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AIで人の動きを分析する方法|IndoorAtlas MCPコネクター

IndoorAtlasをAIクライアントに接続すれば、生の測位データを動線パターンへと変換できます。接続後は、AIエージェントがデータの取得からパターンの認識まで、複雑な作業をすべて代行します。

このページについてAIに聞く

すぐに答え

AIを使って建物内の人の動きを追跡するにはどうすればいいですか?

AIが過去の測位セッションやタイムスタンプ付きのトレースデータにアクセスし、移動経路を再現します。生のロケーションデータを処理することで、混雑箇所、滞留時間、流動パターンを特定。空間利用の実態を明確に把握できます。

空間分析のインサイト

得られる分析結果

AIが生のトレースデータを処理し、以下の具体的なアウトプットを提供します。

FLOW

混雑箇所の特定

セッションデータを解析し、人が集まる場所や動きが滞る場所を見つけ出します。どの通路やエリアが混雑の原因になっているかが一目でわかります。

DWELL

注目エリアの特定

タイムスタンプ付きのトレースを分析することで、人が長時間とどまる場所を特定します。単に通り過ぎる場所ではなく、実際に利用されているエリアが判明します。

TRENDS

時間的パターンの把握

異なるセッションを比較し、日次や週次の動きの変化を抽出します。時間帯や曜日によって、人の動きがどう変わるかを明らかにします。

HUMAN

空間レイアウトの最適化

AIがデータを提供し、それに基づいて家具の配置やサイン(案内表示)の変更を判断するのはあなた自身です。分析結果を根拠とした、確かな空間設計が可能になります。

ワークフロー

データが届いたとき、AIが行うこと

AIはデータアナリストとして機能し、生のセンサーログから実用的なインサイトへの橋渡しを行います。

  1. セッションログの収集

    まずAIが、指定された期間内の利用可能なすべての移動記録を特定します。

    list_positioning_sessions
  2. 移動経路の抽出

    個々のユーザーまたはグループの具体的な座標と時間データを取得します。

    get_session_data
  3. 滞留時間の算出

    タイムスタンプを比較して、特定のエリアにどれくらいの時間滞在したかを算出します。

    get_session_data
  4. 分析結果の要約

    生の座標データを、移動傾向を把握しやすい読みやすいレポートへと変換します。

    list_positioning_sessions

試してみる

以下のプロンプトをコピーして開始できます。

これらのプロンプトを使って分析を開始しましょう。

出発点

括弧内の情報は、実際の特定の日付やエリア名に書き換えて使用してください。

IndoorAtlas Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_G0vuBwWUnv44gPThdIn5uIk7VpxqbtULEOzfoENF/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — IndoorAtlas capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "indooratlas-indoor-positioning-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_G0vuBwWUnv44gPThdIn5uIk7VpxqbtULEOzfoENF/mcp"
    }
  }
}
チャットにコピー04
  • 先週の火曜日のすべての測位セッションをリストアップして。朝の混雑状況を確認したいです。

  • 過去24時間のセッションデータを取得して、どのエリアが最も滞留時間が長かったか教えてください。

  • ロビーの移動トレースを分析して、来訪者が最もよく通る経路を特定してください。

  • 今週のセッションデータを先週と比較して、人流の変化を見つけてください。

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

ここから始める

IndoorAtlasを一度接続すれば、あとは聞くだけ。

Vinkiusのダッシュボードからアカウントを連携するだけです。認証情報は暗号化されて保護されるため、すぐに屋内測位データに関する質問を開始できます。

IndoorAtlasをAIに接続する

FAQ

動線分析の仕組みについて

  • 01

    AIが屋内測位の設定を変更することはありますか?

    いいえ。AIができるのはセッションデータとトレースデータの読み取りのみです。IndoorAtlasの設定やセンサー構成を変更することはできません。

  • 02

    AIは移動データを保存しますか?

    いいえ。AIはユーザーが質問をした際に、ツールを通じてデータにアクセスするだけです。ユーザーの移動に関する独自のデータベースを別途作成することはありません。

  • 03

    リアルタイムの移動状況を尋ねることはできますか?

    AIはツールから提供される過去のセッションやトレースデータに基づいて動作します。ライブのビデオフィードやリアルタイムマップを提供するものではありません。

  • 04

    AIはどうやって人の位置を把握しているのですか?

    IndoorAtlasのツール経由で取得した、タイムスタンプ付きのトレースデータと測位データを使用しています。

  • 05

    AIが古いセッションを削除することはできますか?

    いいえ。既存の測位セッションを削除したり、変更したりするためのツールは用意されていません。

  • IndoorAtlasについて他に質問がありますか? IndoorAtlas MCPコネクターの全機能を見る

『IndoorAtlas』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続