動画解析とは？分析の仕組み・メリット・活用事例・注意点を徹底解説！

AI技術の普及により広く活用されるようになった動画解析。動画データをAIが処理・分析し、人物や物体などを自動検出できる技術には、作業時間・労力の短縮や生産性の向上などのメリットがあります。

自社への導入を検討している方もいると思いますが、｢便利そうだから導入しよう｣と安易に取り入れるのはおすすめできません。最先端技術である動画解析を何となくのイメージで捉えている方も多いでしょう。

目的や抱えている課題と照らし合わせ、動画解析が最適な技術であるかどうかを検討する必要があります。どんな場面で利用されているのか、運用時の注意点は何かを理解しなければ、実用化は難しいです。

そこでこの記事では、動画解析の仕組みや解析手法・メリット・活用事例・注意点を解説します。本記事で動画解析について理解を深め、導入後の運用を具体的にイメージできるようになるはずです。ぜひ参考にしてみてください。

1. 動画解析とは？

動画解析・動画分析とは、映像データをコンピュータで解析し、特定の情報を識別・特定する技術です。動画解析によって動画内の動作や物体、人物の行動などを自動的に識別し、データとして記録することが可能となります。

映像データは膨大であるため、手動での解析は時間と労力を要します。そこで、AIを用いることで効率的かつ正確な解析が可能です。

動画解析は、スポーツ、医療、自動運転、セキュリティなどさまざまな分野で応用されています。これまで人間が目視で行ってきた観察や判断のプロセスを大幅に効率化したうえで、新たな発見や洞察を得ることが期待されます。動画解析は今後重要性を増していく技術と言えるでしょう。

動画解析の仕組みと解析手法

動画は画像の連続であるため、動画解析は画像解析の連続によって行われます。

内部リンク：「画像認識とは？種類・仕組み・AI開発の流れ・事例・問題点を解説！」

動画解析では、まず動画データを収集します。カメラやスマートフォン、ドローンなどのさまざまなデバイスから動画データを取得し、データセットとして確保しておく必要があります。

収集した動画データはそのままでは解析に適さない場合が多いため、前処理が必要です。映像のノイズ除去やフレームの抽出、解像度の調整などを行います。
動画の前処理が完了したら、以下のような手法で動画データを解析します。

• 物体検出
• 動体検知
• 動作認識(行動分析)
• ビデオトラッキング
• 顔認識
• 画像分類

上記の解析手法を組み合わせることで、動画から多様な情報を抽出し、正確な解析が可能となります。最近は、AIのアルゴリズム、特にディープラーニングを活用することで解析精度が大幅に向上しています。これにより、より正確な情報抽出と意思決定が可能になります。

2. AIによる動画解析を導入するメリット

AIによる動画解析技術を導入することで、以下のようなメリットが期待できます。

メリットを把握しておくと、動画解析の導入が自社に必要かどうか適切に判断できるようになります。

自動処理による時間短縮

AIによる動画解析のメリットとして、自動処理による時間短縮が挙げられます。AIを用いた高速な処理により、リアルタイムでの動画解析が可能になります。

人間の手作業では膨大な時間と労力を要する動画解析ですが、AI技術を導入することでこれらの作業を素早く正確に処理することが可能となります。

例えば、AIが搭載されたエッジAIカメラであれば、自動解析による異常行動の検出が24時間体制で可能となり、人間による処理に要する時間は大幅に削減されます。長時間にわたる監視作業が不要になり、緊急時の迅速な対応に集中できます。

AIによる自動処理は、時間の節約に加えて業務の効率化にも効果的です。

大規模かつ多様なデータの効率的処理

AIは大量の動画データを効率的に処理できるため、人手では困難な大規模のデータ解析が可能になります。さらに、動画データと他の種類のデータ（音声、テキスト、センサーデータなど）を組み合わせた総合的な分析が可能になります。

そして、膨大なデータから人間が気づきにくい複雑なパターンや相関関係を見出すことなどもでき、より深い洞察や予測が可能になります。さらに、より広範囲で長期的なトレンド分析や異常検知が実現できるでしょう。

人的リソースの最適化

AIによる動画解析は、人的リソースの最適化に貢献します。AIを活用することで処理作業が自動化され、人的負担を大幅に軽減することが可能です。

これによって、限られた人的リソースを最適化できます。動画解析を行うのに必要な人数が明確になり、過剰・不足していた人員を適切に配置できるようになります。人員配置が改善されることで、生産性の向上も期待できるでしょう。

3. 動画解析の活用事例

動画解析は実用化も進んでいて、以下のような活用事例があります。

製造ラインでの不良品検知

製造ラインでの不良品検知に、動画解析技術が活用されている事例があります。動画解析システムを備えたカメラが、製造過程の映像をリアルタイムで監視し、微細な欠陥や不良を検出します。不良品が市場に出回る前に排除され、製品の品質を保つことが可能です。

例えば、電子機器の製造ラインでは、基板に取り付けられた部品の位置やはんだ付けの状態を動画解析でチェックします。人間の目では見逃してしまいがちな微小な不具合であってもAIが動画から即座に検出し、ラインを停止させることなく修正指示を出すことができます。

製造業者は品質管理の精度を高めつつ、生産効率の向上やコスト削減も実現できます。

倉庫の在庫管理・遠隔点検

動画解析によって、倉庫の在庫管理や遠隔での点検が可能になります。動画解析技術によって倉庫内の在庫状況をリアルタイムで監視し、在庫の過不足や誤配置を防ぎ、適切なタイミングでの補充や出荷をサポートします。

ドローンに搭載されたカメラを使えば、倉庫内の棚を巡回し、商品ラベルを自動的に読み取って在庫データを更新することも可能です。ドローンは広大な倉庫や高い棚の点検に有効で、人手による作業を大幅に削減します。

また、点検結果や過去のデータから、最適な在庫量を維持するための提案もできます。補充量を予測し、無駄な在庫コストを削減することが可能です。

建築現場での施工サポート

建築現場において、動画解析は施工の進捗状況や安全性の監視をサポートします。動画解析によって、効率的で安全な作業環境の確保が可能です。

建築現場に設置されたカメラに動画解析を導入すれば、作業員の動きや重機の操作状況を監視し、安全基準に違反する行動や危険な状況を即座に検出します。検出結果はリアルタイムで通知され、迅速に対応できます。また、進捗状況をモニタリングすることで工事の遅延を防ぎ、スケジュール通りの施工をサポートします。

さらに、ドローンを使用して高所や広範囲の点検を行うことも可能です。ドローンが撮影した映像を解析することで、建物の構造や仕上がりの品質をチェックし、問題点があれば引き渡し前に発見・修繕できます。

農作物の管理

農業分野においては、農作物の管理に活用されています。農作物の状態をリアルタイムでチェックし、最適な栽培環境を維持するためのデータを提供することも可能です。

広大な面積の農作地では、人間の目視では限界があります。そこで、動画解析技術を搭載したドローンや固定無人カメラを用いて畑全体の映像を撮影することで、葉の色や形、成長速度を自動的にリアルタイムで解析可能です。育っていない作物や害虫の早期発見も可能となります。

さらに、収穫期の予測や品質管理にも動画解析が役立ちます。成熟度を判別し、最適な収穫時期を予測することで、農作物を理想の品質で収穫しやすくなるでしょう。

農家はリソースを効率的に活用し、高品質な農作物を安定して生産することが可能となります。

不審者やブラックリストユーザーの発見

動画解析技術は、不審者やブラックリストユーザーの発見に活用できます。店舗や会場などで、疑わしい行動や特定の人物を迅速に特定することが可能です。

例えば、防犯カメラに動画解析技術を用いることで、過去に問題を起こしたブラックリストユーザーや犯罪歴のある人物を検出します。AIは顔や姿勢の特徴を瞬時に分析し、データベースと照合することで、対象人物の識別を行うことが可能です。また、行動解析技術により、異常な動きや挙動を検知し、不審な行動が確認された場合にはアラートを発するシステムを構築できます。

さらに、公共の場や大規模なイベント会場でも、動画解析技術が活用されています。人混みの中でも人物を特定し、不審者や危険人物を追跡できます。セキュリティの側面においても、動画解析は有効と言えるでしょう。

勤怠・入退室の管理

AIを活用した動画解析技術は、勤怠管理や入退室管理に活用することが可能です。顔認識による従業員の入退室を自動で記録するシステムにも動画解析が活用されていて、正確な出勤時間や退勤時間を自動的に記録します。

また、不正な入退室をリアルタイムで検知し、許可されていない人物が施設に侵入した場合には迅速に対応することができます。

これまでは紙への記入による管理もありましたが、動画解析によって自動的な記録・管理システムを構築することが可能です。

4. 動画解析を実用化する際の注意点

動画解析を実用化する際には、以下の3点に注意する必要があります。

これらに注意して動画解析を行うことで、効率的かつ正確な分析が可能です。それぞれの注意点について解説します。

処理データは人の目でもチェックする

動画解析において、AIが自動でデータを処理することは非常に便利ですが、処理データをうのみにすることは避けるべきです。AIの解析結果には誤検出や見逃しが含まれる可能性があり、人の目でチェックすることも必要になります。

店舗の防犯カメラの映像解析を例にしてみましょう。人間には癖やルーティンがあり、間違ってAIが異常行動と検知してしまう可能性があります。そのため、最終的にその人が怪しいかどうかは、人間が判断する必要があります。

このように、AIと人間による二重チェック体制にすることで、動画解析の誤検出や見逃しを防ぐことができます。あくまで解析結果は参考程度に留めて、最終的な判断は人間が行うようにしましょう。

処理する動画データに適したAIを選ぶ

動画解析を効果的に行うためには、処理する動画データに適した動画解析AIやソフトを活用することが重要です。動画の種類や解析の目的によって、最適なAIは異なります。そのため、適切なAIを活用することで動画解析の精度と効率を高めることが可能です。

例えば、高解像度の映像を解析する場合には、処理能力が高いAIを活用する必要があります。リアルタイムでの動画解析には、エッジ処理などが可能な処理速度が速いAIが必要です。また、顔認識や動作検出など特定の解析機能が必要な場合は、それらの目的に特化したAIを選びましょう。

高品質な動画アノテーションが必要

動画解析の精度を高めるためには、高品質な動画アノテーションが不可欠です。動画アノテーションとは、動画データ内の特定のオブジェクトや動作にラベルを付ける作業を指します。動画アノテーションによりAIモデルがデータセットから正確に学習し、解析精度を高めることが可能です。

監視カメラの映像で人物を識別する場合、人物の顔や体の部分に正確なラベルを付けて解析する必要があります。その際に動画アノテーションの精度が高くないと、AIモデルが学習を誤り、解析結果の精度を低下させる要因になります。

動画アノテーションの品質を確保するには、同じ条件でさまざまなデータセットをアノテーションすることが必要です。これによって一貫性のある動画解析が行われ、解析精度を高めることができます。

5. まとめ

動画解析は製造や物流、農業といった人手不足が深刻な業界での活用が期待されています。既に導入事例もあり、今後さらに普及していく技術と言えるでしょう。本記事で紹介した基礎知識を身につけておくのがおすすめです。

動画解析技術を導入している場合は、動画アノテーションの品質を高めましょう。とはいえアノテーションの改善・品質維持には専門的な知識が必要になるため、アノテーションを専門とする会社に外注するのがおすすめです。ぜひ検討してみてください。