監視と保存の負担が大きい
- 各スタンドに多数のカメラ映像があり、継続的な監視が必要です。
- 地域センターで 720P・1080P 映像をライブ表示・保存すると、多くの帯域と保存費用が必要です。
- 長期の映像保存が継続的な費用負担を生みます。
Shell ガソリンスタンド導入事例
AI で支えるガソリンスタンドの安全と手順遵守
Shell のガソリンスタンドでは、燃料荷卸し、巡回点検、人の行動、異常対応を確実に監督する必要があります。Awakedata は一貫した AI 分析構成を導入し、監視範囲、データ検索、工程レベルの遵守分析を改善しました。
当社に相談する
導入の背景： 以下のソリューションと成果は、この顧客プロジェクトに提供したシステムについて説明しています。
業界の背景と課題
分散したガソリンスタンド運用に共通する制約。
安全状況の把握が不十分で検索も遅い
- 24 時間の人手による警備では、安全上の事象を適時に発見することが困難です。
- 事後の映像確認と追跡には時間と人手がかかります。
- 従来の NVR 検索はシナリオではなく時刻に基づいており、構造化されたレポートに弱い面があります。
構造化されていない映像記録
- 過去の映像を特定のイベントや業務フローと結び付けることが困難です。
- 構造化された索引がないため、シナリオに基づく迅速な検索・出力ができません。
遵守確認プロセスの抜け
- 燃料荷卸しや定期巡回では、全手順を示す証拠が必要です。
- AI によるタグ付けがなければ、重要な安全行動や危険な違反を見逃すことがあります。
安全確認から追跡可能なイベントへ
三つの連携する階層が、拡張可能な監視と多角的な分析を実現します。
エッジ分析
エッジ AI 機器がスタンドのカメラや NVR に直接接続し、リアルタイムモデル、インテリジェント圧縮、現場警報を実行します。
多階層プラットフォーム
地域と中央の拠点がエッジの出力を集約し、保存、再生、中央分析、統合監視を行います。
多角的な検索
GIS 表示、イベントダッシュボード、データ抽出、レポート出力、中央でのライブ表示が意思決定を支援します。
AI 対応シナリオ
荷卸しの安全からスタンド全体の監視まで、幅広いシナリオの自動化を支援します。
燃料荷卸しのインテリジェントな安全管理
- 高所作業時の保護具着用検知
- 消火器の配置確認
- 静電気除去クリップの使用検知
- 接地とホース操作の遵守確認
- 荷卸し時間の監視
スタンド全体の業務監視
- 夜間の反射ベスト検知
- 作業中の携帯電話使用の検知
- 仮想フェンスと立入制限区域の監視
- 人の侵入と区域間移動の検知
- レジ・カウンターの担当者管理チェック
AI による作業手順の遵守分析
- 荷卸し開始時のリアルタイム通知
- 荷卸しチェックリストの手順ごとの確認
- 定期巡回の全工程記録
- 証拠画像の自動取得と再生タイムライン
- PDF 対応の遵守レポート出力
運用の結果
- 事象の早期発見： シナリオに応じた通知で対応の遅れを減らします。
- 手動確認の作業量を削減： 構造化された検索と AI タグ付きイベント。
- 遵守状況の確かさを向上： 監査と管理に使える全工程の記録。
- 意思決定の支援： 視覚的なダッシュボードと多角的なレポート出力。
安全確認から、確認できる証拠へ
20 秒の概要 · 音声なし · 模式図
Shell の導入では複数のカメラ映像で荷卸しの安全を確認しました。設備、人、作業手順を確認し、検知イベントを画像、再生、レポートに結び付けます。この現場経験を、パートナーの次のアプリ開発の支援に生かします。
この経験を、現在のプラットフォームへ
Shell のソリューションは作業手順を確認し、検知を証拠画像、再生、レポートにつなげました。産業 AI には対象認識に加えて、工程の状況を理解することが重要だと示しています。
現在、同様のアプリを構築する場合は、 業務ロジックの作成・テストには Studio, 現場実行には Edge、および イベント確認には Hub.
SAIL — 産業 AI アプリの言語とランタイム。
産業要件の解釈と SAIL アプリの作成支援については、次をご覧ください： Awakedata Morca.
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