レポート

Reports タブ（AIインサイト & ピープルを開いたときのデフォルトのビュー）は、検出データを施設レベルの分析に変換します。どのくらい混雑しているか、いつ、どこで、来訪者は誰か、そして来訪者がどのように感じているように見えるかがわかります。

図 1：Lower Manhattan の Reports ビュー。上部に KPI、Zone Activity Heatmap、概要カードが表示されています

レポートデータの生成方法

レポートは、前日分を夜間（施設の現地時間）に生成する 日次のスナップショット から作成されます。スナップショットは、人物タイムライン を支えるものと同じ検出ブロックを集計したものです。これにより、次の 2 つの点が生じます。

• 当日のデータは 翌日 に表示されます。Reports は傾向を把握するためのビューであり、リアルタイムのビューではありません（ゾーンの詳細分析の "Live now" インジケーターは例外です）。
• 数値は AI によって算出されたものです。スワイプしなかった人物も含まれるため、メンバー管理システムのチェックイン数とは異なる場合があります。

意味のあるゾーン分析には アクセスゾーン が必要です。ヒートマップにデータがない状態では、"No zones configured — assign cameras to access zones in Settings" と直接表示されます。

KPI タイル

図 2：KPI タイル。Total Tracks、Unique People、Avg Visit、Unsure %、Peak Hour、Access Violations

ゾーンアクティビティヒートマップ

図 3：Zone Activity Heatmap。縦にゾーン、横に時間が並び、色の濃さでアクティビティを示します

各行がゾーン、各列が 1 時間を表し、セルの濃さでアクティビティを示します。コントロールは次のとおりです。

• モードセレクター： セルごとに Tracks、Detections、People、Unsures のいずれかをカウントします。Unsures モードは、未識別の人物が集中している場所を見つけるのに非常に役立ちます。
• Display Options： Peak Hour Heatmap、Cell Counts（セルに数値を表示）、Violations（アクセス違反のマーカーを重ねて表示）を切り替えます。
• ゾーン名をクリック すると、その詳細分析が開きます。ドリルダウンのリンクを使うと、フィルターを適用したタイムラインに直接移動できます（"Go to Timeline"、"Go to Timeline (Access Violation)"、"Go to Timeline (Expired)"）。

ヒートマップの下には、要点を示す 3 つの概要カードがあります。Peak Time（人数、平均滞在時間、ピーク時間）、Busiest Zones、Low Utilisation です。最後のカードはフロアプランの検討に役立ちます。費用をかけているのにメンバーが利用していないスペースがわかるからです。

ゾーンアクセス違反

図 4：Zone Access Violations。プランで許可されていないゾーンで誰がどこで検出されたか

"Zone Access Violations" セクションには、各違反（メンバー、ゾーン、日時）が一覧表示されます。違反とは プランのルール への違反です。つまり、メンバーの有効な会員プランが、ゾーンの許可されたプランから除外されているか、含まれていない場合です（アクセスゾーン で設定します）。報告する内容がない場合は、"No membership-plan access violations in this period." と表示されます。

各項目は、人物のプロフィールと、その違反でフィルターしたタイムラインにリンクしています。そのため、メンバーと話をする前に実際の映像を確認できます。

ゾーンの詳細分析

図 5：ゾーンの詳細分析。ゾーンごとの KPI、時間別のヒートマップ、識別と性別のフィルター

ゾーンをクリックすると、専用のビューが開きます。

• ゾーンのバッジで特徴がまとめて示されます。"Very Busy"、"Restricted" / "Open Access"（"Anyone can access" と "Restricted zone"）です。
• ゾーンごとの KPI：人数、トラック数、検出数、チェックイン数、ゾーンのセンチメントスコア。
• ゾーンごとの "Peak Hour Heatmap" と、最新のアクティビティを示す "Live now" インジケーター。
• フィルターチップ：リアルタイムの件数付きの All / Identified / Unsure と ♂ Male / ♀ Female。
• "See Full View" を使うと、ゾーンを全画面のレポートに展開できます。

ゾーン別センチメントトレンド

図 6：Sentiment Trend by Zone。ゾーンごとのセンチメントスコアとその 24 時間の傾向

"Sentiment Score reflects the overall emotional tone of people detected in this zone." スコアは 0〜100 で、次のように区分されます。

"24h trend" は、"the average sentiment in the most recent third of the period and the earliest third" を比較します。ゾーンのスコアが下がっている場合は、現場を見回る価値があります。混雑、設備の故障、温度に関する不満などは、フィードバックフォームに現れる前にここに現れます。

生の表情がどのようにスコアになるか（感情の重み付けと Business Context プリセット（Default、Gym/Fitness、Custom）を含む）は、Settings → インサイト → Sentiment Scoring で設定できます。

センチメントと属性

図 7：Sentiment & Demographics。施設全体のセンチメントゲージ、感情分布のレーダーチャート、年齢と性別の内訳

• Overall Sentiment：施設全体の 0〜100 のゲージです。
• Emotion Spread：検出された感情の構成を示すレーダーチャートです。
• Demographics：年齢区分（18-24、25-34、35-44、45-54、55+）と性別（Male / Female）別の来訪者です。All / Identified / Unsure でフィルターできます。

属性の値は画像からの AI による推定です（セキュリティとプライバシー を参照）。おおよその傾向として扱ってください。最も実用的な使い方は比較です。Unsure の集団の傾向が識別済みのメンバーと大きく異なる場合、その集団はおそらくメンバーではなく、ゲスト、体験利用者、または共連れの人物です。

レポートの外部利用

ダッシュボード、定期的なダイジェスト、独自の分析には、同じスナップショットデータを insights_report_snapshots MCP ツールを使ってプログラムから利用できます。連携と MCP を参照してください。たとえば、AIエージェントが来訪数、ピーク時間帯、アクセス違反の週次の概要をチームチャットに投稿できます。

関連ページ

• アクセスゾーン：すべてのゾーン分析の基になる構造
• Settings → Sentiment Scoring：センチメントスコアの算出方法
• 人物タイムライン：ドリルダウンのリンク先