教師なし学習AIで災害リスク箇所の異常を早期検知
自治体が集中豪雨による崖崩れなどの災害リスク増加に直面し、従来のセンサー監視では広範なエリアをカバーできなかった。定点カメラとAI画像解析を組み合わせ、季節変動や天候変化に対応した教師なし学習システムを構築し、微細な地形変化や落石を検知できるようにした。
提供（製品）
災害予知AIシステム
jams
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導入（顧客）
導入企業（非公開）
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- 業種
- 自治体・公共
- 解決した製品
- 災害予知AIシステム（jams.co.jp）
01課題
集中豪雨による災害リスク増加と、従来のセンサー監視では広範なエリアを効果的にカバーできない問題があった。季節変動や天候変化、夜間など様々な状況に対応可能な柔軟な監視システムが必要だった。
02やったこと
定点カメラを災害多発箇所に設置し、AIがリアルタイムで画像を解析する教師なし学習システムを構築。画像の前処理で昼夜・季節変動に対応し、人や車両をフィルタリングするアルゴリズムを導入して誤報を削減した。
03成果
誤報削減
人や車両の自動フィルタリングにより誤報数を削減
微細な地形変化や落石などの異常を正確に検出できるようになり、季節や天候の変化に対応可能な柔軟な監視が実現された。
この事例の出典（掲載元）
https://www.jams.co.jp/case/disaster-prediction-ai-system/ ↗本ページは掲載元の公開事例の要約です。詳細・一次情報は出典元をご確認ください。 掲載内容の修正・削除のご依頼はこちらの窓口へ。
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