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店内から見たコンビニエンスストアの通路。冷蔵ケースや棚の前にいる買い物客に、カメラの検知範囲が重ねて表示されている

Ayonix 小売ロス対策

注意が必要な瞬間を、見逃さない。

既設の防犯カメラ映像から、隠し持ちの可能性、不自然な商品動作、出口付近のイベントを解析。確認しやすい短い映像アラートをスタッフへ通知します。

  • 既設カメラを活用
  • リアルタイムの確認通知
  • エッジ/プライベートクラウド
例示AIイベント・人による確認が必要
棚の前にいる買い物客が検知枠で囲まれた、店舗カメラ映像の例
イベント
隠し持ちの可能性
場所
ヘルス&ビューティー・通路04

確認優先度

優先度は確認の順序を決めるものであり、人物に対する判断ではありません。
  • スーパーマーケット
  • ドラッグストア
  • コンビニエンスストア
  • アパレル
  • 専門店

長時間の映像から、確認すべき一瞬へ

カメラはすでに店舗を見ています。Ayonixは、どこを確認すべきかを示します。

常時の目視監視には、コストも見落としも伴います。Ayonixは日常的な動きを整理し、関連するイベントと前後の状況を提示します。最終的な判断は、訓練されたスタッフが行います。

スーパーマーケットの通路を上から見たカメラ映像。床面に買い物客の動線が描かれ、商品に触れた2つの場面が示されている
小売店の警備室。匿名化された紙の掲示物が並ぶ壁の横で、画面上に安全なデジタルケース管理画面が表示されている

紙の掲示から、管理された情報へ

証跡も、そこに映る人も守る。

紙の掲示物や個別に保存された防犯カメラ画像を、暗号化されたケース、権限管理、保存期間の制御、そして完全な監査履歴へ置き換えます。

  • 非公開を既定とする権限を付与した担当者だけが閲覧できます
  • 状況を含む証跡1枚の静止画ではなく、複数カメラの映像とタイムライン
  • ポリシーで管理保存、出力、監査のルールは自社で設定します

再入店者の識別は任意であり、法的確認を伴う別モジュールです。行動検知に顔認証は必要なく、行動検知が顔認証を有効化することもありません。

行動と状況

重要な兆候を検知する。

イベントのルールは、カメラ、売場、商品カテゴリ、時間帯、店舗のリスク特性に応じて設定できます。

  1. 隠し持ちに類似した動作

    商品に手を伸ばしたあと、バッグ、ポケット、衣服の方向へ動く一連の流れを検知します。

  2. 重点エリアでの行動

    指定した売場やゾーンでの長時間の滞在、繰り返しの往復、急な移動を優先します。

  3. 出口ゾーンとの関連付け

    売場での商品への接触と、その後の設定済み出口ゾーンへの移動を関連付けます。

  4. レジ例外の確認

    POSやセルフレジの信号と映像イベントを組み合わせ、スキャン不一致の可能性を確認できます。

  5. 証跡として使える映像

    前後の映像、カメラ、ゾーン、確認者の判断結果を含めてイベントを記録します。

デスクで複数カメラの映像イベントを一緒に確認する2人のロス対策担当者。1人はタブレット、1人はモニターを見ている

AIが見つけ、人が判断する。

映像から対応までの、明確な流れ。

  1. 解析

    設定したカメラ映像から、関連する動作と状況のパターンをAIが解析します。

  2. 優先順位付け

    イベント種別、ゾーン、時間帯、モデルの信頼度を、自社のルールで確認優先度にまとめます。

  3. 通知

    短い映像を、ダッシュボード、モバイル端末、または連携するVMSへ通知します。

  4. 確認と改善

    権限を持つスタッフがイベントを分類します。その判断が、店舗ごとの調整に反映されます。

全店舗を、ひとつの画面で

長時間映像ではなく、イベントを確認する。

確認担当者が実際に使うケース画面です。イベントを捉えたカメラ、その前後のタイムライン、そして人が下す判断で構成されます。

確認候補イベント人による確認が必要ケース 1 / 1
  • カメラ01 — 売場全体棚の前に立つ買い物客が検知枠で囲まれた、売場カメラの映像
  • カメラ02 — 棚での商品接触同じ買い物客が棚の商品に手を伸ばす様子を近くから捉え、検知枠で囲んだ映像
  • カメラ03 — 出口ゾーン同じ買い物客が出口へ向かって歩く様子を検知枠で囲んだ、出口ゾーンカメラの映像
証跡タイムラインイベント前後の記録範囲は設定できます
確認結果
  • 対象外
  • さらに状況が必要
  • 確認者が確定
すべてのケースに適用される管理機能
  • 権限管理
  • 保存期間
  • 監査履歴
再入店者の識別任意・既定では無効

法的根拠、利用目的、権限、保存期間、精度評価を個別に定める別モジュールです。本ページで説明している機能に、この識別は必要ありません。

ドラッグストアの売場、アパレルのフロア、スーパーのセルフレジ。それぞれにカメラの検知範囲が重ねて表示されている

業態ごとのリスクに合わせて

ひとつの基盤で、店舗ごとの知見を。

小型で高単価の商品が並ぶ開放的な売場で、隠し持ちに類似した動作を優先します。

店舗環境について相談する

導入方式は選べます

すでに信頼しているインフラに適合する。

重点カメラから開始し、効果を確認したうえで、店舗単位・地域単位に広げられます。

  • 店舗内エッジ

    Ayonix ATLAS BOXで店舗内処理を行い、低遅延とデータ所在地の管理を両立します。

  • プライベートクラウド

    承認済みのクラウド環境で、複数店舗のイベントを一元管理します。

  • VMS・API連携

    RTSP/ONVIFカメラを接続し、対応VMS、モバイル端末、既存のインシデント業務へ通知を連携します。

責任ある検知を、設計段階から

Ayonixが提示するのは確認候補のイベントであり、判定ではありません。権限管理、保存期間の設定、監査ログ、そして人による判断が、実店舗でもその原則を保ちます。

管理されたPoCから始める

すでにあるカメラに、知見を加える。

店舗業態、カメラ台数、重点エリアをお知らせください。実行可能なPoCの範囲と導入構成をご提案します。

  • カメラと撮影環境の適合性確認
  • イベントルールと、人による確認フローの設計
  • 成功基準と展開計画

よくあるご質問

小売の現場から多い質問。

Ayonixのエンジニアに質問する
AIによる万引き検知とは何ですか。

既設の店舗カメラ映像から、窃盗に関連する動きのパターン、すなわち隠し持ちに類似した動作、不自然な商品の扱い、棚から出口ゾーンへの移動などを検出し、人が確認するための短い映像を提示するソフトウェアです。提示されるのは確認候補のイベントであり、何が起きたかを判断するものでも、意図や有無を認定するものでもありません。

新しいカメラは必要ですか。

多くの場合は不要です。PoCはカメラと撮影環境の確認から始まります。角度、画面内の人物の大きさ、照明、動き、圧縮の状態によって、その映像が使えるかどうかが決まります。RTSP/ONVIF対応の映像であれば、通常はハードウェアを決める前に評価できます。

システムが自動的に来店客を万引きと断定したり、制止したりしますか。

いいえ。権限を持つスタッフが確認するための候補イベントを提示するだけで、システム自体が行動を起こすことはありません。その後の対応は、店舗の方針、店舗所在地の法令、そして訓練された担当者の判断に委ねられます。

顔認証を使わずに運用できますか。

できます。行動とゾーンイベントの検知は個人を特定せずに動作し、それが既定の状態です。再入店者の識別は別モジュールであり、利用目的、権限、保存期間を定めたうえで、法的確認を経て明示的に有効化する必要があります。

どのような業態に対応していますか。

スーパーマーケット、ドラッグストア、コンビニエンスストア、アパレル、専門店に対応します。業態によって変わるのはシステムではなくイベントのルールで、どの売場、どの商品カテゴリ、どのゾーン、どの時間帯を優先するかはPoCの段階で決定します。

オンプレミスやエッジで実行できますか。

できます。処理は店舗内のAyonix ATLAS BOX、自社サーバー、または承認済みのクラウド環境で実行できます。どの構成が適しているかは、遅延、カメラ台数、ネットワーク状況、そして映像をどこまで持ち出せるかというデータガバナンス方針によって決まります。

PoCはどのように評価すればよいですか。

代表的なカメラ、イベントの定義、確認にかけられる時間、精度の目標、運用上の対応を開始前に合意し、店舗、カメラ、ゾーン、照明条件、イベント種別ごとに測定します。単一の条件なき精度の数値でこれを説明することはできず、Ayonixはそうした数値を公表していません。