映像解析AI
NVIDIA Jetson を含む SoC 構成で、現場運用できるビジョンAIを実装
映像解析AIを業務に導入する際には、精度だけでなく「どこで推論するか」「どのデータをクラウドへ送るか」「障害時にどう継続するか」を同時に設計する必要があります。 Soramotechでは、カメラ入力から推論、API連携、運用監視までを一体で設計し、PoC止まりではなく本番運用に耐える構成を提供します。
特に現場要件が強い案件では、NVIDIA JetsonのようなエッジSoCを活用し、低遅延での推論実行とクラウド連携を両立します。 通信断や帯域制限を考慮した「現場で動き続けるAI」の実装が可能です。
特に現場要件が強い案件では、NVIDIA JetsonのようなエッジSoCを活用し、低遅延での推論実行とクラウド連携を両立します。 通信断や帯域制限を考慮した「現場で動き続けるAI」の実装が可能です。
映像解析アプリケーション開発
カメラ映像の取得、前処理、モデル推論、イベント通知までを統合した業務向けアプリケーションを実装します。
NVIDIA Jetson を活用したエッジ推論
エッジ側で推論を完結できる構成を設計し、ネットワーク依存を抑えたリアルタイム処理を実現します。
Jetson SoC を採用する理由
NVIDIA Jetson は CPU と GPU を中心に、機種によっては DLA（Deep Learning Accelerator）を利用できる SoC（System on Chip）構成を持ちます。 このため、映像入力、前処理、推論、後処理までを単一デバイス上で実行しやすく、現場側の構成をシンプルにできます。
さらに、電力制約や設置スペースが限られる環境でも運用しやすく、監視カメラ連携、外観検査、混雑検知などの用途で高い実用性があります。
さらに、電力制約や設置スペースが限られる環境でも運用しやすく、監視カメラ連携、外観検査、混雑検知などの用途で高い実用性があります。
CPU
GPU
Memory I/O
DLA (機種依存)
Edge Runtime
推奨アーキテクチャ（Edge + Cloud）
現場では Jetson 側で一次推論を実行し、必要なメタデータのみをクラウドへ送信する構成を推奨します。 これにより、帯域コストを抑えながらダッシュボード可視化や履歴分析を実現できます。
重要イベントのみをアップロードする設計や、障害時のローカルバッファリングを含めることで、通信環境が不安定な現場でも運用継続性を担保できます。
重要イベントのみをアップロードする設計や、障害時のローカルバッファリングを含めることで、通信環境が不安定な現場でも運用継続性を担保できます。
対応できる開発範囲
- モデル推論を組み込んだ映像解析アプリケーションの設計・実装
- Jetson向け最適化（推論実行、リソース管理、運用時の安定化）
- クラウド連携（API、イベント基盤、可視化ダッシュボード）
- 監視・ログ収集・アラートなどの運用基盤構築
- 段階導入（PoC → パイロット → 本番展開）の計画設計
想定ユースケース
設備監視
危険行動検知、侵入検知、作業エリア監視を自動化し、現場対応速度を向上。
外観検査
製造ラインの不良検知を支援し、検査品質のばらつきを抑制。
交通・施設分析
通行量や滞留を計測し、施設運用の最適化に活用。
ビジョンAI開発のご相談
要件が固まり切っていない段階でも対応可能です。Jetson SoC の採用可否、クラウド連携方針、運用負荷まで含めて具体化します。
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