セーフィーは、映像データとAIで現場業務を変革する「現場AX(AI Transformation)」を推進する、2つの新機能を発表した。
状況をリアルタイムに判断する「AI-App カスタム検知」を本日から、テキストで過去映像を探す「映像検索」を今秋から、いずれもベータ版として提供する。
これまで防犯や安全管理の現場では、撮り溜めた録画データを目視で確認する作業が、現場責任者の大きな負担となってきた。
また従来のAI解析では、人数や出入りの回数といった数値化しやすい情報は取得できても、水位の増減幅や計測器が示す異常値の読み取りなど、人の判断力が要る状況の把握は難しかった。
こうした課題に応えるのが、第一弾となる「AI-App(アイアップ)カスタム検知」である。
本日よりベータ版として提供を開始した本機能は、最新の生成AIモデルを活用し、人の判断が必要だった現場の状況を自然言語で定義して検知する。

たとえば「倉庫内のコンテナの数が10を超えた」「デジタル計器の数値が230を超えた」といった、複雑な状況にも対応可能だ。
しかも、カメラごとに検知内容を個別に設定して定期的に解析するため、24時間体制で現場を見まもり続けられる。
第二弾となるのが、テキスト入力で過去の録画映像から特定の対象を探し出す「映像検索」だ。
今秋より、映像確認ツール「Safie Viewer」内で、ベータ版として段階的に提供が始まる予定である。

こちらはマルチモーダルAI技術を用いており、「赤い服を着た人」「青い線のトラック」といった探したい特徴を入力するだけで、該当するシーンをリストアップする。
しかも、事前のタグ付けや専用カメラへの買い替えは一切不要。
既存のカメラのまま、必要な場面をすぐに手繰り寄せられる点が強みだ。
この2つを併用すれば、膨大な映像から「AIが変化を検知して即座に通知する」流れと、「必要な場面をテキストで柔軟に探し出す」流れの両面から、現場の映像活用を後押しできる。
さらに、何を検知し何を探すのかを各社・各現場が自ら定義できるため、業種や現場の特性を問わず活用できることも特徴といえる。
セーフィーは、人が張り付いて予兆や異変を見続ける必要がある現場や、異常の見逃しが損害・事故に直結する領域での活用を想定している。
現時点では、建設や公共インフラ系などでPoC(実証)の検討・開始が進んでいるという。
たとえば建設現場では、ヘルメットや安全帯の未着用といった不安全行動の検知。
公共・インフラ分野では、水位や計器の読み取りによる巡回点検の省力化や遠隔確認などが、利用イメージとして挙げられている。
こうした展開の土台にあるのが、同社が導入してきた約37万台のカメラが捉える、現場の膨大な映像データだ。
今後は、AIが「現場の目」として状況を自動で判断することで、見まもりや確認の工数を減らし、省人化や効率化、生産性の向上を後押しする。
状況をリアルタイムに判断する「AI-App カスタム検知」を本日から、テキストで過去映像を探す「映像検索」を今秋から、いずれもベータ版として提供する。
生成AIが自然言語の条件で状況を判断。「AI-App カスタム検知」を提供開始
これまで防犯や安全管理の現場では、撮り溜めた録画データを目視で確認する作業が、現場責任者の大きな負担となってきた。
また従来のAI解析では、人数や出入りの回数といった数値化しやすい情報は取得できても、水位の増減幅や計測器が示す異常値の読み取りなど、人の判断力が要る状況の把握は難しかった。
こうした課題に応えるのが、第一弾となる「AI-App(アイアップ)カスタム検知」である。
本日よりベータ版として提供を開始した本機能は、最新の生成AIモデルを活用し、人の判断が必要だった現場の状況を自然言語で定義して検知する。

たとえば「倉庫内のコンテナの数が10を超えた」「デジタル計器の数値が230を超えた」といった、複雑な状況にも対応可能だ。
しかも、カメラごとに検知内容を個別に設定して定期的に解析するため、24時間体制で現場を見まもり続けられる。
テキストで過去映像を検索。「赤い服の人」も入力だけで抽出、今秋から
第二弾となるのが、テキスト入力で過去の録画映像から特定の対象を探し出す「映像検索」だ。
今秋より、映像確認ツール「Safie Viewer」内で、ベータ版として段階的に提供が始まる予定である。

こちらはマルチモーダルAI技術を用いており、「赤い服を着た人」「青い線のトラック」といった探したい特徴を入力するだけで、該当するシーンをリストアップする。
しかも、事前のタグ付けや専用カメラへの買い替えは一切不要。
既存のカメラのまま、必要な場面をすぐに手繰り寄せられる点が強みだ。
この2つを併用すれば、膨大な映像から「AIが変化を検知して即座に通知する」流れと、「必要な場面をテキストで柔軟に探し出す」流れの両面から、現場の映像活用を後押しできる。
さらに、何を検知し何を探すのかを各社・各現場が自ら定義できるため、業種や現場の特性を問わず活用できることも特徴といえる。
建設・インフラでPoCが始動。「現場AX」で人手不足の解消へ
セーフィーは、人が張り付いて予兆や異変を見続ける必要がある現場や、異常の見逃しが損害・事故に直結する領域での活用を想定している。
現時点では、建設や公共インフラ系などでPoC(実証)の検討・開始が進んでいるという。
たとえば建設現場では、ヘルメットや安全帯の未着用といった不安全行動の検知。
公共・インフラ分野では、水位や計器の読み取りによる巡回点検の省力化や遠隔確認などが、利用イメージとして挙げられている。
こうした展開の土台にあるのが、同社が導入してきた約37万台のカメラが捉える、現場の膨大な映像データだ。
今後は、AIが「現場の目」として状況を自動で判断することで、見まもりや確認の工数を減らし、省人化や効率化、生産性の向上を後押しする。
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建設土木のICT活用など、
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