都市環境は人間を観察するのに最適な場所ですが、より定量的なアプローチが必要な場合もあります。スマート・サーベイランスは、カンファレンスセンターの一室、道路や歩道、特別なイベントなど、街のあらゆる人の集まる場所に設置することができます。
ネットワークに接続されたカメラからは、さまざまな角度から捉えた高解像度の映像や、膨大な量のデータが得られます。しかし、そのデータをすべて確認するという作業は、人間にとっては、気が遠くなるような作業で、重要なことを見逃してしまう可能性もあります。一方で、AI推論は、人物や身につけているもの、持っているものを正確に認識できるという利点があります。
単純なAI推論モデルは、現在、スマート・サーベイランスで高い精度を発揮しています。部屋の収容人数の確認、マスクの着用有無の確認、人通りの状況把握といった業務を自動化することで、人材を他の優先事項に充てることができるようになります。
都市の発展に伴い、高速道路や幹線道路の交通渋滞が懸念されています。交通量の増加で、駐車場を見つけることも難しくなっています。交通の流れを効率的にすることは、パターンを把握できるAI推論に適したアプリケーションと言えます。
交通渋滞は、その都市の住みやすさにも影響を及ぼします。渋滞は通勤時間を長くし、燃料消費量を増加させ、大気汚染をもたらし、ドライバーを苛立たせることもあります。道路を増やしたり、車線を増やしたりすれば、一部の場所での問題は軽減されるかもしれませんが、渋滞の発生地点が別の場所に移動してしまうだけかもしれません。そのため、よりタイムリーな情報が必要となってきます。
トラフィック管理システムは、カメラ、道路センサー、V2Xシステムなど、さまざまな情報源から情報を収集し、リアルタイムで何が起こっているかを的確に把握することができます。そのデータをもとに、信号を制御し、標識で代替ルートを示し、通行料を自動化することで、車両の移動をスムーズにすることができます。
小売業者は、顧客体験を向上させ、買い物1回あたりの収益を増加させる方法を常に探しています。AI推論を用いたスマートリテールシステムは、買い物客と商品のマッチングを支援し、買い物客の好みに合わせた顧客誘導を行うことができます。
スマートリテールシステムは、買い物客が店舗に入った瞬間から、興味のある商品まで案内することができます。その途中で、買い物客はデジタルサイネージのディスプレイを通過することもあるでしょう。その際、性別、年齢層、衣服やアクセサリーなど、個人を特定できない情報をカメラが収集します。このような情報をもとに、ダイナミックなキャンペーンを打つこともできます。
スマートリテールは、RFIDを搭載したショッピングカートのような他のセンサーとも連携し、買い物客が選んだ商品を感知して、商品を補完するよう提案することもできます。また、混雑状況や サイネージの視聴時間も、商品配置を最適化するための重要な指標となります。
