開発事例１／従業員レーダー

広いスペースのオフィスや大規模工場では、常に従業員がどこにいるかを把握することが難しいです。特に緊急時に従業員の位置・移動ルート、いつどこで何が発生したかの情報をいち早く把握できず、適切な指示が課題でした。

ソリューション

オフィスや工場内にAIカメラの配置によって従業員を認証することが可能です。

またAIカメラとIoTアプリケーションの連携で認証できる従業員の位置情報を共有できます。ウェブアプリケーションでユーザーの機能を提供します。

システム機能

◉ AIカメラ登録・接続・設定管理

◉ 従業員画像登録

◉ 従業員レーダー機能

　・位置検索

　・移動ルート検索


◉ 画像認識結果レポート


実装時課題＆解決策

  • IoTプラットフォームをゼロから構築するとコストが高く時間もかかってしまいます。

    GCPやAWSのププリックIoTクラウドプラットフォームを利用することでコストと時間を大幅削減できます。

  • データが徐々に増えることによって検索のスピードに大きな影響を及ぶ可能性があります。

    直近のデータ（１カ月内）と過去のデータを分類し、通常機能には直近のデータを検索します。直近のデータはRedisのメモリデータベースを活用します。

  • AIカメラとIoTプラットフォームの連携は非同期処理で、ただし従業員検索機能は同期機能処理というデータ連携の課題があります。

    IoTアプリケーションからAIカメラに検索リクエストを送信します。各カメラより検索結果を返信し、アプリケーシオンは結果を取得して画面に検索結果を表示します。

    検索してから５秒待機し、AIカメラの返信があれば最新の検索結果を表示します。返信がない場合は直近データから検索結果を表示します。

システムのアーキテクチャ

技術

◉ React

◉ Nodejs

◉ Python

◉ AWS

◉ IoT

開発期間

◉ ４カ月

開発事例２／Agri-Tech

気候や天候といった不確実な環境のなかで育むという、高度な知識と技術と経験が求められてきた業界です。また野菜の安全な栽培環境を目指したいが、経験値・ノウハウに依存してしまいます。

ソリューション

IoTを用いた野菜栽培システムを構築することで品質向上及び熟練技術の継承を実現できます。

センサーデータより温度、湿度、水といった栽培環境の状況をモニターニング・コントロール、危険時にアラムすることで、栽培に必要な作業の自動化を実現します。

システム機能

◉ 専用IoTデバイスの登録 / 接続 / 設定管理

◉ 栽培環境コントロール/モニタリング

◉ 栽培指示に従った遠隔操作

◉ 栽培プランニングおよび従業員タスク管理

◉ 種まきから販売まで各工程の記録

◉ インシデント管理

◉ 生産性及び品質の情報解析


実装時課題＆解決策

  • IoTデバイス数が多く、IoTクラウドに簡単に登録と設定したい。

    AWS IoTの「Just-in-TimeRegistration」を利用することで、デバイス側は自分で登録や接続ができます。

  • ユーザーはデバイスが接続／非接続のステータスをリアルタイム監視したい。

    AWS IoTのFleetindexingを利用して、デバイスが接続／非接続ステータスAPIを提供します。

  • デバイスのデータをリアルタイムに連携され、データを多く取り込みソリューションが必要となります。DynamoDBを利用し、デバイスのデータを取り込みするように管理します。

システムのアーキテクチャ

技術

◉ React, React Native

◉ Vuejs

◉ Bootstrap, jQuery

◉ Nodejs

◉ Golang

◉ AWS

◉ IoT

開発期間

◉ 12カ月

開発事例３／インシデント検知

本来の警備はカメラを使用し観察できますが、インシデントが発生する際は、どうしても人の判断が必要です。自動的にインシデントを検知できるシステムが求められます。

ソリューション

AIカメラを利用し、リアルタイムにインシデントアクション検知が可能なシステムを構築します。IoTアプリケーションと連携することで、インシデント通知のユーザー機能を開発します。

システム機能

◉ AIカメラ登録 / 接続 / 設定管理

◉ カメラの観察範囲設定

◉ 観察時間の設定インシデント照会

◉ 記録ビデオで確認 / 対応内容記録

◉ 画像認識結果レポート

実装時の課題とソリューション

  • インフラ運用管理にかかる工数を削減し、ユーザーの使用量に応じてインフラのリソースを自動的にスケーリング、インフラ料金を納めたい。

    GCPはフルマネージド型サーバーレスサービスを使用し、インフラストラクチャを管理することなく、ゼロから地球規模までアプリケーションをスケールできます。

  • 観察範囲設定機能はユーザーが簡単に設定できるようにしたい。

    アプリケーションでカメラの画像の上に、観察範囲を描くように機能を実装しました。その範囲をカメラが分かる座標に変換し、カメラに設定します。

  • なるべくインフラコストを削減したい。


    対応済みの過去ビデオはあまり照会しないため、CloudStorageのColdlineを使用しました。

システムのアーキテクチャ

技術

◉ AngluarJS

◉ Nodejs

◉ Golang

◉ GCP

◉ IoT

開発期間

◉ 4カ月

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