556-0003
大阪市浪速区恵美須西3-16-39
プロジェクト概要
AIによる車両識別と入退出の完全自動化
AIカメラが高精度にナンバープレートを読み取り、許可車両のゲートを自動制御
基幹システムとのリアルタイム連携
既存の車両管理データベースとAPI連携し、入退場ログを即座に反映・照合
詳細な属性分析とログ管理
車種（トラック、乗用車等）の識別や滞留時間を自動計測し、Excelレポートとして出力
要約
クライアントは、全国規模で物流センターや工場を運営する大手企業様。従来のゲート管理は警備員による目視確認と手書き記帳に依存しており、人件費の高騰や記帳ミス、入退場時の車両渋滞といった課題を抱えていました。セキュリティ強化と業務効率化を同時に実現するため、AIカメラを活用した自動入退出管理システムの導入を決定されました。
ジーライブは、高コントラスト・高解像度の撮影が可能なLPR（ナンバープレート認識）カメラと、独自の解析エンジンを組み合わせたソリューションを提供。車両のナンバープレートをリアルタイムで認識し、クライアントの基幹システム上のホワイトリストと照合することで、登録車両のみに対してゲートを自動開閉する仕組みを構築しました。
本システムの導入により、24時間体制での無人ゲート運用が可能となり、警備コストの大幅な削減を実現。また、車両情報のデジタル化により、入退場履歴の検索や滞留時間の分析が容易になり、施設運営の最適化にも貢献しています。この成果は高く評価され、他の拠点への横展開が進められています。
クライアントについて
大規模な物流倉庫および製造工場を複数拠点展開されている企業様です。日々数百台に及ぶトラックや社用車、従業員車両が出入りする環境において、セキュリティレベルの維持と、車両の流れを止めないスムーズな運行管理の両立を経営課題とされていました。
ジーライブを選ばれた理由
一般的な車両ナンバー認識システムでは、雨天や夜間、泥汚れなどの悪条件下での認識精度に不安がありました。また、単なる「認識」だけでなく、既存の社内基幹システムやデータベースとの柔軟な連携、さらにはパトランプやゲートバーといった物理デバイスの制御までワンストップで対応できる開発力が求められていました。
ジーライブのAI画像認識技術の高さに加え、ハードウェアからソフトウェア、外部システム連携までを含めたトータルソリューションとしての提案力を評価いただき、採用に至りました。
アナログ管理による非効率とコスト
警備員が常駐してナンバーを目視確認し、手書きで台帳に記録していたため、人件費がかさむ上に記入漏れや誤記が発生していました。
入退場時の渋滞発生
確認作業に時間がかかるため、特に朝夕のピーク時にはゲート前に車両の列ができ、物流業務全体の遅延要因となっていました。
データ活用の遅れ
紙台帳での管理だったため、過去の入退場記録の検索が困難であり、「どの運送会社のトラックが、どのくらい滞在したか」といった分析ができず、業務改善に活かせない状況でした。
ジーライブのアプローチ
クライアントの「既存業務を止めずに、管理だけを自動化したい」という要望に応えるため、既存設備を最大限活かしつつ、高精度なAI認識を付加するアプローチを取りました。
課題解決への取り組み
さらに、未登録車両が進入した際にはパトランプを点灯させ、管理室へアラートを通知する機能も実装。セキュリティリスクを最小限に抑えるフローを確立しました。
プロジェクトにおけるこだわり
Excel形式で自動集計・出力できる機能を開発しました。
これにより、クライアントは現場の状況を定量的に把握できるようになり、
「物流効率の可視化」という新たな価値を手にすることができました。
お客様の反応と今後の展開
導入後、ゲート業務の完全無人化に成功し、年間数千万円規模のコスト削減効果が見込まれています。「雨の日でも夜間でも驚くほど正確にナンバーを読み取る」と、その精度に驚きの声をいただきました。また、デジタル化されたログデータのおかげで、トラックの待機時間問題の分析が進み、配送ダイヤの適正化にも役立っています。
今後は、複数の拠点をネットワークで結び、本社から全工場の車両出入り状況を一元監視できる統合ダッシュボードの開発も検討されています。
