4. スペース稼働

センサーで見るスペース稼働

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0. 曜日別 センサー稼働率

センサーが捉えた「実際に人がいた率」を曜日で比較。業務時間帯（8:00-19:00）のみ。

曜日 × 時間帯 センサー稼働ヒートマップ

読み方: 色が濃い＝実際に人がいた割合が高い。予約データではなくセンサーの物理検知なので、「予約なしで使っている」ケースも含む。

1. 全体稼働率の推移

センサー（PIR / 着座検知）がリアルタイムに「在席 / 不在」を判定。予約データでは把握できない実際の利用状況がわかります。

取得範囲内の業務時間帯（9:00-18:00 JST）で、在席稼働率の山谷を見ます。ピーク時間帯は日によって変わるため、ここでは固定の結論ではなく、直近の動きとして確認します。

意味するところ: 在席稼働率は予約ではなく、センサーが検知した物理的な在席です。高い時間帯は実際に人が集まっている可能性があり、低い時間帯は空席余地がある可能性があります。ただし、センサー欠測や設置位置の影響もあるため、予約データと合わせて見る必要があります。

日別サマリー

2. スペース別稼働率ランキング

どのスペースが「実際に使われている」かのランキングです。予約件数ではなく、センサーが検知した物理的な在席に基づいています。

3. スペースタイプ別の利用傾向

4. 予約 vs 実利用のギャップ

予約件数が多いスペースが、必ずしもセンサー稼働率が高いとは限りません。予約需要と実際の在席傾向の差を見るための参考です。

分析のポイント:

• 予約件数が多いのにセンサー稼働率が低い → 予約需要と実在席に差がある可能性
• センサー稼働率が高いのに予約が少ない → 予約不要席や予約なし利用が多い可能性
• 両方高い → 予約需要と実在席がそろっている可能性

5. インフラ構成

Akasaka Green Cross（299スペース）とNagoya Office（21スペース）にはまだセンサーが設置されていません。東京展開（7-8月予定）に向けて、O3のデータが計画の根拠になります。

データ最終取得: 58 seconds ago