機械学習・映像解析などのAI技術関連のシステム開発は、従来型のシステム開発とは異なり目的探索ステージからそのプロジェクトが始まることが少なくありません。その為、以下のように段階に応じてプロジェクトを分割し長期目標（イノベーション技術の取り込み）と短期目標（具体的な先行プロジェクトの遂行）を明確に定めながら実行に移すのがbest practiceと我々は考えます。

 シンクチューブでは、第１ステージ（技術適用検討）ならびに第２ステージ（プロトタイプ開発）を、効率よく短期間で行うために、以下のNapierシステムを活用し「技術を具体的に実感いただきながら」クライアントと共同でプロジェクトを進めて参ります。またNapierシステムでは、Linux、OpenCV、TensorFlowといった標準的なオープンプラットフォームを積極的に活用しプロジェクト成果の継続的な発展を重要視しています。

さらに、Napierシリーズには幾つかのソリューションを標準実装しており、開発ステージを経ずして現場テストのステージ、現場運用ステージへ進んでいただける場合もあります。（例.　交通量測定、店舗における動線解析などはライセンスをレンタル契約のもとで提供）

路側で撮影されたビデオ映像より、道路の通過車両台数、車線ごとの通過車両台数を自動的に計測。このようなデータの分析により、道路の利用状況を把握し、道路計画・管理・保全のための　より詳細なデータを収集することが可能になります。　

なによ り、危険な路側帯での　人によるカウント作業でなく、コンピュータの自動処理によるため、より長期間にわたっての調査や、季節の制約を受けずに調査を実施 することが可能になると考えられます。

取得可能な情報（例）：

• 各車両の駐車時間
• 駐車位置（駐車禁止エリア監視）
• 車から降車、車への乗車状況の認識
• 降車後の人物の移動軌跡分析

ラインのそばで”危険につながる可能性のある行動”が起きていると感じているが、実態の把握が困難であった。

当システムの効果：

危険行為事象情報を写真付きで現場に掲示し、情報を共有、対策を検討。現場に関する情報が工場内管理部門にもわかり易いかたちで伝えられるようになった。情報を共有することで、”安全と効率のバランス”をどう取るかを、組織をまたいで議論することができた。

不定形製品を製造するラインにおける異物混入。標準的なFAセンサーでは異物検知でないケース。原材料の色が最終製品によって異なるために、単純な事前学習では対応困難。

当システムの効果：

当システム起動後直ちに、ラインの位置を映像解析により検知し、正常パターンをオンライン学習。異物検知時にはライン停止コマンドを発行し、ライン担当者が即時に異物チェックを行う。

- 設備稼働率の最適化（カートやテーブルなどの稼働率解析）

- 店内動線分析、滞留パターン分析、レジ待ち人数

- スタッフの行動解析（生産性阻害要因の洗い出し）

- 売り場での不審行動検知、警備スタッフの適正行動評価