2022年末に登場したChatGPTなど、AIはますます性能が向上しており、幅広い業界の企業が業務効率化やサービスの付加価値向上などに向けた活用を進めています。

近年では、AIカメラというAIに搭載したカメラが、セキュリティ対策や工場での検品、自動運転など様々な場面で活用されており、注目を集めています。

そこで本記事では、AIカメラの業務での活用に関心のある方向けに、AIカメラの基本から活用方法、導入のメリット・事例などをまとめてご紹介します。

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AIカメラとは？

AIカメラとは、AI（人工知能）を搭載したカメラのことで、AIによる画像認識や画像解析など従来のカメラにはない機能を有しています。

例えば、人物や特定の物を強調して表示したり、撮影した画像を解析して製品の欠陥を検出したりすることができます。

今まで人間が行っていた、ピントの調整や画像の確認といった作業をAIカメラが代替できるようになり、大幅な業務効率化を実現できるとして、多くの企業の間で導入が進んでいます。

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AIカメラの２つの種類

AIカメラには、①クラウド型AIカメラと②エッジAIカメラという2つの種類があります。

①クラウド型AIカメラ：クラウド上に画像を保管し、高度な解析が可能

クラウド型AIカメラは、撮影した画像データをクラウド上に保管します。クラウド上でAIが画像の解析などを行うため、大量の情報を高性能なAIシステムで解析できるというメリットがあります。

一方で、インターネット環境が必要である点やクラウドサーバ上にデータが保存されるために情報流出の可能性がある点がデメリットとして挙げられます。

②エッジAIカメラ：カメラ実機上で高速かつ安全に解析が可能

エッジAIカメラは、カメラ本体にAIが搭載されており、カメラの実機上でAIによる解析が行われます。クラウドにデータを転送する必要がないため、高速に処理をすることができ、情報漏洩のリスクも低いです。

一方で、クラウドで解析する場合と比べて、処理できる情報の量が限られる点はデメリットとなります。

AIカメラでできること４選

AIカメラでできることとして、以下の4つが挙げられます。

• ①人物の認識によるセキュリティ・安全対策
• ②製品の画像解析による欠陥の検出
• ③パターン認識による人・物の特定　
• ④映像・画像の分析による予測・判断

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①人物の認識によるセキュリティ・安全対策

AIカメラは、人物の顔を認識し、他の人物の顔と区別することができるため、スマホやPCの顔認証といったプライバシー対策に利用することができます。

また、人物の体全体を認識することもできるため、建物内に侵入した不審者の検知や工場内での作業員の安全確認などセキュリティ・安全対策にも役立ちます。

②製品の画像解析による欠陥の検出　

AIカメラに、工場での製品を撮影・解析させることで、欠陥のある製品を判別し、検品することができます。

人が目視で行うよりも、はるかに迅速かつ正確に検品作業を行うことができるため、業務の大幅な効率化や商品の質の担保を図ることができます。

③パターン認識による人・物の特定

AIカメラにあらかじめデータを学習させることで、大量の映像の中から特定の人や物を探すことができます。

例えば、ある人物の写真をあらかじめAIにインプットした後、大量の映像を見せることで、その中から同じ人物が映っている映像を探し出すことも可能です。犯罪捜査や行方不明者の探索に利用することができます。

④映像・画像の分析による予測・判断

AIカメラが、映像や画像を分析することで、最適な施策判断や将来の予測をすることができます。例えば、商品棚を撮影しているAIカメラが、商品の売れ行きを分析し、需要の予測を行うことで、商品の出荷量の調整や価格の最適化を図ることができます。

企業によるAIカメラの導入事例５選

企業によるAIカメラの導入事例として、以下の5つが挙げられます。

• ①トライアル：AIカメラによる自動値下げ、価格戦略の最適化を実現
• ②JFEスチール：AIカメラが製鉄所の作業員を検知し安全を確保
• ③清水建設：AIカメラの画像認識により施工状況のOK/NGを判定
• ④オプティム：AIカメラ×ドローンのピンポイント農薬散布で農薬使用量の最適化
• ⑤JINS：AIカメラがユーザーの顔を認識し、試着したメガネの似合い度を判定

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①トライアル：AIカメラによる自動値下げ、価格戦略の最適化を実現

ディスカウントストア「トライアル」は、食品や生活用品を扱う店内にAIを搭載したカメラを設置しています。

店内に設置されたAIカメラが画像解析によって販売状況を確認し、在庫数が多い商品は自動で値下げされます。

これにより、本来店員が1つずつ値札を貼りなおす必要があった値下げ作業を自動化・効率化するとともに、価格戦略の最適化を実現しています。

②JFEスチール：AIカメラが製鉄所の作業員を検知し安全を確保

JFEスチールは、AIカメラを工場に設置し、人物検知をさせることで作業員の安全を確保する新たなシステムを導入しました。

NECの画像認識技術を活用することで、照明が暗く作業員の動きも複雑な製鉄所内で、正確に人物を検知することに成功しました。作業員が立ち入り禁止のエリアに入るとAIが警報音を発し、工場ラインを停止させます。

このような作業員の安全確保のためのAIカメラの活用は、製造現場でAIを活用する重要な方法の一つとなっています。

③清水建設：AIカメラの画像認識により施工状況のOK/NGを判定

清水建設は、ガス圧接継手の施工現場にAIカメラの画像認識機能を活用する取組みを実施しました。ビルの鉄筋継手をスマホで撮影した画像を画像認識AIに解析させ、施工状況が問題ないか否かを判定させます。

清水建設は、問題ないか否かを正しく判断させるために、正しく施工したガス圧接継手の数百枚の写真を教師データとして学習させました。

これにより、1か所当たり5分ほどかかっていた検査作業が、20秒から30秒に短縮されるなど、大幅な業務効率化を実現しています。

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④オプティム：AIカメラ×ドローンのピンポイント農薬散布で農薬使用量の最適化

オプティムはAIカメラとドローンを活用して農薬散布を効率化・最適化する技術を提供しています。

ドローンが畑の上を飛行して撮影した画像と病害虫が発生している画像をAIが比較判定して、病害虫が発生している地点を特定します。これにより、病害虫が発生している地点のみピンポイントで農薬を散布することができるようになります。

この技術はすでに実用化され、農薬量の大幅な節約と農薬散布の作業時間の大幅な短縮に貢献しています。例えば、大豆栽培では、農薬の使用量が慣行栽培での使用量より90％以上も削減され、農薬散布の時間も90％以上短縮されたという結果が出ています。

⑤JINS：AIカメラがユーザーの顔を認識し、試着したメガネの似合い度を判定

JINSは、AIカメラがユーザーの顔を認識し、ユーザーが試着したメガネの似合い度を判定する「JINS BRAIN」というサービスを提供しています。

ユーザーがJINSのオンラインショップでメガネをバーチャル試着すると、AIがユーザーの顔の形や髪型をもとに、そのメガネが似合っているかどうかを判定します。

また、ランキング形式で各ユーザーに似合うメガネをレコメンドする機能も搭載されており、ユーザーが自分に似合うメガネを探し出すサポートをしています。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。

企業がAIを導入するための４つのステップ

企業がAI導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜STEP１：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

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STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、

AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。