データ連携からAI分析、LINE通知までの自動化フロー
お客様が提供するデータ
AIが自動で行うこと
LINEに届く通知
👀 万引き予兆検知
LINEに「警告：要注意行動を検知」通知。該当エリアと行動パターンをテキストで伝え、スタッフに注意喚起。プライバシーに配慮した内容のみ表示。
AIが不審行動を検知し防止に関する情報をお届けします。
この通知を受け取るために必要なデータフィールド
カメラIDcamera_id検知時刻detection_timeエリア名area_name行動パターンbehavior_pattern危険度スコアrisk_score死角レベルblind_spot_level商品価値レベルproduct_value_level巡回間隔（分）patrol_interval_minutes最終巡回時刻last_patrol_time過去事例数past_incident_count対応可能スタッフstaff_available7システムのデータを時刻キーで結合
時間帯別にグループ化して集計
型変換・欠損値処理・異常値除外
AI分析結果に基づく通知
優先度・信頼度・推奨アクションを含むアクション可能な通知を配信
出力：LINE通知
result.json → LINE配信
AI分析（4ステップ）
データ処理
フィールドマッピング
顧客CSV列名 → システム標準フィールド名に自動変換（11フィールド）
| フィールド | 型 | 例 | 必須 | 取得元 |
|---|---|---|---|---|
カメラID 防犯カメラの識別子 | 文字列 | CAM001 | 必須 | 防犯システム |
検知時刻 不審行動を検知した時刻 | 日時 | 2026-05-29T14:30:00 | 必須 | 防犯システム |
エリア名 店内エリア名 | 文字列 | 飲料エリア | 必須 | 商品配置図 |
行動パターン 不審行動パターン（徘徊・視線動作・商品接触） | 文字列 | 徘徊・視線動作・商品接触 | 必須 | AI解析 |
危険度スコア 万引きリスクスコア（0.0-1.0） | 数値 | 0.85 | 必須 | AI解析 |
死角レベル 死角の程度（高・中・低） | 文字列 | 高 | 必須 | 商品配置図 |
商品価値レベル 商品価値レベル（高・中・低） | 文字列 | 中 | 任意 | 商品マスタ |
巡回間隔（分） 現在の巡回間隔 | 数値 | 25 | 必須 | 巡回記録 |
最終巡回時刻 最終巡回時刻 | 時刻 | 14:15 | 必須 | 巡回記録 |
過去事例数 過去の万引き発生数 | 数値 | 3 | 任意 | 万引き記録 |
対応可能スタッフ 対応可能なスタッフ名 | 文字列 | 田中 | 任意 | シフト管理システム |
カメラID
文字列防犯カメラの識別子
CAM001防犯システム検知時刻
日時不審行動を検知した時刻
2026-05-29T14:30:00防犯システムエリア名
文字列店内エリア名
飲料エリア商品配置図行動パターン
文字列不審行動パターン（徘徊・視線動作・商品接触）
徘徊・視線動作・商品接触AI解析危険度スコア
数値万引きリスクスコア（0.0-1.0）
0.85AI解析死角レベル
文字列死角の程度（高・中・低）
高商品配置図商品価値レベル
文字列商品価値レベル（高・中・低）
中商品マスタ巡回間隔（分）
数値現在の巡回間隔
25巡回記録最終巡回時刻
時刻最終巡回時刻
14:15巡回記録過去事例数
数値過去の万引き発生数
3万引き記録対応可能スタッフ
文字列対応可能なスタッフ名
田中シフト管理システム防犯カメラ映像・万引き記録・商品配置図・巡回記録
商品配置図がない場合、カメラ映像のみでエリアリスクを推定可能（精度低下）。巡回記録がない場合、推奨巡回間隔（15分）を提案。
FDEが設定を代行します。お客様の作業は不要です。
AIが現場の課題を根本から解決します
予兆段階での検知で被害額を平均40%削減。
AI学習により誤検知が減少。スタッフの負担を最小化。
防犯システム導入自体が抑止力に。店内の安全安心を強化。
必要なものがすべて揃った月額制サービス
通知を有効化
Day 1リモートで約8h
Day 1-2通知が届き始めます
Day 3はい。映像は店内でのみ処理され、外部送信はされません。個人を特定する情報は通知に含まれません。
主要メーカーのIPカメラと連携可能です。技術的な確認はFDEが無料で行います。