01取り出せるデータを確認し、使う場所を決める既存データから始める01手元のデータ画像・CSV・API02使える条件範囲・頻度・権限03小さく試す場所と必要な連携を決める既にお使いのカメラの映像、保存済みの画像、CSVなどのファイルやAPIを確認します。撮影範囲、記録の項目、更新頻度、利用権限、保存期間を整理し、まず手元の画像やデータで試して必要な連携を決めます。
02画像の判定と数値の集計を組み合わせる画像の判定と数値の集計01駐車枠の画像対象の枠を決める02車の有無既存の画像認識も活用03台数を集計決めたルールで数える駐車場の画像を使う場合の例です。既存の画像認識サービスも活用し、対象の駐車枠ごとの車の有無などを判定します。台数の集計や基準値による通知は決めたルールで処理し、AIは画像の判定や状況の説明など、効果を確かめられる部分に使います。
03案内画面や担当者の次の作業につなぐ情報から、次の対応へ01現場の情報画像・数値・状態02表示・通知更新時刻と、判定できない枠03担当者が確認対応が必要かを判断04業務につなぐ必要に応じて点検を依頼空き台数の目安などを案内画面へ表示し、元の情報と更新時刻、判定できない場合の表示を決めます。対応が必要な変化を担当者に知らせ、確認後の点検依頼などを、既存の業務システムに登録できるようにします。
会議室の予約と実際の利用を確かめる人感センサーの記録と予約情報を照らし合わせ、総務や施設管理の担当者が利用状況を確認する例です。予約があるのに反応が見られない時間帯などを示し、担当者が実際の利用を確かめます。
施設の変化を知らせて点検の準備に使う温度や設備の運転記録が、決めた条件に当てはまると担当者へ知らせる例です。AIは過去の点検記録や手順書から確認する点をまとめ、担当者が内容を確かめてから点検依頼に進みます。