- Column
- カメラがセンサーに、画像認識で進む“状況”のデジタル化
画像認識技術搭載のAIカメラがヒトやモノの動きをデータに
エッジや5Gなどとの組み合わせで適用範囲を拡大
さまざまな業種でAIカメラの活用が進む
これらのメリットを活かす形で、AIカメラは、さまざまに活用されています。いくつかの特徴的な事例を紹介します。
アイシン：目視検査にAIを使う自動判定システムを導入
自動車部品メーカーのアイシンは、製造する部品の外観や不良品を検査する目視工程に自動判定システムを導入しています（図2）。製品を撮影し画像認識により外観上の不備を判定します。ほかにも計器の監視や欠品などにも応用します。判定のためのAIアプリケーションを搭載するエッジデバイスをオープンソースのツールを使って管理・運用し、システムの安定稼働と低コスト化を図っています。スマートファクトリーに向けた取り組みの一環で、アイシン自身で運用することを目指しています。
東京メトロ：ラッシュ時の分散乗車に向け車両の混雑度を掲示
東京地下鉄（東京メトロ）は、通勤・通学時などラッシュ時に隣駅にいる車両の混雑度を情報として提供する実証実験に取り組んでいます。車両ごとの混雑情報を駅のホームに設置した電光掲示板に表示することで、乗客の分散乗車をうながします。車内の映像を、撮影した物体の奥行きを判断できる「デプスカメラ」で撮影し、その画像をAI 技術で分析することで混雑度を判断します。
三井不動産：商業施設での来店者の動線をAIカメラで推定
三井不動産は、ショッピングセンターのテナントへの入店率を高めるために、店舗のディスプレイやマネキン、デジタルサイネージといったVMD（ビジュアルマーチャンダイジング）の仕組みを検証しています（図3）。その一環で、店頭に設置したAIカメラと赤外線センサーの撮影／計測データから、来館者の位置や視線、反応を推定しています。来館者の映像は、年代や性別などの推定と、視線や反応の把握のためのみに利用し、解析後は自動的に破棄しているといいます。
大日本印刷（NDP）：接客スタッフの振る舞いをAIカメラで分析
大日本印刷は、BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）事業で派遣している接客スタッフの立ち居振る舞いをAIカメラで評価しています。カメラ映像から人の座標や姿勢などを数値化し骨格動画にすることで、現場での手の動きや顔の向き、しゃがむといった姿勢、物を持つといったしぐさなどを可視化・再現しています。カメラ映像からは、派遣スタッフの滞在時間や移動経路などのほか、買い物客の行動も分析し、売り場の状況や課題を把握しています。
画像認識技術の進展が監視カメラをAIカメラに
人やモノなどの動きを検知するには従来、監視カメラなどを設置し、その映像を人が常に見張るか、あるいは何か問題が起こった際に録画してある映像を再生して確認するしかありませんでした。カメラ映像をAI 技術で解析する専用システムも古くから存在してはいましたが、街中に設置されている監視カメラの多くは、まだ従来型での使い方が一般的です。
それが最近は、ディープラーニング（深層学習）など画像認識のための技術の発展や、AIソフトウェアを動作させるためのハードウェア環境の性能向上や小型化・クラウド化などと相まって、汎用的な監視カメラやWebカメラなどを使ったAIカメラの構築が容易になってきました。
それを受けて、AIカメラを導入する動きが急速に広がっています。その対象は、製造業における各種検査や、物流業における倉庫管理や配送管理、小売業における商品管理や回遊調査、社会インフラにおける外観検査や設備メンテナンスなど、さまざまです。