トヨクモ、AIカメラとkintone連携で現場異常を通知

トヨクモは10月23日、AI画像解析を使う現場監視サービス「トヨクモ AIカメラ」の提供を始めました。
サイボウズの業務アプリ開発プラットフォーム「kintone」と連携し、カメラ映像から現場の異常や状態変化を検知します。
検知結果は画像付きで通知・記録され、製造業や物流業、建設業の巡回や目視確認を省力化できます。

記事の概要

「トヨクモ AIカメラ」は、対象箇所に設置したカメラの映像をAIが解析するサービスです。
あらかじめ設定した条件に合う変化や異常を検知すると、画像付きでkintoneへ自動通知します。
担当者は常時映像を監視せず、対応が必要な事象が発生した時点で状況を確認できます。
検知画像はkintone内に1画像1レコードとして保存され、対応履歴や対応状況を管理できます。
kintoneの通知機能を使えば、担当者や関係部署への自動通知も可能です。
蓄積したデータは、原因分析や再発防止策の検討にも活用できます。
工場では危険設備周辺への立ち入りや部品箱の欠品、コンベアの詰まりなどを検知します。
利用には対応カメラ「ATOM Cam 2」、microSDカード、インターネット接続環境、kintoneスタンダードコース以上の契約が必要です。

記事のポイント

1. 映像をAIが解析： 設定条件に合う変化や異常をAIが検知し、画像付きでkintoneへ自動通知します。担当者は常時監視せず、必要な事象を確認できます。
2. 対応履歴も一元管理： 検知画像は1画像1レコードで保存され、対応状況の管理や原因分析、再発防止策の検討に活用できます。
3. 工場や倉庫などに対応： 危険区域への立ち入り、部品箱の欠品、通路占有、設備の詰まり、無人時間帯の侵入などを想定します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 巡回や常時映像確認を減らせる一方、何を異常とみなすかで効果が変わります。導入前に対象箇所、通知先、対応期限を決め、検知後の業務まで設計する必要がありそうです。
• 監視サービス提供者： 検知画像と対応履歴を業務アプリに残せるため、単に映像を見せるだけでなく、発生後の処理まで含む提案が比較軸になりそうです。既存の監視運用との役割分担も問われます。
• 複数拠点の管理部門： 検知結果が拠点ごとの記録として蓄積されることで、巡回の優先順位や再発防止策を見直す材料になり得ます。管理部門は拠点間で条件と対応状況をそろえられるか検討しそうです。

このニュースの背景

製造業や物流業、建設業では、設備や資材置き場、危険区域などを担当者が巡回して確認しています。
監視カメラを導入していても、異常の有無を把握するには担当者が映像を閲覧する必要がありました。
複数拠点の遠隔確認や夜間監視では、映像を継続的に確認する負担が課題になっていました。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan

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