在席検知
画像解析AIがオフィスや会議室、講義室の座席利用状況を正確に検知し、リアルタイムで可視化・データ化。 フリーアドレスの効率的な席管理や会議室の稼働率最適化からスペースの適正化まで、データドリブンなワークスタイル変革を支援します。
こんな課題はありませんか?
フリーアドレス席や会議室のリアルタイムな利用状況がフロア全体で可視化されておらず、
従業員の「席探しのタイムロス」や、予約されているのに誰もいない「空予約」によるスペースの無駄が発生している
座席の利用状況を把握するために、全席へ人感センサーやデスク下センサーを敷設しようとすると、
膨大な初期コストがかかるだけでなく、導入後の電池交換やメンテナンスの手間が運用上の大きな負担になる
時間帯や曜日、エリアごとの正確な座席稼働率を定量的な数値データとして蓄積できておらず、
オフィスのレイアウト変更、増床・減床の計画、フレキシブルな運用最適化が「勘」頼みの判断になってしまう
主な利用シーン
フリーアドレスオフィスや共有ワークスペースにおける
座席稼働状況のリアルタイム可視化と従業員の席探し効率化
画像解析AIがフロア全体のカメラ映像から、フリーアドレス席やコワーキングスペースの在席・空席状況を24時間リアルタイムで自動判定します。従業員は自身のPCやスマホからフロア全体の空き状況をパッと一目で確認できるため、毎朝の「席探しのタイムロス」を完全にゼロ化。オフィス全体の概観分析から、特定の集中ブースなどの狭い区間に至るまでの詳細な利用データ抽出にも柔軟に対応します。

会議室やミーティングスペースにおける実際の利用人数把握と
無駄な「空予約」の自動解消によるアセット最大活用
会議室内に設置されたカメラ映像を通じて、実際の在席人数や利用状況をAIが正確に把握します。社内のグループウェア(予約システム)とシームレスにデータ連携させることで、「予約されているのに一定時間誰も入室しない場合は自動で予約をキャンセル・開放する」といった空予約の自動解消システムを構築可能。実際の稼働データを分析し、最適な会議室数の再設計などファシリティの最適化を支援します。

大学の講義室や図書館、自習スペースにおける
リアルタイムな空席検知とWeb・モニター公開による利便性向上
大学の広大な講義室や学内図書館(ライブラリ)、自習エリアなどの座席使用状況をAIが自動計測します。現在の正確な空席状況を、学生向けのWebサイトや学内デジタルサイネージへリアルタイムに公開することで、学生が事前に空き状況を把握し、スムーズに席を確保できるようサポート。時間帯別・曜日別の詳細な稼働率データを蓄積することで、学習環境の最適化や効率的な施設運営に貢献します。

在席検知ソリューションの特長
フロア全体の概観分析から1席単位のピンポイント判定まで
利用状況をリアルタイムに数値化・可視化する高度なAI解析
画像解析AIがオフィスや施設内の座席・空間を正確に認識し、指定エリア内の利用状況や空席状態をリアルタイムでデータ化します。フロア全体のざっくりとした稼働率や群衆の滞留状況を把握するだけでなく、「会議室内の特定の座席」や「狭い個室ブース」に絞ったピンポイントな在席判定にも柔軟に対応。施設レイアウトに合わせた緻密な分析環境を提供します。

社内の座席予約システムや各種グループウェアから
複数のAIアルゴリズムや外部API・モニターとの柔軟な連携
高精度に取得した在席データを、あらゆる外部システムやハードウェアへシームレスに連携可能です。企業の総務・ファシリティ管理でニーズの高い「OutlookやGoogle Workspace等の予約システム連動による空予約の自動自動キャンセル」、従業員向けの「フロアマップ型・座席予約アプリへのリアルタイム反映」、大学の図書館や講義室における「現地の混雑状況・空席表示モニター連動」まで柔軟にシステム開発が可能です。

SDK活用と柔軟なハイブリッド構成で実現する
他社ソリューションを圧倒するローコスト開発
専用のSDK(ソフトウェア開発キット)を提供しているため、ゼロからのシステム構築に比べて開発コストや導入期間を劇的に削減できます。全座席へ高額な人感センサーを敷設する従来の手法とは異なり、既存の防犯・監視カメラの映像を活用できるため初期コストを抑制。現場でのスピーディーな空席判定にはエッジ解析、フロア全体の曜日・時間帯別の稼働率トレンドの蓄積・分析にはクラウド解析を組み合わせるなど、予算に最適な低コスト構成を実現します。

導入事例
映像解析AIプラットフォーム「SCORER」を活用した、トラック予約受付システムの車番認識連携
株式会社モノフル様が提供するトラック予約受付サービス「トラック簿」において、車両の入退場や滞留管理を自動化する仕組みとしてSCORERのナンバープレート認識技術が採用されました。物流拠点のカメラ映像から入場するトラックの車番を高精度に自動認識し、予約データとリアルタイムに照合。目視確認や手書き記録の手間を削減し、物流現場の深刻な課題であるドライバーの待ち時間解消やバース管理のDXを強力に推進しています。
