赤外線温度AI開発事例を紹介

赤外線温度AIとは、赤外線サーモグラフィ（熱画像）から得た情報をもとに、異常を検知するシステムのことです。
このページでは、赤外線温度AIの開発事例をご紹介します。導入前の課題や導入後の成果などをまとめているので、ぜひ参考にしてください。

三井不動産（不動産）

引用元：マクニカ公式サイト（https://www.macnica.co.jp/business/semiconductor/manufacturers/nvidia/products/134552/）

導入前の課題：
古いビルの空間改善の判断
材料が把握できなかった

三井不動産が運営する中之島三井ビルは、竣工から17年の間に複数回リニューアルを行ってきました。
しかしビルの価値を高める方法が分からない、空間利用の状況を把握できない、といった課題から、テナント満足度やビルの価値向上につなげる施策を実行できずにいました。

導入後の成果：
2か月で実装・混雑の可視化とAI活用

NVIDIAのGPUプラットフォームと、「OPTiM AI Camera for Office Building」を導入。中之島三井ビルの3層にわたるフロアに42台のカメラを設置し、利用者数や混雑状況をリアルタイムに可視化しました。

食堂リニューアルというタイミングに合わせ、スピーディに実証環境を整備。高精度な人数カウントや利用傾向の可視化により、具体的なプランのもと空間設計を見直すことができました。

東京都江戸川区役所（行政）

引用元：Bind Vision公式サイト（https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/cross-industry/image-integration/bindvision/scene/01#:~:text=導入の効果）

導入前の課題：
映像も水位も見えず、
状況把握ができない河川監視

江戸川区は、陸域の約7割が満潮時の水面よりも低い「ゼロメートル地帯」。洪水や高潮による被害リスクが高く、長年にわたり治水対策を行ってきました。

しかし従来の防災カメラは画質が低く、昼夜問わず河川の状況が見えにくい状態。水位も測定されておらず、過去のデータを元にした判断や傾向把握ができない状況でした。

導入後の成果：
赤外線とAIで昼も夜も
見える・わかる河川監視

江戸川区では防災用カメラを更新し、水位を画像から測定するAI技術を導入。夜間の画質確認を含めた事前調査を入念に実施し、カメラと既存システムを連携させた上で、AIによる水位解析を行いました。

導入した4拠点での測定誤差は、平均約5cmと高精度を実現。日中の映像はよりクリアに、夜間も赤外線照明によって河川の状況をはっきり確認できるようになりました。

水位AIによって撮影地点ごとの水位傾向が把握可能になり、過去のデータも含めて精度の高い判断が可能となりました。

EV試験塔の外壁劣化調査

引用元：スギテック公式サイト（https://www.sugitec.net/results）

導入前の課題：
高層構造物ゆえに地上からの調査が困難

某EV試験塔は建物の高さがあるため、地上から赤外線カメラで外壁調査を行うのは「死角が多い」「劣化の全容を把握できない」状況でした。
足場やゴンドラを設置し近接調査をしようにも、安全性・コスト・作業時間などの負担が大きく実現は困難。より効率的かつ広範囲を網羅できる調査手法の導入が求められていました。

導入後の成果：
ドローン＋赤外線AIで
高所外壁を診断

ドローンを活用した空撮型赤外線調査を実施。高層外壁面の赤外線熱画像と可視画像を同時に取得することで、広範囲にわたる外壁の劣化箇所をより正確に把握できるようになりました。

取得した赤外線熱画像の解析には、「スマートタイルセイバー」を活用。熱画像から劣化兆候を自動で識別・分類し、調査の精度とスピードの向上を実現しています。

赤外線温度AIを開発する方法

SDKを活用して開発を行う

赤外線カメラのメーカーが提供しているSDK（ソフトウェア開発キット）を活用し、プログラミングを行い開発する方法が考えられます。この場合、画素ごとの温度数値データを扱えることから、規定の温度を超えたら異常と判定する、といったような物理的な温度に基づく判定を行えるシステムの構築も行えます。このようなシステム構築にあたっては、温度に関する知識に加えて高度なプログラミング技術が求められます。

汎用AIプラットフォームを活用

AWS（Amazon Web Services）などの汎用AIプラットフォームを利用する方法が考えられます。この場合には、赤外線カメラで撮影した「熱画像（温度が高い部分を赤く表示している画像）」を画像ファイルとしてアップロードして学習させることによって「いつもより赤い部分が広い」といった画像の見た目の変化による異常検知を行えるようになります。短期間・低コストで開発が行える方法ではありますが、既存の警報システムとの連動が必要な場合には、連携部分について外注を検討する必要があるといえます。

点検業務に特化したAIプラットフォームを活用

ドローンや赤外線カメラによる点検業務に特化したプラットフォームを活用するという方法も考えられます。例えば、太陽光パネルの異常発熱や、コンクリートの浮きといった「よくある異常」を検知するためのAIモデルがあらかじめ用意されていたり、開発しやすい環境が整えられていることから、既存の点検ノウハウを活用でき、ゼロから構築する必要がない点がメリットです。

画像解析AI開発ツール・プラットフォームの料金・機能比較

ここでは、クラウドやオンプレミスなどのタイプ、料金、主な対応業界などの詳細情報を公式HPに掲載している画像解析AI開発ツール・プラットフォームをピックアップして比較します。

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	Bind Vision （キヤノンITソリューションズ） 引用元：キヤノンITソリューションズ公式HP （https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/cross-industry/image-integration/bindvision/brand） 公式HPへ 資料DL 無償デモ相談	OPTiM AI Camera Enterprise （OPTiM） 引用元：OPTiM AI Cameraシリーズ公式HP （https://www.optim.co.jp/optim-ai-camera/） 公式HPへ 資料DL 無償デモ相談	オールインワン AI画像解析パッケージ （大塚商会） 引用元：大塚商会公式HP （https://www.otsuka-shokai.co.jp/products/ai-iot/ai-camera-analysis/） 公式HPへ 資料DL 無償デモ相談
タイプ	クラウド	オンプレミス/クラウド （選択可）	オンプレミス
基本料金	初期費用：なし 基本プラン：3万円/月	初期費用：66万円※1	導入費：440万円～
導入までの期間	即時 （契約後すぐに使用可能）	最短約6週間	― （公式HPに記載なし）
トライアル	有り （1か月無償で使用可能）	― （公式HPに記載なし）	― （公式HPに記載なし）
API	Web APIでプログラムを 問わず、連携可能　※2	APIで既存アプリ、 システムとの連携が可能	― （公式HPに記載なし）
主な対応業界	製造業/防災事業者/自治体	小売業/交通機関/医療業界	建設業/小売業/製造業

【選定条件】
「画像解析AI開発ツール」とGoogle検索して上位表示されるAI開発ツール30社のうち、クラウドorオンプレミスでのプラットフォームを提供している製品をピックアップし、
公式HPに導入費用などの価格掲載があるソフトの情報を掲載しています。
※1.OPTim Edge Entryの場合、カメラ5台まで処理可能。
※2.煙検出AIの場合、1セット＝45,000回/月の実行回数。
（2025年3月5日調査時点）

赤外線温度AIは、医療現場の非接触検温や、河川監視における水位の自動判定、高所構造物の外壁劣化診断など、さまざまな業界で実用化が進んでいます。
共通しているのは、現場ごとの課題を的確に把握し、それに応じたAIシステムを構築している点です。

AI導入を成功させるためには、汎用的な仕組みを導入するのでは不十分。自社・自施設が直面している業務課題や制約を洗い出し、ニーズに適した技術と運用方法を選ぶことが大切です。

また、当メディアではシステム開発の業界・目的別におすすめの画像解析AIを紹介しています。製造業、医業、金融業など、開発システムを活用する業界・目的によって、選ぶべき画像解析AIは変わってくるもの。自社の開発システムに合った画像解析AIを導入したいと考えているSIer・AI事業者の皆様は参考にしてみてください。

各製品・サービスをじっくり比較・検討したい方のために、画像解析AIを利用できる開発ツール・ソリューションを一覧掲載しているページもご用意しています。機能や料金の違いを知りたい方は、こちらも併せてご確認ください。