カメラ映像をAIが常時監視。目視で分かる異常を即時検知し、警告灯や既設システムへ自動通知。
「定期巡回をしているのに、異常の発見が遅れて大きなトラブルになってしまった」――製造現場でよく聞かれる声です。
定期巡回では異常発生のタイミングを捉えられず、軽微な変化を見落として深刻な設備停止につながるケースがあります。夜間・休日など人が少ない時間帯は特に監視が手薄になりがちです。
gLupe Watcherの生産装置異常検知システムは、生産装置を監視するカメラの映像をAIが24時間常時解析。目視で分かる異常を自動認識し、検知した瞬間に警告灯や既設システムへアラートを発報します。早期発見・早期対応により、ダウンタイムの削減と設備保全コストの低減を実現します。
■ gLupe Watcherの特長
・既設のIPカメラ（RTSP対応）をそのまま活用可能。
・エッジ端末上でAI解析。低遅延かつネットワーク負荷を抑えた常時監視が可能。
・サンプル画像1枚から学習可能。AIの専門知識は不要。
・検知結果を警告灯・録画システム・上位システムへ自動通知。
・新たな異常パターンも短期間で検知テーマに追加可能。
■ 導入の流れ
課題ヒアリング → 簡易初期評価（約2週間） → PoC（2〜4ヶ月） → 現場運用開始 → 連携拡張
どんな異常を検知したいか、既設カメラで対応できるかなど、まずはお気軽にご相談ください。
株式会社システム計画研究所（ISP）は、AI画像処理ソフトウェア開発で外観検査分野160社以上の導入実績を持ち、現場課題の整理から周辺システム連携まで一貫してサポートします。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 設備の異常、気づいたときには手遅れに――をAI常時監視で防ぐ映像解析ソリューション |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 製品カタログ |
| ファイルサイズ | 1Mb |
| 取り扱い企業 | 株式会社システム計画研究所/ISP (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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製造業向けAI映像解析ソリューション
-製造現場の安全対策業務を効率化する -
設備の異常、
気づいたときには
手遅れになっていませんか？
株式会社システム計画研究所／ISP
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01 現場の課題
目視巡回では見落としが起きる。異常への対応が遅れる。
1 定期巡回では異常発生のタイミングを捉えられない
2 軽微な変化を見落とし、大きなトラブルに発展する
3 夜間・休日など人が少ない時間帯の監視が手薄
gLupe Watcherによる解決
カメラ映像をAIが常駐監視し、目視で分かる異常を即時検知。
警告灯や既設システムへのアラート連携も対応します。
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02 gLupe Watcher AIの学習について
学習用画像は1枚から。
AIの専門知識不要で、誰でも簡単に設定・運用できます。
学習の流れ ― たったの3ステップ
STEP 01 STEP 02 STEP 03
画像を1枚撮影 かんたん操作で学習 即日、検知スタート
gLupe AIの強み
ごく少量のデータで高精度 現場での内製化を実現 運用しながら精度向上
gLupeによる学習操作の様子はこちらから： https://youtu.be/tA3D4pgHUkM?si=QdrZq1vihEC5dfvI 3
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03 gLupe Watcher 導入事例(設備監視)
生産装置の異常検知システム
生産装置を監視するためのカメラにgLupe Watcherを取り付けることで、目視で分かる異常を自動認識して直ちに発報が可能になります。
検査結果に応じて
警告灯を点灯
設備の異常を検知したら警告灯を発報
画像取得
gLupe Watcher機器本体 生産装置
当社の担当範囲はgLupe Watcher本体の販売のみとなります。
装置開発やカメラ・照明の選定については、必要に応じてパートナー会社をご紹介のうえ、進めさせていただきます。
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04 gLupe Watcher とは？
外観検査で160社以上の実績。
gLupeだからこそ出来る工場監視の自動化。
gLupe Watcherを導入するだけで、
工場内の「装備品チェック」「設備監視」などをかんたん操作で実現します。
既設のIPカメラ映像を流用可能
機器を繋げるだけ。かんたん導入。
エッジ端末上でAI解析を実施
検知結果を外部機器や既設録画システムに通知して連携
現場の課題に応じて必要な安全対策テーマを柔軟に追加
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05 gLupe Watcher システム構成
既設システム
ルータ
NVR
IPカメラ（RTSP対応カメラ）
• 既設のIPカメラを活用しやすい 既設のIPカメラネットワークに
• RTSPに対応したカメラであれば、新規カメラ
の導入は不要。既存環境を活かしやすい。 gLupeを追加設置することで
AI機能を追加可能！
• エッジ端末で処理
• 低遅延で運用しやすい
• ネットワーク負荷をおさえやすい gLupe Watcher機器本体
• ローカルエリアネットワーク内でも構築可能
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06 gLupe Watcher の特徴
• 学習レス、または1枚からのごく少量データで立ち上げ可能
• 用途によってはAI学習無しで導入可能
• 1枚からの少量データで立ち上げられるテーマにも対応
• 新たな検知内容を容易に追加
• 視覚言語モデル(VLM)による生成AI技術を活用し、新たなテーマにも柔軟に対応
• 事故やインシデントの内容に応じて、新たな確認項目を短期間で追加可能
• 従来は個別学習が必要だったテーマにも、よりスピーディーに対応可能
• 導入後の高度化にも対応
• 運用しながら蓄積したデータを活用
• 必要に応じて高精度な専用モデルへ発展可能
• 周辺システム連携まで提案可能
• 録画システム
• アラーム表示
• I/O連携
• 周辺設備や上位システムとの接続、など 7
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07-1 gLupe Watcher 導入事例①
入場前の装備品チェックシステム
特別な装備が必要なエリアへの入場前に作業員をカメラで撮影するだけで、適切な装備を身に付けているかを判定することができます。
判定結果に応じて、入場口を開閉を制御することも可能です。
検査結果に応じて
警告灯を点灯
画像取得
赤：防護眼鏡
gLupe Watcher機器本体 黄：防護服
検査結果に応じて 緑：マスク
入場口を開閉 橙：手袋と足袋
当社の担当範囲はgLupe Watcher本体の販売のみとなります。
装置開発やカメラ・照明の選定については、必要に応じてパートナー会社をご紹介のうえ、進めさせていただきます。
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07-2 gLupe Watcher 導入事例(設備監視)
生産装置の異常検知システム
生産装置を監視するためのカメラにgLupe Watcherを取り付けることで、目視で分かる異常を自動認識して直ちに発報が可能になります。
検査結果に応じて
警告灯を点灯
設備の異常を検知したら警告灯を発報
画像取得
gLupe Watcher機器本体 生産装置
当社の担当範囲はgLupe Watcher本体の販売のみとなります。
装置開発やカメラ・照明の選定については、必要に応じてパートナー会社をご紹介のうえ、進めさせていただきます。
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07-3 gLupe Watcher 導入事例③
VLMによる監視システム
VLMに対して自由にプロンプトの設定が可能。プロンプトの内容に応じて、VLMが映像内の状況を出力します。
VLMのプロンプト例：
「画像内の人物はヘルメットを被っている」→緑に
出力結果に応じて 「画像内の人物はヘルメットを持っている」→赤に
警告灯を点灯
画像取得
gLupe Watcher機器本体
当社の担当範囲はgLupe Watcher本体の販売のみとなります。
装置開発やカメラ・照明の選定については、必要に応じてパートナー会社をご紹介のうえ、進めさせていただきます。
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08 導入の流れ
課題 簡易 現場運用
ヒアリング 初期評価 PoC 開始 連携拡張
課題の整理、カメラ現場 検知テーマの選定と初期 2ヶ月～4か月程度を想 エッジ端末導入・現場運 必要に応じた高度化、連
や設置条件の確認 評価（2週間程度を想 定 用開始 携拡張
定）
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09 最後に
創業より50年培ってきたシステム開発のノウハウ・技術力を以って、お客様の課題解決のお手伝
いをさせていただきます。
当社の強み
AI画像処理ソフトウェア開発の知見（外観検査分野での多数の導入実績）
現場ごとの課題整理から支援可能
学習レス/1枚からのごく少量学習データによる早期立ち上げ
導入後データを活かした高精度化提案
周辺システムを含めた実運用まで対応可能
まずはお問合せください！
既設カメラで対応できるか知りたい
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評価導入やPoCから始めたい
周辺システム連携も含めて相談したい 12