走行シーンを自動判定し、場面ごとの専用AIに切り替えて異常を検知する「シーン対応型フィジカルAI監視」のイメージ

株式会社計数技研（本社：大阪市住之江区、以下「計数技研」）は、カメラ映像から監視対象の種類や周囲の環境をAIが判定し、シーンごとに最適なAIモデルを動的に切り替えて異常を検知する監視技術について、日本・アメリカ・中国で特許を取得しました。
この技術を使うと、自動運転車やロボット、ドローンなどの移動体に載せた小型のエッジコンピューターでも、高度なAI監視を低い消費電力で行うことができます。本技術は、次世代モビリティやスマートシティ構想において深刻な課題となる「AIの処理負荷と消費電力のジレンマ」をエッジ側で根本から解決するものです。
今後、自動運転車、警備・配送ロボット、スマートシティの実証などを手がける事業者に向けて、ライセンス提供と共同開発の提案を進めます。

■ 開発の背景：移動するカメラで「何でも検知できる大規模AI」を使うのは現実的でない
近時、自動運転車やドローンの技術は急速な進化を続けており、私たちの実生活への導入も現実のものとなりつつあります。こうした次世代モビリティ社会においては、自動運転車やドローンが「街の目」となり、都市のさまざまなデータやインフラ、サービスと連携することで、都市の安全や災害防止に貢献する新たな社会システムの構築が期待されています。しかし、自動運転車などによる「街の目」の機能をAIによって高度に自動化しようとすると、重大な技術的課題に直面します。

移動する自動運転車やドローンから見える光景は刻々と変化し、走行・飛行する場所によって、検知すべき異常や危険の種類も異なります。そのため、絶えず変化する環境に対応し、あらゆる異常を網羅的に検知しようとすれば、極めて汎用性の高い大規模なAIモデルを常時稼働させる必要があります。しかし、自動運転車やロボットに搭載されるエッジコンピューター（MPU等）には、処理能力や消費電力に厳しい制約があり、そのような大規模AIモデルを常時稼働させることは技術的に困難であり、仮に実現したとしても消費電力の大幅な増加を招き、製品として非現実的な構成となってしまいます。

この『網羅性』と『エッジ側の計算資源・消費電力』のトレードオフをいかに解消するかが、次世代モビリティによる『街の目』を実現する上での重要な技術課題となります。

■ 特許技術の強み：「場所を見分けるAI」と「場所ごとの専門AI」の2段構え
当社が特許を取得した技術は、この課題をエッジ側でスマートに解決します。
本技術の最大の特徴は、撮影画像から、今どこを監視しているか（監視対象の種類や属性）をAIが自動判定する点にあります。そして、その判定結果に基づき、あらかじめサーバーに用意された監視対象のタイプに特化した「小規模で精度の高い異常判定AIモデル」を取得し、監視対象に適用します。そして、異常発生の有無を映像から判定し、異常が発生している場合には、自動で予め設定した通報先へ通知するという仕組みとなっています。

具体的な処理の例：
1. 環境の自動判定：車載カメラの映像から、現在地が「道路」、「商店街」のいずれであるかをAIが判定します。
2. 最適モデルの動的な取得と適用：
・「道路」と判定された場合：「交通事故」、「転倒」、「ひったくり」などを検知する道路向けAIモデルをサーバーから取得し、適用します。
・「商店街」へ移動したと判定された場合：「火災」、「喧嘩」、「病人」などを検知する商店街向けAIモデルを瞬時に取得し、適用モデルを切り替えます。
3. 確信度に応じた適切な通知：異常を検出した際、その確信度（AIの判定の確からしさ）に応じて、通知先（警察、消防、管理者など）を自動で切り替える機能も備えています。

高速道路と判定し、汎用モデルから高速道路モデルへ切り替え

市街地と判定し、高速道路モデルから市街地モデルへ切り替え

本技術を用いることにより、大規模で重い汎用モデルを搭載することなく、必要最小限の計算リソースでリーズナブルにAI監視を行うことが可能になります。
これにより、次のような利点が生まれます。
・軽い：その場所に応じた必要なモデルだけを動かすので、エッジ側で処理できます。
・省電力：大規模なモデルを常時稼働させる必要がありません。
・高精度：場所ごとに特化したモデルなので、汎用モデルより誤検知を抑えられます。
・省メモリ：使うモデルだけをエッジに置き、新たなモデルが必要だと判断されれば、サーバーから取得します。
・拡張しやすい：監視したい対象の種類ごとにモデルを追加でき、新しい用途にもフレキシブルに対応できます。


スマートフォンでのリアルタイム処理（夜間の交差点）
当社のスマートフォンアプリで、走行中の映像をその場で解析している様子です。クラウドを使わず端末内で処理し、夜間でも信号や歩行者・自転車を認識して、画面表示と音声で注意を促します。小型の機器でも高度なAI監視を動かせることを示しています。



さらに、本特許には、画面を複数の領域に分け、領域ごとに適したモデルを適用する手法も含まれており、例えば、1つの映像に道路と建物が同時に映っている場合にも対応します。また、音声を組み合わせて検知する構成も、特許の範囲に含まれています。

■ 想定される用途
・自動運転車が走行する都市・農村などあらゆる環境の見守りと安全確保
・配送ロボット・警備ロボット・ドローンによる巡回監視
・スマートシティ、実証都市のインフラ監視
・設置場所を事前に決めなくてよい汎用監視カメラ（設置後にAIが場所を判断）

■ 今後の展望
本特許技術は、「誰もが安全・安心に暮らせる社会」のインフラ構築を、現実的なハードウェア要件で可能にするものであり、フィジカルAI監視の基盤になると考えています。
当社は、本特許技術が、自動運転車・ドローンなどの移動体による監視やスマートシティ開発において強力な武器になると確信しており、今後は、次世代モビリティ社会への実装に向け、志を同じくするパートナー企業様との協業を積極的に推進してまいります。

■ 取得特許
・日本　特許第6742623号（2020年7月31日登録）監視装置、監視方法、及びプログラム
・中国　授?公告号CN115004269B（2024年4月16日登録）??装置、??方法及程序
・米国　PATENT NO. 12,705,896（2026年8月11日登録）Monitoring device, monitoring method, and program

■ 会社概要
会社名：株式会社計数技研
所在地：大阪府大阪市住之江区南港北2-1-10
事業内容：ロボット・AI・VR・フィジカルAI技術開発
URL：https://keisuu.co.jp/

■ お問い合わせ先
株式会社計数技研　担当：早石　直広 / info@keisuu.co.jp

【English】
KEISUUGIKEN Secures Core Patents in Japan, the U.S. and China for Scene-Adaptive Physical AI Monitoring
Licensing now open to developers of autonomous vehicles, security robots, drones and smart cities
OSAKA, Japan - KEISUUGIKEN Corporation ("KEISUUGIKEN") has been granted patents in Japan, the United States and China for an AI monitoring technology. The system uses AI to recognize, from camera footage, what kind of place it is monitoring, and then dynamically switches to the AI model best suited to that scene to detect anomalies. This lets even compact edge computers on autonomous vehicles, robots and drones run advanced AI monitoring at low power, resolving the trade-off between AI processing load and power consumption at the edge. KEISUUGIKEN will offer licenses and propose joint development to companies working on autonomous vehicles, security and delivery robots, and smart-city projects.
■ Background
Autonomous vehicles and drones are expected to become the "eyes of the city," linking with urban data and infrastructure to make cities safer and help prevent disasters. But the view from a moving vehicle changes constantly, and the hazards to watch for differ by location. Detecting every possible anomaly would require a very large, general-purpose AI model running at all times, which the edge computers (such as MPUs) in vehicles and robots cannot support within their tight limits on processing power and energy.
■ How it works
AI first determines what type of place is being monitored. Based on that result, the system retrieves a small, high-accuracy anomaly-detection model specialized for that place from a server, analyzes the video feed and automatically alerts pre-configured recipients when it finds an anomaly.
Example:
1. On a road, the system applies a road model that detects traffic accidents, falls and purse snatchings.
2. When it moves into a shopping street, it instantly switches to a model that detects fires, fights and medical emergencies.
3. Based on its confidence level, it chooses whom to notify: the police, the fire department or a facility manager.
Key benefits:
・ Lightweight: only the model needed for the current location runs, so processing stays at the edge
・ Energy-efficient: no large model running continuously
・ Highly accurate: location-specific models produce fewer false alarms
・ Memory-efficient: only the models in use are stored; new ones are retrieved when needed
・ Easily expandable: models can be added for new types of places and applications
The patents also cover applying different models to different regions of one image, such as a road and a building in the same shot, and combining audio with video for detection.
■ Potential applications
・ Safety monitoring for autonomous vehicles in all environments, from cities to rural areas
・ Patrol monitoring by delivery robots, security robots and drones
・ Infrastructure monitoring in smart cities and urban testbeds
・ General-purpose cameras that identify their location after installation
■ Looking ahead
KEISUUGIKEN believes this technology makes infrastructure for a safe and secure society possible with realistic hardware, and that it will become the foundation of physical AI monitoring. The company will actively pursue collaboration with like-minded partners to bring it to the next-generation mobility society.
■ Patents granted
・ U.S. Patent No. 12,705,896 (granted August 11, 2026)
・ Japanese Patent No. 6742623 (granted July 31, 2020)
・ Chinese Patent No. CN 115004269 B (granted April 16, 2024)
Title: Monitoring Device, Monitoring Method, and Program
■ About KEISUUGIKEN Corporation
KEISUUGIKEN Corporation develops robotics, AI, VR and physical AI technologies.
Headquarters: 2-1-10 Nanko-kita, Suminoe-ku, Osaka 559-0034, Japan
Website: https://keisuu.co.jp/
Contact: Naohiro Hayaishi / info@keisuu.co.jp
【中文】
KEISUUGIKEN（?数技研）在日本、美国和中国?得?景自适?物理AI?控核心?利
面向自???汽?、安保机器人、无人机及智慧城市??企業?放?利?可
株式会社計数技研（KEISUUGIKEN Corporation，?部位于日本大阪，以下?称“?数技研”）宣布，其AI?控技?已在日本、美国和中国?得?利授?。?技?利用AI从?像?画面中??所?控?所的?型，并??切?至最适合??景的AI模型来??异常。借助?技?，即使是搭?于自???汽?、机器人和无人机上的小型???算机，也能以低功耗??高?AI?控，在??端解决“AI?理?荷与功耗”的两???。?数技研将面向自???汽?、安保及配送机器人、智慧城市等?域的企業提供?利?可，并提出?合??方案。
■ ??背景
自???汽?和无人机有望成?“城市之眼”，与城市数据和基??施互?互通，助力保障城市安全、?防灾害。然而，移?中看到的景象?刻在?化，不同?所需要??的异常也各不相同。若要全面??各?异常，就必?持?运行通用性极高的大?模AI模型，而??和机器人搭?的???算机（如MPU等）在?理能力和功耗方面受到?格限制，?以??。
■ 技?原理
AI首先判定当前?控的?所?型。系?根据判定?果，从服?器?取??????所的小?模、高精度异常??模型，分析画面，一旦??异常即自?通知?先?定的?象。
示例：
1. 在道路上，?用可??交通事故、摔倒、??等异常的道路模型。
2. ?入商業街后，即?切??可??火灾、斗殴、突?疾病等情况的模型。
3. 根据置信度自???通知?象，如警察、消防部?或管理人?。
主要??：
・?量：?运行当前?所所需的模型，可在??端完成?理
・低功耗：无需持?运行大?模模型
・高精度：?所?用模型可减少??
・?省内存：?保存正在使用的模型，需要?再从服?器?取
・易于?展：可??新的?所?型和用途添加模型
??利?涵盖?同一画面中不同区域（如同?出?的道路和建筑物）分??用不同模型的方法，以及?合音??行??的方案。
■ ?期?用?域
・自???汽?在城市、?村等各??境中的安全?控
・配送机器人、安保机器人、无人机的巡??控
・智慧城市及示范城市的基??施?控
・安装后由AI判断所??所的通用?控?像?
■ 未来展望
?数技研??，?技?能以切?可行的硬件条件构建“人人都能安全、安心生活的社会”所需的基??施，并将成?物理AI?控的基?。公司将?极推?与志同道合的合作伙伴?展合作，推??技?在下一代出行社会中落地?用。
■ 已?授??利
・美国?利第12,705,896号（2026年8月11日授?）
・日本?利第6742623号（2020年7月31日授?）
・中国?利 授?公告号CN115004269B（2024年4月16日授?）
?利名称：??装置、??方法及程序
■ 公司?介
株式会社計数技研（KEISUUGIKEN Corporation）
業?内容：机器人、AI、VR及物理AI技?研?
地址：日本大阪府大阪市住之江区南港北2-1-10
网址：https://keisuu.co.jp/
?系人：早石直広　?子?箱：info@keisuu.co.jp