【WisSightシリーズ】生成AI監視ソリューションー学習不要のAIが24時間体制で映像を解析
異常データの不足や多様性による既存AIの限界やセキュリティ懸念で「監視業務の省人化が進まない」とお悩みではありませんか？

生成AIによる監視ソリューションとは？

プロンプト（指示）と画像の入力で「効率的かつ高度な画像認識」を実現します

生成AIによる画像認識の例

監視作業を支援する 3 つのポイント

状況から異常を検知。現場の初動を加速！

（1）さまざまな異常を検知
（2）状況判断しやすい
（3）学習不要

01

さまざまな異常を検知

対象ごとの学習が不要
“さまざまな種類”の対象を一つのAIで検知可能

02

状況判断しやすい

対象一つひとつの 検知ではなく、“状況を判断”して適切な検知が可能

03

学習不要

データ収集、ラベル付け、モデル学習といった“膨大な作業が不要”

当社ソリューションの特長

３つの独自ポイントで生成AIのデメリットを解決！

生成AIには多くの可能性が広がる一方で、いくつかの制約とリスクも抱えています。
当社ソリューションは、「3つの独自ポイント」によって、生成AIのデメリットを解決しました。
学習データ不要なオンプレ生成AIで、多種多様な異常検知を実現します。

生成AIが抱える制約とリスク

1：精度課題（生成AIによる結果では、ハルシネーションと呼ばれる “ウソの出力”が問題視されており、頻繁な過検出は、運用上大きな問題となります）

当社の独自ポイント

1：高精度（精度に重要なプロンプトを“簡単操作”で“最適なプロンプトに自動調整”する機能を開発→“過検出抑制”で、高効率運用が可能）
2：速度課題（生成AIを用いた異常検知は、従来の画像AIなどに比べて、“処理時間が大幅に増加”する傾向があります）
2：高速化（従来の画像AI分野で培ってきた “画像処理技術”により、生成AIによる異常検知を高速化→“処理負担の軽減”で、より多くのカメラ連携などが可能）
3：セキュリティ（一般的な生成AIでの画像認識は “クラウドにデータ”を送信する必要があり、“社外秘情報”を取り扱うことができません）
3：安心安全（一般的なクラウドのAIではなく、“お客様のローカル環境”に“プライベートなAI”を構築し、安心安全な監視を実現→“社外秘情報”も“安全”に異常検知可能）

システム構成例

お客様の既設の監視カメラ設備を活用し、「最適なソリューション」をご提案します

システム構成例イメージ図（既設の設備・提供ソリューション）

高精度を維持できる便利機能

当社ソリューションは「簡単に最適な運用」を実現できます

監視対象設定が簡単：“何の異常”を検知するか、監視対象を”直感的なGUI”で 簡単に設定し、リストから選択するだけで検知が可能／監視ポイント設定が簡単：監視上のポイントをGUIで簡単に設定し、“どこを見るか”指定して直感的な検知が可能／最新モデル対応が簡単：“最新生成AIモデル”が次々と登場しても、簡単に導入可能

さまざまな事例をご用意しています。まずは、お気軽にご相談ください。

活用シーン ※画面は一例です。

蒸気漏れ検知

「表示したい監視対象・異常名称」の設定で、安定した結果を出力できます。

蒸気漏れ検知 画面イメージ（監視対象）
蒸気漏れ検知 画面イメージ（異常名称）

転倒検知

「表示したい監視対象・異常名称」の設定で、安定した結果を出力できます。

転倒検知 画面イメージ（監視対象）
転倒検知 画面イメージ図（異常名称）

黒煙検知

正常とはどういう状態か、「どこを見るか」を指定して検知できます。

黒煙検知 画面イメージ（正常）
黒煙検知 画面イメージ（異常）

工場火災検知

発見が遅れることで手遅れになるシーンなど、普段活用しきれていない監視カメラ映像から、「異常を早期発見」できます。

工場火災検知 画面イメージ（正常・異常）

交通事故検知

「異常と判断する根拠」を明示することで、正確で透明性のある検知が可能になります。

交通事故検知 画面イメージ（正常）
交通事故検知 画面イメージ（異常）

土石流検知

「異常と判断する根拠」を明示することで、正確で透明性のある検知が可能になります。

土石流検知 画面イメージ（正常）
土石流検知 画面イメージ（異常）

その他の異常検知シーン

街中の安全を見守る
火災検知

異常検知シーン 画面イメージ（火災検知）

道路上の安全を見守る
車両火災検知

異常検知シーン 画面イメージ（車両火災検知）

ダムや水辺での事故を検知する
落水検知

異常検知シーン 画面イメージ（落水検知）

重大事故に繋がる異常を検知する
破損検知

異常検知シーン 画面イメージ（破損検知）

トラブルを未然に防ぐ
倒木検知

異常検知シーン 画面イメージ（倒木検知）

重大事故に繋がる異常を検知する
土砂崩れ検知

異常検知シーン 画面イメージ（土砂崩れ検知）

導入から運用の流れ

お客様の環境に寄り添った導入サポートを提供します
プランニングからPoC中のアドバイス、導入後の更新までご支援します。

（1）導入ステップ：AI評価・プランニング～一定量のデータを用いて、 認識可能性を評価します～ 期間：2週間～1ヵ月程度→（2）導入ステップ：現場での実運用を想定したシステムをスモール開発し、効果を検証します～現場での実運用を想定したシステムをスモール開発し、効果を検証します～ 期間程度：1～2ヵ月程度→（3）導入ステップ：本番システム開発・導入～PoCの結果をもとに、本番稼働用システムの開発・導入を行います～期間：3～6ヵ月程度

アーカイブ配信

学習不要・オンプレ生成AIで監視点検業務を省力・効率・高精度化

学習データ不要なオンプレ生成AIによる監視・点検業務の省力・効率化 設備、駐車場、倉庫、工場などでの異常を高精度に発見

2025年6月開催のWebセミナーでは、監視・点検業務に課題をお持ちのお客様に向けて、画像と生成AIを活用した異常検知の最新技術をご紹介しました。
ご好評いただいた当日の講演動画・セミナー資料を無料でご提供しています。

セミナー動画の概要

  • 人手不足で異常の見逃しリスクが増加
  • 従来AIは精度・セキュリティ面で課題
  • 生成AIで未知の異常も自動監視、オンプレ対応生成AI

セミナー講演動画はこちら

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さまざまな事例をご用意しています。まずは、お気軽にご相談ください。

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