精度評価ガイド：トラフィックセンサー

本ガイドでは、トラフィックモードのセンサーを使用したオープンエリアの在室・活動モニタリングについて、Butlr の Heatic テクノロジーの精度をお客様が評価する方法を説明します。

Butlr では、新機能をリリースする前に厳格な社内テストを実施しています。社内テストではさまざまな実環境のシナリオを想定していますが、実際の導入環境では、レイアウト、設置高さ、周囲温度などサイト固有の条件により、結果が異なる場合があります。

お客様ご自身の環境で性能を検証されることをおすすめします。問題や差異が見られた場合は、Butlr のサポートチームがトラブルシューティングやサイトごとの最適化をお手伝いします。

テスト開始前の確認事項

すべてのセンサーが、Butlr の設置業者または認定設置パートナーが現場を離れる前に実施する「設置完了 QA：トラフィックモード」に合格している必要があります。Butlr のシステムをテストする前に、次の重要項目を改めてご確認ください。

フレームレート
トラフィックモードのセンサーは、すべて 6.5〜8 FPS で動作している必要があります。Butlr の担当者がリモートでフレームレートを確認できるよう、テストの前に担当者へご連絡ください。

センサーの設置状態とデジタルツインの一致

次の点を含め、実際のセンサーの設置状態が Butlr Studio のデジタルツインと一致していることをご確認ください。

• センサーの向きが正しいこと
• ドアラインの設定が正しいこと（正確なトラフィックカウントに不可欠です）。テストの前に「トラフィックセンサーのドアラインに関する調整ガイド」をご確認ください。

• 設置高さが、取り付け方法ごとの推奨範囲内であること：

  • 壁面取り付け（傾斜角 105°）：2.1〜2.9 m（6.9〜9.5 ft）
  • 天井取り付け：2.2〜3.0 m（7.2〜9.8 ft）

  • 推奨範囲外の高さに設置すると、精度が低下する可能性があります。Studio を使用して、設置高さごとのセンサーのカバー範囲をプレビューしてください。

• 壁面取り付けまたは天井取り付けの構成

詳しくは、「一般的なセンサーの設置：物理設置と Butlr Studio 上のデジタルツインを整合させる方法」をご覧ください。

システムの挙動と環境への適応

Butlr のサーマルセンサーはさまざまな環境によく適応し、照明や静止状態よりも温度の変化に敏感に反応します。正確な結果を得るため、テストで行う動作が実際の利用状況を反映するようにしてください。

システムの強み

• 明るい環境でも暗い環境でも同じように機能します。
• Studio が実際のレイアウトと一致していれば、家具の変更による影響を受けません。

最適な精度を得るための運用ガイドライン

• 人と人の間隔：60 cm（2 ft）以上
• 最適な周囲温度：18〜29°C（65〜85°F）
• 想定されるデータ遅延：約 10 秒

エッジケースと既知の制限事項

Butlr のアルゴリズムはほとんどの異常を自動的に補正しますが、次の要因が精度に影響することがあります。

誤検出（偽陽性）

• 急激な、または大きな日差しの変化
• 検出エリア内の大型動物
• 仮想ドアライン上に立ち続ける人

検出漏れ（偽陰性）

• 厚手の衣服やヘルメットを着用している人
• 体温が周囲温度とほぼ同じ場合（まれ）
• 間隔が 60 cm（2 ft）未満の人同士
• センサーの視野を遮る大きな物体
• デバイスメッシュの接続不良や、インターネット信号の弱さ

トラフィックセンサーの精度テストのベストプラクティス

トラフィックセンサーの精度評価は、プレゼンスセンシングよりも複雑です。特に、稼働中の環境で実測値を収集する場合はその傾向が強くなります。性能の評価方法は主に次の 2 つです。

• 入退室（In/Out）トラフィックの精度
• 在室人数の精度

推奨する方法：入退室（In/Out）トラフィックの精度

ほとんどのユースケースでは、トラフィックセンサーはフロアやゾーンの出入口に設置されます。入退室のトラフィックカウントを用いて、センサー単位で性能を検証することをおすすめします。この方法なら、明確で再現性のあるテストが可能です。

• 1 台のセンサーで監視している出入口を 1 か所選びます。
• カメラ映像（推奨）または手動カウントで実測値を収集し、人為的なミスを最小限に抑えます。

この方法を使用する理由：

• 明確な精度目標と再現性のある基準
• 問題の切り分けと改善状況の追跡が容易
• 社内 QA とお客様による検証の両方に推奨

在室人数の精度（トラフィックからの算出）

トラフィックセンサーを使用してスペース単位の在室人数を推定する方法は、一貫性が低く、検証も困難です。精度は環境要因や統計的要因によって大きく変動することがあります。

考慮すべき制限事項：

• エッジケースや少ないサンプル数の影響を受けやすい
• リセットや補正を行わないと、時間とともに精度がずれていく
• 安定したベースラインの在室人数が前提となる
• センサーの数と配置によって性能が変わる

この方法は通常、フロア単位のインサイトに使用されますが、結果の解釈には注意が必要です。

スペース単位の在室人数が重要となるシナリオ（例：大規模な多目的室やトイレ）では、在室人数の実測値を収集し、トラフィックから算出した推定値と比較するためのベストプラクティスについて、[こちらのガイド] をご覧ください。

システムが報告するトラフィックカウントの取得

システムが報告するトラフィックカウントを取得する方法は 2 つあります。ほぼリアルタイムでテストする場合と、過去のテスト期間を確認する場合とで使い分けます。

オプション 1：Studio でのライブテスト（ほぼリアルタイム）

テストの実施中に、Studio で 1 分単位の In/Out カウントを確認します。

1. Studio を開き、テスト対象のセンサーが設置されているフロアに移動します。
2. テスト中のトラフィックセンサーをクリックします。Sensor Settings（センサー設定）パネルが開きます。
3. Traffic Count セクションまでスクロールすると、1 分間隔のほぼリアルタイムの In/Out カウントを確認できます。
4. テスト時間枠ごとに、これらのカウントを実測値と照合します。

注：カウントが表示されるまでにわずかな遅れが生じる場合があるため、実測値と比較する前に少し時間をおいてください。

オプション 2：履歴ダッシュボード（前日以前）

履歴データは、収集した日の翌日から利用できます。過去のテスト期間のカウントを確認するには、次の手順に従います。

1. ダッシュボードで Historical（履歴）タブを開き、テスト期間を含むカスタム期間を設定します。
2. 短い時間間隔（例：1 min）を選択し、By Sensor（センサー別）表示に切り替えます。
3. グラフの凡例に表示される MAC アドレスで、テスト対象のセンサーを特定します。
4. 次のいずれかの方法でカウントを取得します。
   • バーにマウスオーバーして、各間隔の In/Out カウントを表示する
   • ダウンロードアイコンをクリックして、CSV をエクスポートする
   • Query を使用して、プログラムからデータを取得する

ヒント：時間間隔はテストイベントの長さに合わせてください。たとえば、各テストイベントが 5 分間だった場合は 5 分間隔を使用します。これにより、分の境界をまたいでカウントが分散し、実測値との差異が生じるのを防げます。

サンプルテストとデータセット

センサーの精度は、計画的なテスト、または実環境でのデータ収集のいずれかで評価できます。どちらを選ぶかは、確保できる時間やベンダー評価のプロトコルによって決まります。定められたテスト手順がない場合は、以下のガイダンスをご覧ください。参考として、各テスト時間枠内のトラフィックカウントを用いて精度を算出したサンプルデータセットもご用意しています。

トラフィックセンサーのカウントロジックについて

デフォルトでは、Butlr のトラフィックセンサーは、入室数と退室数が等しいトレース（例：同じトレース内で 1 in と 1 out）を 0 in / 0 out として扱います。このロジックにより、通行量の多いエリアでよく見られる U ターンや滞留などによる過剰カウントを防ぎます。

同時の移動に関する注意：
複数の人が同時に入退室した場合、通常はそれぞれ別のトレースとして記録され、正常にカウントされます。ただし、まれに、ある人が入室した直後に別の人が同じピクセルまたは近くのピクセルを通って退室すると、両者の経路が誤って 1 つのトレースとしてつながることがあります。

テストのガイダンス：
条件を管理したテストを行う場合は、次のテストイベントを始める前に、各テスト参加者がセンサーのカバー範囲から完全に出るようにしてください。これにより、システムが個別のトレースを生成し、報告されるトラフィックカウントが想定どおりになります。

なお、実環境では、精度を維持するために一部の動きのパターンが 1 つのトレースにまとめられ、トラフィックカウントから除外される場合があります。ただし、在室データには人の存在が引き続き正しく反映されます。

計画的なテスト

時間に余裕がある場合は、統計的に意味のあるサンプルを確保するため、入室 50 回以上、退室 50 回以上を目安にしてください。
実際の利用状況を反映するため、出入口の種類に応じて、1 人での通過、複数人での通過、さまざまな歩行パターンなど、複数のシナリオを組み合わせてください。

実環境（ランダム）テスト

人の出入りが多く、リアルタイムでのカウントが難しい出入口では、テスト期間中に映像を録画し、後で映像を確認して実測値を確定する方法をおすすめします。