来店客の人数や属性を計測して店舗運営に活かすべく、店舗分析用途のAIカメラ導入が小売企業において広がっています。ただ、いざAIカメラの導入を考えたとき、多くの担当者がまず直面するのは「何を基準に選定すればいいのか」という問題です。
AIカメラの選定に際しては、カタログを見比べるだけでは分からないポイントも多く、価格だけで判断すると “安いが成果につながらないサービス” を選んでしまうリスクがあります。
過去に掲載した以下の記事では、店舗分析用途のAIカメラを選ぶ際の基準として、「信頼性」「コスト」「活用機能」「活用支援」の4つの観点について解説しました。
参考記事：店舗分析向け AIカメラの選び方｜導入で失敗しない比較ポイントと重視すべき基準
今回は、上の記事で解説した各観点を深堀りをし、“AIカメラを選ぶ際に確認すべき12のチェックリスト” を紹介。何をみてどんな判断をすべきか、注意点も交えながら説明します。
※上述の記事をご覧になっていない方は、併せて参照いただくことをお勧めします。
AIカメラを選ぶ前に――「安さ」ではなく「成果」を軸に
AIカメラを検討する際は、どうしても費用に目が行きがちです。しかし、AIカメラの導入目的は、「データを取ること」ではなく、取得データを活用して施策の意思決定や効果検証を行い改善サイクルを回すことにあります。 もし選定基準を「費用の安さ」だけに置いてしまうと、現場で使われないまま ”ただデータを集めるだけのサービス” になりかねません。
本来見るべき順番は、 [ ①成果が出る条件 → ②それを実現する機能 → ③支える支援体制 → ④それに対する費用妥当性 ] です。この順番を意識することで、「安く買う」ではなく「成果につながる投資判断」ができるようになります。
ここからは、特に②③④の判断を行ううえでみるべき項目として、「信頼性」「コスト」「活用機能」「活用支援」の観点から、12のチェックリストをみていきましょう。
信頼性に関するチェックリスト（3項目）
チェック1：取得データの精度検証データが公開されているか
確認観点：取得する各データについて、実値との差分が何％以内と説明されているか
調べ方：「誤差率」等の記載があるか確認
注意点：定量の値が明記されていない場合は要注意
チェック2：混雑時など環境要因での精度変化について説明されているか
確認観点：混雑環境／照明ムラがある環境でもカウントが安定するか
調べ方：「悪条件での精度」に関する説明があるかを確認
注意点：綺麗な環境での成功例だけを提示する場合には注意
チェック3：データ欠損時のリカバリー方式が設計されているか
確認観点：通信切断時や停電時にデータが失われないか。失われる場合、どのくらいの欠損が発生するか
調べ方：「バッファ機能／再送機能／オフライン記録」の有無を確認
注意点：クラウド送信前でのエッジ推論やローカル一時保存がない仕組みは欠損リスクが高い
コストに関するチェックリスト（3項目）
チェック4：費用だけでなくROIの説明もされているか
確認観点：単に「月額◯円」だけではなく、費用対効果（ROI）への言及や説明がされているか
調べ方：「導入効果の金額換算」などの説明があるか確認
注意点：価格表だけで比較するとROI判断ができなくなる
チェック5：複数店舗導入時のスケールコストが明確になっているか
確認観点：店舗が増えた場合、料金体系が階段式か従量か
調べ方：「ボリュームディスカウント」「拠点管理費用」等の記載があるかを確認
注意点：拠点ごとに別契約になるモデルはコストが上がる
チェック6：隠れコスト（設置工事・通信・メンテナンス）が明示されているか
確認観点：SIM／Wi-Fi通信料、設置工事、故障時交換費など、見えずらいコスト発生があるか
調べ方：「◯◯費は別途発生します」などの曖昧な記載の有無を確認
注意点：運用が始まってから発生するコストは事前に洗い出しておく
活用機能に関するチェックリスト（3項目）
チェック7：入店率・買上率・客単価を「売上構成要素」で分析できるか
確認観点：売上を売上構成要素に分解し、どの指標が課題かが判断できるUIか
調べ方：デモ環境で取得データの掲出イメージを確認
注意点：：「来客人数」「属性」だけ表示されるツールは、分析や判断時に不足が生じる
チェック8：施策の登録、効果検証がシステム内で完結できるか
確認観点：「◯月◯日〜◯日にVMD変更」など、施策を入力できるUIがあるか
調べ方：デモ環境で当該機能、UIがあるかを確認
注意点：数値確認はダッシュボード、施策管理はExcel、といった、他のツールとの併用前提になるツールは定着しづらい
チェック9：予算値（目標KPI）と実績を比較できる仕組みがある
確認観点：売上構成要素までブレイクダウンし「実績」対「予算」を比較できるUIがあるか
調べ方：デモ環境で当該機能、UIがあるかを確認
注意点：売上予実だけでは、売上構成要素のどの指標が課題か、何を引き上げていくべきかがわからない
活用支援に関するチェックリスト（3項目）
チェック10：オンボ―ディングだけでなく、運用開始後の定例機会が提供されるか
確認観点：月次／週次会議などによる伴走支援があるか
調べ方：カスタマーサクセスの支援内容に「伴走」「定例会議」などの記載があるかを確認
注意点：オンボ―ディングだけで終わるサービスは定着しずらい
チェック11：業務や運用フローを設計する支援が提供されるか
確認観点：誰がいつデータを見るか？という運用ルールまで提案されるか
調べ方：カスタマーサクセスの支援内容に「業務フロー設計」「運用設計」などの記載があるかを確認
注意点：いつどんな判断をし何を行うかまで落とし込まなければ現場には根付かない
チェック12：成功事例やベストプラクティスが共有されるか
確認観点：「他社がどう改善サイクルを回しているか」を知れるか
調べ方：導入事例共有会／ユーザー会などがあるか確認
注意点：事例PDFだけでは活用レベルの共有にはならない
まとめ
AIカメラは、単にデータを取得するだけではなく、店舗の改善プロセスを支える仕組みとして選定する必要があります。そのためには、価格だけで比較するのではなく、信頼できるデータが取れるか、改善サイクルを現場に根づかせる機能や支援があるかという観点を重視することが重要です。
本記事で紹介した12のチェック項目は、カタログ比較では見えない “実務上の判断ポイント” を洗い出すためのリストです。導入検討の場や比較表の作成時に、ぜひ照らし合わせながら活用してください。
