556-0003
大阪市浪速区恵美須西3-16-39
プロジェクト概要
キーワード設定だけでAI学習不要の簡単導入
教師データの作成や追加学習が一切不要。「Person」「Forklift」などの自然言語を設定するだけで検知を開始
リアルタイム検知で安全・物流・在庫を自動管理
現場の状況を即座にデータ化し、危険エリア侵入や車両滞留をアラート通知
オンプレミス構成で映像データを外部に出さないセキュリティ
工場内のローカル環境で解析が完結するため、機密情報の流出リスクを極小化
要約
クライアントは、自動車部品や精密機器を製造する国内大手製造企業様。広大な工場敷地内における安全管理、構内物流の効率化、在庫管理の精度向上という課題に直面していました。従来の監視システムでは限界があり、AI導入も「学習データの作成コスト」と「セキュリティ懸念」が障壁となっていました。
そこで、AIの事前学習が不要で、かつオンプレミス環境で完結するジーライブのソリューション「KOTOBA Monitor」を採用いただきました。導入の結果、キーワード設定のみで即座に現場の状況可視化に成功し、事故防止、物流効率化、在庫管理の自動化を実現しました。
クライアントについて
国内外に複数の製造拠点を展開する大手製造業企業様です。世界的な需要変動に柔軟に対応するため、生産効率の最大化と労働安全衛生の強化（Safety 2.0）を経営の重要テーマとして掲げておられます。工場のDX推進に積極的ですが、製造現場特有の厳格なセキュリティポリシーをお持ちでした。
ジーライブを選ばれた理由
最大の選定理由は、「AI学習が不要」という革新的なスピード感でした。通常数ヶ月かかる教師データ作成プロセスを省略し、導入したその日から運用できる点が高く評価されました。また、映像データを一切クラウドに上げず工場内で処理が完結する「完全オンプレミス構成」が、クライアントの厳しいセキュリティ基準に合致したこと、既設カメラをそのまま活用できるコストパフォーマンスの良さも決め手となりました。
クライアントが抱えていた課題
安全管理の限界
警備員の巡回やモニター監視では24時間365日の対応に限界があり、ヒヤリハットや見落としのリスクが常につきまとっていました。
構内物流の停滞
トラックやフォークリフトの状況がリアルタイムで把握できず、待機車両のアイドリングやバース（荷積場）の回転率低下による物流コスト増加が発生していました。
在庫管理の非効率
パレットやコンテナ数を手作業でカウントしており、リアルタイムな在庫状況が不明確。生産ラインへの供給遅れや過剰在庫が発生していました。
これら全ての実装において、追加のAI学習は一切行わず、サーバー設置からわずか数日で本番運用を開始することにこだわりました。
課題解決への取り組み
危険エリアへの侵入検知時に管理者へ通知し、現場のパトランプを点灯させる仕組みを構築しました。
車両台数をリアルタイムカウント。一定台数を超えた場合にアラートを発出し誘導を支援しました。
定期集計レポートを自動生成することで在庫推移を可視化しました。
お客様の反応と今後の展開
導入効果は即座に現れ、警備コストの低減、物流トラックの平均待機時間の大幅短縮、在庫棚卸し工数のゼロ化などが実現しました。物流担当者からは「業務が劇的にスムーズになった」との声をいただいています。
この成功を受け、現在は国内他工場および海外拠点への導入検討が開始されています。また、今後は「転倒検知」や「ヘルメット未着用検知」など、より高度な安全管理用途への応用も共同で模索しています。
