outlineソリューション概要
従来のAIでは難しかった“状況の判定”を、現場で使える形に。
mitococa SUUは、生成AIを活用した画像解析ソリューションです。
生成AIは世界中の画像とその説明文を大量に学習しているため、追加学習なしでも、映像のなかの「物体」「行為」「状況」を文脈から判定できます。
ただし、チャット形式の生成AIをそのまま現場に置いても、運用は現実的ではありません。
mitococa SUUは、この現場運用の難しさを、場面の抽出から結果の通知・業務連携までを自動でつなぐ仕組みで解決します。
判定理由まで出力し、異常検知から人物の属性把握まで対応します。
- 巡視・点検・監視に人手を取られ、省人化を進めたい
- 設備や現場の異常・劣化を、常時見張りたい
- 多品種・小ロットで、検品AIの学習データが揃わない
- 来訪者の属性や広告の見られ方を、データで把握したい
| 従来の画像解析AI | mitococa SUU | |
|---|---|---|
| 入力 | 画像 | ✓画像 ＋ 指示文（プロンプト） |
| 出力 | 対象の位置・有無 | ✓状況の判定（true／false）＋その理由 |
| 得意なことPOINT | 学習した対象を、高精度・高速で検知 | ✓未学習の物体・行為・状況の判定 |
特徴 FEATURES
大量の学習データを集めなくていい
判定したい内容は、指示文（プロンプト）で記述します。従来のように対象ごとの学習データ収集や再学習が要らないため、これまで費用対効果が合わず諦めていた“状況の判定”にも取り組めます。実際の精度は、検証を通じて見極めながら導入を進めます。
場面抽出から通知まで自動。現場のオペレーションに組み込める
場面抽出は、mitococa Edgeやセンサーが検知したタイミング、または定期実行（最短1秒間隔から）で、必要な場面だけを生成AIに渡します。判定結果は、そのままパトランプ鳴動・メール通知などの報知や、業務システム連携まで、現場のオペレーションに合わせて自動で連携します。
3つの推論モードで、異常検知も人物属性も
1枚の画像で判定する「単体モード」、事前登録した基準画像と比べる「指定画像比較モード」、直前の画像と比べる「直前画像比較モード」に対応。安全・品質・生産性の異常検知から、来訪者の属性可視化（マーケティング）まで、目的に合わせて使い分けられます。判定結果はパトランプ鳴動・メール通知などの外部連携にもつなげられます。
ユースケース、効果 Use Cases & Effects
人手をかけずに、“現場”を見守る。
① 巡視・監視の省人化（製造業・施設運営）
定期巡視や目視確認をAIが代替・補完。たとえば「設備の異常確認」「倉庫内のパレット段数監視」といった定期作業を置き換え、人手不足のなかでの省人化に貢献します。設備・インフラの劣化や異常の予兆も、定常的に見張れます。
② 労災・異常事態の早期発見（建設業・製造業）
「作業員が倒れていないか」「高所での安全帯・フックは適切か」など、従来は判定できなかった不安全行動・緊急事態を、現場の映像から検知。めったに起きないが見逃せない事象を、人を張らずに捉えます。
③ 多品種小ロットの検品・状態監視（製造業）
学習データの確保が難しい外装検査や、燃焼・攪拌・液漏れなど見た目の微妙な違いで良否が分かれる検査・状態監視を、指示文の記述で実現。検査員の習熟度によるばらつきを抑えます。
④ 顧客属性の可視化・広告効果の測定（商業施設・施設運営）
来訪者の性別・単独／グループ・広告の閲覧人数・撮影率・遠方者率などを、指示文で定義した基準に沿って定量化。来店属性の把握や、広告（応援広告など）の効果測定に活用できます。
ご提供までの流れ Process
mitococa SUUは、課題を持つお客様と一緒に検証を重ねながら磨いている先行ソリューションです。「お困りごとのデータで、実際に効くか」を確かめるところから始められます。
簡易机上検証
お預かりしたデータを生成AIで机上推論し、結果をご報告。筋の良い課題を一緒に見極めます。
PoC（実地 or 机上）
検証用システムで、本運用に足る精度・仕組みかを見極めます。
本導入
製品版リリース（2027年予定）。
※検証メニュー（現地検証／お客様机上検証／JR西日本による机上検証）や費用は、課題・データの内容に応じてご案内します。人物が映る映像や属性判定は、クローズドな机上環境での検証からご案内します（NDA締結のうえ実施）。
