公共施設 – 転倒検知

転倒検知

転倒検知にOCTOps

迅速な転倒検知で安全管理！

医療施設や介護施設では高齢者の安全を、商業施設や公共施設では来訪者の安心を守り、迅速な一次対応が可能。
転倒を検知し、スタッフへ即座に通知。目の届かない場所や無人エリアでも、転倒事故への早期対応を実現します。事故の未然防止だけでなく、再発防止のための行動分析にも活用可能。

OCTOps導入Before→After

Before

転倒事故が発生してもすぐに気づけないという課題があった。介護施設や病院では夜間の見回りの間に転倒が起き、発見が数十分〜数時間後になったり、商業施設や公共施設では、個室トイレや階段裏など死角が多く、目が届かない場所での転倒は、第三者からの通報で初めて気づくこともあった。
事故の初動対応が遅れることで、症状が悪化したり、施設に対する不信感が生まれてしまうリスク。
監視カメラは設置していても、常に人がモニタリングしているわけではなく、「見ていなかった」「気づかなかった」が問題を深刻化させている。

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After

OCTOpsを導入することで、これまで目の届かなかった場所でも、転倒を即時に検知可能。
カメラが自動で不自然な姿勢や急激な転倒動作をAIが解析し、アラートとしてスタッフのスマートフォン等に通知されることで、早期対応が可能に。
発見の遅れによる重症化や二次被害を防止。また、記録された映像は事後検証にも活用され、再発防止に向けた動線の見直しや、ハード環境の改善にも貢献。施設の安全レベルが向上し、利用者・来訪者・その家族に対する信頼性が向上。

ポイント

転倒をAIが検知し、スマホや管理端末に即座にアラート通知
死角でも安心、常時モニタリングが不要
転倒前後の行動記録を蓄積し、再発防止にも貢献、レイアウト改善や見守り体制の強化に活用

関連サービス：まもあい（mamoAI）

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動線分析にOCTOps

施設内の混雑や人の流れをAIで見える化 ― OCTOpsによる人流・動線分析

医療・介護施設や商業・公共施設内での来訪者やスタッフの動きを、AIカメラでリアルタイムに解析。混雑エリアや偏った動線を見える化”することで、感染リスクの軽減や導線の最適化を実現。
スタッフの配置やレイアウト改善、快適な空間づくりに活用でき、業務効率の向上と利用者満足度の向上を同時に支援！

OCTOps導入Before→After

Before

医療施設や介護施設、商業施設、公共施設では、日々多くの人が行き交うが、混雑の状況や人の流れを正確に把握する手段が乏しく、現場スタッフの感覚や経験に頼らざるを得ない状況。
たとえば、商業施設では、エレベーターやレジ周辺が特定の時間に混雑し、顧客の不満や離脱につながっていた。運営側としても、「どこが混んでいるのか」「どの時間が危ないのか」などを感覚でしか判断できず、具体的な対策を取ることが難しい状態。病院や介護施設でも同様の課題は考えられる。

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After

施設内の人の流れや混雑状況をリアルタイムで可視化・分析できるようになり、これまで“なんとなく”で対応していた場面が、データに基づいた判断に変化。たとえば、商業施設では、来館者の流れを分析して案内表示やスタッフ配置を最適化し、混雑緩和と購買機会の向上を実現。施設全体が、安心・快適で効率的な空間へと変化。
病院や介護施設でも同様の利用方法での改善が見込める。

ポイント

「どこに、どのくらい人がいるか」を即時に可視化。フロアごとの人流や滞留をリアルタイムに確認可能
混雑傾向をもとに、動線・業務を改善

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属性分析にOCTOps

誰が・いつ・どのように来ているかを“見える化”

施設の運営では「どんな人が」「どの時間に」「どれくらい来ているか」という情報は、サービス設計や人員配置の最適化に必要不可欠。
しかし、これまでその把握はアンケートや現場の感覚に頼る部分が大きく、属人的で精度の低い運営判断になりがちだった。
OCTOpsは、映像から来訪者の属性を非接触かつリアルタイムで分析することで、現場の体感に頼らないファクトベースの意思決定を支援。

OCTOps導入Before→After

Before

施設の運営において、来場者の性別・年代・時間帯などの属性情報が分からないことは、大きな機会損失につながる。
特に商業施設ではターゲット層に合わない施策が続き、販促の効果が読みづらいといった課題が存在する。
従来のアンケートや人手によるカウントでは、集計に時間がかかり、精度もばらつくため、効果的な改善に結びつきにくい。

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After

OCTOpsの導入によって、施設に来場した人の性別・年代・来訪時間帯・グループ構成などの属性データを非接触で取得・分析できるようになった。
感覚や経験に頼らないファクトベースの運営判断が可能となり、施設のサービス・空間・スタッフ配置をより来場者に最適化することが可能。
データはリアルタイムで集計され、定点観測によって曜日別・時間別・月次トレンドの把握も容易に。結果として、施策効果の可視化・改善の高速化に貢献。

ポイント

リアルタイムで来場者の属性情報を可視化、性別・年代・時間帯の傾向がすぐに分かる。
人員配置・空間レイアウト・販促施策の最適化が可能に
データに基づく施策の評価・改善が可能

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感情分析にOCTOps

感情の見える化で、広告・施設運営の最適化を実現

施設内のサイネージ広告やインフォメーションディスプレイに対し、通行人がどのような感情で反応しているかをAIが分析。
「見ている時間」「立ち止まり率」「ポジティブ感情の割合」などを定量的に可視化することで、広告効果の可視化と最適配置のPDCAが可能に。
空港や大型商業施設での販促・誘導効果を最大化可能。

OCTOps導入Before→After

Before

従来の商業施設や空港内のデジタル広告では、来訪者の興味・感情の可視化が困難で、訴求力の検証や改善の裏付けが不十分だった。
実際に「誰が見たのか」「どれくらい関心を持ったのか」を把握できないまま運用されており、広告配置や内容改善のPDCAが回せない状態にあった。

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After

OCTOpsによる感情分析の導入により、施設内の広告や空間演出が「感情データに基づく設計」へと進化。
マーケティング担当者は、「どの層に刺さっているか」「今週の反応はどうか」といった情報をリアルタイムで把握でき、広告配置・表現内容・滞在環境の最適化が可能に。

ポイント

感情の可視化でどこに・何を改善すべきかが明確になり無反応な広告や、誤解を招く案内表示の改善へ。
広告・接客・施設運営のPDCAが高速化

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施設の環境分析にOCTOps

着衣量を指標にした環境づくりで、快適さと効率を両立

商業施設や空港では、季節や天候だけでなく、来訪者の服装状況に応じた温度調整や案内が求められる。
しかし、実際の着衣量は人によって異なり、外気温や天気情報だけでは室温設定や換気の最適化が困難。
OCTOpsの着衣量AI判定機能を使えば、リアルタイムで館内の快適性を可視化し、来場者体験の向上とエネルギー効率化を同時に実現可能。

OCTOps導入Before→After

Before

商業施設や空港では、来場者にとっての快適さの感じ方がバラバラで、季節や天候の変化に加え、個人の服装・体調・滞在時間により温度の感じ方も異なる。
現場では、職員の感覚や事後のクレーム対応に頼った運営が多く、適切な空調制御や施設案内が難しい状況。
その結果、エネルギーコストの無駄や来場者満足度の低下といった課題が発生。

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After

OCTOpsによる着衣量判定機能の導入により、来訪者の体感温度をデータで把握することが可能に。
温度設定や換気タイミングの自動最適化、スタッフの対応指針明確化、利用者案内の効率化が実現。
結果として、快適性と省エネの両立が可能となり、来場者の滞在時間や満足度の向上にも寄与可能。

ポイント

着衣量をAIで自動推定し、館内環境のリアルタイム調整が可能
空調・換気・案内の判断がデータドリブンになり、職員の判断負担や属人化を軽減。
来場者の体感に寄り添った施設運営で快適性と省エネの両立、施設評価の向上

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顔認識にOCTOps

顔認証による入館管理

これまで来館者や従業員の管理は、ICカードや紙台帳、目視確認などに頼ってきましたが、紛失・貸し借り・なりすましといったセキュリティリスクが課題となっていた。
OCTOpsの顔認証機能を導入すれば、顔認証によるスムーズな入退室を実現しながら、不審者自動検知・VIP通知・職員の勤怠記録まで一括で管理可能。

OCTOps導入Before→After