現場の“目視・点検・監視”に負荷がかかり続けていませんか？

人手不足が進む中、多くの現場では、「人の目で確認する」作業が業務効率の妨げになりつつあります。
工場、倉庫、オフィス、店舗など、多くの施設にはすでにカメラやセンサーが導入されていますが、取得した映像やデータを十分に活用しきれていないケースも少なくありません。

次のような課題に、思い当たる点はありませんか？

• 巡回・点検が人手不足で滞り、確認作業の精度にばらつきがある
• 安全具の未着用、転倒、異常動作などを常時監視する余裕がない
• 混雑状況は把握できても、その後の判断や対応が手作業で煩雑
• カメラ映像は蓄積されているものの、“状況を判断する人材”が不足している

「どこからDXを始めればよいのか…」
そんな悩みに対する現実的な解決策のひとつが、VLM（Vision Language Model）×生成AIの活用です。

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VLMとは？：“映像を見て理解し、言葉で説明する”AI

VLM（VisionLanguage Model）は、画像や動画を読み取り、状況を“言語”で説明できる生成AIです。
従来のAIカメラは、

• 人物の検知
• 車両の検知
• ラインクロスの検知

といった「特定タスクの自動化」を得意としてきました。

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一方VLMは、これらを補完しつつ、

• ‍認識 → 判断 → 言語化

というプロセスまで踏み込みます。
つまり、VLMは、映像を理解し、現場担当者のように状況を整理して伝えるという、新しい生成AIのアプローチを実現します。

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VLMができること：人の「判断」をAIが代替・補助

VLMを使うと、カメラ映像に対して以下のような質問を自然言語で行えます。

• ‍「この画像で注意すべき点をまとめて」
• 「補充が必要な商品はありますか？」
• 「棚の在庫状況を説明して」
• 「人数や混雑状況をレポートして」
• 「前回と比べて変化した点は？」

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AIはこれらに対し、次のような判断を返します。

• ‍状況の要約
• 危険・異常の抽出
• 数量・段数のカウント
• 設備・商品の状態説明
• 過去画像との比較分析

従来の「検知」に加えて、“理由を含めて説明できる”点が大きな特長です。

【VLMデモ】在庫管理の“見落とし”をAIが低減

VLMを活用した倉庫の在庫管理デモを例に、具体的な動きを見てみましょう。

デモの目的

目視に頼っていた在庫チェックをAIに補助させる。

ユーザーの質問（例）

「在庫状況はいかがでしょうか？」

AIの回答 （在庫が満載の場合）

• 「ほぼ満杯です」
• 「補充は不要」
• “理由”も説明（棚が全面的に埋まっている 等）

AIの回答 （在庫が薄い場合）

• 「在庫が減少しています」
• 「中央棚の空きが目立つため、確認を推奨」
• 注意点を指摘

デモからわかること

単に「物が映っている」ことを検知するのではなく、
“状況を整理し、次のアクションを明確化する”点が特長です。

スタッフの負担となっていた常時確認や画像比較の作業を軽減できます。

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業種別で広がるVLMの活用シーン

① 製造業／工場：安全・品質管理の精度向上

• 作業員のヘルメット・安全ベスト着用の自動確認
• 立入禁止区域への侵入検知
• 異常姿勢・転倒の検知
• フォークリフト接近の警告
• 混雑状況把握と動線改善

限られたリソースでも効率的な監視を実現

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② 小売・物流：在庫・混雑・棚割の最適化

• 時間帯別の混雑度分析
• 空席や品切れ棚の検知
• 倉庫の積載状況のチェック
• 顧客属性分析

店舗や倉庫の運用を改善し、機会損失を防止

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③ オフィス・施設：利用効率と快適性を向上

• 会議室利用状況の把握
• オフィス座席の稼働状況可視化
• 休憩場所の混雑監視
• 放置物・忘れ物の検知‍

人流データを活用し、施設運営全体を最適化

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まとめ：VLMが実現する“判断の自動化”という新しい価値

VLMは、AIカメラの“検知”に、生成AIによる“推論・言語化”を組み合わせた技術です。
これは、単なる省力化ではなく、判断業務を標準化し効率化するための実用的なアプローチです。
人手不足や属人化が避けられないなか、安全・品質・効率の向上に貢献します。

さらに、AI/IoTデータ連携プラットフォーム「Gravio」を組み合わせることで、専門スキルがなくてもVLMを活用したソリューション構築が可能です。

最初の一歩は「目視業務の棚卸し」から

• 日々の確認作業
• 巡回や点検業務
• 人に依存している判断

こうした“現場の目視判断”の部分こそ、VLMが大きな効果を発揮します。

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まずは、負荷の大きい工程から、VLM活用を検討してみませんか。

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