AIカメラ
近年はAI技術の進展に伴い、AIカメラをビジネスで活用する動きが広まっています。映像解析AIを活用した防犯カメラの運用や小売店舗の顧客行動の可視化など、さまざまな用途に活用していることを聞いたことがある人もいるのではないでしょうか？
中には、「自社でもAIカメラを活用して何かできないだろうか？」と考えている人もいるでしょう。そこでこの記事では、AIカメラとは何か、どのように活用できるのかを事例とともに紹介します。
AIカメラに興味がある人やビジネスで活用できないか考えている人は、ぜひ一通りチェックしてみてください。自社のビジネススタイルにあわせて活用することで、業務環境を大きく変革できる可能性があります。
・AIカメラとは？
・AIカメラとは何ができるもの？
ーオブジェクト検出
ー個人の識別
ーセグメンテーション
・AIカメラはどのように活用できる？
ー映像解析を活用した交通量調査
ー顔認証を利用した勤怠管理システム
ー画像認識を利用した小売店向けレジシステム
ー工場の手作業分析システム
ーAI監視カメラ
・AIカメラを導入するときのチェックポイント3つ
ー適切なスペックのカメラを選ぶ
ー必要な機能を提供しているかをチェックする
ーイニシャルコスト・ランニングコストを確認する
・AIカメラには主に3つの種類がある
ーエッジデバイス上でAI処理を実行する
ークラウドでAI処理を実行する
ーAI処理をLAN内のサーバーで実行する
・AIカメラをビジネスに活用した事例を紹介
ー映像データの解析プラットフォームを開発
ーコンピュータの状態をLEDから自動で検知
ー複数のカメラで撮影した映像を統合・解析する技術を開発
・AIカメラをうまく活用すればビジネスを効率化できる
・FAQ
最初に、そもそもAIカメラとはどのようなものかについて見ていきましょう。AIカメラについて一言で紹介すると、「カメラで映像を撮影し、撮影した映像をAIで分析してなんらかのデータを抽出するシステム」です。
AIカメラは、映像を撮影するためのカメラと分析するためのコンピュータシステムで構成されています。これまで「映像」としてしか利用されていなかったものから必要な情報を得られるのがメリットです。
一般企業や官公庁などのさまざまな機関が活用しており、今後もますます発展するでしょう。
AIカメラについて詳しく知らない人の中には、「そもそもAIカメラを使用すると何ができるのだろうか？」と疑問に思っている人もいるのではないでしょうか？AIカメラの用途はさまざまですが、主に以下の３パターンにわけられます。
- オブジェクトの検出
- 個人の識別
- セグメンテーション
ここではそれぞれの用途について詳しく解説するので、自社で活用できそうなものがないかチェックしてみてください。
「オブジェクト検出」はAIカメラの基本的な機能で、静止画や動画に映っている物体を検出する技術です。一例として、市街地を撮影した画像を例にすると以下のようなものが映っています。
- 建造物
- 歩行者
- 車両
- 道路
特定の動画に自動車が何台映っているかをカウントして交通量を調査したり、店舗に設置したカメラで撮影した映像から来店客数を調査したりするなど、さまざまな活用方法が考えられます。
＜顔認証による個人の識別＞
最新のAIカメラを活用すると、映像に映っている人物の顔や服装などの全身の特徴量から、一人ひとりを識別することも可能です。また、複数のカメラをまたぎ特徴量から本人確認をおこなえるため、施設内のカメラを活用した人物の行動の軌道を可視化する動線解析もおこなえます。
＜身体の特徴量から複数台のカメラをまたぎ個人の識別＞
- セキュリティと連携して、登録されている人の場合のみ入り口のロックを解除する
- 来店客を分析して顧客の年代や来店回数を調べ行動をヒートマップで可視化する
- 事前許可を得て顔登録を行ったVIP客の訪問を店員に通知する
- 老人ホームにおいて徘徊の可能性がある入居者が離接した際にアラートを発報する
- 交通監視の自動化
ただし、顔特徴量は「個人識別符号」にあたり、個人データになりますので、法律やガイドラインに則った運用が必要となる点には注意が必要です。AIカメラなどの画像活用の情報の取り扱いガイドラインは経済産業省・総務省が「カメラ画像利活用ガイドブック」で定義しています。導入前に必ず確認しておくと良いでしょう！また、サイネージにAIカメラを活用する場合は、下記のガイドラインをご確認ください。
「セグメンテーション」とは、画像に何が映っているかをピクセル単位で識別する手法です。
一例として、風景画像を読み込ませてセグメンテーションを実施すると、山が映っている部分や雲が写っている部分などをピクセル単位で認識することができます。同様に、ライブカメラの映像であれば建物や飛行機、車などを識別可能です。
セグメンテーションではピクセル単位で何が映っているのかを識別できるため、河川の水位を計測したり、法面や傾斜地の崩落を監視するといった用途に応用が可能です。
AIカメラにはさまざまな機能があるため、自社に必要な機能を取捨選択してビジネスシーンで活用できます。主な活用方法の一例は以下のとおりです。
- AIカメラを活用した交通量調査
- 顔認証を利用した勤怠管理システム
- 画像認識を利用した小売店向けレジシステム
- 工場の手作業分析システム
- AI監視カメラ
これから、それぞれのポイントについて詳しく解説します。自社のビジネスで活用できそうなものが見つかったら、ぜひAIカメラの導入を検討してみてください。
地方公共団体や道路を管理している企業であれば、映像解析を活用した交通量調査にもAIカメラを活用できます。道路上に設置したライブカメラで撮影した映像をシステムに読み込ませれば、一定期間にどの程度の車両が通過したかをカウントできます。
時間帯ごとの交通量や通過する車両の特徴などを識別し、都市計画や道路整備計画を策定するためにも活用できるでしょう。
交通量調査を目視で行うと、監視員を配置してチェックする必要があるため、時間もコストもかかります。AIカメラを使えば監視員の配置がなくなるため、コスト削減も期待できます。
エッジAIカメラソリューションを活用して交通量・通行量調査を検討されてる方は、当社「SCORER Traffic Counter Edge」がおすすめです。国⼟交通省に導入実績のあるAIモデルを実装したAIカメラソリューションです。他社のAIカメラとは違い、提携先のクラウドカメラ「セーフィー」「ギガらくカメラ」「coomonita（コーモニタ）」とストリーミング接続する事で、調査現場にカメラだけ設置をすれば、離れた場所にエッジ端末を設置できる交通量・通行量調査AIカメラソリューションとなっております。
現在、川崎市と共同でAIカメラを活用した交通量計測の最小化・低コスト化の実証実験をおこなっています。ライブビュー機能でAIカメラ実際の映像と管理画面をさわっていただけます。
顔認証を勤怠管理システムと連携させると、従業員の勤怠管理を大幅に効率化できます。出勤・退勤・休憩を手動でコンピュータに入力したり、ICカードをスキャンしたりするシステムを導入している企業が多いのではないでしょうか？
しかし、顔認証AIシステムと連携すると、システムに搭載したカメラで従業員をスキャンするだけで勤怠登録が可能です。手動で入力したりカードをスキャンしたりする必要がなくなるため、勤怠登録の効率化につながります。
とくに、働いている従業員の人数が多い事業所であれば大きな効果を発揮するでしょう。
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バーコードを搭載していない商品を多数販売している小売店であれば、AI画像認識機能を搭載したレジシステムを導入するのがおすすめです。バーコードを搭載していない商品を一つひとつ手入力すると時間がかかります。
しかし、画像認識を活用すれば、商品を入れたカートをカメラで撮影すると何が入っているのかを認識し、データベースと照合して価格を自動で計算してくれます。撮影するだけで商品のスキャンが完了するので、業務を大きく効率化できるでしょう。
ベーカリーや八百屋など、一つひとつの商品にバーコードを搭載するのが難しい場合におすすめです。レジの行列を解消することにもつながります。
工場では多くの人員が働いているため、生産性を高めるために、ヒューマンエラーによる不良品の発生や時間のロスを減らすことが必要です。改善点を探って具体的な改善行動に取り組むには、作業スタッフの様子を適切に分析する必要があります。
そこで役立つのがAIカメラを使用した作業分析システムです。工場内の生産ラインをカメラで撮影し、AIが分析することで人間の骨格情報を検出し、そこからスタッフがどのように動いているのか判断できます。
これによって細かい動きを把握できるようになり、どこに問題があるのかを明確化できます。改善指示を出す際の参考資料として活用したり、不良品が発生した際の原因を追及したりするときに役立つでしょう。
また、当社のAIカメラソリューションとして、作業のラップタイムを自動計測するＡＩストップと言うソリューションがございます。AIカメラを活用する方法をより解像度高くイメージしたい場合は下記動画をご参照ください。
施設に設置されている監視カメラは映像や画像を目視で確認したり記録する事を目的に設置されております。近年この監視カメラにたいしてAIを活用していこうとする流れがあります。監視カメラにAIを活用する事で、不審者の検知・同一人物トラッキング・急病人の検知・万引き検知・混雑状況の把握など、施設のセキュリティー面やサービス向上に活用する事ができます。
また、既存のCCTVカメラ（監視カメラ・防犯カメラの総称）をAIカメラ化できるプロダクトもございます。最新のCCTVカメラについて学びたい方は下記に解説した記事がありますので、ご確認ください。
一言でAIカメラといってもさまざまな種類があるため、自社のニーズにマッチしたものを選ぶことが大切です。AIカメラを導入するときに意識したいポイントには、以下の3つが存在します。
- 適切なスペックのカメラを選ぶ
- 必要な機能を提供しているかをチェックする
- イニシャルコスト・ランニングコストを確認する
それぞれどのような点に注目すればよいのかを解説するので、ぜひ参考にしてみてください。
カメラのスペックは真っ先に確認したいポイントです。適切なカメラを選ばないと、以下のようなデメリットが発生します。
- カメラの解像度が低く物体(人間や車両など)を正しく認識できない
- 画角が狭く、撮影したい範囲をすべて撮影できない
カメラを選ぶときはレンズの種類や解像度、画角などをチェックして自社のニーズを満たしてくれるかをチェックしましょう。
AIカメラには多種多様な製品があるため、製品によって提供している機能が異なります。自社の業務に必要な機能を搭載していないと、AIカメラを導入する目的を果たせません。
実際に製品を選定するときには、どのような機能を必要とするのかを明確にし、その機能を搭載しているかを忘れずにチェックしましょう。
システムを導入・運用するとなると、コストが発生します。導入したい製品の候補が決まったら、イニシャルコストやランニングコストを計算して問題なく負担できるかをチェックしてみてください。負担するコストに見合ったリターンを得られるかを確認することも大切です。
AIカメラは画像を撮影するカメラと映像を分析するコンピュータシステムの2つで構成されています。具体的には以下の3パターンがあるため、導入するシステムの規模や用途に見合ったものを選びましょう。
- エッジデバイス上でAI処理を実施する
- クラウドでAI処理を実施する
- AI処理をLAN内のコンピュータで実施する
ここでは、それぞれのメリットとデメリットを紹介します。システム選びで迷っているなら、特徴を押さえた上で適切なものがどれかを考えましょう。
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メリット |
デメリット |
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・ランニングコストが安め ・通信量が節約できる ・デバイス内で画像を処理するためプライバシーの懸念が少ない ・リアルタイム性が必要な処理に対応できる |
・デバイスの計算能力に収まるモデルしか実行できない ・デバイスを稼働させる電力の確保が必要 ・設置場所が分散するため保守コストがかかる |
このタイプのAIカメラは、カメラにAIを搭載しているコンピュータを組み込んでいるか、カメラに小型の端末を接続しているのが特徴です。カメラ単体で映像の撮影と分析が可能になるため、小規模なシステムをスタンドアローン（ネットワークに接続せずに単独で動作する状態）で運用したい場合に向いています。
エッジAIについて詳しく解説した記事か下記より確認できます。
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メリット |
デメリット |
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・エッジデバイスで動かせない大規模なモデルを利用可能 ・必要なデータを共有しやすい ・大規模なシステムを構築しやすい ・離れた場所でデータを活用できる |
・セキュリティが不十分だと情報漏洩リスクがある ・安定したインターネット通信環境が必要になる ・クラウドサービスを利用するためランニングコストが高くなりがち |
カメラは画像撮影のみを担当し、撮影した画像をクラウド上にあるAIシステムで分析するタイプのAIカメラも存在します。
このタイプであれば、多数のカメラで撮影したデータをクラウド上に集約し、比較・分析することも可能です。高度なセキュリティや安定した通信環境が求められますが、大規模なシステムを構築したいならおすすめです。
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メリット |
デメリット |
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・インターネット上にデータを送信する必要がない ・オンプレミスのサーバーで処理を行うためランニング費用が抑えられる ・データをサーバで集中して解析するため保守コストが抑えられる |
・導入初期費用が高額になる ・サーバーの設置場所の確保が必要 |
LAN内のコンピュータでAI処理を行うタイプの場合、カメラに搭載されている機能は撮影とデータの送信のみです。LAN内にAIを搭載した分析用のサーバーを設置し、そこに映像を集約して分析します。
インターネットへの接続が必要ないというメリットがあるため、官公庁等のセキュリティ要件が厳しい環境で利用されます。
なお、SCORERではこのタイプのAIカメラとして、「SCORER Edge」というミドルウェアを提供しています。これを活用すれば、必要に応じた機能を開発したり細かく制御したりすることが可能です。ぜひこちらも検討してみてください。
AIカメラをどのように活用できるのかわかりにくいと感じているなら、すでにビジネスに活用している事例から学ぶのがおすすめです。ここでは、AIカメラをビジネスに活用した事例として以下の3つを紹介します。
- 映像データの解析プラットフォームを開発
- コンピュータの状態をLEDから自動で検知
- 複数のカメラで撮影した映像を統合・解析する技術を開発
事例から学ぶことでどのように活用できそうかイメージしやすくなるため、ぜひチェックしてみてください。
映像解析AIプラットフォーム「SCORER」は、AIカメラ黎明期よりシステム開発をしており数多くの導入事例があります。AIカメラの活用方法は最新事例から学んでいただくと、理解がはやいため無料資料をご用意いたしました。５分程度でＡＩカメラが理解できる2023年7月最新事例集は下記よりダウンロードできます。ご活用ください。
SCORERを活用してロボットが撮影した映像データを分析し、警備に応用するシステムを開発した事例が存在します。商業施設や宿泊施設では掃除用ロボットなどの各種ロボットが運用されており、ロボットはカメラを搭載しているのが通常です。
ロボットの運用を通して得られた映像データを解析し、不審物を発見することを目的としています。不審物・不審点が発見されたときのみ人力で確認すればよくなるため、警備業務を大きく効率化できるでしょう。
日々蓄積される映像をデータとして活用できるのも、AIカメラを導入するメリットのひとつです。
映像解析プラットフォームの開発事例は、以下のページで詳しく紹介しています。ぜひ合わせてご覧ください。
サーバを設置するデータセンターでは、一つひとつの機器の動作状況を的確に把握し、必要なメンテナンスを行うことで障害発生を未然に防ぐことが欠かせません。多くのコンピュータには動作状況を示すためのLEDが搭載されていますが、人間が1台ずつチェックすると多くの手間がかかります。
そこで役立つのが、「LED監視自動化サービス」です。これを活用すれば、データセンター内を撮影した映像をAIが解析し、異常を示すLED表示が見つかったら監視センターにアラートで通知してくれます。
人間が常時監視する必要がなくなるため、監視コストの削減に役立つだけではなく異常の見逃しを減らす効果にも期待できるでしょう。
LED監視自動化サービスの事例については、以下のページで詳しく紹介しています。ぜひ合わせてご覧ください。
複数のカメラで撮影した映像をまとめて分析することで、1台のカメラからではわからないようなデータを得られる可能性があります。SCORERでは複数のカメラで撮影した映像をまとめるシステムと、まとめた映像を網羅的に解析するシステムを提供しています。
導線追跡や属性認識と組み合わせることも可能です。一人ひとりにマッチした広告を表示したり、施設内における人の動きを分析したりするのに使えます。
複数カメラでの映像データの統合・解析に関する事例は、以下のページで詳しく紹介しています。ぜひ合わせてご覧ください。
AIカメラは交通量調査や店舗内の顧客追跡など、さまざまなシーンに活用できる技術です。業種にあわせてうまく活用することで、ビジネスを効率化したり新たなサービスを提供したりできるでしょう。
SCORERでは、ニーズにマッチしたAIカメラを提供するためのプラットフォームを多数提供しています。自社でもAIカメラを活用できないかと悩んでいる人は、ぜひ一度以下からお問い合わせください。
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