課題
監視カメラの映像を人が見続けることはできない。一方で、映像をクラウドに送る方式は、機密性・通信量・コストの面で導入しにくい現場が多い。
アプローチ
工業用ネットワークカメラ（AXIS）の静止画を一定間隔で取得し、社内のGPUで動く視覚言語モデル（VLM）が状況を判定する。判定結果はレポートとして記録し、正常・警告・重大の件数と処理時間を時系列で表示する。ローカルのモデルに接続できない場合は、予備の解析系へ自動で切り替える。
工夫した点
- Ollama・LM Studio・vLLM など、OpenAI 互換のローカル推論サーバーに対応
- 推論用の画像を縮小してから渡し、限られた GPU メモリでも回るよう実測で調整
- SwitchBot と連携し、判定結果に応じて現場の機器を動かせる
この作品を紹介した場
- 2026.9.3講演AI Innovation Hub「AI実装はなぜPoCで止まるのか」ローカルAIで実現する映像監視の高度化
- 2025.12.3登壇日本AMD主催 ADVANCING AI 2025 JAPANAI Innovation Hub：人とAIの協働 〜現場が使いこなせるローカルAIとは〜