち時間などの測定結果を基に各店舗形態別や地区別に待ち時間の短い店舗の表彰などを行い、スタッフのモチベーションを上げる等


Case.飲食2. 飲食での活用例～レジ周りのお客様と従業員の動線分析導入効果～

調理ゾーン内に一定時間以上いる従業員を調理中と認識し、その時間や回数を計測します。さらに、調理中の移動先を認識し、その移動距離や回数を計測します。

１．調理中データ調理中の停止時間／回数

◆従業員ごとに、時間帯・日・曜日・月・季節・年などの軸ごとに調理時間や回数をデータ取得

２．移動データ（１）調理中から移動した移動先ごとの移動距離／回数

◆移動回数が多い移動先は移動距離が短い方が最適であり、効率的なレイアウトへの動線課題を導き出します

（２）移動先（食器棚、調理器具、食材など）ごとの移動時間／速度◆通路が狭い、多くの人間が交差するなどの理由で移動先の距離に対して

移動時間が長い（遅い）動線課題を導き出します

３．調理中と移動先の組合せ◆調理から移動先の流れを詳細に追うことで、調理から配膳までの動線課題を

導き出します

37

３. 飲食での活用例～厨房内の従業員動線分析～

厨房での従業員の動線を分析し、ムダな動きや移動を発見して、調理工程改善につなげていきます。

配置変更前後の動線距離や時間といった具体的な数値データをもとに、工程改善の効果を可視化します。調理過程での人の動きをデータとして取得することで、調理工程改善に必要な数値データが、主観や誤差を排して入手できます。

データから、より最適な従業員の動きを店内教育したり厨房内レイアウトの改善を行うことで、厨房内の効率化を行います。

厨房作業の効率化

厨房内での動きから、各調理設備の使用時間や回数

作業台シンク

冷蔵庫

作業台ジャー

シンクフライヤーガス

調理場での調理時間や回数

調理中の冷蔵庫や棚への移動

Case.飲食



エリア進入検知機能を使えば、センシング対象エリア内の危険区域への進入を検知、アラートを発信することができます。

以下のような動きをしている動線を検知した際にアラート通知を行います。□ 侵入禁止領域内に侵入しようとしている□ 立ち寄り時間が規定されている領域内に入った後、規定時間近くになっても出てこない□ 領域内に入ったきり出てこない

立ち入り禁止区域への進入検出

4．製造での活用例～危険行動検知Case.製造

流量計測機能を使って部屋の出入口を監視すれば、特定室内の人数監視に利用することができます。

フロアや気密室などの員数確認に応用できます。


室内滞在人数の確認

現在の工場内の人数をリアルタイムにモニター。不正侵入の検出や災害時等の避難確認に役立てます

一人逃げ遅れている！！

災害等発生時

Case.製造５．製造での活用例～入退室管理・員数確認～

3Dセンサーを使えば、人以外の物体も検出も可能です。

朝の始業点検時やライン切り替え時に、「出しっぱなしのものはないか？」「配置が違うものがないか？」などの確認をすることができます。

あるいは、パレットの並びが正確かどうかの確認にも応用可能です。


（天井から見たイメージ）

不審物や障害物の発見

昨日と違うもの発見！

！

工場内の整理整頓をお手伝いします。

Case.製造６．製造での活用例～安全管理・５S～


資材置場

マガジンラック

ラインラインマガジン滞留エリア

マガジン滞留エリア

修理コーナー遠いな…

無駄な移動が発生していないか？

邪魔だな・・・

1ロット生産あたりの総動線距離は何ｍ？

資材補給…ちょっと

トイレ・・・

人員配置・人数そろってる？・交代できてる？

工程のムダを発見して効率化＆生産性UP

工程内の動きを記録し、ムダな動きや移動を発見して、工程改善につなげていきます。配置変更前後の動線距離や時間といった具体的な数値データをもとに、工程改善の効果を可視化します。製造過程での人の動きを完全に記録することで、工程改善に必要な数値データが、主観・誤差を排して入手できます。

ムダな動きの改善（工場内の補給品搬送のベテランとの比較）

Case.製造７. 製造での活用例～作業動線の効率化～


部品Box1

部品Box2

部品Box3

部品Box4

作業卓上の各エリア毎に、実際に手が入っていた時間を集計。

このデータにより配置改善が行えます。

工程のムダを発見して効率化＆生産性UP作業卓配置改善

部品ボックスの配置をMoptarにより改善

まずは各ボックスでの「手」の滞在時間を集計

部品Box1

3秒

部品Box22秒

部品Box31秒

部品Box41秒

その結果、部品Box1の滞在時間が一番長い事が判明

部品Box4

部品Box2

部品Box3

部品Box1

部品Box1とBox4を入れ替えて効率アップ！

Case.製造８. 製造での活用例～作業動作の効率化～


９．介護・福祉での活用例～入居者の見守り連携オプション～

ベッド

起き上がる

ベッド

横たわる

座る・しゃがむ倒れる

Alert

特定のエリアだけに設置する単体システムがMoptarと連携横たわる、起き上がる、倒れる、座る・しゃがむなどの動作を検知し、アラート通知をすることが可能。 Moptarと連携することで動線と動作の紐づけが可能となり、各動作の関連性を確認可能。

Case.介護

44

5．導入事例


45

1. 事例～アミューズメント施設での利用例～

来店した顧客が、どのようなエリアを通るのか？どのような組み合わせで利用しているのか？が明確になり、店内レイアウトの改善により売上UP！

￥￥￥

店内全体の売上げや、エリア/設備ごとの売上げは把握できていたが、顧客がどのような組み合わせで利用するのか？どれくらいの時間滞在しているのか？把握できていなかった。

店員接客の評価ができなかった。

売上げが高いから、とりあえず入口近くに配置しようかな

・・・・・・・

一緒に使われやすい設備は、あえて離して配置することで、店内回遊率を上げよう！

入口接客や入口案内板などの掲示物の誘導効果の測定を行い、さらに入口案内板などで迷われているお客様の存在を通知し、接客へ生かすことで店内回遊が活性化


売り上げ増が認められ、14店舗導入

46

1. 事例～アミューズメント施設での利用例～


レイアウト変更で売り上げ増

機械レイアウト変更前後での遊技客動線の変化です。来店人数は微増でしたが、来店客が店内を回遊する様子が大きく変化しています。結果、遊技する機械の数が増え、売上が２割増加しました。

変更前変更後

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2. 事例～展示会場での利用例（サービス利用）～

製品展示会での各社ブースでの動線計測のニーズは高かったができなかった。

会場にてリアルタイムで来場者数を確認し、スタッフ配置を変更周辺通路の人数からブース内への転換率を可視化。各製品掲示物前の滞留者数を把握可能に。


48

6．システム構成と導入・運用イメージ


49

1. システム全体構成図

分析用DBサーバー

分析用APサーバー

Azure基盤

分析用

クライアント

IE10以上

Windows

分析用

クライアント

分析用

クライアント

分析用MoptarDB（全店舗）

本部・各拠点

IE10以上

Windows

IE10以上

Windows

動線検知・追跡サーバー

OLTP用MoptarDB（全店舗）

ＤＢサーバー

動線取得サーバー、分析サーバーともにAzure上のデータセンタに構築する場合

運用監視サーバー

店舗A

店舗B

…レーザーセンサー（2D、3D混在）

店舗C

PoEハブ＋

コンパクトPC


分析用DBサーバー

分析用APサーバー

Azure基盤

分析用

クライアント

IE10以上

Windows

分析用

クライアント

分析用

クライアント

分析用MoptarDB（全店舗）

本部・各拠点

IE10以上

Windows

IE10以上

Windows

動線検知・追跡サーバー兼DBサーバー

OLTP用Moptar DB

各店舗にサーバーを設置する場合

運用監視サーバー

店舗A

店舗B

…

レーザーセンサー（2D、3D混在）

店舗C

PoEハブ

センサー及びPoEハブは店舗に設置しなければなりません。多店舗へ導入する場合は、全店舗の動線データをAzure上のデータセンターのセントラルDBへ格納します。センサーからのデータをリアルタイムに処理しDBへ格納するサーバー(小さな店舗ではノートPCで可）は、Azure上のデータセンターに構築する方法と、店舗に設置する方法とあります。


3Dセンサー方式

上から照射するので、センサーから見て人が影に入りにくくなり、見失う確率を減少することができる

θ

a

h

3Dセンサー設置の考え方（真下を見るように設置する場合）

3Dセンサーの場合、天井など高所に設置して見下ろす形で照射します。大勢の人が密集した空間のような2Dセンサー形式では人の影に入って見えない部分でも人を見失いにくくなるというメリットがあります。

真下を見るように設置する場合は床から高い位置に設置した方が、1台あたりの照射範囲を大きく取れます。天井が低い場合、センサーの有効範囲を考慮すると、センサーを真下に向ける垂直設置ではなく、センサーを斜めに向け、対向から挟み込む設置方式が有効です。

30回/秒の短い周期で人物を追跡しますが、個人を特定しないためプライバシー侵害の恐れがありません。

6

5

m

m

約500gサイズ・質量※色は白黒2色がございます。

135mm

2. レーザーセンサーによる動線取得～3Dセンサー～

hは床から3Dセンサーの設置高さになります。 θはセンサーの画角の半分の値になります。三角関数からaが求まり、aを2倍した値が3Dセンサーを真上に設置した

場合のエリアのカバー範囲となります。

6-8m

51

3. 導入までのステップ


作業は4フェーズで実施致します。フェーズ別の作業概要は以下の通りです。フェーズ1：現地図面を入手し、概算見積（センサー台数・導入費）を作成します。フェーズ2：現地調査を行い、業務／運用要件定義後、正式見積（センサー台数・導入費）を作成します。フェーズ3：現地作業によるマップ計測／作成、システム設計後、システムを導入します。フェーズ4：業務／システム運用テストを行い、キャリブレーション／動線精度改善作業を繰り返し実施します。

【フェーズ3】導入

【フェーズ4】システムテスト

【フェーズ1】要件確認／概算見積

【フェーズ2】現地調査／正式見積

図面入手動線取得要件確認

正式見積（センサー/導入費）

現地調査概算見積（センサー/導入費）

現地作業・マップ作成

センサー設計・設定

サーバ環境設計

サーバサイジング

サーバ環境設定

ネットワーク設計

システム導入・動作確認テスト

Moptar業務運用

テスト

Moptarシステム

運用テスト

キャリブレーション

動線精度改善

特定行動検知評価

分析レポート

評価／改善

業務・システム運用要件定義

終了

７. 導入費用例


53

1．Moptarライセンス価格体系

Moptarライセンスには、ライセンス売り切りとソフトウェアレンタル（月額課金。保守契約と同等の保守込み）があります。• ライセンス売り切りでは動線計測面積で価格が決まります。• レンタルでは動線計測面積およびMoptarライセンスをご利用される月数でレンタル料が決まります。レンタルは1㎡・1ヶ月単

位でのお見積となります。価格表には、1㎡・1ヶ月ご利用での単価が記載されております。

価格の基準となる動線計測面積は、実際に動線を計測する面積に基づきます。• 出入口や風除室、店舗前や店舗周辺の通路なども動線計測の対象とする場合、それらも含めた面積で価格を適用します。• 複数店舗を計測する場合、対象となる店舗全ての売場の延床面積の合算で価格を適用します。

例.1店舗につき動線計測面積150㎡ので10店舗を計測したい場合、150㎡×10店舗＝1,500㎡の価格を適用します。• 月額課金レンタルの場合は、各月ごとに契約されている動線面積の合算で価格を適用します。• ライセンス売り切りと月額レンタルの動線計測面積の合算はできません。

Moptarライセンスは店舗を移設して使用することもできます。但し、別店舗に移設後に、移設前の店舗で取得した動線データもMoptarに取り込む場合は、移設前後の店舗分を合わせた面積を動線計測できるライセンスの追加が必要です。

ライセンスの追加は現状価格と、追加される動線計測面積にて算出される価格との差分が必要です。例.1フロア100㎡の店舗において、1Fに導入済みで2Fを追加で計測したい場合、200㎡価格-100㎡価格の差額を貰い受けます。

オプション機能としてKPIアラート・オプション、ビーコン連携オプション（いずれも価格はMoptarライセンスまたは月額ライセンス費用の10%）、カメラ連携オプション（価格はMoptarライセンスまたは月額ライセンス費用の20%）があります。

ライセンスを利用制限を超えて使用した場合は、Moptar本体が停止します。現在許諾されているライセンスの利用制限を超えて使用したい場合は、追加のライセンス許諾契約を締結頂きます。


動線計測面積～100㎡～150㎡～200㎡～300㎡～400㎡～500㎡～600㎡～700㎡

Moptarライセンス ¥1,800,000 ¥2,250,000 ¥2,700,000 ¥3,555,000 ¥4,395,000 ¥5,235,000 ¥6,045,000 ¥6,840,000

Moptarライセンス月額レンタル ※1㎡/月の単価

¥5,400 ¥4,600 ¥4,100 ¥3,600 ¥3,400 ¥3,300 ¥3,200 ¥3,000

※動線計測面積700㎡まで、の定価表です。詳しくは、お問い合わせください

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2．Moptar導入費用例～単独店舗に導入する場合～


項目価格

Moptarライセンス ¥1,800,000

センサ周辺機器 ¥600,000

導入作業 ¥1,100,000

初期費用合計￥3,500,000

項目月額年額

AzureVM Windows ¥64,353 ¥772,236

AzureVM SQL Standard ¥60,710 ¥728,520

Moptarライセンス保守 ※ ¥360,000

ランニング費用合計￥1,860,756

※ Moptarライセンスには、ライセンス売り切りとソフトウェアレンタル（月額課金。保守契約と同等の保守込み）があります。上記表は、ライセンス売り切りの場合の価格です。ライセンス売り切りでは動線計測面積で価格が決まります。

※ レンタルでは動線計測面積およびMoptarライセンスをご利用される月数でレンタル料が決まります。レンタルは1㎡・1ヶ月単位でのお見積となります。詳しくはお問い合わせください。

※ 導入先環境、導入店舗数、1店舗あたりのデータ量、業務・システム要件などにより価格変更となります。詳しくは、お問い合わせください。

※ 導入作業価格には、センサ設置工事など施工にかかる費用は含まれておりません。お客様環境に合わせた個別お見積となります。

※ AzureVM Windows費用およびSQL Standard 費用は、Microsoft社が提供するAzure Virtual Machineの料金体系に基づきます。本表の価格は汎用コンピューティング：StandardレベルインスタンスA4の価格です。

※ Moptarライセンス価格の20%が年間保守費用として発生いたします

※ 上記表のランニング費用には、データ通信用のネットワーク回線費用は含まれておりません。

コンビニ（動線計測面積100㎡想定）1店舗に導入

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3．Moptar導入費用例～同一企業の複数店舗に導入する場合～


項目価格

Moptarライセンス ¥9,105,000

センサ周辺機器 ¥6,000,000

導入作業 ¥7,600,000

初期費用合計￥22,705,000

初期費用 1店舗あたり ¥2,27,500

項目月額年額

AzureVM Windows ¥643,350 ¥7,720,200

AzureVM SQL Standard ¥607,100 ¥7,285,200

Moptarライセンス保守 ※ ¥1,821,000

ランニング費用合計￥16,826,400

ランニング費用 1店舗あたり 1,682,640

※ Moptarライセンスには、ライセンス売り切りとソフトウェアレンタル（月額課金。保守契約と同等の保守込み）があります。上記表は、ライセンス売り切りの場合の価格です。ライセンス売り切りでは動線計測面積で価格が決まります。

※ レンタルでは動線計測面積およびMoptarライセンスをご利用される月数でレンタル料が決まります。レンタルは1㎡・1ヶ月単位でのお見積となります。詳しくはお問い合わせください。

※ 導入先環境、導入店舗数、1店舗あたりのデータ量、業務・システム要件などにより価格変更となります。詳しくは、お問い合わせください。

※ 導入作業費用には、センサ設置工事など施工にかかる費用は含まれておりません。お客様環境に合わせた個別お見積となります。

※ AzureVM Windows費用およびSQL Standard 費用は、Microsoft社が提供するAzure Virtual Machineの料金体系に基づきます。本表の価格は汎用コンピューティング：StandardレベルインスタンスA4の価格です。

※ Moptarライセンス価格の20%が年間保守費用として発生いたします

※ 上記表のランニング費用にはデータ通信用ネットワーク回線費用は含まれておりません。

コンビニ（動線計測面積100㎡想定）10店舗に導入

複数店舗導入する場合、1店舗あたりの導入価格はボリュームメリットを出せる価格体系になっています。

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8．ロードマップ



２Dセンサー対応版アミューズメント施設へ

の導入始まる

３Dセンサー対応版■2D/3Dセンサー混在のサポート■自動キャリブレーション機能■自動バックグラウンド設定機能■顧客・従業員の判定3Dセンサー対応版で動線精度のさらなる向上と設置の容易化

2016年5月リリース

Ver.1Ver.2

2016年10月リリース

Ver.2.1

■画面デザインリニューアル■KPIアラート■分析機能の強化(クロス集計）■従業員接客分析機能の追加■グループ判定機能の追加

Moptarは2017年1月現在で21店舗で導入されています。センサー、ライセンス、導入費を含めた導入コストが下がり、自動キャリブレーション機能により日々のセンサーの運用負荷がなくなりました。 Ver.2.2では商品棚前行動分析「Reach」がリリースされ、Moptarとの連携も可能となります。また、店舗全体にセンサーを設置しなくて

も、同一人物の複数エリアにおける動線をつなぎ合わせる連携オプション（ビーコン連携、カメラ連携）もリリースされます。 Ver.2.3ではデジタルサイネージ・オプションとデータマイニング・オプションをリリースする予定です。

■商品棚前分析Reachのリリース■ReachとMoptar連携■カメラ画像から人間の特徴量を抽出し、複数動線計測エリアの動線つなぎ合わせ

■動線、高さ、時間、場所で行動判定■Azure、SQL Serverサポート

2018年4月頃販売開始予定

Ver.3

1. Moptarのロードマップ

■機械学習による分析の自動化

■顧客ごとの売場・商品棚への興味をAimstarへ連携したオムニチャネルマーケティング

Ver.2.22017年4月販売開始

2017年8月販売開始予定

Ver.2.3

■デジタルサイネージ・オプション・サイネージOneToOne店内広告・サイネージ効果測定

■データマイニング・オプション

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会社案内


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1. 会社概要


会社名


設立

2000年4月17日

資本金

資本金主要株主

1億円（2015年6月現在）佐久間卓哉、当社役員および社員

社員数

46名（2016年1月現在）

所在地

〒170-0013 東京都豊島区東池袋2-60-3グレイスロータリービル7F （2015年7月に移転いたしました）

TEL 03-5956-3426 FAX 03-5956-3427URL www.supreme-system.com

事業内容

■ 独立系ソフトウェアメーカー■ DBマーケティング事業・DBマーケティング/キャンペーン管理ソフトウェア「Aimstar」の開発、販売、SI、保守、運用

・顧客動線分析/インストアプロモーションソフトウェア「Moptar」の開発、販売、SI、保守、運用

・システムインテグレーション、システム開発・分析支援、技術支援、業務支援サービス・業務コンサルティング、ITコンサルティング

セキュリティ

ISMS (IS 582294 ISO/IEC 27001)

組織図

沿革

2000年■ 金融や通信業のシステム構築を行ってきたITコンサルタントやシステムエンジニアを中心として設立。

2001年■ 販促業務の効率化に貢献できるDBマーケティングシステムを目指して「Aimstar」の開発を開始

2004年■ 顧客動線分析ソフトウェア「Platz」の開発を開始

2004~2008年■

Aimstarの分析・キャンペーン管理機能の上に「リピート販売促進モデル」を追加し、導入事例を増やす。さらに、導入後の分析・販促支援コンサルティングを通して得られたノウハウを製品にフィードバックし続ける（Ver.1~3）

2009年■ 無線LAN、カメラ、超音波、UWBを位置計測デバイスとして利用したPlatzを開発

2010年■ 豊富な分析テンプレートと、フローチャートによって操作性を向上したAimstarVer.4をリリース

2012年■ UIの大幅刷新と、キャンペーン管理機能の強化をしたAimstarVer.5をリリース

2013年■ タグを使わない顧客動線分析・インストアプロモーションソフトウェア「PlatzVer.1」をリリース

2014年■ オムニチャネル対応などの機能を盛り込んだAimstarVer.6をリリース

2015年■ Platzの名称をMoptarに変更

2016年■ 自動課題検出や機械学習を盛り込んだAimstarVer.7をリリース3DセンサーをサポートしたMoptar Ver.2をリリース

取締役会

社長

セールス&マーケティング部

DBマーケティング事業部

研究開発部（R&D）

経営管理部

アドバンスソリューション

システムインテグレーション

コンサルティング

インフラ

サポート

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〒170-0013 東京都豊島区東池袋2-60-3 グレイスロータリービル7F

URL：www.supreme-system.com

Mail：[email protected]

T:03-5956-3426 営業担当：小林

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動線・動作分析 インストアマーケティングツール£½品... · 店舗レイアウトの改善、広告 効果の効果検証、店員の接客改善などの インストアマーケティングや、防犯に顧客＆店員の動線を活用

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