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デジタルサイネージのトータルソリューション

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世界的なデジタルサイネージのリーディングソフトウェアである「DISE」の日本総代理店として、DISEを活用したソリューションのご提供はもちろん、用途・ご希望に合わせたアプリケーション開発や、各種システムとDISEを連携させたソリューションもご提供可能です。

また、デジタルサイネージのソフトウェア・ハードウェア・コンテンツ制作における、各分野のリーディングカンパニーとのパートナーシップにより、既成概念やハード・ソフトウェアの制限に捉われることのない、クリエイティブなコンテンツのご提案も可能です。

06/09/2026

【シリーズ】
デジタルマーケティングとAIエージェント、デジタルサイネージの未来｜第6回

デジタルサイネージを見た人は、その後どう行動したのか

― 画面での発見を、スマートフォンでの予約・購入・来店へつなぐ方法

デジタルサイネージの効果は、何をもって判断すべきでしょうか。

コンテンツの再生回数でしょうか。
画面の前を通過した人数でしょうか。
QRコードを読み取った人数でしょうか。

いずれも重要な指標ですが、それだけで成果を説明することはできません。

「コンテンツが再生された」
「利用者が見る機会を持った」
「興味を示した」
「予約・購入・来店につながった」

これらは、分けて計測する必要があります。

■ 再生回数は、視聴人数ではない

CMSの配信ログやProof of Playで確認できるのは、原則として「いつ、どの画面で、何が再生されたか」です。コンテンツが再生されても、必ず誰かが見たとは限りません。

人流データや画像解析を組み合わせれば、画面周辺の通行量、滞在時間、向きなどから接触可能性を推定できます。しかし、それも「実際に内容を理解したこと」や「行動の原因になったこと」を直接証明するものではありません。

だからこそ、サイネージの評価を再生数だけで終わらせず、その後の行動まで設計する必要があります。

■ サイネージは「発見」、スマートフォンは「行動」を担う

大型画面は、通行中の人に商品やサービスを発見してもらうことに適しています。

一方、比較、個人情報の入力、予約、会員登録、決済は、利用者自身のスマートフォンの方が進めやすい場面があります。

両者は競合するのではなく、役割が異なります。

サイネージで興味を生み、スマートフォンで行動を完了させる。その接続を設計することが重要です。

例えば、レストランを紹介した画面からQRコードを読み取ったのに、施設のトップページへ移動させてしまえば、利用者はもう一度店舗を探さなければなりません。

表示していた店舗、商品、プラン、言語、日時、設置場所などを引き継ぎ、在庫確認、クーポン取得、経路案内、予約、購入へ直接進める導線が必要です。

■ AIエージェントは、会話の続きをスマートフォンへ渡す

AIエージェントを組み込むことで、画面からスマートフォンへの移行は、単なるWebページへの誘導ではなくなります。

例えば利用者がサイネージで、

「今夜7時に、4人で入れる店はありますか」
「アレルギー対応のメニューはありますか」

と質問したとします。

AIエージェントは条件に合う候補を提示し、利用者が選んだ店舗、人数、時間、言語などを一時的な引き継ぎ情報としてQRコードに関連付けます。スマートフォンでは、その文脈を保ったまま空席確認や予約を続けられます。

QRコードへ個人情報や会話内容を直接埋め込むのではなく、有効期限を設けた識別情報で安全に引き継ぐ設計が重要です。

さらに予約、在庫、EC、POS、CRMなどと連携すれば、AIエージェントは回答だけで終わらず、実際の業務処理までつなげられます。

■ QRコードの読取数を、最終成果にしない

不特定多数が見る広告画面では、コンテンツ、設置場所、時間帯、キャンペーンを識別できる動的QRコードを使用します。対話型サイネージでは、利用者ごとの一時的なセッションを発行します。

これにより、次の段階を分けて確認できます。

・スマートフォンへの移行率
・手続きの開始率
・予約・購入の完了率
・クーポンの利用率
・店舗への送客率
・AIエージェントによる目的達成率
・行動完了までの時間

本当に見るべきなのは、読取数ではなく「利用者が目的を達成できたか」です。

■ サイネージが行動の原因だったかを検証する

利用者は、サイネージだけでなく、検索、SNS、広告、口コミなど複数の接点から影響を受けます。QRコード経由で購入したからといって、購入のすべてをサイネージの成果と断定することはできません。

表示した拠点と表示していない拠点、表示期間と非表示期間、異なるコンテンツなどを比較し、売上や予約の増加分を検証することが必要です。

直接コンバージョンと、比較・検討を後押しした貢献を分けて考えることで、より現実的な評価ができます。

■ 計測は、個人の追跡を目的にしない

画面を見た個人を特定し、その後の購買と無条件に結び付けることは、利用者の不安やプライバシー上の問題につながります。

カメラ由来のデータは、個人を識別できるか、他の情報と容易に照合できるかによって法的な扱いが変わります。

計測は集計データと、利用者が自ら開始したスマートフォン上の行動を中心に設計し、利用目的の明確化、必要な告知、取得項目の最小化、保存期間、第三者提供、安全管理を事前に定めるべきです。

■ デジタルサイネージを「行動の起点」へ

これからのデジタルサイネージに求められるのは、多く表示することだけではありません。

リアル空間で生まれた発見をスマートフォンへ引き継ぎ、予約、購入、来店、問い合わせへつなげること。そして、その結果を次のコンテンツや案内へ反映することです。

デジタルサイネージ、スマートフォン、AIエージェント、業務システムが連携すれば、評価軸は「何回表示したか」から「利用者の目的をどこまで実現できたか」へ変わります。

デジタルサイネージは、情報を見せて終わる画面ではありません。

顧客の次の行動を支援し、その結果から学び続けるマーケティング接点へと進化していきます。

#デジタルサイネージ #デジタルマーケティング #顧客体験 #スマートフォン連携
#ファンファクトリー

03/09/2026

【シリーズ】
デジタルマーケティングとAIエージェント、デジタルサイネージの未来
第5回

売れなかった理由を、POSデータだけで説明できるのか

― AIエージェントとの会話から発見する、顧客の迷い・不満・未達成目的

POSデータから分かるのは、「いつ、どの商品が、いくつ、いくらで売れたか」という取引の結果です。

一方、売り場を訪れたものの購入しなかった人については、原則として取引記録が残りません。

商品を見つけられなかったのか。違いを比較できなかったのか。希望する色やサイズがなかったのか。価格に納得できなかったのか。それとも、スタッフへ質問できないまま離脱したのか。

販売点数がゼロという結果が同じでも、その背景は大きく異なります。POSだけで「売れなかった理由」を説明することには限界があります。

■ 会話は「原因」ではなく、原因を探るためのデータ

デジタルサイネージにAIエージェントを組み込み、顧客が自然な言葉で質問できるようになると、購入前の迷いを捉えられる可能性があります。

「この二つは何が違うのか」
「自分の用途にはどちらが合うのか」
「別のサイズはあるのか」
「今日持ち帰れるのか」
「キャンペーンの対象になるのか」

こうした発話には、比較情報の不足、在庫への不安、仕様の分かりにくさ、販促条件への疑問など、購買を妨げている可能性のある要因が含まれています。

ただし、会話ログに現れた内容を、そのまま「売れなかった原因」と断定してはいけません。

AIエージェントを利用する人は来店客の一部であり、発話内容と実際の行動が一致しない場合もあります。AIによる意図分類や要約にも誤りが起こり得ます。

会話データは、原因そのものではなく、検証すべき仮説を発見するためのデータとして扱う必要があります。

■ 「問い合わせ件数」だけでは売り場を改善できない

会話ログを活用するには、発話を保存するだけでは不十分です。少なくとも、次の情報へ構造化する必要があります。

・顧客が達成したかった目的
・対象商品や比較候補
・迷いや不満が生じた要因
・不足していた情報
・在庫、価格、仕様、利用条件への質問
・AIが提示した回答や提案
・解決、離脱、スマートフォンへの引き継ぎ、有人対応などの結果

重要なのは、「何を質問されたか」だけでなく、「目的を解決できたか」まで記録することです。

■ POS、在庫、人流、表示履歴と組み合わせて検証する

例えば、防水性能についての質問が増えていても、実際には商品が欠品していたなら、売れなかった主因は説明不足ではなく在庫かもしれません。

特定商品の比較質問が多く、回答後の購買率が高いのであれば、比較情報の常設表示が有効という仮説を立てられます。

分析では、会話データをPOS、在庫、価格、販促、人流、滞留時間、天候、デジタルサイネージの表示履歴などと組み合わせます。店舗、時間帯、売り場、商品、セッションを可能な範囲で結び、会話前後の行動を確認します。

それでも相関関係だけで原因を決めず、表示内容の変更前後を比較したり、対象店舗と比較店舗を設けたりして、改善効果を検証することが重要です。

■ 評価すべきは会話数ではなく、未達成目的を減らせたか

AIエージェントのKPIを会話回数だけにすると、利用数は増えても売り場の改善につながらない可能性があります。

確認すべき指標は、回答不能率、目的解決率、有人対応への適切な引き継ぎ率、案内後の行動率、購買支援率、同じ質問の再発率などです。

会話から課題候補を発見し、商品説明、比較コンテンツ、在庫配置、キャンペーン設計、スタッフ配置を改善する。その後、質問内容や購買行動がどう変化したかを測定する。

この循環によって、AIエージェントは接客ツールから、売り場改善の仕組みへ進化します。

■ 会話データの利用にはガバナンスが必要

会話には、氏名、連絡先、購入意向などが含まれる可能性があります。

利用目的を明示し、取得する情報を必要最小限に抑え、個人を特定する必要がなければ識別情報を保持しない。保存期間、閲覧権限、外部サービスへの提供範囲、削除方法を定め、AIによる分類結果を人が定期的に確認することも必要です。

目的は、顧客を監視することではありません。売り場で解決できなかった目的を把握し、次の顧客が同じ理由で購入を諦める状況を減らすことです。

POSが示す「販売結果」と、AIエージェントとの会話から見える「購入前の過程」を組み合わせる。

そのとき初めて、企業は売れた商品だけでなく、「売れる可能性を失った理由」へ近づくことができます。

#デジタルマーケティング #デジタルサイネージ #顧客体験 #データ活用

02/09/2026

【シリーズ】

デジタルマーケティングとAIエージェント、デジタルサイネージの未来｜第4回

すべての来店客に、同じ広告を表示する必要はあるのか

― AIエージェントが実現するリアルタイム・パーソナライゼーション

コンテンツ、商品、タイミング、表示場所の最適化

店舗のデジタルサイネージでは、同じ広告を一定期間、すべての来店客へ表示する運用が一般的です。

ブランドメッセージの統一や、新商品・キャンペーンの認知拡大には、一斉配信が適しています。しかし、来店客の目的まで同じとは限りません。

商品を探している人、違いを比較している人、在庫を確認したい人、短時間で購入したい人。必要な情報は、場所、時間、天候、混雑、在庫、行動によって変化します。

そこで考えたいのが、AIエージェントによるリアルタイム・パーソナライゼーションです。

ただし、その目的は「一人ずつ違う広告を見せること」ではありません。その瞬間に必要性が高く、実際に行動へ移せる情報を選ぶことです。

■ 年齢や性別だけでは、来店目的は分からない

カメラ画像から年齢層や性別などを推定し、広告を切り替える方法があります。しかし、属性は来店目的そのものではありません。

同じ年代でも、用途、予算、知識、購入意向は異なります。推定属性だけでレコメンドすると、的外れな提案や固定観念に基づく出し分けになり、利用者へ違和感を与える可能性があります。

AIエージェントが判断すべきなのは、「その人が誰か」だけではなく、「この場所で、今、どのような支援が必要か」です。

活用できる情報には、次のようなものがあります。

・時刻、曜日、天候、周辺イベント

・POS、在庫、価格、キャンペーン

・人流、滞留、混雑、売り場の回遊

・表示したコンテンツと、その後の行動変化

・AIアバターへの質問、検索、タッチ操作

・利用目的を明確にし、適法な取得・利用と必要に応じた同意を前提に連携するアプリやCRMの情報

重要なのは、データを多く集めることではありません。目的に必要な範囲へ限定し、鮮度と正確性を確認して使うことです。

■ パーソナライゼーションは、三段階で設計する

第一段階は、個人を特定しない「コンテクスト最適化」です。時間、場所、天候、在庫、混雑などから、店舗全体や売り場単位で表示を変えます。

第二段階は、質問、検索、比較、タッチ操作など、利用者が自ら示した意図に基づく「行動・会話最適化」です。

第三段階が、会員アプリやCRMと連携する「個人最適化」です。利便性を高められる一方、利用目的の明確化、適切な情報提供、アクセス権限、保存期間、セキュリティなど、より慎重な運用が求められます。

最初から個人を識別する必要はありません。多くの店舗では、第一段階と第二段階だけでも、広告の関連性と顧客体験を改善できる可能性があります。

■ 最適化する四つの要素

1．コンテンツ

ブランド広告、商品比較、使い方、在庫案内、クーポン、館内誘導、有人相談など、状況に応じて情報の役割を変えます。

2．商品

売りたい商品だけでなく、在庫があり、現在購入でき、利用者の目的に合う商品を提案します。

3．タイミング

来店客数が多い時間ではなく、比較、質問、滞留など、情報を必要としている瞬間を捉えます。

4．表示場所

入口では来店動機をつくり、売り場では比較を支援し、レジ周辺では関連商品や会員サービスを案内するなど、場所ごとの役割を設計します。

例えば、雨が降り始めたときに傘を案内しても、在庫がなければ期待を裏切ります。飲食エリアが混雑しているなら、人気店の広告を重ねるより、待ち時間の短い店舗や別の利用時間を提案する方が有益です。

AIエージェントの役割は、広告枠を自動化することではありません。店舗の状況と利用者の目的を照合し、実行可能な選択肢を提示することです。

■ AIに自由に広告を作らせない

実運用では、AIが無制限に広告を生成・配信する設計は適切ではありません。

AIは、CMSで承認された素材、ブランドルール、価格・在庫の正しい情報源、表示禁止条件、優先順位の範囲内で、表示内容を選択する必要があります。生成AIを使用する場合も、テンプレートや表現範囲を制限し、必要な確認工程を設けます。

さらに、在庫やPOSなどの外部システムが停止した場合は、動的な提案を止め、検証済みの固定コンテンツへ戻すフォールバックが必要です。

「誰がルールを決めるのか」「誰が判断を監視するのか」「問題発生時に誰が止めるのか」を明確にし、判断理由と配信履歴を記録できる状態にしておくことが重要です。

■ 効果は「表示回数」ではなく、増分で測る

表示回数や視認数だけでは、AIによる最適化の効果は判断できません。

商品比較、在庫確認、クーポン取得、売り場への移動、AIアバターとの会話、スタッフへの引き継ぎ、購入など、利用者の目的達成につながったかを測定します。

可能であれば、固定配信とのA/Bテストや対照店舗を設け、天候、客数、キャンペーンなどの影響を分けながら、「AIを導入したから増えた効果」を検証します。

必要なのは、すべての来店客に異なる広告を見せることではありません。

共通して伝えるブランド情報を保ちながら、その瞬間、その場所、その状況に合った情報を届けることです。

デジタルサイネージは、「同じ映像を流す画面」から、来店客の目的を理解し、次の行動を支援する顧客接点へ変わっていきます。

その変化を支えるのが、AIエージェントと、POS、在庫、人流、CRM、デジタルサイネージをつなぐ、信頼できる情報設計です。

#デジタルサイネージ #デジタルマーケティング #パーソナライゼーション #顧客体験 #データ活用 #ファンファクトリー

01/09/2026

シリーズ

「デジタルマーケティングとAIエージェント、デジタルサイネージの未来」

第3回

AIエージェントは、顧客が「今、何をしたいのか」を理解できるか

― 属性ではなく、場所・時間・行動・会話から読み解く新しい顧客理解

これまでのデジタルマーケティングでは、年齢、性別、居住地域、購買履歴、会員ランクなどの属性が、顧客理解の中心に置かれてきました。

属性は中長期的な顧客分析には有効です。しかし、同じ人でも、平日の昼休み、休日の買い物、交通機関の遅延時では、目的も時間的な余裕も変わります。

現場で本当に知りたいのは、「どのような人か」だけではなく、「この人は、今ここで何を実現しようとしているのか」です。

AIが理解できるのは「心」ではなく、現在の意図の仮説

AIエージェントは、人の気持ちを直接読み取れるわけではありません。

場所、時間、操作、会話などから、利用者が達成しようとしているタスクを確率的に推定します。したがって、AIの判断は事実ではなく、確認が必要な仮説として扱わなければなりません。

判断材料になるのは、主に次の情報です。

・場所：施設、フロア、売り場、利用中の端末

・時間：時刻、曜日、天候、イベント、混雑状況

・行動：検索、タッチ操作、比較、操作の中断ややり直し

・会話：質問内容、目的地、予算、希望条件、急ぎの程度

・業務情報：在庫、予約枠、待ち時間、運行状況、施設ルール

会員IDやCRMを連携すれば、過去の利用履歴も参照できます。ただし、現在の意図を理解するために、必ずしも個人を特定する必要はありません。

まずはその場の文脈だけで支援し、個別情報が必要な段階で、目的を示して本人の選択や同意を得る設計が基本です。

「推定」より重要なのは「確認」

例えば駅で、「このあと予約に間に合いますか」と質問されたとします。

AIは現在地、時刻、遅延情報、目的地までの所要時間を組み合わせて候補を出せます。しかし、「最短時間を優先するのか」「乗り換えの少なさや段差のない経路を優先するのか」までは、質問だけでは確定できません。

そこで、

「最短ルートと、段差の少ないルートのどちらを優先しますか」

と確認する。

この短い確認によって、AIの推定は利用者の意思に基づく支援へ変わります。

確信度が低い場合は質問する。予約、購入、決済など影響の大きい処理は、実行前に明示的な確認を取る。判断できない場合は有人対応へ引き継ぐ。

この境界設計が、AIエージェントの品質を左右します。

会話できるだけでは、AIエージェントとはいえない

生成AIは、質問を解釈して自然な回答を作れます。

しかし、在庫確認、予約、購入、経路案内などを実行するには、正確で最新の情報源、業務システムとのAPI連携、実行権限、入力値の検証、操作履歴、エラー時の復旧が必要です。

これらがなければ、AIは「もっともらしく答える」ことはできても、利用者の目的を安全に完了させることはできません。

設計すべき流れは、次の5段階です。

状況を捉える

意図を仮説として推定する

本人に確認する

必要な業務を実行する

結果を検証し、未解決の目的を改善へ生かす

評価指標も、広告の表示回数やクリック率だけでは不十分です。

タスク完了率、意図の訂正率、途中離脱率、解決までの時間、有人対応への引継ぎ率などを確認することで、AIが本当に利用者の行動を支援できたかを評価できます。

公共空間では、表示する情報にも配慮が必要

デジタルサイネージは、多くの人から見える公共的な画面です。

予約内容、購入履歴、会員情報などを扱う場合は、画面へ表示する範囲を限定し、QRコードなどで本人のスマートフォンへ安全に引き継ぐ必要があります。

また、カメラ画像、行動履歴、会話ログを利用する場合は、利用目的の特定と通知・公表、必要最小限の取得、保存期間、アクセス権限、安全管理、外部提供の条件まで設計しなければなりません。

画像解析による年齢層、性別、表情などの推定も、本人の属性や感情を確定する情報として扱うべきではありません。精度や偏りを検証し、その利用が本当に必要かを判断することが重要です。

顧客理解の目的は、顧客を分類することではない

AIエージェントは、顧客の心を読む技術ではありません。

場所・時間・行動・会話から現在の意図を仮説として捉え、本人への確認を通じて、案内、比較、予約、購入、移動、有人対応へつなぐ仕組みです。

属性情報が不要になるわけではありません。しかし、属性から「この人はこうしたいはずだ」と決めつけるのではなく、今の目的と制約を優先する必要があります。

これからの顧客理解で問われるのは、

「この人は誰か」だけではなく、

「この人は今、何をしたいのか」

「そのために、どこまで支援することが適切なのか」

この二つを同時に設計することが、AI時代の顧客体験には求められます。

#デジタルサイネージ #デジタルマーケティング #顧客理解 #顧客体験 #データガバナンス #ファンファクトリー

31/08/2026

シリーズタイトル
デジタルマーケティングとAIエージェント、デジタルサイネージの未来

第2回
そのデジタルサイネージ、本当に顧客へ届いているのか

― 広告を表示するだけの画面から、反応を理解し、次の行動を生み出す顧客接点へ

第1回では、スマートフォンが普及した現在でも、デジタルサイネージには「アプリを開く前の顧客」とつながる役割があると述べました。

しかし、空間に画面を設置し、コンテンツを再生すれば、本当に情報が顧客へ届いたことになるのでしょうか。

CMS上では配信完了。プレーヤーも正常稼働。予定した広告も再生されている。それでも、通行者の視界に入ったのか、内容を理解したのか、次の行動へ進んだのかまでは分かりません。

「表示できた」と「届いた」は、同じではありません。

■ 配信、再生、視認機会、行動を分けて考える

デジタルサイネージの効果測定では、少なくとも次の段階を区別する必要があります。

・配信：コンテンツが端末へ正しく届いたか
・再生：指定した日時と場所で実際に表示されたか
・視認機会：顧客が画面を見られる位置や状況にいたか
・反応：滞在、タッチ、QRコード、会話などが生まれたか
・行動完了：在庫確認、経路取得、予約、購入、有人対応まで進んだか
・事業成果：売上、回遊、混雑分散、案内業務の効率化につながったか

再生証明は、広告や情報が正しく表示されたことを確認する重要な運用データです。しかし、それだけで実際の閲覧人数や広告効果を証明できるわけではありません。

システムが動いたことと、顧客が動いたことを分けて評価する必要があります。

■ 目的が違えば、評価指標も変わる

商品の販売促進が目的なら、商品ページへの遷移、在庫確認、クーポン利用、来店、購買などが重要になります。

施設案内が目的なら、質問への解決率、経路案内の完了率、スマートフォンへの引き継ぎ率、有人対応への適切な切り替えなどが中心です。

混雑分散が目的なら、代替ルートや別時間帯の提案が受け入れられたか、その後の人流や待ち時間が変化したかを確認します。

重要なのは、計測できるデータを集めてから目的を考えることではありません。

「誰に、どのような情報を届け、どの行動を支援し、何を成果とするのか」を先に定義し、その行動までの途中離脱を確認することです。

■ AIエージェントは、顧客の「迷い」を可視化できる

人流データや画像解析を活用すれば、通行量、画面前の滞在、視認した可能性などを推定できます。しかし、それだけでは「なぜ行動しなかったのか」までは分かりません。

ここでAIエージェントとの対話が、新しい意味を持ちます。

「商品がどこにあるか分からない」
「在庫があるなら買いたい」
「今日予約できる体験を知りたい」
「車いすで移動できるルートを教えてほしい」

こうした質問には、POSデータや再生履歴には残らない、購入前・利用前の未達成の目的が表れます。

AIエージェントが在庫、予約、施設情報、交通、CRMなどと連携すれば、質問へ回答するだけでなく、在庫確認、予約、スマートフォンへの経路引き継ぎ、スタッフへの接続まで支援できます。

評価の中心は「何回表示したか」から、「顧客の目的をどこまで完了できたか」へ変わります。

ただし、会話ログをそのまま「顧客の本音」とみなすべきではありません。質問内容、目的、解決・未解決、離脱地点などを個人が特定されない単位で分類し、繰り返し発生する課題を改善へ生かすことが重要です。

■ 画面・会話・行動をつなぐデータ設計

効果を把握するには、デジタルサイネージCMS、再生証明、人流・画像解析、AIエージェント、POS、予約、Web、CRMなどを分断したままにしないことが重要です。

いつ、どの場所で、どのコンテンツを表示し、その後どのような質問や行動が生まれたのか。コンテンツID、拠点、時間帯などの共通項目で関連づけることで、改善すべき箇所が見えてきます。

必ずしも個人単位でデータを連結する必要はありません。目的によっては、拠点、時間帯、コンテンツ単位の集計で十分な場合もあります。必要以上に個人を追跡しないことも、重要な設計判断です。

また、広告表示後に売上が伸びても、広告だけの効果とは限りません。天候、在庫、価格、曜日、イベントなどの影響を受けるためです。

相関を因果と決めつけず、比較対象を設けたテストや条件をそろえた分析を組み合わせる必要があります。

■ 「反応を理解する」は、「顧客を監視する」ことではない

画像解析による人数、滞在時間、推定属性などは、あくまで補助的なデータです。推定結果には誤差があり、個人の意図を断定できるものではありません。

さらに、属性情報や人流データだけでは個人を識別できなくても、元のカメラ画像や他の情報と容易に照合できる仕組みでは、個人情報として扱う必要が生じる場合があります。

利用目的、元画像を保存するか、保存期間、アクセス権、第三者提供の有無、利用者への案内方法を、導入前に明確にしなければなりません。

顧客体験を高めるための計測が、不安や不信を生む仕組みになってはならないのです。

■ デジタルサイネージを、行動を支援する顧客接点へ

これからのデジタルサイネージに必要なのは、広告を目立たせることだけではありません。

顧客が何に気づき、どこで迷い、何を必要とし、次にどの行動へ進んだのかを、複数のデータから慎重に捉える。そして、AIエージェントがその場で適切な情報や業務機能へつなぎ、結果を次のコンテンツと運用改善へ戻していく。

「表示する画面」から、「反応を理解し、行動を支援する顧客接点」へ。

デジタルサイネージの価値は、再生回数ではなく、顧客の目的と企業の成果をどこまで結びつけられたかで評価される時代へ向かっています。

#デジタルマーケティング #デジタルサイネージ #顧客体験 #データ活用
#ファンファクトリー

30/08/2026

【シリーズ】
デジタルマーケティングとAIエージェント、デジタルサイネージの未来｜第1回

# スマートフォンがあるのに、なぜデジタルサイネージが必要なのか

# # AIエージェントが「アプリを開く前の顧客」とつながるリアル空間のマーケティング

スマートフォンの普及によって、企業はWebサイト、SNS、アプリ、EC、メールを通じて、いつでも顧客へ情報を届けられるようになりました。

それでも、店舗、商業施設、駅、空港、ホテル、観光地などでは、デジタルサイネージが重要な顧客接点として活用されています。

なぜ、誰もがスマートフォンを持つ時代に、リアル空間の画面が必要なのでしょうか。

その理由は、スマートフォンとデジタルサイネージでは、顧客とつながるタイミングと役割が異なるからです。

■ スマートフォンは「目的を持った人」に強い

スマートフォンで情報を得るには、利用者自身が検索する、アプリを開く、企業のアカウントをフォローする、QRコードを読み取るといった行動を起こす必要があります。

つまり、スマートフォンは、目的がある程度明確になった後の情報収集や、予約、購入、決済などに適した個人端末です。

一方、店舗や施設には、まだ検索するほど目的が明確ではない人もいます。

初めて施設を訪れた人、商品を比較している人、空き時間の過ごし方を探している人、何を検索すればよいか分からない旅行者、アプリをインストールしていない来館者。

デジタルサイネージは、こうした「行動を始める前の顧客」と、その人がいる場所で接点をつくることができます。

■ デジタルサイネージは「場所と状況」を共有できる

デジタルサイネージの強みは、施設や店舗の状況と結び付いた情報を、その場で提示できることです。

店舗では商品や在庫、商業施設ではイベントや混雑状況、駅では運行情報、ホテルでは館内サービス、観光地では周辺施設や交通情報を案内できます。

さらに、CMSが時間、場所、天候、人流、在庫、予約、販売状況などのデータと連携すれば、表示内容を状況に応じて変更できます。

雨が降り始めたら屋内施設を案内する。
混雑が発生したら比較的空いている場所を提案する。
在庫切れの商品ではなく、現在購入できる商品を紹介する。

これは、個人を特定しなくても実現できる「コンテキストに基づく情報提供」です。

■ AIエージェントが、表示から行動までをつなぐ

従来のデジタルサイネージは、企業が決めたコンテンツを一方向に表示するメディアでした。

AIエージェントと連携すると、利用者は音声やタッチ操作を通じて、その場で質問できるようになります。

「今日参加できるイベントは？」
「子どもと一緒に入れるレストランは？」
「この商品の違いを教えて」
「車いすで移動できるルートは？」

AIエージェントは質問文を生成するだけのAIではありません。

利用者の目的を理解し、権限の範囲内で施設情報、商品、在庫、予約、交通、CRMなどのデータを参照し、必要に応じて検索、提案、予約確認などの処理を実行する仕組みです。

ただし、本当の価値は、質問に答えることだけではありません。

案内した内容をQRコードなどでスマートフォンへ引き継ぎ、地図表示、予約、購入、クーポン取得、会員登録、有人スタッフへの相談までつなげることが重要です。

デジタルサイネージが「発見と対話の入口」を担い、スマートフォンが「個人の行動を継続する端末」を担うことで、オンラインとリアルを分断しない顧客体験が生まれます。

■ 成果は、再生回数だけでは測れない

AIエージェントと連携したデジタルサイネージでは、コンテンツの再生回数だけでなく、次のような指標が重要になります。

・対話開始率
・質問の解決率
・商品や施設の提案受容率
・スマートフォンへの引き継ぎ率
・予約、購入、来店への転換率
・有人対応へ適切に切り替えられた割合

一方で、実用化には、情報の正確性、個人情報の取り扱い、アクセシビリティ、セキュリティ、通信障害時の代替表示、有人対応への切り替えも設計しなければなりません。

■ スマートフォンに代わるのではなく、接点を補完する

これからのデジタルマーケティングでは、スマートフォンかデジタルサイネージか、という二者択一ではありません。

デジタルサイネージで気づきを生み、AIエージェントとの対話で目的を明確にし、スマートフォンで行動を継続する。

デジタルサイネージの未来は、スマートフォンに代わることではなく、アプリを開く前の顧客とつながり、オンラインとリアルの間にある空白を埋めることです。

AIエージェントと連携したとき、画面は広告を表示する設備から、顧客の目的を理解し、次の行動を支援するマーケティング接点へ変わっていきます。

#デジタルマーケティング #デジタルサイネージ #顧客体験 #オムニチャネル #ファンファクトリー

23/08/2026

# デジタルサイネージの導入仕様書は、AI時代に対応できているか

# # 画面サイズとCMSだけでは決められない、連携・セキュリティ・保守・データ設計

これまでデジタルサイネージの導入仕様書では、画面サイズ、輝度、解像度、設置方向、再生端末、CMS、コンテンツ形式、配信スケジュールなどが主な検討項目でした。

映像や静止画を、決められた時間に配信するだけであれば、これらの要件を整理することでシステムは構築できます。

しかし、デジタルサイネージがAIエージェント、AIアバター、POS、在庫、予約、CRM、IoT、画像解析、気象情報などと連携する時代には、画面とCMSを中心にした従来型の仕様書だけでは不十分です。

必要なのは、単なる「表示設備」ではありません。

利用者との対話から外部システムを動かし、その結果をデータとして取得し、安全かつ継続的に運用する「顧客接点システム」としての仕様書です。

■ 仕様書の起点を「機器」から「利用者の目的」へ

最初に定義すべきなのは、何を表示するかではなく、利用者が何を実現できるかです。

例えば商業施設では、次のような一連の行動が考えられます。

・店舗や商品を探す
・目的地までの経路を確認する
・在庫や空席を照会する
・予約、購入、発券へ進む
・案内結果をスマートフォンへ引き継ぐ
・必要に応じてスタッフへ相談する

「AIアバターを表示できる」「自然言語で質問できる」という機能だけでは、業務成果には直結しません。

回答後にどの行動へ導くのか。どの業務システムへ接続するのか。どの条件で有人対応へ切り替えるのか。

この業務導線を定義して初めて、必要なAI、CMS、API、機器、データ、セキュリティ、保守体制を判断できます。

■ 「AI搭載」「API連携可能」だけでは足りない

AIの品質は、AIモデルの性能だけでは決まりません。

営業時間、料金、在庫、空席、キャンペーン、施設ルールなど、AIが回答に使用する情報は常に変化します。

そのため仕様書には、少なくとも次の項目が必要です。

・AIが参照する情報源
・回答できる範囲と回答してはいけない範囲
・情報の更新・承認責任
・情報の有効期限
・回答根拠を確認する方法
・確信度が低い場合の応答
・誤回答が発生した場合の訂正手順
・有人対応へ切り替える条件
・AIモデル更新時の再評価方法

経済産業省と総務省の「AI事業者ガイドライン第1.2版」でも、AIガバナンスを一度限りの確認ではなく、継続的に実践・評価・改善する取り組みとして整理しています。

APIについても、「接続できる」という説明だけでは判断できません。

認証方式、データ形式、応答時間、接続回数、タイムアウト、再試行、重複処理の防止、障害時の代替動作、ログの保存、API仕様変更への対応まで確認する必要があります。

さらに重要なのが、システム間の責任分界です。

CMS、AI、業務システム、ネットワークの間で障害が発生したとき、誰が原因を切り分け、誰が復旧を主導するのか。

開発、試験、監視、問い合わせ対応、障害対応の責任を事前に明確にしなければ、問題発生時の復旧は遅れます。

■ データは「取得できるか」より「管理できるか」

AIとの会話には、「商品が見つからない」「違いが分からない」「予約方法が分からない」といった、POSには残らない未達成の目的が含まれます。

これは、施設改善、商品開発、販売促進、案内品質の向上に活用できる重要なデータです。

一方で、音声、会話内容、映像、属性推定、位置情報、会員情報などを扱う場合は、取得後の管理まで設計しなければなりません。

・利用目的
・取得する情報の範囲
・保存期間と保存場所
・アクセス権限
・第三者・外部サービスへの提供
・匿名化や仮名化の方法
・利用者への通知
・AI学習への利用可否
・契約終了時の返却・削除

収集できる情報をすべて集めるのではなく、目的の達成に必要な最小限のデータを取得し、取得から削除まで一貫して管理できることが重要です。

■ セキュリティと保守は「製品機能」ではなく「運用」で評価する

クラウドCMS、AI、外部APIにつながるデジタルサイネージは、企業や施設の情報システムです。

多要素認証、権限管理、監査ログ、通信・保存データの暗号化、端末認証、ソフトウェア更新、脆弱性対応、バックアップ、インシデント対応、委託先管理まで確認する必要があります。

NIST Cybersecurity Framework 2.0が示す「統治・特定・防御・検知・対応・復旧」という6つの視点は、デジタルサイネージのセキュリティ設計にも有効です。

ISO/IEC 27001認証やSOC 2 Type II監査も有力な判断材料ですが、認証や監査を取得しているという事実だけでなく、対象法人、対象サービス、対象期間、適用範囲まで確認することが欠かせません。

同様に、「24時間365日対応」という表現も、サービス内容によって意味が変わります。

障害の受付だけなのか。常時監視、自動検知、遠隔復旧、現地対応、機器交換、AIや外部APIを含む原因の切り分けまで対応するのか。

保守の目的は、故障の連絡を受け付けることではありません。

顧客接点として必要なサービス水準を維持し、障害発生時に利用者への影響を最小限に抑えることです。

■ 正常動作だけでなく「失敗したとき」を試験する

受入試験では、正常時の動作確認だけでなく、次のような異常系の試験も必要です。

・ネットワークが切断された場合
・AIから応答が返らない場合
・外部APIがタイムアウトした場合
・複数の情報源で内容が一致しない場合
・不適切、曖昧、想定外の質問が入力された場合
・災害情報や緊急情報を配信する場合
・有人窓口へ引き継ぐ場合
・個人情報を含む入力が行われた場合

それぞれについて、継続、縮退、代替表示、安全停止、有人切替のどれを選択するのかを事前に定義します。

AI時代のシステム品質は、正常時の便利さだけではなく、異常時に安全な状態を維持できるかによって決まります。

■ AI時代の仕様書に必要な10領域

1. 導入目的と解決すべき業務課題
2. 利用者の行動と業務導線
3. 画面・筐体・端末・設置環境
4. CMSとコンテンツ運用
5. AIの役割・回答範囲・品質管理
6. 外部システムとAPI連携
7. データの取得・利用・保存・削除
8. セキュリティと権限管理
9. 監視・保守・障害対応・事業継続
10. 更新・拡張・契約終了・データ移行

重要なのは、製品の機能一覧を仕様書へ転記することではありません。

何を実現するのか。
どのリスクを管理するのか。
誰が運用責任を持つのか。
どの状態をもって完成と判断するのか。

従来の画面、端末、CMSに関する仕様が不要になるわけではありません。

その上位に、利用者の目的、業務導線、データ、セキュリティ、保守、責任分界、受入基準を位置づける必要があります。

AI時代のデジタルサイネージは、建物に設置する「情報システム」であり、企業と利用者をつなぐ「顧客接点」です。

これから問われるのは、画面やCMSの選び方だけではありません。

施設の顧客接点をどのように設計し、誰が責任を持ち、どのように安全な運用を継続していくかです。

【参考資料】
・経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン第1.2版」
・NIST「Cybersecurity Framework 2.0」

#デジタルサイネージ #要件定義 #データ連携 #情報セキュリティ #運用保守 #ファンファクトリー

20/08/2026

デジタルサイネージとAIエージェントが連携すると、何が変わるのか？

「表示する設備」から、利用者の目的を理解し、行動を支援する顧客接点へ

デジタルサイネージは、企業や施設が表示内容を決め、利用者が情報を受け取る「一方向のメディア」として発展してきました。

AIエージェントとの連携は、情報設計の起点を「何を表示するか」から「利用者は何を実現したいのか」へ変えます。

■ AIアバターを表示するだけでは、AIエージェントとはいえない

生成AIは、質問に応じて文章や音声を生成できます。

AIエージェントは、その先にある利用者の意図を理解し、承認された情報を取得し、許可された機能を選択し、目的の達成に必要な手順を組み立てます。

例えば、現在の空席情報を確認して予約を行うには、正確な業務データや予約処理システムとの適切に制御された連携が必要です。

AIアバターは、利用者と接するための表現・対話レイヤーです。本当の価値は、会話を正確な情報と、ポリシーによって制御された処理へつなげることにあります。

■ 情報提供から行動支援へ

AIエージェントは、商品の説明や在庫確認、施設内の経路案内、予約への接続、申請ページや有人窓口への誘導などを支援できます。

デジタルサイネージは、情報を表示する「情報の出口」から、利用者の次の行動につながる「業務の入口」へ進化する可能性があります。

■ 四つの層を連携させる

信頼できるシステムには、次の四つの層が必要です。

1．利用者との物理的な接点となるデジタルサイネージ
2．利用者の意図を理解し、許可された機能を組み合わせるAIエージェント
3．承認済みコンテンツ、配信スケジュール、プレーヤー、障害時の代替表示を管理するCMS
4．POS、在庫、CRM、予約、決済、IoTなど、正確な業務データを保持する基幹システム

AIモデル自体を、業務データの正本として扱うべきではありません。また、AIへ無制限のアクセス権限を与えるべきでもありません。

参照権限と更新権限を分け、最小権限の原則を適用し、影響の大きい操作を実行する前には、利用者の明示的な確認を求める必要があります。

■ AIはCMSや人を不要にしない

AIは柔軟な対話を担い、CMSは承認された情報と画面運用を統制します。

AIサービスやネットワークに障害が発生した場合でも、CMSから事前に承認された代替コンテンツを表示できる設計が必要です。

また、公共の画面は、個人情報の入力や決済に適しているとは限りません。有効期限を設けた安全な方法で、利用者自身のスマートフォンへ処理を引き継ぐことが重要です。

複雑な相談や個別判断が必要な内容は、訓練を受けたスタッフへ引き継ぎます。

目指すべきなのは、すべての業務をAIで自動化することではありません。AIと人の責任範囲を明確に設計することです。

■ 会話数ではなく、成果を測る

評価すべき指標は、会話数だけではありません。

目的達成率、根拠に基づく回答の品質、自己解決率、予約・購入・申込みへの移行率、代替表示への切替頻度、有人対応への適切な引継ぎ率などを確認する必要があります。

問うべきなのは、「AIがどれだけ話したか」ではありません。

「利用者が、安全かつ正確に目的を達成できたか」です。

AI CAST STUDIOは、AIエージェント、AIアバター、Dise CMS、業務データ、API、セキュリティ対策、監視、有人サポートを一つの顧客体験として統合するアプローチを進めています。

AI CAST STUDIOは、合意された範囲内でDiseブランド名を使用する許可を得ています。

本当に変わるのは、画面そのものではありません。

情報を表示する設備から、利用者の意図を理解し、安全に次の行動を支援する顧客接点へ。

その顧客接点を、どのように設計するかが重要です。

#デジタルサイネージ #顧客体験

19/08/2026

【一般的なAIアバターとの違い】

AIアバターを制作し、画面に表示して、質問に答えられるようにする。

それだけでは、企業や施設の現場で本当に活用できるシステムとはいえません。

AI CAST STUDIOが目指しているのは、AIアバター単体の提供ではなく、導入後も安定して動き続け、企業の顧客接点として成長できる統合ソリューションです。

私たちは、デジタルサイネージソリューションで培ってきた経験を活かし、AIアバターの企画・制作から、ディスプレイや筐体の設計、施工、設置まで一貫して対応します。

導入後は、24時間365日のコールセンター対応と死活監視サービスによって、現場での安定運用を支援。

複数拠点のAIアバターやサイネージコンテンツも、プラットフォームから一元的に管理・更新できます。

インバウンド対応では、最大24言語のコミュニケーションと、最大200言語のテロップ表示に対応。

さらに、プライバシーに配慮した画像解析によって年齢層・性別などの推定属性や利用状況を捉え、相手に合わせて案内表現や話し方を最適化することも可能です。

CRMなどの外部システムと連携すれば、顧客情報や利用履歴に基づいた商品・サービスのレコメンドへ発展させることもできます。

そして、その先には予約、購入、来店促進、決済、有人対応への切り替えなど、さらに多くの可能性があります。

AIアバターを「話すキャラクター」で終わらせない。

企画・制作、筐体、施工、設置、運用監視、多言語対応、コンテンツ管理、データ連携まで。

AI CAST STUDIOは、AIアバターを企業の新しい顧客接点へ進化させます。

#デジタルサイネージ
#多言語対応

#顧客体験

#ファンファクトリー

18/08/2026

なぜ、サイネージにもSOC 2が必要なのか。

ISO/IEC 27001認証とSOC 2 Type II監査完了。
管理体制だけでなく、継続的な運用まで確認されたDise CMS。

デジタルサイネージは、もはや映像を再生するだけの設備ではありません。

クラウドCMSを通じて複数の店舗や施設へコンテンツを配信し、商品情報、POS、予約システム、IoT、外部API、AIなどと連携する、企業のデジタルインフラです。

利便性と拡張性が高まる一方、不正アクセス、アカウント侵害、コンテンツ改ざん、誤配信、システム停止、情報漏えいなど、考慮すべきリスクも広がっています。

だからこそ、サイネージCMSの選定には、機能や価格だけでなく、運営企業のセキュリティ管理体制と、その体制が実際に運用されていることを確認できる客観的な判断材料が必要です。

Diseは、ISO/IEC 27001認証を取得し、SOC 2 Type II監査を完了しています。

情報セキュリティを継続的に管理する仕組みと、その統制が一定期間にわたって運用されていることについて、第三者による評価を受けています。

［Dise CMSのセキュリティについて相談する］
［導入・リプレイスについて相談する］

サイネージは「閉じた映像設備」ではありません

クラウド型デジタルサイネージは、一般的に次の要素で構成されています。

コンテンツを登録・管理するクラウドCMS
CMSを利用する管理者・運用担当者のアカウント
コンテンツを受信・再生するプレーヤー
店舗や施設内のネットワーク
映像を表示するディスプレイ
POS、商品情報、予約、AIなどの外部システム
制作会社、運用会社、保守会社などの関係事業者

このうち、どこか一つに問題が発生しても、サイネージ全体の安全性や安定性に影響する可能性があります。

特にクラウドCMSは、複数の拠点と画面を一元管理する中核システムです。

管理環境への不正アクセスや誤操作が発生した場合、1台の画面だけでなく、多数の店舗や施設へ影響が広がる可能性があります。

サイネージが企業ネットワークや業務システムにつながる以上、セキュリティは「表示機器だけの問題」ではなく、企業全体の情報セキュリティと事業継続に関わる問題です。

サイネージで想定すべき5つのリスク
1．コンテンツの改ざん・不正配信

意図しない画像やメッセージが店頭、施設、公共空間などに表示されれば、企業やブランドの信用を大きく損なう可能性があります。

サイネージは利用者から企業の公式情報として受け取られるため、表示内容の完全性は重要なセキュリティ要件です。

2．管理アカウントの侵害

管理者アカウントが不正利用されると、コンテンツ、配信スケジュール、対象拠点などを変更される可能性があります。

アカウント、権限、承認フロー、操作記録を継続的に管理する必要があります。

3．システム停止と事業継続への影響

サイネージは、広告や販促だけでなく、フロア案内、受付、業務連絡、交通情報、災害情報、避難誘導などにも利用されています。

重要な用途ほど、停止や配信障害が事業運営や利用者へ与える影響を考慮しなければなりません。

4．外部システム連携によるリスクの拡大

POS、CRM、PIM、ERP、予約システム、IoT、AIなどとの連携が増えるほど、サイネージは企業のIT環境に深く組み込まれます。

連携先、API、認証情報、通信経路を含めた設計と管理が必要です。

5．サプライチェーンリスク

サイネージは、CMS事業者、クラウド事業者、機器メーカー、施工会社、制作会社、運用会社など、複数の事業者によって構成されます。

自社の対策だけでなく、採用するサービスや委託先が、どのようなセキュリティ管理を行っているかを確認することが重要です。

CMSの違いは、セキュリティで見えてくる。

デジタルサイネージCMSを比較するとき、配信機能、操作性、対応機器、価格などに注目しがちです。

しかし、企業の情報発信を支えるシステムとして採用するなら、次の項目も確認する必要があります。

情報セキュリティに関する責任体制が明確か
リスクの評価と対策が継続的に行われているか
アクセス権限が適切に管理されているか
システムの変更が管理された手続きで行われているか
インシデントの検知・報告・対応手順が定められているか
サービス継続や復旧に関する計画があるか
従業員や委託先を含むリスクが管理されているか
セキュリティ統制について第三者の評価を受けているか

セキュリティは、製品カタログの機能一覧だけでは判断できません。

組織として管理の仕組みを構築し、その仕組みが実際の業務の中で継続して運用されていることが重要です。

ISO/IEC 27001とは

ISO/IEC 27001は、情報セキュリティマネジメントシステム、いわゆるISMSに関する国際規格です。

組織が保有する情報資産とリスクを把握し、必要な対策を計画・実施・評価・改善するための管理体制が求められます。

ISO/IEC 27001認証は、単にセキュリティ製品を導入していることを示すものではありません。

情報セキュリティに関する方針、責任体制、リスク管理、教育、インシデント対応、委託先管理、継続的改善などを、組織的なマネジメントシステムとして運用していることが評価されます。

Diseは、ISO/IEC 27001認証を取得しています。

これにより、情報セキュリティを一時的な対策ではなく、組織として継続的に管理・改善する仕組みを構築していることが、第三者認証によって示されています。

SOC 2とは

SOC 2は、米国公認会計士協会AICPAが定めるTrust Services Criteriaに基づき、サービスを提供する組織の内部統制を独立した監査人が評価し、報告するための保証報告の枠組みです。

Trust Services Criteriaには、次のカテゴリーがあります。

セキュリティ
可用性
処理のインテグリティ
機密保持
プライバシー

セキュリティは共通の基準として扱われ、その他のカテゴリーについては、サービスの内容や監査の対象範囲に応じて選択されます。

したがって、SOC 2という表記だけで判断するのではなく、実際にどのサービス、システム、統制、期間が監査対象となっているかを確認することが重要です。

SOC 2 Type IとType IIの違い
区分主に評価される内容
SOC 2 Type I 特定時点における統制の設計と導入状況
SOC 2 Type II 一定期間における統制の設計と運用状況

Type Iが特定時点における評価であるのに対し、Type IIでは、対象期間を通じて関連する統制が実際に運用されていたかが評価されます。

つまり、Type IIでは、セキュリティに関する方針や仕組みが存在するだけでなく、その仕組みが日常の業務で継続的に機能しているかが重要になります。

DiseはSOC 2 Type II監査を完了しています。

対象となるセキュリティ統制が文書として整備されているだけでなく、一定期間にわたって運用されていたことについて、独立した監査人による評価を受けています。

なお、SOC 2は製品に与えられる「認証」ではありません。

また、SOC 2 Type II監査を完了していることが、将来の事故や攻撃を完全に防ぐことを保証するものでもありません。

監査対象となった統制について、対象期間中の設計および運用状況を、独立した監査人が評価したことを示す保証報告です。

ISO/IEC 27001とSOC 2 Type II。
Diseが両方を備える強み

ISO/IEC 27001とSOC 2 Type IIは、どちらか一方がもう一方を代替するものではありません。

それぞれ異なる視点から、情報セキュリティの信頼性を評価します。

評価の視点 ISO/IEC 27001 SOC 2 Type II
位置づけ情報セキュリティマネジメントシステムの国際規格サービス組織の内部統制に関する保証報告
主な対象組織的な情報セキュリティ管理体制対象サービスに関係する統制
主な評価管理体制の構築・運用・継続的改善一定期間における統制の設計と運用状況
評価結果第三者認証独立監査人による報告書
強み組織全体で管理する仕組み統制が実際に運用されていることの評価
管理体制と運用実績を、異なる視点から確認できる

ISO/IEC 27001は、情報セキュリティを組織として継続的に管理・改善する仕組みを評価します。

SOC 2 Type IIは、対象となるサービスに関連する統制が、一定期間にわたって実際に運用されていたかを評価します。

Diseは両方に対応することで、セキュリティ管理の「仕組み」と、統制の「継続的な運用」を異なる第三者評価の視点から示しています。

自社説明だけに依存しない信頼性

サービス事業者が「安全です」と説明するだけでは、客観的な評価は困難です。

ISO/IEC 27001認証とSOC 2 Type II報告は、Diseのセキュリティに関する説明を、第三者評価によって補完する材料になります。

情報システム部門・調達部門の審査を支援

大企業やグローバル企業では、クラウドサービスの導入前に、情報システム部門、セキュリティ部門、法務部門、監査部門、調達部門などによる審査が行われます。

ISO/IEC 27001認証とSOC 2 Type II報告があることで、セキュリティ管理体制と統制の運用状況を確認するための客観的な判断材料を提示しやすくなります。

大規模・多拠点展開の信頼性を高める

管理する店舗、施設、画面、アカウントが増えるほど、セキュリティ管理の重要性も高まります。

Diseは、ISO/IEC 27001とSOC 2 Type IIの両面からセキュリティへの取り組みを示すことで、大規模なサイネージネットワークやグローバル展開を検討する企業の評価を支援します。

AIや基幹システムとの連携にも重要

AIエージェント、AIアバター、POS、CRM、PIM、ERP、IoTなどとの連携が進むと、サイネージCMSは企業のデータや業務プロセスとさらに深く接続されます。

接続範囲が広がるほど、プラットフォームの管理体制と、統制が継続的に運用されていることが重要になります。

Dise CMSが提供するのは、機能だけではありません

Diseは、デジタルサイネージを単なる映像配信ではなく、店舗や施設におけるデジタル体験を統合するIn-store Experience Managementプラットフォームとして提供しています。

クラウド、API、プレーヤー、コンテンツ、データ連携を一つの基盤で管理し、複数拠点への展開に対応します。

ISO/IEC 27001認証

情報セキュリティに関するリスクを組織的に管理し、継続的に改善するためのマネジメントシステムについて第三者認証を取得しています。

SOC 2 Type II監査完了

対象となる統制について、一定期間にわたる設計と運用状況が独立した監査人によって評価されています。

クラウドベースの一元管理

コンテンツ、プレーヤー、配信スケジュール、複数拠点を統合的に管理できます。

APIファーストのプラットフォーム

POS、CRM、PIM、ERP、EC、AIなど、企業システムとの連携を見据えた設計です。

大規模・グローバル展開への対応

多店舗、多拠点、複数ブランドへの展開を支える、エンタープライズ向けの基盤を提供します。

第三者評価だけで、サイネージの安全性は完成しません

ISO/IEC 27001認証とSOC 2 Type II監査は、CMSを選定するうえで重要な判断材料です。

しかし、安全なサイネージ環境を構築するためには、CMS事業者だけでなく、導入・運用に関わる各組織が、それぞれの責任を果たす必要があります。

プラットフォーム事業者

クラウドサービス、アプリケーション、開発・変更管理、アクセス管理、監視、インシデント対応など、サービス基盤に関する統制を担います。

導入・運用パートナー

ネットワーク、プレーヤー、ディスプレイ、初期設定、アカウント設計、運用フローなど、利用環境に合わせた安全な構成を設計します。

導入企業

利用者アカウント、権限、承認フロー、コンテンツ、端末、社内ネットワーク、委託先など、自社の管理範囲における対策を継続します。

高いセキュリティ水準を持つCMSを選んでも、共有アカウントの使用、過剰な権限付与、不要アカウントの放置などがあれば、リスクは残ります。

プラットフォームの信頼性と、導入環境の適切な設計・運用を組み合わせることが重要です。

サイネージのセキュリティを、導入前から設計します。

私たちは、Dise CMSの提供だけでなく、ディスプレイ、プレーヤー、ネットワーク、コンテンツ運用、システム連携を含めたサイネージ環境全体をご提案します。

現在利用しているCMSのセキュリティを確認したい
社内のセキュリティ審査に対応したい
多店舗・多拠点へ安全に展開したい
アカウントや権限の管理方法を見直したい
POS、商品情報、予約、AIなどと連携したい
CMSのリプレイスを検討している
情報システム部門向けの説明資料が必要
ISO/IEC 27001とSOC 2 Type IIに対応したCMSを検討したい

現在の構成、利用目的、設置規模、連携システム、社内セキュリティ要件を確認し、必要な対策と導入方法を整理します。

つながるサイネージには、説明できるセキュリティを。

ISO/IEC 27001認証とSOC 2 Type II監査を備えたDise CMSで、安心して拡張できるサイネージ基盤へ。

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よくあるご質問
DiseはISO/IEC 27001を取得していますか？

はい。Diseは、情報セキュリティマネジメントシステムに関する国際規格ISO/IEC 27001の認証を取得しています。

DiseはSOC 2 Type IIに対応していますか？

はい。DiseはSOC 2 Type II監査の完了を公式に発表しています。

対象となる統制が文書として整備されているだけでなく、一定期間にわたって運用されていたことについて、独立した監査人による評価を受けています。

SOC 2はセキュリティ認証ですか？

厳密には認証ではありません。

SOC 2は、サービス組織の内部統制について、独立した監査人が評価結果を報告する保証報告の枠組みです。

正確には「SOC 2 Type II監査を完了」または「SOC 2 Type II報告書を取得」などと表記します。

ISO/IEC 27001があれば、SOC 2は不要ですか？

両者は目的と評価方法が異なるため、単純に代替できるものではありません。

ISO/IEC 27001は、組織として情報セキュリティを管理・改善する仕組みを評価します。

SOC 2 Type IIは、対象サービスに関連する統制が、一定期間にわたってどのように運用されていたかを評価します。

両方を確認することで、管理体制と統制の運用状況を多面的に評価できます。

ISO/IEC 27001とSOC 2 Type IIがあれば、事故は発生しませんか？

いいえ。認証や監査は、将来の事故、障害、攻撃を完全に防止することを保証するものではありません。

第三者評価の対象範囲を確認するとともに、導入企業側でもアカウント、権限、ネットワーク、端末、コンテンツなどを適切に管理する必要があります。

セキュリティは、機能ではなく、継続する仕組みです。

ISO/IEC 27001は、情報セキュリティを組織として管理・改善する仕組みを評価します。

SOC 2 Type IIは、対象となる統制が一定期間にわたって実際に運用されていたかを評価します。

管理体制を認証するISO/IEC 27001。
統制の継続的な運用を評価するSOC 2 Type II。

Diseは、この二つの第三者評価を通じて、企業の情報発信を支えるプラットフォームとしての信頼性を示しています。

機能や価格だけでは見えない、セキュリティ管理と運用の違い。

それが、これからのデジタルサイネージCMS選定に必要な視点です。

CMSの違いは、セキュリティで見えてくる。

ISO/IEC 27001認証とSOC 2 Type II監査を備えたDise CMSで、企業のデジタルサイネージを次の基盤へ。　 #デジタルサイネージ #情報セキュリティ #クラウドセキュリティ #サイバーセキュリティ #スマートリテール #ファンファクトリー

住所

東京都八王子市東町5/5
Hachioji, Tokyo
192-0081

営業時間

月曜日	10:00 - 19:00
火曜日	10:00 - 19:00
水曜日	10:00 - 19:00
木曜日	10:00 - 19:00
金曜日	10:00 - 19:00

電話番号

+81426311316

ウェブサイト

http://www.funfactory.co.jp/

アラート

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