スマートな監視のためのクラウド対応ビデオ分析

ビジネス要件

• ソフトウェアの近代化： 従来のビデオゲートウェ イソフトウェアをアップグレードし、クラウドサ ービスと継ぎ目なく統合することで、スケーラブ ルで一元的なデバイス管理を可能にする。
• 強化されたリアルタイム監視：高度なビデオ解析を導入して、資産セキュリティの向上、店舗動線の最適化、倉庫業務の合理化を実現。
• AIによるインテリジェントな洞察：エッジとクラウドの両方で、物体検出、パターン認識、インシデント分析に最先端のAIモデルを活用し、より迅速で情報に基づいた意思決定を促進する。
• 堅牢なデータ・セキュリティ：エンドツーエンドの暗号化やその他のデータ保護対策を導入し、エッジ環境とクラウド環境におけるプライバシー規制の遵守と機密情報の保護を確保する。

解決方法

マルチレイヤー方式を用いたセキュアなデータ伝送により、エッジとクラウドAIの両方を組み合わせたAWSクラウドベースのソリューションを設計・開発：

• エッジレイヤー（オンプレミス）：AWS IoT Greengrassを活用してNVR/ゲートウェイのソフ トウェアを再設計し、リアルタイム処理のための AIモデルのローカル実行を可能にした。主な機能 には、物体検出、顔認識、アクティビティ認識な どがあり、カメラ内のAI機能を最大化するように 動的に最適化されている。この方法により、AIが 生成したインサイトのみをクラウドに送信するこ とで、帯域幅の消費を大幅に低減した。この設計 により、堅牢で効率的な性能を実現しながら、業 界のセキュリティ基準への準拠を保証する。
• インジェストと処理レイヤー：安全で信頼性の高 い接続性に為に、AWS Kinesis Video Streams を統合し、エッジデバイスとAWS IoT Coreからの オンデマンド・ビデオストリームを処理する。AI 駆動画像と映像解析の為にAWS Rekognitionによ り処理パイプラインを強化する。集中処理に Lambda関数を活用し、エッジAIとサーバー側のAI 出力を相関させて、より深い洞察を可能にした。
• ストレージ層： ビデオ・アーカイブの継ぎ目のないストレージに はAmazon S3を、メタデータの高速で継ぎ目のな いストレージとビデオ・ストリームに関連する設 定の詳細にはAmazon DynamoDBを使用した。
• デリバリー層：Amazon CloudFrontを統合し、ラ イブおよびアーカイブ・ストリームへの安全で遅 延の小さいアクセスを提供。CloudFrontからス トリームを直接取得し、インタラクティブな視聴 を容易にするReact.js　Webインターフェースを 開発。
• セキュリティ層：AWS Cognitoを活用してユーザ ー認証を管理し、エッジからクラウドへの接続と ライブビデオストリーミングの両方で安全なアク セスを確保。

エンゲージメント

• タイム・アンド・マテリアル契約：チーム編成の 変更、リソースの再配分、リリースのタイムライ ンなどに柔軟に対応できる、複数年にわたるオフ ショアでのTime & Material契約。
• アジャイル開発：8人の開発者と2人のテスターからなるオフショアチームがアジャイル／スクラム手法を採用し、2週間のスプリントでインクリメンタルな機能を提供。
• 要件管理：専任のエンジニアが顧客と密接に協力し、技術的な成果物をビジネス目標と一致させた。

成果

• 市場差別化：クラウドに接続されたこのソリューションにより、顧客は明確な競争力を獲得し、エンドユーザーに高度な分析サービスを提供できるようになり、顧客満足度を高め、新たな収益源を確保できるようになった。
• 強化したセキュリティ：AIを活用したリアルタイムのビデオ分析により、エンドユーザーはセキュリティの脅威を積極的に軽減し、資産を保護し、盗難を最小限に抑え、より安全な環境を構築できるようになった。
• 業務の効率化：小売業者とロジスティクス・プロバイダーは、実用的なインサイトを活用して店舗レイアウトを改善し、倉庫の動線を最適化し、サプライチェーン全体の効率を高めた。
• タイムリーな製品リリース：多様な技術に精通した高度なスキルを持つエンジニア・チームが、効率的な開発サイクルと納期厳守を実現し、安定した市場投入を可能にした。