消除「找位子」的時間損失：專修大學與昭文社控股利用擁擠分析 AI「Imakomi」啟動校園 DX 實證

昭文社控股股份有限公司（Shobunsha Holdings）與 Organon 株式会社，攜手專修大學共同宣布，自 2026 年 5 月 4 日起啟動一項實證實驗，旨在驗證影像辨識 AI 技術作為因應近年學習風格改變、緩解大學圖書館擁擠狀況之對策的有效性。

本實證實驗將持續至 2027 年 3 月，透過安裝攝影機設備實現擁擠狀況可視化，並基於定量數據驗證對學生行為改變的效果。

實證實驗背景與目的

近年來，隨著學習風格多元化與圖書館功能提升，學生對圖書館的使用需求也日益多樣化。在專修大學神田校區，受限於圖書館靖國通分館（Knowledge Base）的地理位置特性，以及前往高樓層時電梯擁擠等設施限制，圖書館閱覽席位的有效率使用變得至關重要。

為解決此問題，專修大學與昭文社控股將共同運用昭文社提供的擁擠度解析服務「Imakomi」，透過 AI 解析圖書館內攝影機擷取的影像，將擁擠程度可視化。擁擠狀況的分析工作預計由「Imakomi」共同開發者 Organon 負責。

本次實證將在學習空間安裝小型攝影機與 AI 解析設備，並在專修大學圖書館入口網站上即時呈現擁擠資訊。計畫目標在於驗證此舉能否減少學生無效的移動，進而引導學生於較空閒的時間或區域分散使用（行為改變）。

實證實驗概要

1. 實施期間：2026 年 5 月 4 日至 2027 年 3 月 31 日

2. 對象區域：專修大學圖書館靖國通分館（Knowledge Base）14 樓

3. 實施內容：

・新設攝影機與租賃運用：於對象區域新設小型攝影機，並連接 AI 解析設備「Imakomi Edge」。

・資訊公開：將 AI 解析出的即時擁擠資訊顯示於學生日常使用的「專修大學圖書館入口網站」。

利用製作地圖與導覽手冊所累積的「傳達空間易懂性之專業知識」，目標提供讓學生透過智慧型手機即可直觀掌握空位狀況的 UI。

・隱私保護：拍攝影像將在設備內即時進行隱私遮蔽處理（隱私遮罩），確保個人無法被識別，在顧及學生隱私下進行運作。

驗證項目與使用數據

本次實證將利用 AI 解析所得之「即時擁擠度」與「時序紀錄」，比較資訊公開前後的數據變化，定量評估是否減少了客滿時的無效移動，以及是否發生了利用分散（尖峰轉移）之現象。

本實證實驗的定量驗證結果，預計於 2027 年 4 月之後以報告形式公開發布。

關於「Imakomi」

「Imakomi」是一款結合了昭文社控股之地圖資訊專業知識，以及 Organon 之 AI 與影像解析技術的擁擠資訊可視化工具。其特點在於可活用既有保全攝影機，無需進行大規模施工即可導入。