店舗や工場で映像解析を検討する際、「自分たちの環境でどこまで検知できるのか」を確かめる手がかりがなく、PoCの一歩を踏み出しにくい課題があります。防犯カメラAI実装は、ブラウザだけで人物姿勢の推定を試せる、エッジAIの動作確認用デモです。
本デモで体験できること
「カメラ開始」でブラウザカメラを許可すると、TensorFlow.jsのPoseNetがブラウザ内で人物の姿勢を推定し、映像に重ねて表示します。カメラが使えない環境では、合成ポーズによるデモモードで動作します。
- 17個のキーポイントからなる骨格とバウンディングボックスがリアルタイムで描画される
- 検知人数・FPS・信頼度が表示される
- 「Detection Settings」で信頼度しきい値（0〜100）の調整と、骨格・キーポイント・バウンディングボックスの表示切替ができる
- 「Detection Log」と「Raw Data (JSON)」で検知結果の詳細を確認できる
業務での使い所
- 映像解析AI導入のPoCの第一歩
- 転倒や不審挙動の自動検知の要件検討
- 店内動線・滞在計測の事前検証
カメラ台数や設置条件、プライバシーへの配慮を含めた構成設計は、個別の相談となります。
このデモで確認できること
以下の項目を、実際に操作しながら確認できます。
ブラウザカメラおよび合成ポーズによる人物姿勢の推定動作
「カメラ開始」を選択してブラウザカメラを許可することにより、TensorFlow.jsのPoseNetがブラウザ内で人物の姿勢を推定し、映像に重ねて表示する一連の処理を確認できます。カメラが使えない環境であっても合成ポーズによるデモモードで動作するため、検証環境の制約を受けることなくエッジAIの動作確認を進めることが可能です。店舗や工場で映像解析を検討する際に、自分たちの環境でどこまで検知できるかを確かめる手がかりとして機能します。PoCの一歩を踏み出しにくい課題を抱える現場において、専用の機器を事前に用意することなく挙動を把握できる点が大きな利点となります。まずは本機能を通じて、ブラウザ上での姿勢推定がどのようなレスポンスで実行されるかを観察し、後続の要件定義に役立ててください。実際の現場映像を想定したテストを行う前の基礎的な挙動把握として活用できます。
17個のキーポイントからなる骨格とバウンディングボックスのリアルタイム描画
人物を捉えた際に、17個のキーポイントから構成される骨格情報と対象を囲むバウンディングボックスが映像上にリアルタイムで描画されます。対象人物の体の各部位がどのように認識されているかを視覚的に把握できるため、姿勢推定の追従性を直接確かめることができます。店舗や工場における人物の動きに対して、骨格や枠の表示が遅延なく重畳されるかを見極める判断材料となります。このリアルタイム描画の精度を確認しておくことで、転倒や不審挙動の自動検知といった高度な解析の要件を検討する際のベースラインが明確になります。表示される骨格の接続関係や枠の位置関係が正確に人物を捉えているかを注視することが重要です。実際の業務環境における人物の移動速度や動作の大きさに耐えうるかを判断するための基礎データとなります。
検知人数・FPS・信頼度のリアルタイム表示とパフォーマンス把握
画面上には、リアルタイムに算出される検知人数、処理速度を示すFPS、そして解析結果の確からしさを示す信頼度が表示されます。これらの指標を同時に観察することで、対象環境においてエッジAIがどの程度の負荷と精度で稼働するかを数値として把握できます。複数人が画角内に存在する場合の検知人数のカウント状況や、処理落ちが発生していないかをFPSの数値から確認することが可能です。信頼度の推移をモニタリングすることは、誤検知や検知漏れを防ぐための基準値を検討する工程において欠かせない要素となります。店舗や工場での実運用に耐えうる処理能力が確保できているかを定量的に評価する手がかりが得られます。表示される各数値の変動傾向を丁寧に追跡し、安定した解析が行われているかを確認してください。
Detection Settingsによる信頼度しきい値の調整と表示要素の個別切替
「Detection Settings」を利用することで、0から100の範囲で信頼度しきい値を調整し、検知感度の変化を即座に検証できます。さらに、骨格、キーポイント、バウンディングボックスの各表示要素を個別に切り替えることができるため、目的に応じた画面表示の最適化が可能です。しきい値を上下させることで、ノイズとなる低信頼度の検知を排除しつつ必要な人物姿勢を捉えられる適切な境界線を探ることができます。この調整機能は、過度な誤検知を抑えながら対象の姿勢を安定して抽出するための検証工程に直結します。表示を切り替えることで、重なり合う描画要素を整理し、特定のキーポイントの追従状態のみを集中して観察することも容易になります。現場の環境条件に合わせた解析基準を設定するための基礎的な検証手段として活用可能です。
Detection Logによる検知履歴と発生イベントの詳細確認
「Detection Log」の項目では、これまでに解析された検知結果の履歴や推移を時系列で詳細に確認することができます。どのようなタイミングで人物姿勢が検知され、信頼度や検知状態がどのように変化したのかをログ形式で振り返ることが可能です。リアルタイムの映像表示だけでは見落としがちな瞬間的な検知の途切れや、挙動の変化を客観的に把握する工程で役立ちます。店舗や工場における転倒や不審挙動の発生パターンを分析し、どのようなログが記録されるかを事前に確認する用途に適しています。蓄積された検知ログを見返すことで、継続的な監視におけるシステムの安定性や傾向を評価できます。想定通りの頻度や内容でログが出力されているかを精査し、運用設計の具体化に繋げてください。
Raw Data (JSON)による検知データの構造把握とシステム連携検証
「Raw Data (JSON)」を確認することで、PoseNetから出力される17個のキーポイント座標や信頼度などの詳細なデータ構造をそのまま把握できます。システムが内部でどのような形式のデータを取り扱っているかを直接確認できるため、下流の解析基盤や別システムへのデータ受け渡しを検討する際に不可欠です。JSON形式で出力される各キーポイントの座標値やスコアの並びを理解することで、独自ルールの適用や後処理の設計がスムーズになります。映像解析AI導入のPoCにおいて、取得した座標データをどのように判定ロジックに組み込むかを具体化するための重要な判断材料となります。データ構造が明確であるため、エンジニアや設計担当者が要件を満たすデータ項目が含まれているかを早期に検証できます。
業務フローでの挿入位置
防犯カメラAI実装は、店舗や工場で映像解析AIの導入を検討する初期の検証工程に位置づけられます。業務の上流工程では、まず現場における課題感や「自分たちの環境でどこまで検知できるのか」という検証テーマを受け取ります。通常、この段階では具体的な検知能力を測る手段がなく、PoCの一歩を踏み出しにくいという障壁が存在します。そこで本デモを導入し、ブラウザだけで人物姿勢の推定や検知人数・FPS・信頼度の挙動を直接確認します。この動作確認を経ることで、骨格やキーポイントの描画精度、しきい値の調整幅、Raw Data (JSON)の形式を事前に把握することが可能となります。検証を行わずに進めた場合、現場環境に合致しない仕様での検討が進み、後工程で手戻りが発生するリスクが生じます。本デモでの事前確認を完了させた後は、下流工程となるカメラ台数や設置条件、プライバシーへの配慮を含めた個別の構成設計へとスムーズに接続します。これにより、PoCの確実性を高め、転倒や不審挙動の検知や動線計測に向けた実用的な要件定義を推進できます。
想定される活用場面
映像解析AI導入のPoCの第一歩を踏み出す場面において活用できます。店舗や工場で映像解析を導入しようとする際、専用の機材や環境を揃える前に「ブラウザだけでどこまで姿勢推定ができるか」を手軽に試すことができます。本デモの「カメラ開始」や合成ポーズによる動作確認、検知人数やFPS、信頼度のリアルタイム表示を確認することで、AIの基本的な挙動を早期に体感できます。これにより、導入に向けた社内での合意形成や初期検証を迅速に進めることが可能となります。導入時の勘所としては、まず本デモでPoseNetによる推定の追従性を確認し、その後のカメラ台数や設置条件の個別相談に向けた論点を整理しておくことが挙げられます。
転倒や不審挙動の自動検知の要件検討を行う場面に適しています。現場で発生する異常な姿勢や動作を的確に捉えられるかを確認するため、17個のキーポイントからなる骨格描画や「Detection Settings」でのしきい値調整を活用します。しきい値の変更によって検知の感度がどう変化するかを把握し、「Detection Log」で出力される履歴を確認することで、どのような基準で異常判定を行うべきかの要件を詰めることができます。骨格やバウンディングボックスの描画状態を観察しながら、誤検知を防ぐための条件設定を具体化できます。導入にあたっては、想定される人物の動きに対してキーポイントが正しく追従するかを綿密に確かめることが重要です。
店内動線・滞在計測の事前検証を進める場面で役立ちます。店舗などの空間において、人物の存在や位置関係を安定して捉えられるかを評価するために、検知人数とバウンディングボックスの描画機能を確認します。さらに「Raw Data (JSON)」に出力される座標情報や信頼度データを検証することで、動線分析や滞在時間の算出に必要なデータが取得できているかを事前にチェックできます。実際の店舗環境への適用を見据え、エッジAIの処理速度であるFPSが業務要件を満たすかを測定する基準が得られます。導入時には、プライバシーへの配慮やカメラの設置条件を視野に入れつつ、得られたJSONデータをどのように活用するかを整理しておくことが肝要です。
