分断された手動監視
カメラ、センサー、エッジシステムが個別に管理され、現場は画面監視やデータ収集に依存。
見逃されるリスクとニアミス
多くの問題はインシデント化するまで把握されない。
対応のばらつき
誰が監視しているかに依存し、対応が遅れがち。
マルチモーダルインテリジェンス
カメラ、センサー、エッジデータを統合し、現場の実態を把握。
Human-in-the-loopによる意思決定
AIが重要なイベントを抽出し、人が判断・対応を実施。
一貫した予防型改善
共通ロジックを適用し、早期に傾向を把握して問題の拡大を防止。
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Peter Edlund
Executive Vice President
PeterがAI検知に関するよくあるご質問にお答えします。
どこから始めるべきかお悩みですか？PeterまたはAI検知の専門家との相談をご予約ください。
多くのお客様は、以下の2ステップによるPoCから開始します：
1. PoC（ライト）
暗号化されたAWS環境を通じて映像デーを共有
インテリジェント検知によりルール違反および傾向を検出
インサイトおよび改善提案を含むレポートを提供
2. 接続型PoC
1拠点／5～20台のカメラ／1デバイス
事前学習済みモデルによるエッジ側検知
通知機能
実用的なインサイトを提供する統合ダッシュボード
対象行動の検知精度が合意水準で実証されること
これまで把握できなかったニアミスや不安全パターンの可視化
チューニングおよび人による確認を通じた誤検知の低減
行動変化の確認（違反の再発減少）
ボトルネックや業務課題の特定と定量的な影響把握
複数拠点展開に向けたビジネスケースおよび予算を含む計画の明確化
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