Industries / Smart Cities & Government

施策の効果を、「説明できるKPI」で示すPhysical AI。

行政・スマートシティでは、混雑対策・安全対策・施策評価の根拠が常に問われます。HULIXはLiDAR×AI×SLAMで街区や公共空間を常設モデル化し、施策前後の差分をKPIで提示。稟議・監査・関係者合意に耐える運用基盤を作ります。

稟議に通るKPI設計と施策効果検証を、HULIXと組みませんか。

行政・公共機関・スマートシティ事業者にとって、「やる/やらない」「効いた/効かなかった」の説明責任は重く、根拠が弱いと施策が前に進みません。一方で、人流・滞留・危険挙動は時間と場所により大きく変動し、目視・アンケート・既存カメラだけでは継続的な把握が困難です。

HULIXのPhysical AIは、街区・公共空間・主要結節点をLiDARで3D点群として計測し、SLAMで継続更新する「運用デジタルツイン」です。イベント・観光・工事などで変動する混雑・滞留・危険挙動をAIで診断し、施策前後の差分をKPIで提示。映像を取得しない3D点群のためプライバシー懸念も低く、関係者が多い公共案件でも説明可能な形で運用できます。

対象エリアの写真や状況だけでもご共有いただければ、PoCの切り方とKPI設計案をご提案します。映像を取得しない3D点群のため、プライバシー対応も容易です。

3Dで観測

街区・公共空間・主要結節点を、映像を取得しない3D点群として観測。

原因を診断

混雑・滞留・危険挙動の原因と、施策前後の差分をAIで診断。

合意へ接続

議会・監査・関係者協議に耐える説明可能なKPIを提供。

CHALLENGES

取り組み課題

1. 施策の根拠が弱く合意が進まない

混雑・安全対策の必要性が「感覚」でしか説明できず、稟議が通らない。
警察・道路管理者・地元・議会など関係者が多く、共通言語が無い。
監査や情報公開に耐える定量データが不足している。

2. 投資効果が測れない

スマートシティ投資が点在し、どこに効くか・効いたかが評価できない。
パイロット施策が現場感覚で判断され、横展開の根拠が得られない。
毎年の予算要求に必要な「施策前後の差分KPI」が出せない。

3. プライバシーと安全の両立が難しい

顔画像を扱う監視カメラ拡張は、住民理解の壁が高い。
個人情報を取得せずに人流・危険挙動を把握する手段が限られていた。
監視と「市民の暮らしやすさ」の両立に苦慮している。

HULIX SOLUTION

HULIXが解くこと

1. プライバシー配慮型の3D常設モデル化

LiDARによる3D点群のみを取得し、顔画像・個人情報を扱わない。
住民理解を得やすく、自治体・行政の調達・契約要件に合致する。
街区・公園・駅前・観光地などを継続観測できる。

2. 施策効果を「差分KPI」で見える化

混雑密度・滞留・危険近接・苦情関連指標を時系列で取得。
施策実施前/中/後の差分をAI診断で提示し、議会・監査・関係者合意に活用。
複数地点・複数施策を共通KPIで比較・優先順位付け。

3. 関係者協議に耐える運用設計

警察・道路管理者・地元・施設管理者と同じ地図上で議論できる。
イベント・観光ピーク・工事といった非常時にも対応できる運用テンプレートを提供。
PoC→常設運用までを行政調達の流れに合わせて支援する。

USE CASES

代表的なユースケース

Government（行政・公共）

課題：混雑・安全対策の根拠が弱く、合意形成と稟議が進まない。
打ち手：重点地点を3Dで常設計測し、施策前後の差分をAI診断で提示。
取得KPI：混雑密度／滞留時間／危険近接／苦情・事故関連指標。
期待効果：説明責任の強化／施策の優先順位化／現場対応の最適化。

Smart Cities（スマートシティ）

課題：投資が点在し、どこに効くか・効いたかが測れない。
打ち手：街区を3D運用モデル化し、回遊・滞留・安全を継続モニタリング。
取得KPI：地点別流量／回遊率／滞留／施策前後差分。
期待効果：投資対効果の可視化／PDCAの高速化／データに基づく都市運営。

施策の効果を、「説明できるKPI」で示すPhysical AI。

稟議に通るKPI設計と施策効果検証を、HULIXと組みませんか。

取り組み課題

1. 施策の根拠が弱く合意が進まない

2. 投資効果が測れない

3. プライバシーと安全の両立が難しい

HULIXが解くこと

1. プライバシー配慮型の3D常設モデル化

2. 施策効果を「差分KPI」で見える化

3. 関係者協議に耐える運用設計

代表的なユースケース

Government（行政・公共）

Smart Cities（スマートシティ）

取得できるKPI・アウトプット

人流・回遊

安全・滞留

施策評価

対応するサービス

プラットフォームモジュール

稟議に通るKPI設計と施策効果検証を、HULIXと組みませんか。

施策の効果を、「説明できるKPI」で示すPhysical AI。

稟議に通るKPI設計と施策効果検証を、HULIXと組みませんか。

取り組み課題

1. 施策の根拠が弱く合意が進まない

2. 投資効果が測れない

3. プライバシーと安全の両立が難しい

HULIXが解くこと

1. プライバシー配慮型の3D常設モデル化

2. 施策効果を「差分KPI」で見える化

3. 関係者協議に耐える運用設計

代表的なユースケース

Government（行政・公共）

Smart Cities（スマートシティ）

取得できるKPI・アウトプット

人流・回遊

安全・滞留

施策評価

対応するサービス

プラットフォームモジュール

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