【2024年最新】カメラAIの3つの機能をわかりやすく解説！
身近な活用事例5選

AIとは？

AI（人工知能）とは人の知能をコンピュータによって模倣する技術で、近年では「機械学習を使用するコンピュータプログラム」という意味で用いられています。

AIの活用例は以下のとおりです。

• 自然言語処理
• 音声認識
• 大量データの分析

AIは、自然言語処理により人の言葉を理解できます。また、音声認識を用いることで、音声を文字に変換可能です。スマートスピーカーなどの技術は、自然言語処理と音声認識を組み合わせることで、人の話している言葉を理解しています。

機械学習（マシンラーニング）は「明示的な命令に従うのではなく、データを学習することによって何をすべきか学ぶプログラム」として注目されている技術です。また、大量データを学習することで、データの傾向を判断し、今後のデータを予測できます。

カメラAIとは？

カメラAIとは、既存の防犯カメラがとらえた映像をAIが自動で処理するカメラシステムです。AIは「骨格推定」や「顔認識」など身近な機能に利用されています。

また、画像そのものに処理を加える技術だけでなく、カメラの映像からデータ分析を行う技術もカメラAIにおける機能の一種です。この技術は、時間帯による人の流れの変化、混雑状況、危険行為判断などに利用されています。

画像分類

画像分類とは、画像をいくつかの分類に区別する機能です。あらかじめタグ付けされた画像データを学習することで、その特徴を学習し、タグ付けされていない画像に適用します。

たとえば、良品の画像データと不良品の画像データをAIに学習させることで、工場の組み立てラインの映像から、破損した商品の検出ができます。

画像認識

画像認識とは、画像に映るオブジェクト（被写体）を認識する機能です。すべての画素を特定の分類に割り当てられるため、1枚の画像から複数のオブジェクトを素早く識別できます。

また、物体の大きさ、形、種類などを瞬時に認識可能です。この機能を活用することで、カートに投入された物体を自動的に識別できるため、自動精算システムなどに利用されています。

画像処理

画像処理とは、画像に何らかの処理を施すことで、画像を編集したり、画像から有用な情報を抽出したりする機能です。

画像処理は赤目補正や顔認識などのカメラ撮影に役立つ機能だけでなく、バーコードやQRコードの読み取り、文字認識などに活用されています。

たとえば、食品のパッケージから賞味期限を読み取り、管理することで受発注管理の効率化が可能です。

マーケティング

カメラAIを活用し、カメラの映像がビジネスに使える情報データになります。この情報データとデジタル技術・これまでの知見をミックスすることで、よりよい売り場つくりやマーケティング組織体制の構築が可能になります。

小売店で言えば、来店者数の把握や購入層、平均滞在時間などのデータを数値化することで、状況を客観的に捉えられます。得られたデータの分析により、売り上げや顧客満足度の向上が可能です。

スポーツ配信

ボールや人の動き、ルールを学習したAIによる自動撮影を活用することで、スポーツ試合を配信できます。カメラAIによる自動撮影を活用することで、カメラマンを必要としない配信が可能です。

低コストでの試合撮影やライブ配信が可能となるため、スポンサーの確保や広告収入が難しいアマチュアスポーツの中継などに役立ちます。

また、カメラAIはフォーム解析にも利用できます。過去のフォームとの比較や自身の癖を認識できるため、より効率的な選手のパフォーマンス向上が期待できるでしょう。

スマート農業

カメラAIを用いることで、農業における作業の負担軽減や、人手不足の解消が可能です。AIは作物の成長や土壌の質、病気などの詳細を捉えられます。このデータを活用することで、農作業プロセスの自動化が可能になります。

農業の後継者不足の要因として「経験に基づいた判断が必要」という問題が挙げられます。しかし、AIを用いることで、蓄積されたデータのシステム化が可能です。AIによるデータ分析とシステム化された生産プロセスにより、新規就業者でも安定した生産と品質管理ができます。

交通管理

カメラAIによる車両の分類・追跡、交通密度の推定により交通管理を効率化できます。オービスをはじめとする交通カメラにAIを用いることで、速度制限遵守の監視などの負担軽減、人件費低減が可能です。

また、リアルタイムでの映像情報把握、状況認識が可能です。交通渋滞や過密状態を防ぐと同時に、死亡事故の数を大幅に減らせます。

その他にも、カメラAIは交通量調査や通行量調査などの自治体調査に利用されています。日中だけでなく、夜間の調査も可能なため、より多くのデータを集めることが可能です。

防犯対策

カメラAIを駐車場管理や道路監視、施設内のあらゆるところに配置している防犯カメラに組み入れることで、敷地内や周辺での24時間365日のセキュリティ確保が可能です。特定エリアの侵入に対してのアラート機能を設定することで人の監視が必要なくなるので、人件費の軽減効果を狙えます。
また、無数にあるカメラの監視をAIに任せることで、いままで人の監視では見つけられなかった異常が発見できるようになるので、施設運営改善が実現できます。

詳細な解析ができる

カメラAIを用いることで、人間よりも精度の高い映像解析が可能です。

人が映像の解析を行う場合、個人の力量・経験の差が大きく影響します。また、ケアレスミスなどのヒューマンエラーが発生することも考えられます。一方で、AIによる判定ではデータに基づいた判断を行うため、常に同品質の解析が可能です。また、同様の理由から見落としが生まれることはありません。

実際に、がんの病理画像を学習したAIが、医師の診断基準よりも高い精度で再発予測を行った事例も存在します。

常時稼働できる

カメラAIでは、リアルタイム処理・分析を行うためトラブルへの即時対応が可能です。

人が映像の確認を行う場合は、基本的に録画の確認となるため即座に対応するのが難しいでしょう。一方で、AIは状況を瞬時に把握・通知するため即座に対応できます。

人件費が低減できる

カメラAIを利用すれば、従業員が常に映像をチェックする必要がありません。防犯対策としての利用であれば、特定エリアへの侵入時のみアラート通知を行うよう設定することで、警備員の負担を軽減できます。

また、無人での監視が可能になることで人件費の低減、夜間の監視人員確保などの課題を解消できます。

多くのコストがかかる

カメラAIシステムでは、端末の購入や設置などの導入コストがかかります。また、運用コストもかかります。自社で新たなシステムを構築する場合には、端末の導入費用だけでなく、人材確保やソフトウェア開発、データの収集と加工など、さまざまなコストがかかります。また、既存の外部サービスを利用する場合にも利用料が必要です。自社の予算と用途を慎重に検討しましょう。

情報セキュリティ対策が必要

カメラAIでは、カメラが撮影した映像には、適切な情報セキュリティ対策が必要です。カメラAIでは、カメラがネットワークに接続されており、十分な対策がないと映像が外部へ流出する可能性が高まります。とくに映像をAIシステムに送付する過程での流出にはマスクがされていないことも多く、注意が必要です。

また、映像に移った顧客や従業員の情報が流出した場合、プライバシーの侵害にも該当する可能性があるため、注意が必要です。