AI ソリューション「VIX」（Video Information eXchange）

こんな課題はありませんか？

課題1 膨大なカメラ映像を人手でチェック／録画保存だけで活用が進まない	課題2 侵入・立入・滞留などの “異常”をリアルタイムに捉えきれない
課題3 各拠点／現場から得られたデータが散在し、統一的な管理・分析が難しい	課題4 ランニングコストを抑えたい

解決1：リアルタイム分析・可視化 AI解析により、監視カメラ映像を人流・交通流データとして自動で可視化。時間帯・曜日別の集計をCSVやグラフで手軽に活用できます。	解決2：即時検知・通知侵入・立入・滞留などの異常を自動検知。異常発生時には、該当エリアの画像を即時に通知し、初動対応を支援します。
解決3：一元化されたデータ現場から送信された映像・解析データをクラウドに集約。複数拠点の人流・交通流データを一元管理し、拠点ごとの違いや全体傾向を横断的に分析できます。	解決4：コスト削減のための通信設計帯域圧縮・処理済みデータ送信によりネットワーク負荷を抑制。回線コストを抑えながら、必要な情報は確実に把握できます。

実際の導入事例

この仕組みは、すでに現場で活用されています

自治体向け人流分析・観測

富山市では、AIカメラを中心市街地に常設し、通行量・滞留時間・属性データ（年齢・性別）を継続的に計測・可視化する人流観測プラットフォームとして採用されました。52台のAIカメラによる年中・時間帯別のデータは、市のHPで一般公開され、まちづくり・イベント効果検証・新規出店などの意思決定に活用されています。

観光地の混雑可視化・侵入検知

北海道美瑛町では、混雑状況の把握・発信や、特定区域への侵入検知を目的とした「観光地混雑状況可視化システム」に採用。
観光スポットや駐車場の混雑状況を事前に把握・可視化することで、
来訪者への情報提供や、交通の分散による混雑緩和に貢献しています。

交通流の計測・解析

広島県においてAIによる交通流計測装置の導入により、人手に依存していた交通量調査を自動化。
車両通過数や車種別データを継続的に取得でき、調査業務の省力化とデータ精度向上に貢献しています。

利用シーン

工事・製造現場安全管理

危険区域への立入り検知、滞留・進入のリアルタイム通知。スマホからの危険領域設定も可能

商業施設・流通

人流／滞留検知で混雑把握、キャンペーン効果の可視化、駐車場や搬入口の車種・滞留分析など

観光地など

オーバーツーリズムによる過度の混雑や、私有地への無断侵入といった迷惑行為への対応

地方自治体

防災・減災対策として、水位AIによる河川監視
管理システムにより水位の異常を検知

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主な機能特長

高精度解析昼夜を問わず、人流・交通流ともに 97 % 以上の認識率を達成。	アラート通知設定したエリア・ラインへの侵入・通過・滞留を検知、スマホ通知・パトランプ連携可。	グラフ化・集計時間別／曜日別のデータを可視化、CSV出力も。
既存設備活用エッジAI Boxは既存ネットワークカメラに後付け可能で、導入のハードルを下げます。	スケーラビリティ複数拠点の現場からクラウドへデータ集約、大規模解析にも対応。	プライバシー配慮顔のマスキングなど、映像をクラウドに残さず分析する運用も可能。

構成

本ソリューションは、次の2つの核を組み合わせることで、映像情報を“ただ撮る”“録る”から、“解析し活かす”ステージへと進化させます。

エッジAI Box

現場カメラからの映像データをリアルタイムにAI分析・アラート化

ネットワークカメラ映像をローカルでAI解析。侵入・滞留・物体検知などに対応。既存カメラシステムにも後付け可能。

検知結果を即時に通知（メール・LINE・パトランプ等）

帯域圧縮・処理済みデータ送信によりネットワーク負荷を抑制

その他

クローズドネットワーク内で完結
ランニングコストが抑えられる

クラウド

カメラ／エッジから集約された映像・分析データをクラウド上で可視化・通知・集計

現場から送信された映像／解析情報をクラウドに集約。

各種AIエンジンと連携し、車種別（大型・小型）認識、人流・自転車（バイク）検知や、性別・年齢の認識など機能を拡張。

スマホ／PCでリアルタイム閲覧、CSV／グラフによる時間／曜日別集計

遠隔から設定変更、エリア・ライン設定が可能

その他

初期費用を抑えられる
短期利用にも対応
外部連携にも対応、機能追加が容易

両者のメリット

現場の“即時アクション”と、クラウドの“統計的価値”を統合

拠点分散型運用にも強く、スケーラブルなソリューションへ

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導入の流れ

FAQ

Q：既存のカメラをそのまま使えますか？
→ はい。エッジAI Boxを既存のIPカメラに接続し、AI解析を追加できます。

Q：クラウドへの映像送信量が心配です。
→ 本ソリューションでは、必要な解析結果や映像断片のみをクラウド送信し、帯域負荷を軽減しています。
エッジにより必要な解析結果や映像のみ管理者で参照が可能です。

Q：プライバシーはどう配慮されていますか？
→ 顔マスキングや、クラウドに映像を残さない運用（解析のみ）もサポートしています。

Q：複数拠点を横断的に管理できますか？
→ はい。全国／グループ展開にも対応しており、クラウド上で統一的な集計・分析が可能です。

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課題1 膨大なカメラ映像を人手でチェック／録画保存だけで活用が進まない	課題2 侵入・立入・滞留などの “異常”をリアルタイムに捉えきれない
課題3 各拠点／現場から得られたデータが散在し、統一的な管理・分析が難しい	課題4 ランニングコストを抑えたい

解決1：リアルタイム分析・可視化 AI解析により、監視カメラ映像を人流・交通流データとして自動で可視化。時間帯・曜日別の集計をCSVやグラフで手軽に活用できます。	解決2：即時検知・通知侵入・立入・滞留などの異常を自動検知。異常発生時には、該当エリアの画像を即時に通知し、初動対応を支援します。
解決3：一元化されたデータ現場から送信された映像・解析データをクラウドに集約。複数拠点の人流・交通流データを一元管理し、拠点ごとの違いや全体傾向を横断的に分析できます。	解決4：コスト削減のための通信設計帯域圧縮・処理済みデータ送信によりネットワーク負荷を抑制。回線コストを抑えながら、必要な情報は確実に把握できます。

高精度解析昼夜を問わず、人流・交通流ともに 97 % 以上の認識率を達成。	アラート通知設定したエリア・ラインへの侵入・通過・滞留を検知、スマホ通知・パトランプ連携可。	グラフ化・集計時間別／曜日別のデータを可視化、CSV出力も。
既存設備活用エッジAI Boxは既存ネットワークカメラに後付け可能で、導入のハードルを下げます。	スケーラビリティ複数拠点の現場からクラウドへデータ集約、大規模解析にも対応。	プライバシー配慮顔のマスキングなど、映像をクラウドに残さず分析する運用も可能。