AI開発した事例を種別ごとに紹介

製造、インフラ、医療、防災などさまざまな分野で現場課題に合わせたAIが開発されています。
このページでは、AI開発の具体的な事例を紹介します。導入判断や検討に役立つ情報をまとめていますので、ぜひ参考にしてください。

画像AI開発事例を紹介

画像AIとは、カメラやセンサーで取得した画像・動画をAIが認識・解析し、物体認識や異常検知などを行う技術のことです。自動運転やセキュリティ、品質検査などさまざまな分野で活用され、効率化、安全性向上、新たな価値創造に貢献しています。

AI火災検知開発事例を紹介

AI火災検知とは、カメラで撮影された映像をAIがリアルタイムで解析し、火災の兆候となる炎や煙、火花などを自動的に検出するシステムです。
従来の煙感知器や熱センサーでは対応が難しい屋外や広範囲の監視に対応できる点が特徴です。

正常な映像との違いをAIが学習することで、誤検知を抑えつつ、実際の火災の早期発見につなげることができます。

煙検知AI開発事例を紹介

煙検知AIとは、監視カメラなどの映像から煙の発生をAIが解析し、異常を検知するシステムです。
煙の色や動き、広がり方などの特徴をAIが学習・認識することで、煙を高精度に識別。
従来の煙感知器では対応が難しい高所や屋外、開放空間でも早期発見を可能にします。

視覚的に捉えにくい薄い煙や微細な変化も検出できるように訓練されたモデルなら、誤検知を低減させることができるでしょう。

水位検知AI開発事例を紹介

水位検知AIは、監視カメラの映像をもとに、河川やダム、ため池などの水位をAIが解析・計測する技術です。AIは画像内の水面位置や周辺構造物との相対的な変化を認識し、水位の上昇や異常をリアルタイムで検知。
物理的な水位計を設置しにくい場所でも利用できる点や、既存のカメラ映像を活用できる点などが魅力です。

過去の映像や気象データと組み合わせて学習することで、浸水リスクの予兆や傾向なども高精度に把握できるようになります。

洪水予測AI開発事例を紹介

洪水予測AIは、人工知能技術を用いて画像データを解析し、洪水の発生や進行を予測するシステムです。
具体的には、過去の洪水データや地形情報、土地利用状況などを学習し、現在の降雨量や河川水位、土壌の飽和度などのリアルタイムデータと比較。洪水リスクの高い地域や時間を特定してくれます。

異常検知AI開発事例を紹介

異常検知AIは、人工知能技術を用いて画像データから通常と異なるパターンや挙動を識別するシステムです。
製造業の生産ラインでの不良品検出、インフラ設備の劣化診断、医療画像の異常部位検出など、さまざまな分野で活用されています。

AIは大量の正常データを学習し、正常時の特徴をモデル化することで、高精度に異常を識別。人的ミスの削減や業務効率の向上など、多くのメリットが期待されています。

安全監視AI開発事例を紹介

安全監視AIとは、作業現場や公共空間の安全性を監視・評価するシステムです。監視カメラやセンサーから取得した映像やデータをリアルタイムで解析し、作業員の安全装備の未装着や危険行動、不審な動きなどを検出します。

目視では難しい、24時間365日の継続的な監視もお任せ。検出された異常に対して即座にアラートを発信し、管理者に通知したり注意喚起したりすることも可能です。

設備点検AI開発事例を紹介

設備点検AIは、デジタルカメラで撮影した画像を人工知能技術で解析し、インフラ設備の劣化や異常を自動的に検出・評価するシステムです。
道路、トンネル、ガードレールなどの設備に発生した劣化を検出したり、大きさを計測したり、進行度合いを評価したりすることが可能です。

従来目視で行っていた設備点検に画像解析AIを用いることで、人的負担の軽減や、スキルレス化を実現することができます。

製造ライン異常検知AI
開発事例を紹介

製造ライン異常検知AIは、製造工程における製品や部品の画像データを人工知能で解析し、品質不良や欠陥を自動的に検出するシステムです。

カメラで撮影された製品画像をリアルタイムで分析し、形状、色、寸法など基準から外れているものを識別。
従来の目視検査よりも高精度かつ効率的に検査をすることができます。AIは大量のデータを学習させることで、新たな不良パターンや微細な異常を検出できるようになるでしょう。

作業員安全監視AI
開発事例を紹介

作業員安全監視AIは、監視カメラやウェアラブルカメラから取得した映像を人工知能がリアルタイムで解析し、作業員の安全装備の未装着や危険行動を自動的に検出するシステムです。
24時間365日の監視が可能で、目視確認では見落としていた不備もカバーすることができます。

ヘルメットやマスクの未着用、ポケットに手を入れて歩く行為、歩きスマホなどの不安全行動を検知し即座にアラートを発信。事故の未然防止や安全管理の一部自動化が期待できるでしょう。

赤外線温度AI開発事例を紹介

赤外線温度AIは、赤外線カメラで取得した熱画像データを人工知能技術で解析し、物体や環境の温度分布を高精度に評価・監視するシステムです。赤外線カメラは、物体が放射する赤外線を検出し、温度情報を画像として可視化します。

AIを用いることで、これらの熱画像から異常な温度パターンや微細な温度変化を自動で識別し、設備の異常検知や予知保全、品質管理などを行うことができます。

予知保全AIの開発事例を紹介

予知保全AI（PdM）は、機器のセンサーデータを解析し、故障の兆候や残寿命を予測します。これにより、壊れる前の適切なタイミングで計画的な整備が可能となり、突発停止を防ぎます。結果、稼働率の向上と保全コストの削減に貢献する、状態ベースの新しい保全手法です。

AI在庫管理開発事例を紹介

在庫管理へのAI導入は、従来の勘や経験に頼る手法を「データに基づく高精度な予測」へと変革します。

需要やトレンドを分析して発注を自動化し、過剰在庫と欠品のリスクを抑制します。画像認識による棚卸の省力化も可能です。業務時間を大幅に削減しつつ、キャッシュフローと利益を最大化する経営基盤を作ります。

農作業モニタリングAIの開発事例を紹介

農業分野において農作業モニタリングAIを導入することによって、農作物の生育状況を把握して適切なタイミングでの施肥や水やりが行えるようになる、収穫時期の判断がしやすくなる、除草が必要な場所を把握でき、作業を効率的に行えるなど、多彩なメリットが考えられます。実際にさまざまな圃場などでAIが活用され始めていますが、農業モニタリングAIの活用によって農業分野が抱えている課題の解決につながることが期待されています。

農産物収穫適期判定AIの開発事例を紹介

農産物の収穫時期は、それぞれの作物により異なりますし、気候や地域の特性などによっても変わってきます。しかし農産物をいつ収穫するかは、出荷する商品の品質や収量などに大きく関わってきます。これまでは、作物を目視して収穫適期の判断が行われるケースも多く見られましたが、経験と勘に頼った方法であり、新規で農業に参入した人などには難しい方法です。そこで農産物収穫適期判定AIを活用することによって、それぞれの作物の収穫時期について判断ができるようになります。

畜産動物モニタリングAIの開発事例を紹介

畜産業において畜産動物モニタリングAIは重要な役割を果たしています。この技術を活用することによって、牛や豚、鶏などの家畜の健康状態を継続的に監視が可能になるため、病気や事故の早期発見が可能になります。これまでの畜産業では、従業員が見守り業務を行っていたことから非常に負担が大きくなっていたという背景がありますが、畜産動物モニタリングAIを導入することによって負担を大幅に軽減しながら、家畜の健康管理に役立てることができます。

水質汚染検知AIの開発事例を紹介

水質汚染が発生すると、私たちの生活への影響だけではなく、川や海のさまざまな生物へも大きな影響を与えることになるため、水質汚染に関しては十分に監視する必要があります。これまでは人が目視することによって水質汚染の検査が行われてきましたが、近年ではさまざまな水質汚染検知AIが開発され、活用されています。水質汚染検知AIを導入することにより、迅速に水質の汚染について把握し、必要な対応を迅速に行えるようになります。

森林火災予兆検知AI開発事例を紹介

森林火災が発生して対応が遅れた場合、非常に大きな被害につながるケースもあります。このように、森林火災を予防するにあたって大切なのが、早期の発見と対応です。早い段階で火災を検知して対応ができれば、被害の拡大を抑えられる可能性がありますが、このような場合に森林火災予兆検知AIが活用されています。AIの活用により、人の目や鼻では検知が難しい初期の火災を発見し、アラートを発することによって早い段階での対応が行える可能性があります。

河川監視AI開発事例を紹介

河川監視AIは河川の水位を監視し、水位上昇が見られた場合などに知らせるといったことを行う技術です。この技術が開発・導入されている背景には、近年の気候変動などの影響による大型台風、豪雨などによって河川の氾濫や水害のリスクが上昇していることや、人手が不足していることから効率的な監視システムが求められているといった状況があります。特に、急激な水位上昇が見られるケースもあることから、リアルタイムで河川の状況を確認し、異常が見られる場合には迅速に対応できるような体制が求められています。

火花検知AI開発事例を紹介

火花検知AIとは、大きな火災につながる可能性がある火花を検知し、アラートを発するなどで被害を未然に防ぐ技術です。従来使用されてきた火災報知器やセンサーの場合、煙や炎が出てから反応するというタイプが多く、その状態から対応してもすでに延焼状態になっているケースも考えられるため、火花の状態で感知し、できる限り早く対応することが求められるといった現状があります。さらに、人間の目視監視では見落としが発生する可能性も考えられます。

このような背景から大きな被害につながる前に火花を検知した上での対応が重要であることから、火花検知AIの開発や導入が行われています。また、AIにより火花が発生した状況に関するデータを蓄積していくことで、どのような状況で火花が発生しやすいのかといった傾向の把握や再発の防止に繋げられる可能性もあります。

ダクト火災検知AI開発事例を紹介

ダクト火災検知AIとは、飲食店の厨房や工場などに設置されているダクトにおいて、火災を検知する技術のことです。ダクト火災が発生した場合、初めは小さな炎でも大きな被害につながる可能性もあることから、できる限り早期の段階で検知し、迅速に対応することが求められます。

ダクト火災を検知するための技術としては、たとえば、サーマルカメラとエッジ解析の技術を活用することによって、異常な熱を感知し、警報を出して被害を未然に防ぐなどの方法が開発されています。