1. はじめに
画像やセンサー計測の技術と市場展開の両側面を担ってきた筆者は、赤外線・深度センサーなど多様な技術を導入してきました。現在は、カスタマイズ可能なAIビジョン観測プラットフォームを開発し、オンプレミス環境やクラウド型の学習環境に対応しています。
2. 従来型センサーの限界
| センサー種別 | 強み | 限界 |
|---|---|---|
| 赤外線センサー | 安価・設置容易 | 人以外も誤検知、同時通過に弱い、情報粒度が低い |
| 深度センサー | 奥行き把握が可能 | 対象の分類や属性識別が困難、屋外使用に制限 |
| 画像型センサー | 映像取得が可能 | AI処理機能が乏しく、カスタマイズ性が限定的 |
3. AIビジョン観測プラットフォームの特徴
- オンプレミス対応：ローカルネットワーク内で完結し、セキュリティ面も万全。
- Web UIで簡単操作：画像アップロード、注釈入力、学習実行はすべてブラウザ上で完結。
- ドローン・電力設備はカスタマイズ例：対象を問わず応用可能。
- 学習環境：RTX 4070 Ti SUPER＋専用PC、またはWebサービス利用が可能。
- 出力形式：ONNX、CoreML、GeoJSONなど。
4. 実例：カスタマイズ対応の具体例
4-1. 電力設備での活用
- 対象：気中断路器などの高圧設備
- 検出内容：動作時の映像から異常なタイミング・挙動を検知
- 構成：通常運転と異常パターンを学習、動作診断AIとして動作
- 参照：AI画像認識による気中断路器動作診断の検討（電気学会）
4-2. ドローンによる道路点検
- 対象：舗装路面、橋梁、法面などの道路構造物
- データ取得：GPS付き写真・動画をドローンで撮影
- 処理方法：取得したデータをオフラインで解析し、GeoJSON形式でマッピング
- 検出内容：ひび割れ、段差、舗装剥離、ポットホールなどの損傷
- 参考文献：ドローンを活用した道路施設点検の効率化に関する研究（2020年）
5. AI処理フロー
- Web UIに画像と注釈をアップロード
- YOLOXで学習、ONNX形式に自動変換
- 推論エッジ（Intel N100など）に自動配信
- OpenVINOやONNX Runtimeでリアルタイム推論
6. 投資対効果（10拠点・5年想定）
| 項目 | 従来センサー | AIビジョンプラットフォーム |
|---|---|---|
| 構成センサー | 赤外線/深度センサー ×10 | AIセンサー（N100＋カメラ）×10 |
| 学習環境 | 不要 | RTX 4070 Ti SUPER×1台 or Webサービス |
| 年間点検費 | 1,200万円 | 450万円 |
| 年間故障損失 | 900万円 | 300万円 |
| 5年累計削減 | – | 5,500万円以上 |
まとめ
AIビジョン観測プラットフォームは、従来のセンサーでは対応できなかった課題を、ローカル環境・簡単な操作・高精度解析で解決します。ドローン点検や設備監視など、多様な現場で応用可能な柔軟性を持ち、オンプレミス運用にも適しています。