来店客数と転換率（人数カウント × POS）

路面のアパレル雑貨店（営業 11〜21 時、入口 1 か所）を想定し、入口の天井に付けた人数カウンター 1 台で来店客数と在店数を数えます。POS の時間帯別売上と突き合わせて「来た人のうち何人が買ったか」「買わずに帰った人でいくら逃したか」を毎日の数字にします。

想定値

① 入口の天井に付けたカウンターが、入店と退店を 1 人ずつ数えている

現場のイメージ（イラスト）— 困りごとが解決されるまで

現場の困りごと

店舗の売上を見ている人の 3 つ

レジを通った人数は POS で分かります。でも「入ってきたのに何も買わずに出ていった人」は誰も数えていません。売上が落ちたとき、客足なのか接客なのかが切り分けられません。

この画面で分かること入口の人数カウンターと POS の売上から、時間帯別の来店・購買・転換率を出します。

混む時間はなんとなく分かっていても、数字がないのでシフトは前と同じになります。レジが詰まって帰られた日も、記録に残らないので次に活かせません。

この画面で分かることいまの在店人数と、レジ応援が要る目安。時間帯別の来店数から、人を出す時間を決められます。

「接客を増やしたい」と言っても、増やした効果を金額で示せないので後回しになります。改善の投資判断ができないまま、売上が落ちた理由だけが議論されます。

この画面で分かること買わずに帰った人数と平常との転換率の差から、逸失売上の目安を金額で出します。

来店・購買・逸失売上を 1 画面に

仮想の現場: 路面のアパレル雑貨店（営業 11〜21 時・入口 1 か所）。入口の天井に人数カウンター 1 台、POS の時間帯別売上を日次で取り込み。値は想定値で、開くたびに同じ画面です。

上の画像は、本日 → 週次レポートと切り替えた様子です。ToF 方式のカウンターは距離だけを測るので映像は保存しません。上部の「解説に戻る」でこのページに戻れます。

VS135-P × 1 + POS の CSV入口の天井（高さ 2.5 m）に 1 台、床の検知ライン 1 本で入・退を数える。POS は機器をつながず CSV で

店内 LAN（PoE）通過ごとに MQTT で送信

クラウドPOS の CSV とここで突き合わせ

このデモの想定: 入口 1 か所の路面店。カウンターは距離だけを測る方式なので映像を保存せず、来店客のプライバシーに配慮できます。

計算のしかた
来店客数 = 入店 − スタッフの入店
転換率 = 購買客数 ÷ 来店客数
機会損失 = 来店客数 − 購買客数
逸失売上 = 機会損失 × 客単価

Milesight VS135-P × 1（ToF 人数カウンター、入口天井 2.5 m、検知ライン 1 本）

Milesight UG65 または店内 Wi-Fi（MQTT で送信）POS 時間帯別売上 CSV を日次でアップロード

ToF 方式は距離だけを測るのでカメラ映像は保存しません。スタッフの出入りはタグで区別して来店客数から除きます。

業種ページでは、他の画面と組み合わせた統合ダッシュボードが見られます業種別の一覧

来店客数と転換率、売場の温度ムラ、多店舗管理の本部ビュー

入口の数と天井の高さ、POS の CSV 形式を教えていただければ、構成案と設置イメージをお出しします。