IoT monitoring center

IoT×AIによる
新たな監視サービス

24時間365日対応リモートモニタリング
新たなテクノロジーで監視をサポート

エコモットが提供する「IoTソリューション」を活用した、24時間365日の有人リモートモニタリングサービスです。カメラで撮影した映像を有人でモニタリングすることで、インシデントの早期発見・連絡が可能となります。
また、監視のサポート機能としてAI技術を活用することにより、監視業務や深夜業務の省人化を実現します。

労働人口減少による
人材不足で
現場管理・監視業務が拡大

労働人口減少による人手不足やテクノロジーの進歩により、公共機関や様々な施設の監視・危機管理においてクラウドカメラの活用が拡大しています。
従来の監視カメラでは、施設内かつリアルタイムによるモニタリングが必要なことから、専任人材の確保や深夜業務対応が課題でした。
クラウド環境の整備やネットワーク環境の多様化によって、クラウドカメラによる遠隔監視やAIによる画像分析や自動化による効率化・省人化が期待されています。

IoT×AI×Monitoring

IoTカメラ・センサーにより
現地の情報を収集、
AIで監視業務をサポート

IoT・AIテクノロジーを駆使した監視センターを構築することにより、監視クオリティをキープした状態で、
運用面の効率・省人化を実現します。
リモートモニタリングによるインシデントの早期発見・連絡だけでなく、その後の顧客対応業務にも対応、
撮影データとクラウドCTIやCRMとのデータ連携によって、インシデント対応をサポートします。
また、そのデータをAIに組み込むことにより、クラウドカメラによる画像解析と個々の特徴を加味した
クオリティの高い判定を可能とします。

feature

IoT監視センターの特徴

様々な業務実績があり
多様な業種・業態に対応可能

監視センターの運用は、様々なアウトソーシングサービスの実績がある人的リソースから適材なオペレーターを選出し、多様な業種・業態に対応することができます。

IoTカメラ・センサーにより
屋外の監視も可能

当社のカメラは、ソーラー電源対応で、モバイル通信端末を搭載しているため、LAN配線不要で、環境によっては、電源のない屋外でも設置することができます。また、センサーによるデータ収集も得意としており、映像とセンサーデータの情報から、より的確な監視判断が可能となります。

AIにより監視業務をサポート
人為的なミスを軽減

どんなに優秀なオペレーターでも、ミスを冒す可能性を0%にすることはできません。AI画像解析により、画像の変化をオペレーターに通知することでミスを軽減し、監視業務をサポート、効率・省人化を実現します。

case

利用シーン

生産ラインをIoT監視
AI品質チェック

課題

機器の故障により生産ラインが停止してしまうと大きな損失となります。また、異物混入や部品の取り付けミスなどによる品質の低下が課題となっています。

解決

センサーとIoTデバイスを工場の機器に取り付け、電圧や振動を計測することにより監視センターで故障の予兆を把握することができます。また、各ラインにカメラを設置し、AI画像解析とオペレーターによる品質チェックが可能です。

設備機器のデータ収集
機器の不調を早期発見

課題

設備機器の故障を事前に把握することは困難です。細かな点検作業をおこなうことで把握することもできますが、それに割くリソースを確保することは容易ではありません。

解決

各設備機器にあわせたセンサーとIoTデバイスを取り付け、監視センターで故障の予兆を把握することができます。また、カメラを設置することで現地の状況確認や防犯が可能となります。

道路交通量調査を
AI+人で観測

課題

国土交通省は道路交通量の調査員ら人手による調査を廃止する方針で検討に入っており、今後はAIによる常時観測へ移行すると予想されますが、精度の低下が課題となります。

解決

当社の監視センターでは、AIによる常時観測をベースに監視オペレーターによる精度のチェック、AIに必要な学習データの更新することで精度向上を実現します。

環境センサーとカメラで
自然災害・インフラ監視

課題

日本ではインフラの老朽化が加速しており、自然災害の発生により大きな事故に繋がるケースが増えています。

解決

環境センサーとIoTデバイス、カメラを設置し、老朽化が進んでいる橋梁やトンネルなどをモニタリング。環境データの異常からオペレーターが危険を察知し担当者・近隣住民へアラートを発報、その後の現場状況を監視することもできます。

不法投棄を遠隔監視
複数エリアを集中監視

課題

不法投棄の監視としてカメラを設置しても、レコーダーの回収や過去の映像をさかのぼり、ゴミが捨てられた日時を特定するにはかなりの労力を費やしてしまいます。

解決

遠隔監視することにより、リアルタイムで不法投棄を発見することが可能となります。また、複数拠点にカメラを設置し、集中監視することも可能です。

AI技術事例:
有人監視業務を
AIでサポート

撮影データの画像解析と、気象情報や施設のCRM情報からAIが屋外用ボイラーの運転停止を判定し、監視業務をサポート。
24時間リモートモニタリングによる屋外用ボイラーの運転・停止操作を、高度な画像処理機能、現地のピンポイントな気象情報と熟練した監視技術による運転履歴を基にしたAI技術により、サポートすることにより、人為的ミスの軽減を実現しました。

AI技術事例参考サイトへ