映像解析AIの比較表を作成！おすすめや選び方も解説

質問に答えるだけでぴったりのサービスを無料診断

映像解析AIは工場や建設現場において、作業員の安全確保に大きく貢献します。危険エリアへの立ち入りや、安全装備の着用状況を自動で監視し、リスクを即座に検知します。例えば、ヘルメット未着用の作業員や立入禁止区域への侵入を瞬時に発見し、管理者にアラートを送信します。従来の人的監視では見落としやすい瞬間的な危険行動も確実に捉え、事故の未然防止を実現します。24時間体制での監視により、夜間作業や人手不足の現場でも安全レベルを維持できます。

製造業において、映像解析AIは製品の品質管理を革新します。人間の目では判別困難な微細な傷や色のばらつき、形状の異常を高精度で検出します。例えば、自動車部品の表面検査では、わずか0.1ミリメートルの傷も見逃しません。検査速度は人手作業の10倍以上に向上し、検査員の疲労による見落としも解消されます。統計データの自動集計により、不良発生の傾向分析も可能になり、製造工程の改善につながります。品質の安定化により顧客満足度向上とコスト削減を同時に実現します。

小売業では、映像解析AIが店舗運営の効率化を支援します。来店客数の自動カウント、年齢層や性別の分析、商品への関心度測定などを実現します。レジ待ち時間の監視により、混雑時の人員配置を最適化できます。また、万引きなどの不審行動を自動検知し、店舗セキュリティを強化します。収集されたデータは売上向上のための戦略立案に活用され、商品配置の改善や販促企画の効果測定も可能になります。人件費削減と売上向上の両立を実現する重要なツールとなります。

道路管理において、映像解析AIは交通状況の把握と改善に貢献します。車両台数の自動計測、渋滞の早期発見、事故や故障車の検出を24時間体制で実施します。信号制御システムと連携することで、交通流量に応じた信号パターンの自動調整も可能です。高速道路では、逆走車や異常な低速走行を即座に検知し、重大事故の防止に役立ちます。収集された交通データは都市計画や道路整備の判断材料として活用され、長期的な交通環境の改善につながります。人的な交通監視コストを大幅に削減します。

自動車メーカーでは、映像解析AIを活用してボディの塗装ムラや部品の取り付け不良を自動検出しています。従来は熟練検査員が目視で行っていた作業を、AIが24時間体制で実施します。半導体製造では、ウェハーの微細な欠陥を人間の目では不可能な精度で発見し、歩留まり向上に貢献しています。食品工場では、異物混入や形状不良の検出により、安全性と品質の両立を実現しています。生産ライン全体の稼働状況も監視し、設備の異常や作業員の安全確保も同時に行います。これらの活用により、品質向上と生産コストの削減を両立しています。

大手百貨店では、映像解析AIを導入してフロア別の来客数や年齢層を自動分析しています。混雑状況に応じたスタッフ配置の最適化により、顧客サービス向上と人件費削減を実現しています。コンビニエンスストアでは、レジ前の行列状況を監視し、混雑時の自動アラート機能で待ち時間を短縮しています。アパレル店舗では、試着室の利用状況や商品への関心度を測定し、売場レイアウトの改善に活用しています。また、万引き防止システムとしても機能し、セキュリティ強化に貢献しています。収集されたデータは本部での戦略立案にも活用されています。

大型建設現場では、映像解析AIが作業員の安全装備着用状況を常時監視しています。ヘルメットや安全帯の未着用を検知すると、現場監督に即座にアラートが送信されます。危険エリアへの立ち入りや、重機と作業員の接近も自動検知し、事故の未然防止を実現しています。工事進捗の自動記録により、日報作成業務も効率化されています。夜間工事では、照明が限られた環境でも確実に安全監視を継続します。ドローンと連携した上空からの現場監視により、広範囲での安全管理も可能になっています。労働災害の削減と工期短縮の両立を支援しています。

高速道路管理会社では、映像解析AIを活用して交通流量の自動計測と事故の早期発見を実現しています。渋滞の兆候を事前に察知し、情報板での迂回案内により交通分散を図っています。トンネル内での故障車や落下物の検出により、二次災害の防止に貢献しています。駐車場では、空車スペースの自動案内システムにより利用者の利便性を向上させています。鉄道駅では、ホームでの転落危険行動や不審物の検知により、安全性を確保しています。これらのシステムにより、インフラの安全性向上と運用コストの削減を同時に実現しています。

監視カメラを多数設置している企業では、映像解析AIの導入効果が特に高くなります。ショッピングモールでは数百台のカメラ映像を人間が監視することは不可能ですが、AIなら同時並行で分析できます。物流センターでは、荷物の仕分け作業や作業員の安全確保を24時間体制で監視する必要があります。大型工場では、複数の生産ラインを同時監視し、品質管理と安全管理を両立させることが求められます。これらの企業では、人的コストの大幅削減と監視精度の向上を同時に実現できるため、投資対効果が非常に高くなります。

自動車部品メーカーでは、わずかな不良品でもリコールにつながる可能性があるため、完璧な品質管理が必要です。映像解析AIは人間の目では見落としがちな微細な欠陥も確実に検出します。食品製造業では、異物混入や形状不良の検出により、食の安全を確保することが事業継続の前提となります。医療機器製造では、製品の安全性が直接人命に関わるため、高精度な検査システムが不可欠です。精密機器メーカーでは、製品の寸法精度や表面品質の管理により、競合他社との差別化を図ることができます。品質向上により顧客信頼の獲得とブランド価値の向上を実現します。

建設業では労働安全衛生法により安全管理が義務化されており、映像解析AIによる常時監視が有効です。化学プラントでは、作業員の安全確保と環境事故の防止が事業継続の必要条件となります。鉱山業では、坑内での作業員の安全確保が最優先課題であり、AIによる24時間監視が威力を発揮します。空港や港湾では、テロ対策や密輸防止のため高度なセキュリティシステムが求められます。これらの業界では、法的要求を満たしながら運用コストを抑制する手段として、映像解析AIが重要な役割を果たします。安全性向上と同時に、保険料の削減効果も期待できます。

百貨店やショッピングセンターでは、顧客の行動パターン分析が売上向上の鍵となります。映像解析AIにより、どの商品に関心を示しているか、どの導線で移動しているかを把握できます。レストランチェーンでは、混雑状況の把握により適切な人員配置と顧客満足度向上を実現します。銀行では、窓口やATMの利用状況分析により、サービス改善と効率化を図ることができます。ホテルでは、ロビーやレストランでの顧客行動を分析し、サービス品質の向上につなげています。これらの業界では、収集したデータを基に戦略的な意思決定を行うことで、競合優位性を確立できます。

カメラ映像から人物、車両、物品などの特定対象を自動識別するシステムです。顔認証による入退室管理システムでは、登録された人物の識別精度が99%以上を実現し、セキュリティ強化に貢献します。車両ナンバープレート認識システムでは、駐車場管理や交通違反の監視を自動化できます。製造業では、製品や部品の種類を自動判別し、仕分け作業の効率化を実現します。小売業では、商品の在庫管理や盗難防止に活用されています。リアルタイム処理により、検出と同時にアクションを起こすことが可能です。検出対象の学習データを追加することで、認識精度の向上と対象の拡張ができます。

人物や物体の動きを解析し、異常行動や特定の動作パターンを検知するシステムです。転倒検知システムでは、高齢者施設や病院で患者の転倒を瞬時に発見し、迅速な対応を可能にします。不審行動検知システムでは、万引きや暴力行為などの異常な動きを自動検出します。作業動作解析システムでは、製造現場での作業手順の確認や効率改善に活用されます。群衆行動解析では、イベント会場や駅での人流管理と安全確保を支援します。スポーツ分野では、選手のフォーム分析や戦術解析にも応用されています。学習アルゴリズムにより、正常と異常の境界を自動調整し、誤検知を最小限に抑制します。

製品の外観検査や寸法測定を自動で実行する製造業特化型システムです。表面キズ検出システムでは、金属製品の微細な傷を人間の目の10倍以上の精度で発見します。寸法計測システムでは、製品の長さや直径を0.01ミリメートル単位で測定し、品質基準への適合を判定します。色彩検査システムでは、塗装や印刷の色ムラを数値化して品質管理を行います。食品検査では、形状不良や異物混入を高速で検出し、食品安全を確保します。検査結果は自動でデータベースに記録され、品質管理レポートの作成も効率化されます。カスタマイズにより、特殊な製品や検査項目にも対応可能です。

インターネット経由でAI機能を利用する従量課金型のサービスです。初期投資を抑えて導入でき、中小企業でも手軽に映像解析AIを活用できます。システムの保守・更新はサービス提供者が実施するため、専門知識がなくても利用可能です。複数拠点での同時利用や、繁忙期に応じた処理能力の増減も容易に対応できます。最新のAI技術が自動的に適用されるため、性能向上の恩恵を継続的に受けられます。セキュリティ対策も専門業者が実施するため、安全性が確保されます。ただし、インターネット環境が必要で、通信コストが継続的に発生する点を考慮する必要があります。

映像解析AIの性能は、カメラの設置位置と初期設定で大きく左右されます。対象物がはっきりと映る角度と距離を確保し、逆光や影の影響を最小限に抑える配置が重要です。解像度は用途に応じて調整し、人物識別なら顔部分で200×200ピクセル以上を確保します。照明環境の変化に対応するため、自動露出機能の設定を適切に行います。複数カメラを使用する場合は、死角をなくすよう配置し、重複エリアで精度を向上させます。ネットワーク帯域幅の確保も重要で、4K映像なら25Mbps以上の回線容量が必要です。定期的なレンズ清掃とカメラの動作確認により、安定した映像品質を維持します。

AIの認識精度向上には、良質な学習データの作成が欠かせません。検知したい対象物の画像を多角度から500枚以上収集し、さまざまな条件下での学習を行います。正常品と不良品の境界を明確にするため、境界付近のサンプルを重点的に収集します。季節や時間帯による環境変化に対応するため、異なる条件での画像も含めます。データにはタグ付けを行い、AIが学習しやすい形式で整理します。定期的に新しいデータを追加し、継続的に認識精度を向上させます。誤検知が発生した場合は、該当データを学習セットに追加して再学習を実施します。学習データの品質管理により、実用レベルの認識精度を実現します。

映像解析AIの基本機能であるリアルタイム監視では、適切なアラート設定が運用成功の鍵となります。検知感度を業務実態に合わせて調整し、重要度に応じてアラートの通知方法を分類します。緊急度の高い安全関連は音声とメール、品質管理は画面表示のみといった具合に設定します。誤検知を避けるため、検知エリアの設定を細かく調整し、不要な動きを除外します。アラート履歴は自動保存され、後から検証や改善に活用できます。夜間や休日の監視体制に応じて、アラート送信先を自動切り替えする機能も活用します。定期的にアラート設定を見直し、運用実態に合わせた最適化を継続します。

映像解析AIが収集したデータは、業務改善の貴重な情報源となります。日次、週次、月次の定期レポートにより、傾向分析と課題発見を行います。品質管理では不良発生率の推移、安全管理では危険行動の発生頻度をグラフ化して可視化します。時間帯別の分析により、問題が発生しやすい条件を特定できます。収集データをCSVファイルで出力し、既存の管理システムとの連携も可能です。異常検知の精度向上のため、過去データを活用した学習の再実行を定期的に行います。データ保存期間は法的要件と容量制限を考慮して設定し、自動削除機能も活用します。分析結果は経営判断や現場改善の根拠として活用します。

映像解析AIシステムの導入には、ハードウェア、ソフトウェア、設置工事を含め数百万円から数千万円の初期投資が必要です。中小企業では資金調達が困難で、導入に踏み切れないケースが多く見られます。投資対効果の算出も複雑で、人件費削減効果は計算しやすいものの、品質向上や事故防止による効果は定量化が困難です。システム稼働までに6か月から1年程度を要するため、効果実感まで時間がかかり経営陣の理解を得にくい面があります。技術の進歩が早く、導入後数年で陳腐化するリスクも存在します。段階的導入やリース活用により初期負担を軽減する検討が必要です。ROI算出方法の明確化と、効果測定指標の事前設定が重要となります。

映像解析AIの認識精度は100%ではなく、照明条件や環境変化により誤検知が発生します。品質検査では良品を不良と判定する過検知により、生産効率が低下する問題があります。安全監視では危険でない行動を異常と判定し、頻繁なアラートで現場混乱を招くケースもあります。学習データの偏りにより、特定条件下での認識精度が著しく低下することがあります。新しい製品や環境変化に対応するため、継続的な学習データの追加と再学習が必要です。誤検知率を下げると見落としが増える技術的なトレードオフも存在します。現場での受容可能な誤検知率の設定と、段階的な精度向上計画の策定が求められます。人間による最終確認プロセスの併用も検討する必要があります。

映像データは個人情報を含むため、厳格なプライバシー保護対策が必要です。従業員の監視により労働環境の悪化や離職率上昇のリスクがあります。顧客の映像データ取扱いでは、個人情報保護法への適合が法的義務となります。サイバー攻撃により映像データが漏洩した場合、企業の社会的信用が失墜する可能性があります。クラウド型サービスでは、データの保管場所や第三者アクセスの可能性について十分な確認が必要です。従業員への説明不足により、監視に対する不信や反発が生じるケースもあります。データ暗号化、アクセス権限管理、定期的なセキュリティ監査の実施が不可欠です。プライバシーポリシーの策定と従業員への丁寧な説明により、理解と協力を得ることが重要です。

映像解析AIシステムの運用には、AI技術とITインフラに関する専門知識が必要です。中小企業では社内に適切な人材がおらず、外部業者への依存度が高くなります。システム障害時の迅速な対応ができず、業務停止リスクが存在します。AI学習データの管理や精度改善には継続的な技術対応が必要で、人材育成に時間とコストがかかります。ベンダー企業の技術者に依存し過ぎると、運用コストが継続的に発生します。既存ITシステムとの連携設定には、両方の技術に精通した人材が必要です。社内人材の育成計画策定と、段階的な技術移管により自立運用を目指すことが重要です。外部パートナーとの適切な役割分担により、リスクとコストのバランスを取る必要があります。

映像解析AIの成功には、いきなり全面導入ではなく段階的なアプローチが効果的です。最初は1つの部門や特定の業務から小規模に始め、成功事例を作ることで組織内の理解を深めます。品質検査なら特定の製品ライン1本から開始し、効果を実証してから他ラインに展開します。3か月程度の試験運用期間を設け、現場の意見を収集してシステム設定を最適化します。成功要因と課題を詳細に分析し、次の展開エリアでの改善に活用します。従業員の習熟度に応じてサポート体制を段階的に縮小し、自立運用を目指します。各段階での成果を定量的に測定し、経営陣への報告により継続的な投資承認を得ます。段階的導入により初期投資リスクを分散し、確実な効果創出を実現します。

映像解析AIの定着には、現場従業員の理解と協力が不可欠です。導入検討段階から現場リーダーを巻き込み、業務改善の当事者として参画してもらいます。AIは人間の仕事を奪うものではなく、業務を支援するツールであることを丁寧に説明します。操作方法だけでなく、AIの仕組みや判定根拠についても基本的な理解を促進します。定期的な勉強会を開催し、成功事例の共有や改善提案の収集を行います。現場からの意見をシステム改善に反映し、従業員の参画意識を高めます。AIオペレーターの認定制度を設け、習熟度に応じた権限付与と処遇改善を実施します。トラブル時の対応手順を明文化し、現場でも基本的な対処ができる体制を整備します。

映像解析AIの性能維持には、継続的なデータ品質管理が重要です。学習データの定期的な見直しを行い、偏りや古いデータを除去して精度向上を図ります。新しい製品や環境変化に対応するため、月次で学習データを追加し再学習を実施します。誤検知が発生した事例を詳細に分析し、原因究明と改善策の実施を徹底します。データ収集から学習、精度評価までのプロセスを標準化し、担当者が変わっても一定水準を維持できる仕組みを構築します。AIの判定結果と人間の判定結果を定期的に比較し、乖離の原因を分析します。季節変動や設備更新による環境変化を考慮し、四半期ごとに学習データの見直しを実施します。データ管理責任者を明確化し、品質管理のPDCAサイクルを確実に回す体制を整備します。

映像解析AIの価値を可視化するため、明確な成果指標（KPI）設定が必要です。品質検査では不良発見率と検査時間短縮率、安全監視では事故発生件数と対応時間を主要指標として設定します。ベースライン（導入前の数値）を正確に測定し、改善効果を客観的に評価できる仕組みを作ります。月次でKPIを測定し、目標値との比較により改善の必要性を判断します。定性的な効果も重要で、従業員満足度や顧客からの評価も定期的に調査します。ROI計算を四半期ごとに実施し、投資対効果の推移を経営陣に報告します。KPIの達成状況に応じてシステム設定の見直しや、運用方法の改善を実施します。成果の社内共有により、他部門への展開意欲を喚起し、全社的な活用拡大を促進します。

映像解析AIがリアルタイム処理を実現するため、高速な画像処理アルゴリズムを採用しています。フレーム間差分法により、連続する映像フレーム間の変化のみを抽出し処理負荷を軽減します。Region of Interest（ROI：関心領域）設定により、解析対象エリアを限定して処理速度を向上させます。マルチスレッド処理（複数の処理を同時並行で実行する技術）により、映像取得と解析処理を並行実行します。エッジコンピューティング（データ発生場所の近くで処理する仕組み）により、通信遅延を最小化しリアルタイム性を確保します。画像の前処理では、ノイズ除去やコントラスト調整により解析精度を向上させます。処理優先度の自動調整により、重要度の高い検知対象を優先的に処理します。ハードウェアアクセラレーション（専用チップによる高速化）により、演算処理を大幅に高速化しています。

映像解析AIは複数の物体検出アルゴリズムを組み合わせて高精度な認識を実現しています。YOLO（You Only Look Once：1回の処理で物体検出を行う高速アルゴリズム）により、複数物体の同時検出を高速実行します。RCNN（Regionbased CNN：領域提案と分類を組み合わせた手法）により、物体の位置特定と分類を高精度で実施します。特徴量抽出では、色相、彩度、明度の色情報と、エッジや角度の形状情報を組み合わせます。HOG（Histogram of Oriented Gradients：勾配方向のヒストグラム）により、物体の形状特徴を数値化します。SIFT（ScaleInvariant Feature Transform：スケール不変特徴変換）により、大きさや回転に影響されない特徴抽出を実現します。機械学習のSVM（Support Vector Machine：サポートベクターマシン）により、抽出した特徴量から最適な判定境界を学習します。

映像解析AIの異常検知には、統計的手法と機械学習を組み合わせた多重アプローチを採用しています。OneClass SVM（正常データのみから異常を検知する手法）により、未知の異常パターンも検出可能です。時系列解析により、映像データの時間的な変化パターンから異常を予測します。クラスタリング（類似データをグループ化する手法）により、正常パターンの範囲を定義し逸脱を異常として検知します。閾値設定では、ROC曲線（検出率と誤検知率の関係を示すグラフ）を用いて最適な判定基準を決定します。アンサンブル学習（複数のアルゴリズムを組み合わせる手法）により、単一手法では検出困難な異常も発見します。ベイズ統計（事前確率と事後確率を用いた推定手法）により、不確実性を含む予測精度を向上させます。継続学習により、新しい異常パターンを自動的に学習し検知精度を向上させています。

映像解析AIの精度向上には、入力データの前処理が重要な役割を果たします。ガウシアンフィルタ（画像のノイズを除去する処理）により、カメラノイズやぶれの影響を軽減します。ヒストグラム平坦化により、照明条件の違いによる影響を正規化し認識精度を安定化させます。画像の幾何変換（回転、拡大縮小、平行移動）により、撮影角度の違いを補正します。カラースペース変換により、RGB色空間からHSV色空間への変換で色彩情報を効果的に活用します。モルフォロジー処理（画像の形状を変形させる処理）により、微細なノイズ除去と形状補正を実行します。データ拡張（既存画像から新しい学習データを生成する技術）により、少ない学習データから多様なパターンを生成します。品質評価指標により、前処理の効果を定量的に測定し最適なパラメータを決定しています。

映像解析AIのライセンスには、買い切り型、サブスクリプション型、従量課金型の主要な形態があります。買い切り型では初期費用は高額ですが、長期利用でコスト効率が向上し所有権も明確になります。サブスクリプション型では月額または年額の定額料金で、常に最新機能を利用でき初期投資を抑制できます。従量課金型では処理件数に応じた課金で、利用量の変動が大きい企業に適しています。商用利用条件では、利用範囲の制限、再販可能性、第三者への提供可否を詳細に確認する必要があります。同時接続数やカメラ台数の制限、対応解像度の上限などの技術的制約も重要な契約要素です。ライセンス期間中のサポート内容、アップデート提供条件、契約終了時のデータ取扱いも事前に取り決めます。複数拠点での利用やグループ会社での共用については、別途契約が必要な場合があります。

映像データには個人の顔や行動が含まれるため、個人情報保護法への厳格な対応が必要です。従業員の映像監視では、事前の同意取得と利用目的の明確な説明が法的義務となります。プライバシーポリシーに映像解析AIの利用目的、取得する情報の種類、保管期間を詳細に記載します。顧客や来訪者の映像取得では、入口での告知掲示と同意取得の仕組みを構築します。個人識別情報の匿名化処理により、プライバシー保護と業務活用の両立を図ります。映像データへのアクセス権限を最小限に制限し、操作ログの記録により不正利用を防止します。データ処理の委託先選定では、プライバシーマーク取得企業など適切なセキュリティ体制を持つ業者を選択します。従業員代表との協議により、労働環境への配慮と監視の必要性のバランスを取ることが重要です。

映像データの機密性確保には、多層防御のセキュリティ対策が不可欠です。映像データの暗号化では、AES256（米国政府標準の高度暗号化方式）を採用し保存時と転送時の両方で実施します。アクセス制御では、役職と業務内容に応じた権限設定により、必要最小限のデータアクセスを実現します。ネットワークセキュリティでは、VPN（仮想専用回線）やファイアウォールにより外部からの不正侵入を防止します。定期的なセキュリティ監査により、脆弱性の発見と対策を継続的に実施します。バックアップシステムでは、異なる場所での多重保存により災害時のデータ保全を確保します。インシデント対応計画を策定し、セキュリティ侵害時の迅速な対応体制を整備します。従業員への情報セキュリティ教育により、内部からの情報漏洩リスクを最小化することも重要な対策となります。

クラウド型映像解析サービス利用では、データの保管場所と管理体制の確認が重要です。国外のデータセンター利用時は、各国の個人情報保護法制への適合性を詳細に検証します。サービス提供者の財務状況と事業継続性を評価し、サービス停止リスクを最小化します。データの可搬性（他社サービスへの移行可能性）とベンダーロックイン回避策を事前に確認します。SLA（Service Level Agreement：サービス品質保証契約）により、稼働率やレスポンス時間の保証を取り付けます。障害発生時の代替手段と復旧時間の目標値を明確に取り決めます。料金体系の透明性を確認し、予期しない追加課金を防止する契約条項を設けます。データ削除の確実性を保証する手続きを確立し、契約終了時の情報保護を確保します。定期的なサービス品質評価により、継続利用の適切性を判断することが重要です。

クラウド録画型の映像解析AIは、カメラ1台あたり月額1,000円から8,000円程度が一般的な料金相場です。録画データをインターネット上のサーバーに保存する仕組みで、保存期間が長くなるほど料金は高くなります。7日間保存のプランは月額1,320円から1,870円程度、30日間保存のプランは月額2,200円から2,750円程度が目安となります。180日間の長期保存プランになると月額4,950円から7,040円程度に上昇します。初期費用としてカメラ本体が50,600円程度必要となる場合もあり、別途インターネット回線の費用や設置工事費がかかることがあります。

高機能AI解析型の映像解析AIは、人物検出や行動分析などの高度な機能を備えており、カメラ1台あたり月額11,000円から15,000円程度が相場です。混雑状況の可視化や人数カウント、属性分析といった機能が利用できます。ライセンス制で提供されることが多く、5ライセンスで月額15,000円といった料金体系が一般的です。追加ライセンスは1つあたり月額2,980円程度で購入できます。初期費用として1台あたり110,000円が必要となる製品もあります。従量課金型のプランでは月額基本料0円で、解析1回あたり10円といった料金設定も存在します。

映像解析AIの料金は企業規模によって大きく異なり、導入するカメラ台数や必要な機能により変動します。下記の表は企業規模別の月額料金の目安を示したものです。

個人事業主や小規模店舗では1台から3台程度のカメラで運用することが多く、基本的なクラウド録画機能で十分な場合が大半です。中小企業になると複数拠点の管理や来客分析のニーズが生まれ、10台程度まで台数が増加します。中堅企業以上では人数カウントや動線分析といった高度な機能が求められ、料金も上昇する傾向にあります。大企業向けの製品は個別見積となり、カスタマイズされた機能や専任サポートが提供されます。

エンタープライズ向けの映像解析AIは、個別見積による料金体系が主流です。危険行動の検知や侵入検知、災害検知といった特殊な機能を備えた製品が多く、導入前に詳細な要件のヒアリングが行われます。最大30台のカメラを同時解析できるシステムや、3年間のクラウド録画に対応した製品などが提供されています。既存のカメラシステムと連携できる場合もあり、導入コストを抑えることが可能です。販売パートナー経由での購入が基本となり、地域や販売店により価格が異なる特徴があります。大型施設や工場、公共施設などでの利用を想定した製品が中心です。