AIカメラ・センシング開発

カメラとマイクで現場を「見て・聴いて」判断する仕組みを開発します。ブラックボックスのAIに頼らない、現場に説明できる解析ロジックが特徴です。

こんなお悩みはありませんか

  • 目視確認や巡回に人手が割かれている
  • 既存機器の画面に表示される数値を取り出したいが、機器は改造できない
  • 音や映像から異常の兆候に気づける仕組みが欲しい
  • AIの判断根拠を説明できないと、現場や管理部門が受け入れてくれない

提供内容

  • 画像解析・OCR:機器のモニタ画面をカメラで読み取り、数値データとして抽出(医療機器で精度80%以上の実績)
  • VLM(視覚言語モデル):画像の状況理解が必要な場面では最新のVLMを活用
  • 音響解析:FFT(高速フーリエ変換)による物理現象ベースの解析で、アラーム音・呼吸音などの異常を検知
  • エッジ実装:Raspberry Piなどの小型デバイス上で24時間動く軽量な実装
  • 通知・記録:検知した異常を映像・数値とともに自動記録し、LINEなどへ通知

進め方

  1. 対象の確認:何を(画面・人・音)、どんな環境で(照明・騒音・設置制約)捉えたいかを整理
  2. 検知方式の設計:物理現象ベースの軽量ロジックを基本に、必要な箇所だけAIを使う構成を決定
  3. プロトタイピング:実データで検知精度を確認できる試作を短期間で構築
  4. 現場検証:実環境での誤検知・見逃しを計測し、しきい値やロジックを調整
  5. 改善・実運用へ:フィードバックを反映し、保守可能な構成で運用に落とし込み

選ばれる理由

  • 現場実証済みの精度:医療機器モニタのOCR読み取り精度80%以上、貯痰音検知という新技術の確立など、実環境での検証を経た技術です
  • 説明可能なロジック:「なぜ検知したか」を説明できる物理現象ベースの解析を基本とするため、医療のような高い信頼性が求められる領域でも受け入れられます
  • カメラ+マイクの複合センシング:映像と音を組み合わせることで、単体では捉えられない異常の兆候を捉えます

関連実績

  • MEGTAR:モニタ画面のOCR読み取りとアラーム音解析で医療機器を監視
  • SMART:FFTによる貯痰音検知とVLMによる画像解析で在宅療養者を見守り

ご契約形態

契約業務委託(準委任)
稼働週2〜4日程度を基本に、柔軟に対応します
料金内容に応じてお見積り(まずはご相談ください)
ご相談「カメラで判別できるか?」の検証段階からでも歓迎です

「これ、カメラやマイクで自動化できないか?」というご相談からどうぞ。お問合せよりお気軽にお声掛けください。

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