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概要
この記事は、寺田雄一が主催するセミナーの案内であり、「学習データ不要なオンプレ生成AIによる監視・点検業務の省力・効率化」に関するテーマを扱っています。現代の監視・点検業務における課題や、新しいAI技術の導入による利点について詳述されています。
要約の箇条書き
- セミナーのテーマは「学習データ不要なオンプレ生成AIによる監視・点検業務の省力・効率化」。
- 監視・点検のリソース不足が深刻化し、異常の見逃しが事故リスクを増加させている。
- 現場での手動確認では能動的な対応が難しく、受動的な運用が問題となっている。
- 従来のAIソリューションは、異常データ不足や多様性の高い異常に対応できないため導入が進まない。
- クラウド型AIの導入にはセキュリティやデータ漏洩の懸念がある。
- 新しいアプローチとして、「生成AI×動画」の活用が提案され、未知の異常にも柔軟に対応可能。
- オンプレミス環境での運用が可能で、セキュリティの高い現場でも安心して導入できる。
- セミナーは2025年6月20日に開催予定。主催はパナソニック ソリューションテクノロジー株式会社、協力は株式会社オープンソース活用研究所。
こんにちは、マジセミ寺田です。
いつもマジセミにご参加いただきありがとうございます!
今回は、「学習データ不要なオンプレ生成AIによる監視・点検業務の省力・効率化」というテーマについて解説するセミナーを企画しました。
2025年6月20日(金)13:00 – 14:00
監視・点検での見逃しが大きな事故を招くリスクが増加
設備や駐車場、倉庫、工場など多様な現場において、監視・点検業務のリソース不足が深刻化しています。人手によるモニタリングは工数がかかる一方で、「人が倒れている」「油が漏れている」といった突発的な異常は、目視や定期的な確認では見逃されるリスクもあります。特に、常時監視が必要な現場では、既存のカメラ映像が何か起きたときにだけ見返すような受動的な運用となるケースもあり、早期対応につながらない場合も多く見られます。
未知の異常や少量データ環境で既存AIが実用化に至らない
従来のAIによる監視ソリューションでは、「異常データが収集できない」「異常の種類が多すぎる」といった理由で、十分な精度が得られず導入が進まない課題がありました。教師あり学習ではそもそも異常データが不足し、教師なし学習でも誤検知・見逃しが多く、現場での実用には至らないという声も少なくありません。さらに、クラウド型AIサービスはセキュリティやデータ漏洩の懸念から、機密性の高い現場では導入が難しいという現実もあります。
生成AIを活用して安全監視を自動化する手段を具体的に解説
本セミナーでは、学習済みの異常データに依存せず、未知の異常にも柔軟に対応可能な「生成AI×動画」の新しいアプローチをご紹介します。オンプレミス環境でも運用できるため、セキュアな現場でも安心して導入可能です。
開催企業
■主催・共催パナソニック ソリューションテクノロジー株式会社■協力株式会社オープンソース活用研究所
マジセミ株式会社
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