AIとカメラを活用してエッジデバイス上で 顧客分析・属性分析（年代・性別）・動線分析・商品関心度分析 を実現するには、以下の技術や構成が必要になります。
1. システム構成
エッジAIでのリアルタイム処理を行うために、以下のようなシステム構成を考えます。
📸 ① カメラ
- 種類: 4K / フルHD IPカメラ、RGB-Dカメラ（深度センサー付き）、ToFカメラ
- 用途: 画像・動画をキャプチャしてAIモデルに入力
🖥️ ② エッジデバイス
-
選択肢:
- NVIDIA Jetsonシリーズ（Nano, Xavier, Orin） → AI処理向け
- Intel NUC + OpenVINO → CPU最適化されたAI
- Google Coral Edge TPU → 省電力でのAI推論
🧠 ③ AIモデル
-
モデル:
- 顧客の属性分析（顔認識・年齢/性別分類） → YOLO + FaceNet / InsightFace
- 動線分析（移動パターン検出） → OpenPose / DeepSORT + YOLO
- 商品関心度分析（視線・滞在時間） → GazeTracking + YOLO
📡 ④ 通信
- クラウド連携: 必要なら MQTT / HTTP API を使ってクラウドへデータ送信
- ローカル処理: エッジ内で完結する場合、データベース（SQLite, InfluxDB） を利用
2. 機能ごとの技術と実装方法
各機能の実現方法を詳しく説明します。
✅ 1. 顧客分析（年代・性別の属性分析）
技術:
-
顔検出 →
YOLOv8-Face/MTCNN -
属性分析（年齢・性別） →
ResNet50/EfficientNet -
顔認識（リピーター分析） →
FaceNet/InsightFace
実装例（Python + OpenCV + ONNX）
import cv2
import insightface
import numpy as np
# モデル読み込み
face_model = insightface.app.FaceAnalysis()
face_model.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
# 画像読み込み
img = cv2.imread("customer.jpg")
faces = face_model.get(img)
for face in faces:
bbox = face.bbox.astype(int)
age = face.age # 年齢推定
gender = "Male" if face.gender == 1 else "Female"
# 顔周りにバウンディングボックスを描画
cv2.rectangle(img, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, f"{gender}, {age}", (bbox[0], bbox[1] - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
🟢 エッジデバイス上の推論: OpenVINOやTensorRTで最適化可能
✅ 2. 動線分析（移動パターン・滞在時間の分析）
技術:
-
物体検出（人物検出） →
YOLOv8/OpenPose -
動線トラッキング →
DeepSORT/ByteTrack -
滞在時間の測定 →
エリアごとのヒートマップ作成
実装例（YOLO + DeepSORT）
from deep_sort.deep_sort import DeepSort
import torch
# DeepSORT の初期化
tracker = DeepSort(model_path="deep_sort_weights.ckpt", max_age=30)
# YOLOv8で人物検出
yolo_model = torch.hub.load("ultralytics/yolov8", "yolov8n", pretrained=True)
results = yolo_model("store_camera_feed.jpg")
# 検出された人をトラッキング
for *xyxy, conf, cls in results.xyxy[0]:
if cls == 0: # クラス0は人
tracker.update(xyxy, conf)
# 移動軌跡を記録
movement_history = tracker.get_trajectories()
🟢 データ分析: 滞在時間 = エリアごとのIDの出現頻度 で計測
✅ 3. 商品関心度分析（視線・滞在時間）
技術:
-
視線追跡（Gaze Tracking） →
GazeML/OpenGaze -
商品認識（物体検出） →
YOLOv8 -
視線と商品の重なり判定 →
Pygame / NumPy
実装例（視線検出 + 商品識別）
import gaze_tracking
from ultralytics import YOLO
# 視線検出のセットアップ
gaze = gaze_tracking.GazeTracking()
# 商品検出モデル
yolo_model = YOLO("yolov8_custom_product.pt")
# フレームごとの処理
while True:
frame = camera.get_frame()
gaze.refresh(frame)
product_detections = yolo_model(frame)
# 視線と商品の重なりをチェック
if gaze.is_looking_at(product_detections.xyxy):
print("顧客が商品を見ています！")
🟢 データ分析: 商品ごとの視線時間を集計 → 関心度分析に応用
3. データの活用
エッジデバイス上で分析したデータを活用する方法を考えます。
| データ | 活用方法 |
|---|---|
| 年齢・性別 | ターゲットマーケティング（広告最適化） |
| 動線分析 | 人気エリアの特定、レイアウト改善 |
| 視線分析 | 商品の関心度評価、陳列最適化 |
データ管理
- ローカルDB: SQLite / InfluxDB（エッジデバイス内で管理）
- クラウド連携: AWS IoT, Azure IoT, Google Cloud IoT で分析データを送信
4. 実装時の課題と解決策
| 課題 | 解決策 |
|---|---|
| プライバシー問題 | 画像データを保存せず、メタデータ（年齢・性別統計のみ）を保存 |
| 処理速度（リアルタイム処理） | NVIDIA TensorRT / OpenVINO で推論高速化 |
| 光の変化・映像品質 | HDRカメラを使用、画像前処理（正規化・強調） |
| データ送信の遅延 | MQTT / WebSocket でリアルタイム通信 |
5. まとめ
- カメラ でリアルタイム映像を取得し、エッジAIで処理
- YOLO + DeepSORT で動線分析
- 顔認識（InsightFace） で属性分析（年齢・性別）
- 視線検出（GazeML） で商品関心度分析
- データをローカルDB / クラウドへ送信し、マーケティングに活用