Hitonavi Platformは、LiDAR・SLAM・3D点群解析・AI診断・デジタルツインを組み合わせ、現実空間の3D化から常設運用までを一括して支える3D空間AIプラットフォームです。
このページで分かること
Hitonavi Platformの4モジュール構成と、各モジュールの役割・機能・連携構造を解説します。
Hitonavi Platformは 4つのモジュールで構成され、現場の 3D化から施策シミュレーションまでを支えます。
LiDAR・カメラ・SLAMにより、現場をAIが扱える 3Dデータへ変換します。
Model & Observe混雑・滞留・行列・危険接近などの真因を診断し、改善判断に使える根拠を提示します。
Diagnose現実空間の状態を、地図・3Dビュー・KPI・ヒートマップで可視化します。
Simulateレイアウト変更、誘導、人員配置、サイネージ配置などの施策効果を事前に比較します。
Operate4つのPlatform Moduleを支える、HULIX独自の技術資産。
HULIX Platformは、LiDARやカメラで現場を可視化するだけのツールではありません。新しい物体を学習・評価するAI基盤、物体状態に応じて追跡を切り替える独自アルゴリズム、軌跡・ゾーン・KPIを統合する空間状態モデル、業界別に切り替えられるレポート・Twin・シミュレーション基盤を保有しています。これらの技術資産が、Hitonavi OS / Insight / Twin / Simulator の4つのPlatform Moduleを支え、空港・駅・商業施設・公共空間・ホテルなど異なる現場への横展開を可能にします。
現場を、AIが扱える空間状態データへ変換する
Hitonavi OSは、LiDAR・カメラ・SLAM・地図・現場ログを統合し、現実空間をAIが処理できるデータへ変換する基盤です。単なるセンサー接続ではなく、新しい対象物の学習、3D空間認識、状態に応じた追跡までを担い、後段のInsight / Twin / Simulatorで使える高品質な空間データを生成します。
HULIXは、人や車両だけでなく、ロボット、台車、什器、搬送物、施設固有の対象物など、新しい物体を学習・検出対象として追加できるAI学習基盤を保有しています。現場で取得したLiDAR点群や映像データをもとに、教師データ作成、モデル学習、評価データセット管理、誤検出・見逃し分析、現場別チューニングまでを一貫して実施します。これにより、既製AIモデルでは対応しにくい現場固有の対象物も、HULIX Platform上で検出・追跡対象として拡張できます。
HULIXは、LiDAR点群、カメラ映像、SLAM由来の3Dマップ、施設図面、ゾーン定義を統合し、現場の空間状態を構造化します。単に点群を表示するのではなく、背景構造、移動体、通行可能領域、滞留領域、危険接点、計測対象外領域を分離し、後段の追跡・診断・Twin・Simulationで利用できるデータへ変換します。現場ごとに異なるセンサー配置、遮蔽、死角、点群密度、通信制約に対応できることが、HULIXの現場実装力です。
HULIXの追跡技術は、単純に検出結果を線でつなぐだけではありません。移動中、停止中、滞留中、遮蔽中、再出現、密集、交錯、速度変化、方向転換など、物体の状態に応じて追跡ロジックを切り替える独自アルゴリズムを開発しています。これにより、人、車両、ロボット、台車などが混在する現場でも、対象の位置、速度、方向、滞留、ゾーン遷移を安定して扱い、後段のKPI・診断・Twinに接続できます。
空間データから、損失・リスク・改善論点を抽出する
Hitonavi Insightは、OSで取得した軌跡・ゾーン・KPIをもとに、現場で起きている混雑、滞留、行列、危険接近、回遊不足、処理能力低下を診断する基盤です。単なるヒートマップではなく、業界ごとの損失や運用課題に接続した分析レポートを生成します。
HULIX Platformの中核は、現場を単なる点群や軌跡の集合として扱わないことです。各ゾーンに対して、通過量、滞留人数、平均速度、行列候補、危険接近、処理能力、快適歩行率、回遊断絶などのKPIを時系列で付与し、現場の状態変化としてモデル化します。この空間状態モデルがあることで、空港の遅延リスク、商業施設の回遊不足、公共空間の警備負荷、ホテルの朝食混雑など、異なる業界の課題を共通のデータ構造で扱えます。
HULIXの診断技術は、ヒートマップを表示して終わりではありません。軌跡、速度低下、滞留分布、行列形成、ゾーン遷移、危険接近、警備ログ、イベントログを組み合わせ、どの場所で、どの時間帯に、何が原因で現場状態が悪化したかを分析します。空港では処理能力低下、商業施設では回遊断絶、イベントでは群衆リスク、公共空間では警備負荷、ホテルでは顧客満足低下など、業界ごとの痛みに接続して改善論点を抽出します。
HULIXは、現場ごとに毎回ゼロからレポートを作るのではなく、業界別の分析テンプレートを保有しています。空港であれば処理能力・待ち時間・遅延リスク、商業施設であれば回遊・送客・区画価値、ホテルであれば行列・着席時間・座席稼働率など、業界ごとに見るべきKPIと改善論点をテンプレート化しています。これにより、分析品質を保ちながら、短期間で現場診断レポートを作成し、複数施設・複数時期の比較にも対応できます。
現場状態を、関係者が同じ地図で判断できる運用ビューへ
Hitonavi Twinは、現場の実測データ、KPI、ヒートマップ、警備ログ、イベントログ、シミュレーション結果を統合し、関係者が同じ空間認識で議論できる運用型デジタルツインです。業界ごとに見るべきKPIやアラートを切り替えられることが特徴です。
Hitonavi Twinは、単なる3Dビューアではありません。空港では行列長、待ち時間、処理能力。商業施設では回遊、店舗前通行量、立ち止まり率。公共空間ではにぎわい、安全余裕、警備負荷。ホテルでは着席時間、座席稼働率、回転率。このように、同じTwin基盤の上で、業界ごとに表示すべきKPI、ヒートマップ、ゾーン、アラート、レポート導線を切り替えられます。
Hitonavi Twinは、実測軌跡、ゾーンKPI、滞留ヒートマップ、行列候補、危険接近、警備ログ、イベントログ、シミュレーション結果を同じ空間上に重ねて表示します。Liveでは現在の状態を確認し、Replayでは過去の混雑や異常を振り返り、Simulationでは施策案を比較できます。これにより、現場の一時的な混雑だけでなく、原因、再発傾向、改善余地まで同じ画面で確認できます。
空港、公共空間、イベント会場、商業施設のように関係者が多い現場では、同じ事実を見ながら議論できることが重要です。HULIX Twinは、人流データ、警備ログ、イベントログ、レポート結果、シミュレーション結果を同じ地図上に重ね、どこで、いつ、何が起きたのかを確認できる運用ビューを提供します。これにより、警備配置、施設改修、誘導変更、交通規制、イベント運営などの議論を、感覚ではなく根拠に基づいて進められます。
実測データをもとに、施策前に効果とリスクを比較する
Hitonavi Simulatorは、現場で取得した人流・車両動線・滞留・行列・速度・ゾーン遷移をもとに、現場の通常状態やピーク状態をモデル化します。そのうえで、レイアウト変更、人員配置、誘導、レーン開閉、サイネージ、交通規制、イベント配置などの施策を比較します。
HULIXのシミュレータは、仮想空間に人を置くだけのデモではありません。実際に取得した人流、車両動線、滞留、行列、速度、ゾーン遷移をもとに、現場の通常状態、ピーク状態、イベント時状態をモデル化します。これにより、現実とかけ離れた仮説ではなく、実測データを起点にしたシナリオ比較が可能になります。
HULIXは、レイアウト変更、人員配置、レーン開閉、誘導、サイネージ、交通規制、イベント配置など、現場施策の効果を事前に比較します。混雑緩和、安全余裕、待ち時間、処理能力、警備負荷、回遊改善などの観点で、複数案のKPIを比較し、実施前の意思決定を支援します。施策を打ってから失敗に気づくのではなく、実測データをもとに事前検証できることが特徴です。
HULIX Simulatorは、単発のシミュレーション結果を出して終わりではありません。施策案の比較結果を、Twin、レポート、現場運用KPIに接続し、実施後の結果と比較できる改善サイクルを構築します。予測した効果と実際の結果を比較することで、現場ごとのモデルを更新し、次の施策検討や常設運用に活用できます。
Hitonavi Platformは、現場を 3D運用モデルへ写像し、実測データを重ね、AIで診断し、施策を比較し、必要に応じて現場運用へ接続します。
Hitonavi Platformは、レポートやダッシュボードに閉じず、既存の施設管理・警備・ロボット・サイネージシステムと連携し、現場で使える運用基盤として機能します。
短期計測、空間診断、デジタルツイン、施策シミュレーション、常設運用まで、現場の成熟度に合わせた導入ステップをご提案します。
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