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連携と MCP

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AIインサイト & ピープルが UI に表示するすべての情報（タイムライン、プロフィール、チェックイン、レポートのスナップショット）は、7 つの insights_* ツールを使い、MCP（Model Context Protocol） を介してプログラムから利用できます。推奨される利用方法は、施設の AIエージェントアプライアンス です。このアプライアンスは MCP をネイティブに扱い、会話形式で質問に答えることも、データに対して 自動化 を実行することもできます。

MCP の一般的な仕組み（2 つの接続方法、phk_… キー、スコープ）については、監視カメラの連携と MCP で説明しています。このページでは、insights ツールそのものについて詳しく説明します。

アクセス要件

すべての insights_* ツールは、UI と同様に 2 つの層で制御されます。

  1. モジュールアクセス：呼び出すアカウントには、ロールを通じて 監視カメラモジュール が必要です。
  2. 機能の有効化：対象の施設で People 機能が有効になっている必要があります。有効でない場合、ツールは API と同じ "People feature is not enabled for this facility" エラーを返します。

施設のスコープは他の場所と同様に適用されます。照会できるのは、アカウントがアクセスできる施設のみです。

7 つのツール

人物タイムライン をプログラムから利用するツールです（"the primary 'who was in the facility' view"）。日付範囲、人物、名前、照合の種類（identified / unsure）、会員ステータス、カメラグループで、検出の来訪ブロックを検索します。最も中心的なツールで、来訪状況に関する質問、営業時間外のチェック、インシデントの調査はすべてここから始まります。

登録されている人物を、名前、会員ステータス（active、expired、on hold）、属性で検索し、ファセットごとの件数も返します。People 一覧 をプログラムから利用するツールです。アクティビティを詳しく調べる前に、「Alex とは誰か」を人物 ID に解決するために使用します。

insights_person_get

1 人の人物の完全なプロフィールを、会員データで補完して返します。プロフィールパネルをプログラムから利用するツールです。

insights_person_activity

日付範囲内の人物の検出履歴（来訪ごと、カメラごとの来訪ログ）を返します。insights_person_get と組み合わせて使うのが自然です。プロフィールで背景を把握し、アクティビティで履歴を確認します。

insights_checkins

メンバー管理システムとの連携から取得した施設のチェックイン履歴です。来訪情報を活用した照合 と Self Learning を支えるスワイプの記録です。単独でも役立ちます（「昨日のチェックインは何件か」）。また、カメラのデータと比較するための基準となるデータとしても使用できます。

insights_match_unidentified

未識別の検出結果をタイムスタンプによってチェックインの記録と関連付け、身元の候補を提案します。Self Learning の関連付けを必要に応じて実行できる軽量版であり、重複が疑われるプロフィールのグループも表示します。エージェントからの「この unsure の来訪者は誰の可能性があるか」という質問に適しています。

insights_report_snapshots

日次の レポートのスナップショット です。日付範囲の KPI とカメラごとの件数（検出数、トラック数、ユニークな人物数、identified と unsure の内訳、チェックインのカバー率、属性）を返します。生の検出結果ではなく事前に計算された集計値を読み取るため、ダッシュボードやダイジェストに適したツールです。

効果的なパターン

  • 来訪状況に関する質疑応答："Who was in the facility at 6 this morning?"、"When was Alex Nguyen last in?" などの質問に、insights_timeline_search / insights_person_activity を使い、AIエージェントが会話形式で答えます。
  • 共連れのフォローアップ：insights_timeline_search と insights_checkins を照合するスケジュール実行の自動化です。対応するスワイプがないまま繰り返し検出された人物について、毎日の概要をマネージャーに送ります。
  • 期限切れメンバーへの働きかけ：来訪を続けている期限切れのメンバー（会員ステータスによるタイムライン検索）をフォローアップリストに送ります。人との会話は人が行い、検出は自動化されます。
  • 週次の運用ダイジェスト：insights_report_snapshots をチームチャットに要約します。来訪数、ピーク時間帯、unsure %、アクセス違反などです。
  • 識別情報の整理：insights_match_unidentified を毎週実行して、可能性の高い身元と重複の統合を提案し、Self Learning のキューを短く保ちます。
  • スクリーン上の Smart Display：MCPアクセス がオン（デフォルト）で、スコープに監視カメラの機能が含まれる AIエージェントデバイス向けの、任意で導入できるアイデアです。来場時間帯に数分ごとに実行される自動化が、メンバー管理システムとの連携から同期された insights_checkins のチェックインを確認して、到着したばかりの人物を見つけ、エージェントが ディスプレイスクリーン に公開したアプリを更新します。たとえば、ジムのリーダーボード や ロビーでの誕生日のお祝い などです。チェックインはエージェントの次回のスケジュールされたチェックで取得されるため、スクリーンは数分以内に更新されます。誕生日のお祝いには個人情報である生年月日を使用します。同意した人物のみを対象とし、組織のプライバシー上の義務に従い、表示するのは名（ファーストネーム）までにしてください。

同じ MCP のインターフェースで Performance Hub の他の機能（ドアの制御、デバイス管理、メンバーデータ）も扱えるため、人物データの自動化は複数のモジュールにまたがることができます。"when an expired member is detected, check whether their door access also worked, and if so flag the access card" は、1 つの AIエージェントの自動化で実現できます。

ツールで公開されないもの

  • 映像：ライブストリームと再生はブラウザーに配信され、MCP では提供されません。監視カメラの連携と MCP を参照してください。
  • 顔画像と生体情報の参照：ツールが返すのはメタデータとプロフィールデータであり、顔コレクションは返しません。
  • 人物に対する書き込み操作：識別、統合、ブラックリスト登録、削除は、設計上、人による確認を伴う UI のワークフローです。

ゲスト共有トークンは、人物データに一切アクセスできません。セキュリティとプライバシー を参照してください。