課題から探す/最新テクノロジー活用
エッジカメラ・VLMを活用した業務効率化
クラウドに全部送らない、映像AIの形へ。
エッジ側で映像理解まで完結させ、必要なメタデータだけクラウドへ。低遅延・低コスト・プライバシー配慮の現場AIを構築します。
01Challenge
お客さまの課題
- Case 01
映像をクラウドに送り続けると、通信コストが膨らむ
常時アップロードでネットワーク帯域とクラウド費用がボトルネックになる。
- Case 02
通信が不安定な現場では、リアルタイム処理が成立しない
トンネル・山間部・工場内など電波の弱い場所で、クラウドAIが使えない。
- Case 03
個人情報を含む映像の取扱いに不安が残る
クラウドへ送る前提だと、プライバシーや社内ポリシーで導入が止まりやすい。
- Case 04
用途ごとにカメラ・基盤を作り直している
見守り・検品・分析と用途が増えるたびに、別システムが乱立していく。
02Solution
ソリューション
エッジで「見て理解する」→ クラウドへは結果だけ送る。
Step 01エッジ推論で低遅延 ・ 低コスト
カメラ側のエッジAIで人物検出・行動推定・物体検出までを完結。映像はクラウドへ送らず、結果メタデータだけを連携します。
Step 02VLMで「映像 → テキスト」へ変換
転倒・接客・点検などのシーンを、VLMが状況説明テキストに変換。事故報告書・営業記録・点検レポートを自動で起こせる状態にします。
Step 03必要なメタデータだけクラウドへ
生映像ではなく、検知イベント・スコア・要約テキストだけをクラウド連携。通信費とプライバシーリスクを同時に抑えます。
Step 04カメラ機種に依存しないモデル設計
既設カメラ・新設エッジカメラを混在させても動くよう、モデル・パイプラインを抽象化。導入後の機器変更にも追従できます。
主な構成要素
- 01エッジAIカメラ ・ 推論ランタイム
- 02物体検出 ・ 姿勢推定 ・ 行動推定モデル
- 03VLM(Vision Language Model)
- 04メタデータ送信 ・ クラウド集約基盤
- 05管理ダッシュボード ・ アラート通知
- 06プライバシー保護(シルエット化等)
04Related



