現場実装に最適化されたエッジAIを、
技術ライセンスで提供
要件に応じて柔軟に統合可能なエッジAIエンジン
リアル空間のデータを高精度に解析し、
貴社製品・サービスの付加価値向上に貢献します。
エッジAIとは
現場（エッジ）に近いデバイス上でデータを直接処理する技術です。リアル空間の膨大な映像データを、プライバシーを保護しながら低コスト・低遅延で解析できるため、その有用性は急速に高まっています。
しかし、エッジAIの本質的な価値は導入そのものではなく、その後の「継続的な運用」にあります。昨今、優れた技術であっても「現場の運用に定着しない」という課題が顕在化しており、真に成果を生むためには、現場の実態に即した柔軟な設計、そして何より現場への深い理解に基づいた「実装力」が不可欠となっています。
従来のAIが直面する「運用の壁」
リアルな現場は常に変化します。一度設定して終わりではない、実運用における3つのハードルが成果を阻んでいます。
環境の不一致
カメラの性能差や照明条件により、拠点ごとに精度のばらつきが生じる。
経年による劣化
売り場のレイアウト変更や什器の移動に伴い、AIの認識精度が徐々に低下する。
膨大な運用負荷
拠点数が増えるほど、微調整やメンテナンスにかかる人件費・時間コストが膨大になる。
これらの「現場特有の課題」を、
AI自らが解決する。
それが、AWL Engineが提供する
次世代の運用基盤です。
クラウドの柔軟性とエッジの即時性を統合し、
実社会におけるAI運用の障壁を、技術の根幹から解消します 。
AWL Engine が提供する
4つのコア価値
1. 既存デバイスでの高精度稼働
低スペック・既存デバイスへの高度な実装
詳細： 独自のエッジ最適化技術により、専用機を導入することなく、既存のカメラや安価なデバイス上で安定した高精度AIを稼働させます。
2. 現場ごとの自律最適化
設置環境を選ばない自動フィッティング
詳細： 拠点ごとに異なる画角や照明条件をAIが自ら認識。現場ごとの個別設定を不要にし、導入スピードを最大化します。
3. 実空間の変化への自律適応
運用フェーズにおける「精度の不変」
詳細：什器の移動や商品配置の変更など、刻々と変わる現場の状況をAIが自律的に検知。人手による再設定なしに精度を自己補正し、導入初期のパフォーマンスを長期にわたり維持します。
4. 柔軟なシステム拡張性
マルチチップ・マルチデバイス対応の基盤技術
詳細： 多様なAIチップやOSに対応。既存の管理システムやクラウドLLM等とも柔軟に連携し、小規模導入から数千拠点規模の展開までシームレスに対応します。
実空間を
「意味あるデータ」へ変換する、
5レイヤーの技術階層
既存の防犯カメラ等をAIセンサーとして最適化するノウハウ（L2）と、映像をエッジ側で「意味情報（テキスト）」化する独自技術（L3）。
この両軸により、リアル空間を高精度かつ安全にデータ化します。
既存インフラの高度なセンサー化
既存の防犯カメラ等をAIセンサーとして最適化し、マルチカメラトラッキングにより死角のない高精度な人流・動線追跡を実現します。
- アクション（判断・警告・通知）
- 解析結果に基づくリアルタイムな現場へのフィードバック
- 高度推論（クラウドLLM連携）
- 生成AIを用いた高度な文脈解析と意思決定
- 意味情報化（エッジAIによる解析）
- 【AWL独自技術】 映像を現場で「テキストデータ」へ変換し、プライバシーを保護
- 物理世界認識（センサー最適化）
- 【AWL独自技術】 設置環境に合わせて既存カメラを高性能AIセンサーへ適合
- リアル空間（事象・行動）
- 現場で起きている「人や物の動き」そのもの
※マルチカメラトラッキングにより、死角のない高精度な人流・動線追跡を実現します。
プライバシーとコストを両立する
ハイブリッド構造
解析処理を現場（エッジ）で完結させることで、データ漏洩リスクの低減と通信コストの劇的な圧縮を同時に実現します。
エッジ（L1～L3層）
- 現場での解析完結
- 防犯カメラ等の映像（非構造化データ）を、その場で即座に解析
- プライバシー保護
- 人物の顔などの個人情報を含む「生映像」を外部へ送信しません
クラウド（L4～L5層）
- 軽量な「テキストデータ」の受信
- 映像を匿名化した「意味情報（構造化データ）」のみを受信
- 圧倒的な低コスト運用
- 通信データ量を最小限に抑え、クラウド利用料と通信費を大幅に削減
最高水準のプライバシー保護を担保しながら、数千拠点規模でも持続可能な低コスト運用を可能にします。
共通データ基盤による
迅速な社会実装
データ基盤（L3）を共通化することで、既存システムや最新のAI技術とシームレスに連携。
現場のニーズに即した多様なアプリを、迅速かつ低コストに実装可能です。
クラウドLLM・外部連携（L4～L5層）
- 高度なAI解析（API連携）
- エッジで生成された「意味情報（テキストデータ）」をクラウドLLMで解析し、高度な判断を実現
- データ基盤の共通利用
- 解析基盤を変更することなく、目的に応じた多様なAIアプリを自由に追加・拡張
多目的なアプリケーション展開
- 防犯・安全
- 万引き検知、不審者通知、立ち入り禁止エリア監視
- 業務効率化
- 品出しタイミング通知、レジ混雑予測、清掃状況確認
- マーケティング
- 属性（年代・性別）分析、入店数カウント、動線解析
一度構築したデータ基盤を多目的に活用。投資対効果（ROI）を最大化しながら、現場のDXを加速させます。
AWL Engineの活用事例
多様なエッジデバイスへの実装
エッジAIカメラへの実装
カメラ単体で解析を完結させる「エッジAIカメラ」に、AWL Engineのコア機能を統合。各デバイス固有の演算リソースを最適化し、設置環境の変動に左右されない、高精度かつ安定した属性分析や行動検知をライセンス提供します。
エッジAI BOXへの実装
既存の複数台のカメラ映像を集約する「エッジAI BOX」へ実装。AWL Engineの高度なマルチカメラトラッキング技術（L2）を駆使し、広域かつ複雑な動線分析や事象判断を、現場完結（エッジサイド）でリアルタイムに実現します。
タブレット・STBへの実装
汎用タブレットやサイネージ制御用STB（セットトップボックス）を活用。内蔵・外付けカメラの性能差をAWL Engineが自動補正し、視聴者の属性、視線、滞在時間などの有用な統計データを、プライバシーに配慮した「非識別化テキストデータ」として抽出します。
ドローンへの実装
飛行中に取得する高精細映像を、通信環境に依存せず機体側でリアルタイム解析。大容量データの転送による遅延やコストを排除し、現場での即時異常検知やアラート発報、集計完結を実現。機動性と即時性を両立した高度な監視・点検ソリューションを提供します。
ドライブレコーダーへの実装
車載カメラが捉える前方および車内映像をリアルタイム分析。道路インフラの劣化検知や、車内における「不適切事案」の早期判定を支援。限られたハードウェアリソース条件下でも、極めて高い信頼性を維持する軽量・高精度アルゴリズムを実装します。
導入の流れ
- お問い合わせ
- まずはお気軽にご相談ください。
- お問い
合わせ
- 課題ヒアリング・既設環境の確認
- 目的や現場状況をヒアリングし、既設カメラやネットワーク環境を確認します。
- 現地調査・システム構成のご提案
- 現場に最適な構成とAI活用方法をご提案します。
- ご契約・設置工事
- 合意後、機材設置・設定を実施します。
- 運用開始・サポート（PoC含む）
- 導入前のPoCから運用開始後まで、専門チームが伴走します。
