【AIブログ連載 第3回】検知→通知→改善までつなぐ。エッジ×クラウド映像AIの使いどころまとめ

　第2回では、汎用PC（RTX搭載PC）と、現場向けに最適化されたエッジAI端末（Jetson搭載端末）の違いを整理しました。本記事（第3回）では、その続きとして「実際にどう使い分け、どう運用して成果につなげるか」をまとめます。 結論から言うと、現場要件に合わせてエッジ／オンプレミス／クラウドを適切に組み合わせることで、検知を「記録」へ、記録を「改善」へつなげやすくなります。

目次

1. 現場で映像AIが使われるシーン（代表的な使用用途）

2. Zenmovが提供できること（要件定義→導入→運用→改善）

3. まとめ：『検知→記録→改善』を回していく

1. 現場で映像AIが使われるシーン

　映像AIは、「人の目で見続ける」作業を減らし、異常や兆候を早く見つけるために使われます。具体的には、次のような場所・現場での活用が進んでいます。

（1）工場／プラント／倉庫（安全・稼働の最適化）

• 危険エリア侵入、転倒・うずくまり、PPE未着用などを検知し、安全対策を補助します。

• 設備周辺の滞留や異常兆候を把握し、生産停止や対応工数の増加を抑えます。

• 稼働状況を可視化し、止めない運用（稼働率向上）に活用します。

（2）駐車場／立体駐車場／駐輪場（満空・混雑の見える化）

• 満空・混雑・滞在を自動把握し、運営判断に反映します。

• 滞在傾向や混雑要因を見える化し、誘導・配置の改善につなげます。

• サイネージやWebなどの案内に反映し、利用者の分散に活用します。

（3）警備・監視／施設管理（オフィスビル、商業施設、学校、病院、工場敷地など）

• 侵入、不審行動、置き去り物、滞留などを検知し、担当者へ通知します。

• 混雑・行列を可視化し、警備配置や導線設計の改善に活用します。

（4）物流倉庫／配送センター／ヤード（安全とオペレーションの見える化）

• フォークリフトと作業者の接近、危険エリア侵入などを検知し、安全対策を補助します。

• バースやヤードの滞留、入退場、待機列を把握し、ボトルネックを可視化します。

• 記録を基に、配置・手順・ルールの改善につなげます。

（5）観光地／イベント会場／駅・空港（人流・混雑の分析）

• 混雑度、導線、滞在時間を可視化し、案内・誘導・スタッフ配置を最適化します。

• 個人を特定しない集計（匿名化・統計）を前提に、プライバシーへ配慮します。

（6）防災・インフラ（工場、倉庫、駐車場、道路・トンネルなど）

• 煙・炎などの兆候を早期検知し、初動（連絡・避難・消火）を支援します。

• 夜間や無人環境でも、検知→通知→記録を自動化しやすい領域です。

（7）医療／介護（病院、クリニック、介護施設、待合・受付など）

• 転倒、離床、徘徊などの兆候把握により、見守り負荷の軽減を支援します。

• 混雑や滞留を見える化し、案内や人員配置の改善に活用します。

• マスキングやアクセス権限など、プライバシー配慮と運用ルール整備が前提です。

2. Zenmovが提供できること（要件定義→導入→運用→改善）

　Zenmovは、現場の制約（回線・設置環境・セキュリティ要件など）と目的（即時通知、録画保存、拠点横断の運用など）に合わせて、エッジ／オンプレミス／クラウドのいずれの構成にも柔軟に対応し、最適な組み合わせをご提案します。端末やカメラ、検知結果、アラート履歴などをダッシュボードで一元的に把握・管理できる構成もご提案可能です。

また、海外（台湾・フィリピン・マレーシア・アラブ首長国連邦・米国など）での設置・運用を見据えた導入支援にも対応可能です。

　Zenmovが取り扱う映像AIは「何を検知するか」だけでなく、リアルタイム性、録画の扱い、拠点横断の運用などの要件で最適構成が変わります。次の3つに整理できます。

① エッジ（現場で検知して、すぐ通知）

　カメラ映像を現場の端末側で解析し、異常や兆候を検知したら、必要な結果だけを通知・記録する構成です。映像を常時外部へ送らない設計にできるため、遅延や通信量を抑えやすく、現場の即時対応につなげやすいのが特徴です。固定拠点だけでなく、車載や可搬型の装置など“動く現場”でも、通信が不安定な環境で検知・記録を継続する運用に適します。

• 向いている要件：リアルタイム性が重要／回線が細い・不安定／映像を外部に出したくない（プライバシー配慮）

• 活用例：工場の安全検知（侵入・転倒・PPE未着用など）、駐車場の満空・混雑検知、ゲート周辺の侵入・滞留検知、公共交通・物流車両での検知・記録（運行中イベントや乗降検知など）

② オンプレミス（社内環境で録画・検索・権限管理まで整備）

　録画映像やイベントを社内環境に集約し、保存期間の管理、閲覧権限、監査対応などを含めて運用を固めたい場合に有効です。

• 向いている要件：社内ネットワークで完結したい／厳格なセキュリティ・監査要件がある／証跡管理を重視したい

• 活用例：施設や工場敷地の監視運用、関係者ごとの閲覧範囲の整理、事故後の映像確認と再発防止

③ クラウド（多拠点を束ねて、運用を統一・見える化）

　複数拠点の映像・イベントを集約し、多拠点の状況把握や運用ルールの統一を進めたい場合に有効です。

• 向いている要件：拠点が複数ある／遠隔で運用したい／全体を一つの仕組みで管理したい

• 活用例：複数施設の統合監視、遠隔からの状況確認、アラート対応フローの統一

（補足：VMSの位置づけ）

　録画・検索・権限管理・多拠点運用など、いわゆるVMS（映像管理）機能は、事故やトラブルの後に「いつ・どこで・何が」を素早く探せるようになり、関係者間の共有や運用ルールの標準化も進めやすくなります。

3. まとめ：『検知→記録→改善』を回していく

　映像AIの価値は、危険や異常を見つけることだけでなく、記録を残し、改善につなげられる点にあります。リアルタイムに気づける仕組み（エッジ推論）と、録画・検索・権限管理などの運用基盤を組み合わせることで、『検知→記録→改善』のサイクルを回しやすくなります。

　Zenmovは、現場要件に合わせて構成と運用を設計し、PoCから本番、運用、改善まで伴走します。工場や物流、施設管理、観光、防災、医療・介護など、さまざまな現場で成果が出る形を一緒に検討できれば幸いです。

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