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課題から探す/ビジネスモデル変革

不審者・防犯監視(見守り)

人の目に頼らない監視へ、静かに切り替える。

AIカメラがリアルタイムに異常を検知し、必要な瞬間だけ人へ通知する。常時監視の負担を、人から仕組みへ移します。

01

お客さまの課題

  • Case 01

    常時監視を人手で続けるのが限界に来ている

    夜間・休日・複数拠点を巡視で見るには、そもそも人が足りない。

  • Case 02

    死角や夜間帯に異常があっても気付けない

    何かが起きてから録画を遡るのが現状。事前検知に切り替えられていない。

  • Case 03

    誤検知のアラートが多く、本当に重要な通報が埋もれる

    単純動体検知では木の揺れや小動物まで通知され、現場でアラート疲れが起きる。

  • Case 04

    録画の見直しに時間がかかり、原因分析が後手になる

    何時間分もの映像から該当シーンを探すだけで、半日が消える。

02

ソリューション

見る → 異常だけ通知する → 映像で残す → 原因に辿る。

  • 防犯監視のライブ画面 — カメラ映像に検知枠を重ね、右に稼働台数と直近アラートを表示
    Step 01

    AIで「不審な動き」だけを抽出

    人物検出・行動推定で、侵入・徘徊・滞留・転倒などのリスク行動だけを抽出。木の揺れや小動物による誤検知を抑え、本当に必要なアラートに絞ります。

  • カバレッジ画面 — フロア図にカメラ視野コーンを配置し、夜間カメラで死角を補う様子とカメラ一覧
    Step 02

    夜間 ・ 死角は自動カバー

    赤外線・低照度モデルを切り替えながら、夜間帯・死角エリアをアルゴリズム側でカバー。巡視回数を減らしても安全性を担保します。

  • 通知画面 — スマホに優先度付きプッシュ通知が届く様子と通知ルール設定パネル
    Step 03

    優先度付きでスマホへ通知

    リスクスコアに応じて担当者のスマートフォンに通知。映像クリップ付きで届くため、現場到着前に状況を判断できます。

  • クリップ一覧画面 — 検知映像サムネイルのグリッドと、選択クリップのプレイヤー・メタ情報
    Step 04

    検知映像クリップを自動保存し、振り返り可能に

    検知前後の映像を自動で切り出して保存。原因分析・第三者への共有・関係機関への提出までを、最短経路で行えます。

主な構成要素

  • 01既設・新設ネットワークカメラ統合
  • 02AI 検知エンジン(人物 / 行動 / 物体)
  • 03夜間 ・ 低照度モデル切替
  • 04優先度判定 ・ 通知ワークフロー
  • 05クリップ自動保存 ・ 検索基盤
  • 06管理者ダッシュボード ・ 通報連携
04

関連ユースケース

Tech StackYOLO / 行動推定モデルPyTorch / TensorRTWebRTC / RTSPNext.js(管理ダッシュボード)PostgreSQL / TimescaleDBAWS / GCP(GPU 推論)