【最新事例11選】画像解析AIの活用事例を業界別にご紹介｜企業の課題と導入成果もわかりやすく
画像解析AIは、製造現場の外観検査だけでなく、小売店舗の棚分析、施設の混雑可視化、インフラ点検、来店者分析など、幅広い業務で活用されています。
一方で、「画像解析AIは実際にどのような業務で使われているのか」「導入によってどのような成果が出ているのか」を具体的に知りたい方も多いのではないでしょうか。
画像解析AIの活用方法は業界によって大きく異なるため、実際の企業・組織の事例を見ることで、自社業務への応用イメージをつかみやすくなります。
そこで、こちらの記事では、製造、小売・店舗運営、施設運営、インフラなどの分野から、実在企業・組織による画像解析AIの活用事例をご紹介します。
あわせて、画像解析AIの基本や代表的な用途、事例から分かる活用パターン、導入時の注意点についても解説します。
画像解析AIとは
画像解析AIとは、画像や映像に写っている人物や物体、設備などの特徴をAIが読み取り、分類、検出、計測、異常判定などを行う技術です。
たとえば、製造ラインで傷や割れを検出したり、店舗の商品棚を解析して陳列状況を把握したり、カメラ映像から人数を数えて混雑状況を可視化したりできます。
代表的な用途には、次のようなものがあります。
- 物体や人物の検出
- 良品・不良品の分類
- 傷、ひび割れ、欠損などの異常検知
- 人数カウントや混雑状況の可視化
- 棚割、陳列量、欠品状況の把握
- 作業者の動線や作業工程の分析
- 設備や構造物の点検
- 来店者属性や滞留時間の分析
「画像認識」「画像解析」「画像分析」は実務上明確に区別されず使われることもありますが、画像認識は画像に何が写っているかを識別する技術、画像解析はそこから状態や数量、異常、動線などを読み取る用途まで含めて使われることがあります。
実際の導入では、用語の違いよりも、画像から何を把握し、その結果をどの業務判断につなげたいのかを明確にすることが重要です。
製造業での画像解析AI活用事例
自動車部品メーカー｜外観検査で判定精度99.9％、検査人員コストを約半減
自動車部品メーカーでは、製造ラインにおける外観検査へ日立ソリューションズ・クリエイトの画像認識AIソリューションを導入しています。
従来の検査装置では汚れなどの外観検査精度が十分ではなく、最終的に人による全数再検査が必要になっていました。
そこで、部品画像を撮影し、深層学習によってキズ、ワレ、バリなどを判定する仕組みを構築しました。
既存の検査装置やPLCとも連携し、製造ラインへ組み込んで運用しています。
公式情報では、判定精度99.9％を達成し、検査業務の人員コストを約半減したとされています。
東芝ライテックの活用例｜作業分析による工程改善で生産数が約10％上昇
東芝ライテックが公開するViewLED Solutionの活用例では、製造ラインの作業分析に画像解析AIを活用するケースが紹介されています。
人の移動を軌跡として可視化するとともに、手の位置や動きを検知し、作業時間を自動計測する仕組みです。
解析結果をガントチャートや映像と組み合わせて確認することで、作業工程の無駄やサイクルタイム異常の原因把握に活用できます。
公式の活用例では、工程改善の結果として生産数が約10％上昇したと紹介されています。
なお、これは特定企業の導入事例として公開されたものではなく、東芝ライテックが紹介する活用例です。
小売・店舗運営での画像解析AI活用事例
キリンビール株式会社｜棚割データ化時間を約1/10に低減
キリンビールでは、小売店舗の商品棚を対象とした棚割画像解析システムを導入しています。
従来は、営業担当者が店舗の商品陳列状況を確認し、データとして整理する作業に時間がかかっていました。
そこでNECの画像認識技術を活用し、営業担当者がスマートフォンで商品棚を撮影すると、商品種類や陳列状況を解析できる仕組みを構築しました。
公式リリースでは、商品陳列状況のデータ化にかかる時間を約1時間から約7分へ短縮し、約1/10に低減したとされています。
棚情報を効率的にデータ化することで、店舗状況の把握や営業活動に活用しやすくなった事例です。
株式会社タカハシ｜AI×ロボット活用で一部商品カテゴリの売上が最大53％伸長する傾向
タカハシでは、店舗の商品棚管理へAIとロボットを組み合わせた仕組みを活用しています。
従来は、店舗責任者が目視で陳列状況や欠品を確認しており、店舗ごとの棚管理や販売機会損失の抑制が課題でした。
オムロンのAI×ロボット活用ソリューションでは、ロボットが収集した棚画像をAIで解析し、本部が定めた基準に対して商品が不足している棚を検知します。
その結果をもとに、補充すべき棚の優先順位を現場へ提示する運用を行っています。
公式情報では、PoCで対象とした一部商品カテゴリにおいて、売上が最大53％伸びる傾向が確認されたとしています。
イオンリテール株式会社｜AIカメラの実証を経て全国76店舗へ展開
イオンリテールでは、AIカメラを活用して店舗内の状況や来店者行動を解析しています。
東京都江東区のイオンスタイル有明ガーデンでは、店舗内に設置したカメラ映像をAIで解析し、混雑状況の把握や接客支援などに活用する実証を行いました。
たとえば、店内の混雑状況の把握、接客を必要としている来店客の検知、未成年者への酒類販売防止支援などが検証されています。
富士通の公式事例では、一部店舗での実証実験を踏まえ、全国の「イオン」「イオンスタイル」76店舗へ展開したとされています。
画像解析AIを一部店舗の検証だけで終わらせず、多店舗へ展開した事例として参考になります。
施設運営・オフィス・イベントでの画像解析AI活用事例
株式会社大塚商会｜社員食堂の混雑可視化で人数カウントの検知率95％超
大塚商会では、本社ビルの社員食堂や玄関、通用口にAIカメラを設置し、人数カウントや混雑状況の可視化に活用しています。
社員食堂では昼休みに利用が集中し、利用者が現地へ行くまで空席状況を把握しにくいことが課題でした。
そこでOPTiM AI Camera Enterpriseを活用し、カメラ映像から人数を解析する仕組みを導入しています。
解析した混雑状況は、エレベーターホールのデジタルサイネージなどへ表示しています。
公式事例では、人数カウントの検知率について目標としていた95％をクリアしたとされています。
NEC｜イベント会場の混雑状況を画像解析して可視化
NECでは、イベント会場のカメラ映像を画像解析し、混雑状況を可視化する取り組みを行っています。
パラ大学祭での実証では、休憩場所付近のカメラ映像から混雑状況を解析しました。
解析した混雑度をスクリーン上に3段階で表示することで、来場者が混雑している場所を把握し、密集を避けやすくする仕組みです。
画像解析AIを施設運営や来場者への情報提供に活用した事例といえます。
三井不動産株式会社｜オフィスビル共用空間の利用状況をAIカメラで把握
三井不動産では、中之島三井ビルディングのリニューアルにあわせて、AIカメラを活用した実証実験を行っています。
共用空間の利用状況を把握し、施設運営や空間づくりの高度化につなげることが目的です。
ネットワークカメラとAIプラットフォームを組み合わせ、共用空間がどのように利用されているかを把握する取り組みが進められました。
オフィス空間の利用実態を画像解析によってデータ化し、施設価値向上へ活用する事例です。
日本貿易振興機構（JETRO）｜羽田空港で来店者属性・滞留時間・動線を解析
JETROでは、羽田空港第3ターミナルのテストマーケティング店舗で、来店者分析に画像解析AIを活用しました。
店舗では、来店者がどのような商品に関心を持ち、店内をどのように移動したのかを把握することが求められていました。
そこで、棚前カメラや俯瞰カメラを使い、来店者数、性別・年代、滞留時間、店内動線などを解析しています。
単純な来店者数だけでなく、商品前での滞在時間や回遊状況を分析することで、来店者の興味・関心や比較行動の把握に活用しました。
公共インフラ・設備点検での画像解析AI活用事例
南紀白浜エアポート株式会社｜滑走路点検で損傷進行度を定量把握
南紀白浜エアポートでは、空港滑走路の点検高度化にAI画像解析を活用しています。
滑走路の点検は熟練者による目視に依存する部分があり、将来的な人材確保や損傷状況の定量的な把握が課題でした。
そこで、点検車両に搭載したドライブレコーダーの映像をAIで解析し、亀裂やひび割れなどの異常を検知する仕組みを導入しています。
国土交通省の資料では、経験の浅い職員でも点検しやすくなるとともに、損傷の進行度を定量的にモニタリングできるようになったと紹介されています。
画像解析AIによって、熟練者の目視判断を支援しながら点検業務を高度化した事例です。
国土交通省 関東地方整備局 草木ダム｜AI画像解析による遠隔巡視で省力化
草木ダムでは、下流河川の巡視や設備管理の効率化にAI画像解析を活用しています。
従来の下流巡視では、複数人で現地を移動しながら確認する必要があり、巡視区間の長いダムでは大きな負担になっていました。
そこで、巡視地点などへネットワークカメラを設置し、AI画像解析によって河川への入川者などを検知する仕組みを導入しています。
現地へ出向かなくても状況を確認できる範囲を広げることで、巡視業務の省力化と安全確保につなげています。
画像解析AIの事例から分かる主な活用パターン
ここまでの事例を見ると、画像解析AIの用途は業界によって異なるものの、活用方法はいくつかのパターンに整理できます。
- 目視検査の支援・自動化：製品の傷、不良、設備異常などを画像から検知する
- 店舗状況のデータ化：商品棚、欠品、陳列状態などを解析する
- 人数・混雑状況の把握：カメラ映像から人数や混雑度を可視化する
- 行動分析：来店者や作業者の動線、滞留時間などを解析する
- インフラ点検：ひび割れや損傷などを画像から検出し、点検を支援する
共通しているのは、これまで人が目視で確認していた情報をデータとして扱えるようにしている点です。
画像解析AIを導入することで、単純な省人化だけでなく、これまで定量化しにくかった現場の状態を継続的に把握し、業務改善へつなげられる可能性があります。
一方で、画像解析した結果を取得するだけでは成果につながりません。
タカハシの事例では棚画像から補充対象を把握し、実際の補充行動へつなげています。
キリンビールの事例でも、商品棚を解析するだけでなく、そのデータを営業活動で活用しています。
画像解析AIでは、「何を検出するか」と同時に、「解析結果を誰がどのように使うか」まで設計することが重要です。
画像解析AIを導入するときの注意点
画像解析AIの導入では、AIモデルの性能だけでなく、実際の撮影環境や業務フローまで確認する必要があります。
とくに確認したいポイントは次の通りです。
- 何を画像から判定・計測したいのかを明確にする
- 実際の利用環境に近い画像データを用意する
- カメラ位置、照明、角度などの撮影条件を確認する
- 必要な精度と評価方法を決める
- 誤検知・見逃しが起きた場合の業務対応を設計する
- 解析結果を現場の業務フローへ組み込めるか確認する
- 運用開始後の精度確認や改善方法を決める
たとえば、PoCでは一定の照明や撮影角度で高い精度が得られても、本番環境では時間帯や設置場所によって画像条件が変化することがあります。
製造現場であれば、部品の向きや汚れ、光の反射などが変わることで判定結果へ影響する場合もあります。
そのため、PoCではできるだけ本番環境に近い画像や撮影条件を使って検証することが重要です。
また、必ずしも画像解析AIだけで業務判断を完結させる必要はありません。
誤判定の影響が大きい業務では、AIが一次判定を行い、人が最終確認する運用を組み合わせる方法もあります。
よくある質問
Q.1 画像解析AIはどのような業界で活用されていますか？
製造、小売、店舗運営、オフィス、イベント、不動産、空港、道路・ダムなどのインフラ管理まで幅広い業界で活用されています。画像や映像から、人、物、設備、状態などを把握したい業務と相性があります。
Q.2 製造業では画像解析AIをどのように活用できますか？
代表的なのは外観検査です。製品画像から傷、割れ、欠損などを検出し、人による目視検査を支援・自動化できます。そのほか、作業者の動線分析や工程分析などにも活用されています。
Q.3 小売業では画像解析AIをどのように活用できますか？
商品棚の陳列状況や欠品の把握、来店者数や属性の分析、店舗内の混雑状況や動線の分析などに活用できます。解析結果を商品補充や売場改善、店舗運営へつなげることがポイントです。
Q.4 インフラ点検にも画像解析AIは使えますか？
活用できます。道路、滑走路、ダム、設備などの画像から、ひび割れや損傷、異常などを検出する用途があります。人による目視点検を完全に置き換えるだけでなく、点検対象の抽出や判断支援として使われるケースもあります。
Q.5 画像解析AIを導入する前にPoCは必要ですか？
撮影条件や対象物によって精度が変化するため、本番導入前に実際の画像を使って検証する方法が有効です。とくに、照明、カメラ位置、対象物の個体差、異常パターンなどが多い業務では、本番環境に近い条件で適合性を確認することが重要です。
Q.6 画像解析AIと画像認識AIの違いは何ですか？
実務上は明確に区別されず使われることもあります。一般的には、画像認識AIは画像に写る人物や物体などを識別する技術、画像解析AIはその結果を使って数量、異常、状態、動線などを把握する用途まで含めて表現されることがあります。
画像解析AIの事例を参考に自社での活用方法を検討しよう
画像解析AIは、製造業の外観検査から、小売店舗の商品棚分析、施設の混雑可視化、来店者分析、インフラ点検まで、さまざまな業務で活用されています。
実際の事例を見ると、単に画像をAIで解析するだけではなく、その結果を検査、補充、営業、施設運営、点検などの業務へ組み込んでいることが分かります。
そのため、自社で導入を検討する場合は、まず「どの画像から、何を把握し、その結果をどの業務判断へつなげたいのか」を整理することが重要です。
そのうえで、手元にある画像データや撮影環境を確認し、本番利用に近い条件で小さく検証すると、自社業務との適合性を判断しやすくなります。
画像解析AIは業界や用途によって必要なデータ、精度、撮影環境、システム構成が大きく異なります。
今回紹介した事例を参考に、自社の業務で人が目視確認している作業や、画像から把握したい情報がないかを整理し、活用可能性を検討してみてください。
