デジタルサイネージは、単に映像を流すだけの装置から、周囲の状況を判断して自律的に動くインテリジェントなツールへと進化を遂げています。

その進化の中心にあるのがAI技術との連携です。

AI連携でサイネージは“自動最適化の時代”へ

従来のデジタルサイネージは、あらかじめ設定されたスケジュールに従ってコンテンツを放映する「一方通行」の媒体でした。

しかし、AIとの連携により、サイネージは周囲の環境や視聴者の反応をリアルタイムで解析し、最適な情報を自動で選択する「双方向」のツールへと変貌しています。

現在は、センサーやカメラを通じて得られたビッグデータをAIが瞬時に処理し、その場にいる人に最も響くコンテンツを提示する「自動最適化の時代」に突入しています。

これにより、販促効果の大幅な向上や、管理工数の削減が実現されています。

AI×サイネージが生み出す新たな価値

AIをデジタルサイネージに組み込むことで生み出される最大の価値は、パーソナライズされた情報提供の実現です。

不特定多数に向けた一律の広告ではなく、ターゲットに最適化された情報を届けることで、消費者の視認率や興味関心を飛躍的に高めることが可能になります。

また、視聴者の視線滞留時間や表情の変化を数値化することで、これまで困難だった「オフライン広告の効果測定」を正確に行えるようになります。

このデータに基づいた改善サイクルこそが、デジタルサイネージを強力なマーケティング武器へと押し上げるのです。

視聴者属性に応じた出し分け事例

国内における属性解析の先駆けとして、JR東日本ウォータービジネス様が展開した「次世代自販機」の事例が挙げられます。

この自販機は、本体上部のセンサーで利用者の年代や性別を瞬時に推測し、タッチパネルディスプレイに最適な商品を表示する仕組みを備えています。

単に広告を出すだけでなく、WiMAX網を介して蓄積された属性情報をPOSデータとして活用できる点が最大の特徴です。

気温などの外部データとも連動しており、その場の環境と利用者に最適化された「お勧め商品」を提示することで、購買意欲を効果的に高めています。

参考：https://www.itmedia.co.jp/promobile/articles/1008/10/news083.html

混雑状況でコンテンツを自動切替する事例

金沢駅のショッピングモール『金沢百番街』では、AIセンサーとサイネージ配信システムを連携させ、飲食店の混雑状況をリアルタイムで案内する仕組みを導入しています。

この事例では、各店舗に設置された簡易センサーからの情報をクラウド上で集計し、施設入口など4か所のサイネージへ自動配信しています。

混雑度を6パターンの状況で表示することで、利用者が店舗へ足を運ぶ前に空席状況を把握できるようになりました。

これにより、店を探す手間や待ち時間の削減を実現し、施設全体の混雑緩和をサポートしています。

参考：https://www.parco.co.jp/pdf/jp/store/storage/pdm_newsrelease_2022_0301.pdf

売上データ・天候と連動する活用例

気象データと店舗情報を連動させた高度な販促事例として、三井ショッピングパーク ららぽーとでの取り組みが挙げられます。

その日の天候によって大きく変動する消費者動向をAIが分析し、気候に適したおすすめ商品をリアルタイムで検出してサイネージに表示します。

例えば、急な雨や気温低下の際に、それらに対応した商品を即座に訴求することで、顧客の潜在的なニーズを掘り起こすことが可能です。

参考：https://kanbankeiei.com/2020/10/16/201016/

AIによる自動コンテンツ生成の事例

生成AIを活用してコンテンツ制作を劇的に効率化した事例として、NTTドコモ様ら4社による実証実験があります。

この取り組みでは、スーパーマーケットにおいて販売強化したい商品の広告を、生成AIが自動で作成・配信する仕組みを構築しました。

最大の成果は、従来は外注により約1週間を要していたコンテンツ制作時間を、最短で1時間以内へと大幅に短縮した点です。

制作工程の約3分の2を自動化しながらも、広告対象商品の売上が平均1.2倍、最大で3.3倍に増加するという極めて高い販促効果が確認されました。

AIによる自動生成は、コスト削減と売上向上を同時に実現する、次世代のサイネージ運用の形を示しています。

参考：https://aismiley.co.jp/ai_news/nttdocomo-signage-advertisements-automated-creation/

AI連携を導入する際の注意点

AI連携サイネージには多くのメリットがある一方で、導入時に留意すべき点も存在します。

• 一つ目は、プライバシーへの配慮です。

カメラで属性を解析する場合、個人を特定するデータは保存せず、即座に破棄するといった運用の透明性と、プライバシーポリシーの掲示が不可欠です。

• 二つ目は、通信環境の安定性です。

リアルタイムでAI処理やデータ連携を行う場合、ネットワークの遅延がシステムの動作に直結します。

また、AIカメラは夜間や逆光などの環境条件によって精度が左右されることがあるため、設置環境に応じた機器選定が重要です。

これらの注意点を踏まえ、信頼性の高いパートナーとともに導入計画を立てることで、AIサイネージの真価を引き出すことができるでしょう。