- 特許103件の技術検証
- SOC 2 · PIPA 認証・遵守
- 累計1,700台以上のカメラ接続
- 8+ パートナーブランド
現場で繰り返される非効率
人・設備・車両、三つの軸で見ます
01 · 人員動線
不必要に長い移動を見つけます
ピッキング・移動動線をエリア別に見て、特に長い経路とボトルネック区間を特定します。
課題を検知saaiが対応02 · 設備稼働率
止まっている設備と稼働中の設備を区別します
設備別の稼働・停止時間を見て、どのラインが遊休状態かを確認します。
課題を検知saaiが対応03 · 車両動線
フォークリフトと歩行動線を一緒に見ます
荷役場で車両と歩行者の経路が重なる地点を特定し、安全と効率を一緒に確認できるようにします。
課題を検知saaiが対応
Spatial AI・マルチカメラ
広い現場のカメラを、ひとつの動線につなぎます
人の動線だけでなく、フォークリフトなど車両の経路も同じ平面で一緒に見ます。
カメラごとに途切れる今
SAAIがつなぐ一つの動線
倉庫や工場は区域が広く、一台のカメラではすべてを見られません。散らばった視野をひとつにつないでこそ、人・設備・車両の効率を同じ基準で比較できます。
空間AI技術を詳しく見る- 人・設備・車両の動線をひとつの空間座標に統合
- ライン別の稼働率と遊休時間を同じ基準で比較
- 車両と歩行動線が重なる区間を優先確認の対象として表示
このページでは現在、説明用の図を使用しています。専用ランタイムは内部検証済みですが、まだこのページには接続されていません。
自現場のカメラ構成でも可能か気になったら導入のご相談
Before · After
勘での人員配置から、データでの人員配置へ
先に気づく運営
saai care · saai insight区域別の処理量と稼働率を先に受け取り、次に手を入れる区間を前もって決められます。
- ボトルネック区間をリアルタイムで確認
- ライン別稼働率を常時比較
- 車両・歩行動線の衝突地点を事前に表示
現場の声
「どのラインが遊んでいるかを勘で判断していましたが、稼働率を同じ基準で見ることで次に手を入れる区間が明確になりました。」
エリア別の処理量と移動動線をデータで確認し、配置を調整した物流センターはエリア別処理量の効率が約15%高まりました。
* 導入事例に基づく例。現場条件により異なる場合があります。
導入プロセス
パイロットから全店舗まで、3つのステップ
01 · 2〜4週間
パイロット
1〜3店舗で、すでにあるCCTVのまま始めます。
新規機器・初期費用の負担なし
02 · 4〜8週間
検証
KPIのベースラインを定め、改善効果を数値で確認します。
効果がなければ、ここで止めて構いません
03 · 本部のスケジュールに合わせて
全店舗展開
検証済みの運営基準を、全店舗に同じ方法で複製します。
店舗ごとのバラつきなく標準化
- 01パイロット2〜4週間
- 02検証4〜8週間
- 03全店舗展開本部のスケジュールに合わせて
パイロット
1〜3店舗で、すでにあるCCTVのまま始めます。
新規機器・初期費用の負担なし
検証
KPIのベースラインを定め、改善効果を数値で確認します。
効果がなければ、ここで止めて構いません
全店舗展開
検証済みの運営基準を、全店舗に同じ方法で複製します。
店舗ごとのバラつきなく標準化
* 期間は代表例。店舗数や現場条件により異なります。
SAAI 3つのコア製品
この空間を3つの製品がどう支えるか
検知・分析・実行連携の3ステップがひとつの流れでつながります。
検知
saai care
見逃せない異常現象をリアルタイムで検知します。• 制限区域への進入 · 安全距離違反 · 転倒などの現場異常を即座に検知
分析
saai insight
なぜそれが起きたのか原因と推移を分析します。• エリア別処理量とライン稼働率のファネルを分析
実行連携
saai agent
優先順位に応じた次の行動を提案し、人が確定します。• ボトルネック区間の再配置と遊休ラインの活用を提案
saai care
見逃せない異常現象をリアルタイムで検知します。
• 制限区域への進入 · 安全距離違反 · 転倒などの現場異常を即座に検知
saai insight
なぜそれが起きたのか原因と推移を分析します。
• エリア別処理量とライン稼働率のファネルを分析
saai agent
優先順位に応じた次の行動を提案し、人が確定します。
• ボトルネック区間の再配置と遊休ラインの活用を提案