08
Service 08 · Eagle AI Cloud Patrol
AI 鷹眼クラウドパトロール
あなたの監視カメラは 24 時間録画していますが、24 時間見ている人はいません。人手による巡回は一晩 3〜4 回、巡回漏れのリスクが高く、紙ベースのチェックシートでは監査も困難。AI カメラ製品はカメラの入替・配線工事・端末の計算リソースが必要です。
華辰の新世代「AI 鷹眼クラウドパトロール」は既存 NVR に接続するだけ・ハードウェア追加不要。クラウド AI がスケジュールに従って自動でスナップショット撮影と判定を行い、人手の巡回をクラウド巡回へ自動化します——より頻繁に、より安定して、サボらず、毎回サムネイル＋自然言語記述付きの監査可能な記録を残します。
ENT · 主力SMB · チェーン店舗COM · 大規模コミュニティ
CORE CAPABILITIES
- 1既存 NVR に接続・ハードウェア追加不要NVR API もしくはスケジュールアップロードで接続。既存の監視システムを改造する必要がなく、導入ハードルが極めて低い——「AI カメラを売る」競合に対する最大の優位性です。
- 2クラウドスケジュール AI 巡回毎回 5 秒間スナップショット（約 10〜15 フレーム）、複数の時間帯を設定可能。人手の巡回より圧倒的に高頻度・休まず・サボらず・巡回漏れなし。
- 3クラウド運用・常時稼働フルマネージド SaaS — お客様側でサーバ構築・モデル再学習は不要。AI モデルは継続的にアップグレードされ、自動で最新機能に更新。使うほど賢くなります。
- 4組み込みルールパック + カスタムプロンプト常識的な異常検知ルールを内蔵（無人時間帯の人物検知、煙・炎、明らかな浸水、扉・シャッターの開放、照明異常など）。お客様は任意の条件を自然言語で追加可能。
- 5監査可能な巡検記録毎回「サムネイル + 自然言語記述 + タイムスタンプ」を自動生成。紙の巡回チェックシートに代わる、監査可能なエビデンス資産となります。
- 6Webhook + API + ダッシュボード異常イベントを LINE / メール / Teams / Slack に配信。華辰モニタリングセンターの SOP に接続することも、お客様の既存システムへ直接統合することも可能。
TYPICAL VENUES · 適用シーン
大規模不動産管理／管理組合チェーンオフィス工場／倉庫労働安全衛生コンプライアンス監査夜間集合住宅
PRICING MODEL · 料金
月額固定の合理的な費用（サイト月額 + カメラ台数）を採用。初期ハードウェア購入なし、夜勤警備員の雇用も不要。「週期的な人手による巡回を置き換える」位置付けで、コストを大幅に削減可能、予算は予測可能で管理しやすい。
ENGAGEMENT · 導入
NVR 現地調査 → API／FTP 接続（1 サイトあたり 1〜3 日）→ ルールパック設定 → スケジュール巡回稼働 → 月次監査レポート、現場規模に応じて調整。
Deep Dive
サービス内容詳解
DETECTION · 何を検出できるか
組み込みシナリオパック、現場で即使用可能
🚷 無人時間帯に人物侵入
営業／管制時間帯を設定、時間外に人物検知で即アラート（立位・座位・徘徊を含む）
🔥 煙／火光／浸水
工場、機械室、地下室で頻発する災害の早期兆候
🚪 ドア／シャッターの異常開放
夜間倉庫、オフィス入退室、集合住宅の裏口の異常開放
💡 照明／設備異常
点くべき照明が点いていない、消えるべき設備が消えていない——カスタム設備状態の記述も可能
🦺 労働安全衛生コンプライアンス監査
PPE 着用（ヘルメット、反射ベスト）、高所作業の安全帯、火気作業違反
📝 任意のカスタム条件（自然な日本語で記述）
監視したい内容を一文で記述するだけで動作——エンジニアによるモデル再学習は不要
VLM TECHNOLOGY · 一般 AI より強い理由
VLM（視覚言語モデル）を採用——画像を見て理解し、自然言語の指示を聞き取れる
❌ 従来の AI 映像解析
- • 事前学習されたオブジェクトしか認識できない（人、車、顔、ナンバープレート）
- • ルールはエンジニアがハードコード（ライン越え、N 秒滞在など）
- • 新しいシーンを監視するにはモデル再学習やハードウェア追加が必要
- • 一度誤報が出ると永遠に誤報——ハードウェアでは校正できない
✅ 当社が採用する VLM（視覚言語モデル）
- • モデルが画像から直接シーンの意味を理解、オブジェクトの種類に制限なし
- • 自然な日本語の一文で指示：「禁止エリアに人が徘徊していますか？」「ヘルメット未着用の人はいますか？」
- • 監視ルールの追加は一文書き換えるだけ、モデル再学習は不要
- • お客様がダッシュボードで「これは誤報」を 1 クリック、使うほど精度が向上
FEEDBACK LOOP · 誤報フィードバックループ
使うほど精度が向上——一度作って終わりではない
STEP 1
ダッシュボードからワンクリックでフィードバック
不正確なアラートを受け取ったら「誤報」または「漏報」をクリック
STEP 2
サイト固有のサンプルを蓄積
システムがお客様サイト固有の誤報・漏報パターンを収集
STEP 3
プロンプトを自動的にチューニング
お客様サイト向けに検出記述を最適化、精度が月ごとに向上
※ ハードウェア式 AI カメラとの違い：モデルは工場出荷時に決定済み。現場の誤報は誤報のまま、より高精度にするには新機種への買い替えが必要。
COMPARISON · 並列比較
3 つの選択肢を並列比較——勝ちポイントはどこか？
| 項目 | AI 鷹眼クラウドパトロール | AI カメラブランド | 夜間人手警備 |
|---|---|---|---|
| 初期投資 | ハードウェア購入不要、既存 NVR に接続 | カメラ 1 台あたり NT$30,000〜100,000、複数台で総額が大きい | 機器は不要だがシフト編成が必要 |
| 巡回頻度 | スケジュール巡回、人手巡回より大幅に高頻度で安定 | 連続リアルタイム検知 | 夜勤 3〜4 回、疲労で巡回漏れが発生しやすい |
| コスト構造 | 月額固定の合理的な費用、予測可能で管理しやすい | 初期に高額なハードウェア購入 + 継続的な保守費用 | 月額人件費が最も高い |
| 精度の進化 | 使うほど精度が向上、誤報フィードバックで自動チューニング | 出荷時に決定、誤報は誤報のまま | 人員の経験次第 |
| 監査記録 | 毎回自動生成（サムネイル + 記述 + タイムスタンプ） | イベント発火時のみ | 手書きで巡回チェックシート記入が必要 |
| 能力の境界 | 得意：絶対的な異常／苦手：瞬間的な動作 | ハードウェア仕様次第 | 人手次第 |
※ 誠実なポジショニング：本プラットフォームが代替するのは「週期的な人手による巡回」であり、24 時間の連続監視ではありません。スケジュールスナップショットでは 2 回の撮影間に発生する瞬間的なイベントを取りこぼす可能性があります——これは人手巡回と本質的に同じ制約で、連続監視とは相互補完の関係です。
USE CASES
お客様の実際の活用方法
- 1集合住宅の夜間巡回·警備員の夜間巡回 3〜4 回を代替し、「サムネイル + 記述 + タイムスタンプ」の監査可能な記録を自動生成。
- 2倉庫の無人エリア監視·営業時間外の人物検知で即アラート、煙・炎、浸水、扉・シャッターの開放も並行して監視。
- 3チェーンオフィスの多拠点運用·一つのダッシュボードで全店舗を可視化、イベントを Webhook で LINE グループへ配信。
- 4労働安全衛生コンプライアンス監査·火気作業、高所作業、PPE 着用などのルール巡検、毎回エビデンス資産として記録。
対応する NVR / カメラは？
技術的にはブランド非依存です——標準 RTSP ストリーミングに対応し、固定 IP（または公開 IP + ポート転送／VPN／メーカー P2P で遠隔到達可能）であれば連携できます。市場の主要 NVR の多くが要件を満たしており、既存機器の入れ替えは不要です。各サイトの導入前に、接続方式とカメラ配置を現地調査で確認します。
「イーグルアイ映像セキュリティ」「AI 鷹眼クラウドパトロール隊」との違いは？
イーグルアイ映像セキュリティ：警報トリガー時のリアルタイム映像確認 + モニタリングセンター派遣（イベント駆動型）。AI 鷹眼クラウドパトロール隊：コミュニティ向けの夜間多センサー + 中央派遣 + パトロール車（コミュニティ専用）。本プラットフォーム：クラウド SaaS、既存 NVR に接続、スケジュールに従って能動的に巡回、監査可能な記録を生成（人手巡回を代替）。3 つは相互補完で重複しません。
AI はどんなイベントが得意で、何が苦手？
得意：絶対的・常識的な異常——無人時間帯の人物検知、煙・炎、明らかな浸水、扉・シャッターの開放、照明異常など。立位／座位／横臥、歩行、徘徊、出入りの方向、扉の開閉・物の運搬といった行動も自然言語で記述可能。苦手：瞬間的な動作（転倒の瞬間、殴打、画面を横切る投擲物）や細やかなジェスチャ認識。位置付けは「記述と粗分類」——巡回の異常判断には十分ですが、連続監視とは相互補完です。
お客様の個人情報や映像のプライバシーは？
映像はスケジュール時間帯のみ取得・解析後に削除します（生映像を長期保存しません）。イベント記録はサムネイル + テキスト記述のみ保持。クラウドは GCP 台湾 asia-east1 に配置し、双方で個人情報処理協定を締結します。
VLM とは？一般的な AI 映像解析と何が違う？
VLM（視覚言語モデル）は、画像を直接見てシーンの意味を理解し、自然言語で記述できるモデルです。
従来の AI 映像解析は事前学習されたオブジェクト（人、車、顔、ナンバープレート）しか認識できず、ルールはエンジニアがハードコード（ライン越え、N 秒滞在など）。新しいシーンを監視するにはモデル再学習やハードウェア追加が必要でした。
本プラットフォームは VLM を採用し、お客様は自然な日本語の一文で指示できます：「禁止エリアに人が徘徊していますか？」「ヘルメット未着用の人はいますか？」「シャッターが開けられていますか？」。新規ルールの追加は一文書き換えるだけ、モデル再学習やカメラ入替は不要です。
従来の AI 映像解析は事前学習されたオブジェクト（人、車、顔、ナンバープレート）しか認識できず、ルールはエンジニアがハードコード（ライン越え、N 秒滞在など）。新しいシーンを監視するにはモデル再学習やハードウェア追加が必要でした。
本プラットフォームは VLM を採用し、お客様は自然な日本語の一文で指示できます：「禁止エリアに人が徘徊していますか？」「ヘルメット未着用の人はいますか？」「シャッターが開けられていますか？」。新規ルールの追加は一文書き換えるだけ、モデル再学習やカメラ入替は不要です。
誤報は出ますか？どう処理しますか？
出ます。あらゆる AI システムは初期段階で誤報が発生します。当社の違いは誤報がシステムにフィードバックされること——ダッシュボードからワンクリックで「これは誤報／漏報」とマーク可能。システムはお客様サイト固有のサンプルを収集後、当該サイト向けに検出プロンプトを自動チューニング、精度は月ごとに向上、使うほど精度が向上します。
AI カメラとの違い：ハードウェア式 AI は工場出荷時にモデルが決定済み。現場の誤報は誤報のまま、より高精度にするには新機種への買い替えが必要です。
AI カメラとの違い：ハードウェア式 AI は工場出荷時にモデルが決定済み。現場の誤報は誤報のまま、より高精度にするには新機種への買い替えが必要です。
費用はおおよそいくら？夜勤警備員の雇用や AI カメラ購入と比べてどう？
月額固定の合理的な費用を採用。現場、カメラ台数、ルール複雑度により個別見積もり（現地調査後にご提示）。
夜勤警備員の雇用と比較：夜勤 1 名の月額コストは約 NT$50,000〜70,000、本プラットフォームの 1 サイトあたり月額は通常それを大きく下回ります。
AI カメラと比較：他社は 1 台あたり NT$30,000〜100,000 のハードウェア購入を初期に求めます（複数台で数十万円規模）。本プラットフォームは初期ハードウェア投資ゼロ、月額費用は予測可能、ルールはいつでも変更可能です。
夜勤警備員の雇用と比較：夜勤 1 名の月額コストは約 NT$50,000〜70,000、本プラットフォームの 1 サイトあたり月額は通常それを大きく下回ります。
AI カメラと比較：他社は 1 台あたり NT$30,000〜100,000 のハードウェア購入を初期に求めます（複数台で数十万円規模）。本プラットフォームは初期ハードウェア投資ゼロ、月額費用は予測可能、ルールはいつでも変更可能です。
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