訪れた人の属性・行動・感情をAIが解析してデータに「次世代エントランス監視システム」実証実験フェーズ1が終了

神戸市と連携、Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBEと協働

旭光電機株式会社

2026年3月12日 13時00分

　旭光電機株式会社（本社：神⼾市、代表取締役社⻑：和⽥貴志）は、神⼾市中⼩企業DXお助け隊事業の⼀環として、神⼾商⼯貿易センタービル（神⼾市中央区）において、次世代エントランス監視システムの社会実験を12⽉8⽇より開始し、フェーズ1を1月末に完了しました。

　本実験では、来館者の属性（性別・年齢・服装）や行動、表情認識に基づく感情傾向をデータとして取得・解析できるシステムを構築し、フェーズ1としてその機能検証を完了しました。今後は、実装レベルでの運用を見据え、さらなる精度向上に取り組みます。なお、本実験は Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBE と協働し、⽣成AIを活⽤した動画分析テクノロジーで開発したシステムを用いて実施しており、2026年3月末まで継続します。

従来の画像認識技術では困難だったことも可能に！次世代エントランス監視システムの特徴

　本システムは、エントランスに設置したカメラで取得した映像を生成AIで解析し、人流や行動パターンを把握する次世代型の見守り・分析システムです。従来のセンサーベースの監視と比べ、より詳細で柔軟なデータ取得が可能となります。また、従来の画像認識技術では困難だった「状況理解（コンテクストの把握）」を生成AIによって実現し、単なる人数カウントにとどまらず、訪れた人の属性（年齢・性別）、滞留や通過傾向、入退館判定、関心動作などの情報を多角的に解析できます。

エントランスデータが生み出す新たな施設運営の可能性（将来イメージ）

【通常日は発生しない“イベント時だけの待機列”を検出】　
発生時刻・滞留量・導線偏りをデータで可視化

　＜リソース改善＞ピークの来館集中をデータで把握し、人員の時間的シフト配置や事前受付運用へつなげることで、行列そのものを削減。清掃/警備/受付スタッフ配置をデータで最適化。

【キャンペーンポスター前だけ立ち止まり時間が3倍】　
滞留、通過、⽴ち⽌まり等の⾏動パターン分類

　＜マーケティングの効果検証＞来訪者の行動パターンから企画・導線改善。どこで立ち止まる？何の前で人が集まる？プロモーション効果をリアル空間で検証可能。

【入口付近で“通常と異なる行動パターン”を検知】　
滞留・徘徊・逆走などの違和感行動をAIが検知

　＜防犯・セキュリティの高度化＞人の動きを“数える”だけでなく、立ち止まり・徘徊・逆走などの違和感行動をAIが検知。異常兆候を早期に把握し、事件・事故の未然防止につなげます。

センサー×AIでエントランスを最適化。神戸三宮で社会実験を実施中！

システムの特徴

　本システムは、エントランスに設置したカメラで取得した動画データを、最新の⽣成AI技術で解析し、⼈流の把握や⾏動パターンの分析を⾏う。従来のセンサーベースの監視システムと⽐較して、より詳細で柔軟な分析が可能となる。

実証実験の⽬的

①⽣成AI動画分析技術の実⽤性検証施設管理効率化への貢献

②度測定セキュリティ強化効果の確認

③中⼩企業におけるAI活⽤モデルの確⽴

実施場所‧期間

場所：神戸商工貿易センタービル1階エントランス
期間：2025年12月8日～2026年3月31日

協力：株式会社神戸商工貿易センター

「リソースの改善」「マーケティング効果の向上」「防犯対策」…様々な場での活躍を期待！

【システムの技術的特徴】

⽣成AI動画分析の活⽤

Microsoft AI活⽤： Microsoft Foundry (Azure OpenAI・Azure Content Understanding)を採⽤

⽇次データ解析：前⽇24時間分の動画データを⾃動解析

多⾓的分析：⼈数カウント、⾏動パターン、滞在時間等を同時解析

プライバシー配慮：個⼈特定不可能な形でのデータ処理

解析項目

1.⼊退館管理　：エントランス通過⼈数の⾃動カウント

2.⾏動分析　　：滞留、通過、⽴ち⽌まり等の⾏動パターン分類

3.時間帯分析　：ピーク時間帯の特定と混雑状況把握

4.異常検知　　：通常と異なる⾏動パターンの検出

技術革新性

従来の画像認識技術では困難だった「状況理解」を、⽣成AI技術により実現。単純な⼈数カウントに加えて、性別、⼊退館判定、感情状態、カメラへの関⼼度などの多⾓的な情報をAIで⾃動解析する⾼度な分析システムを構築した。

監視結果の解析　一例

あらゆる現場の映像を、即座に活用できる社会へ

①大規模施設エントランス向け

大量映像から“必要な瞬間”を即検索。セキュリティを高度化

　エントランスの監視映像をAIが解析し、「赤い服の人物」「大きな荷物」などの特徴情報を自動タグ付けします。管理者は自然言語検索により、該当人物や出来事の映像を瞬時に特定できます。検索時間の大幅短縮により、迅速な事実確認と確実な証拠提示を可能にします。

②病院・介護施設向け

24時間見守りを高度化。事故対応と業務効率を両立
　施設内の映像をAIが常時解析し、転倒や徘徊などのインシデントを自動検知・記録します。スタッフは「昨夜の転倒は？」といった自然な問いかけで、該当場面の映像を即時確認できます。プライバシーに配慮した匿名処理を施しながら、事故対応の迅速化とケア品質の向上を支援します。

③モノづくり工場向け

生産ラインを“検索できるデータ”へ。原因分析を加速
　本システムは、生産ラインの映像をAIが解析し、「停止」「作業遅延」などの出来事を自動で記録・索引化します。管理者は「昨日のチョコ停の原因は？」といった問いに対し、該当時間の映像を即座に検索・確認することが可能です。これにより、生産プロセスの可視化、ボトルネックの特定、再発防止策の迅速な立案を実現します。

今後の展開・期待効果

短期的効果

施設管理効率化：⼈流データに基づく最適な運営計画策定

セキュリティ向上：AI分析による異常⾏動の早期検知

コスト削減：⼈的監視業務の⾃動化‧効率化

中期的展開

他施設への展開：ショッピングセンター、オフィスビル等への応⽤

サービス事業化：AIエントランス監視システムの製品化

技術⾼度化：より精密な⾏動予測‧異常検知機能の開発

地域経済への貢献

雇用創出：AI・DX人材の育成、採用拡大

技術集積：神戸市内AI関連企業の技術向上

モデルケース：他の中小企業のDX推進事例として活用

実施体制

【各機関の役割】

・旭光電機株式会社

プロジェクト主管‧システム開発‧実証実験実施

・ Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBE

AI技術提供‧技術指導‧システム検証⽀援

・神戸市（経済観光局工業課）

行政連携

・株式会社神戸商工貿易センター

実証実験場所提供

【プロジェクト体制】

・プロジェクト責任者：永井克典（旭光電機株式会社）

・技術監修： Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBE

プライバシー・セキュリティ対策

プライバシー保護

個⼈特定不可：顔や個⼈識別情報の記録‧保存は⼀切⾏わない

データ匿名化：分析データは統計情報のみを抽出

適正管理：データの暗号化、アクセス制限等を厳格実施

法令遵守

個⼈情報保護法：同法に基づく適切なデータ取り扱い

利⽤⽬的明⽰：実証実験の⽬的‧範囲を明確化し掲⽰

同意取得：施設利⽤者への周知‧同意確保

神⼾市中⼩企業DXお助け隊について

制度概要

　神⼾市中⼩企業DXお助け隊は、市内中⼩企業のDX推進を⽀援する伴⾛型⽀援事業です。専⾨アドバイザーが課題整理から導⼊⽀援までを⼀貫してサポートします。

地元中⼩企業によるラボ活⽤事例

　今回の旭光電機の取り組みは、同事業の⼀環として実施されており、Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBE とのスプリント開発の伴走支援により実現した。同ラボの運営法人となる一般社団法人AI Co-Innovation Labs KOBE活用推進協議会の賛助会員として、Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBEを利⽤し、今回の事例のように最先端AI技術を活⽤したDXプロジェクトを実現した。地元中⼩企業がグローバル企業の技術リソースを直接利⽤できる貴重な機会として、同ラボの積極的な活⽤が期待される。