AIRUCAは、AI技術を活用して社会に貢献し、人々の生活を豊かにすることを目指す企業です。ネットワークカメラを活用したソフトウェアおよびハードウェアの開発に注力しています。自社開発にこだわり、提案から導入、保守まで一貫して対応することで、顧客のニーズに即したシステムを提供しています。
作業服に装着したオリジナルマーカーとネットワークカメラを組み合わせ、作業員の動きをリアルタイムで監視。立ち入り禁止エリアへの侵入や異常な滞留を即座に検知し、管理PCで状況を可視化。安全対策を強化し、効率的な現場管理を実現しました。
対応内容：侵入者検知、リアルタイム監視
ネットワークカメラとAIエッジ端末を組み合わせ、映像から人物を抽出してAIが転倒状態を推定するシステムです。一定時間、転倒状態が続いた場合にメールやパトライトなどでアラートを送出すると説明されており、夜間帯や単独作業など「発見遅れ」が起きやすい環境での安全対策として検討しやすい構成です。
ディープラーニングを活用してさまざまな転倒パターンを学習し、設置環境に応じて学習を重ねて検知精度を向上できる点も示されています。既存の監視カメラシステムとAIエッジ端末のみで構築可能という記載があるため、現場の設備状況に合わせた導入検討がしやすいタイプのソリューションです。
対応内容：転倒状態推定、アラート通知（メール・パトライト等）、学習による精度向上、既存設備を活かした導入検討
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/blog/ネットワークカメラとaiが守る安全：「ai-behavia-fd」によ/）
AIエッジコンピュータとネットワークカメラの画像解析技術を組み合わせ、駐車場の空き状況や混雑状況をリアルタイムで知らせる多機能駐車場システムです。駐車場の出入ライン監視、または車室ごとの「満・空・混」監視を実現すると記載されています。
満空状態の見える化として、パトライト・電光掲示板・WebページなどへEdge AIから信号を送る仕組みが示されています。運用面では、駐車後一定期間が経過した場合に発報して放置車両の発見につなげる旨が記載されています。FAQでは、カメラ1台につき約20車室まで把握できる目安が示されています。
対応内容：車両検知（車・バス・トラック等）、満空/混雑の可視化、サイネージ/パトライト/電光掲示板/Web連携、放置車両の発見支援
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/ai-smart-parking/）
カメラ画像を解析し、照合データベースの登録不要で不審者を検知し、過去の映像からも検知可能と記載されています。既存システムへの付加が可能という説明もあり、現行設備を活かした追加導入の選択肢を取りやすい点が特徴です。
運用環境としては解析所要時間が2〜5秒とされ、検知時は赤いフレーム表示とともに検知時の画像をキャプチャ保存し、ビープ音で発報すると記載されています。照度の目安（人物の表面で400〜600Lx）や前提条件も明記されているため、導入時は監視エリアの照明条件や設置固定、対応手順まで含めて運用設計することが重要です。実績としてソチオリンピックでの検証結果（ゲート数や来場者数、入場拒否率などの数値）や、国内導入事例として伊勢志摩サミット、ラグビー天覧試合が掲載されています。
対応内容：不審者の事前検知・発報、画像キャプチャ保存、運用環境（解析時間/照度等）の前提整理、既存システムへの付加の検討
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/defender-x/）
AIRUCAは、東京大学卒の工学博士を中心とした修士号、博士号を持つハイスキルな自社精鋭チームが開発を担当しています。この高度な専門知識と技術力により、顧客の多様なニーズに対応したAIソフトウェアの開発が可能です。
ソフトウェア開発スキルの高いSEチームと、現場に精通した営業・マーケティング・インフラチームが連携することで、顧客の立場に立った高度なAIソフトウェアを提供しています。
AIRUCAは、自社開発にこだわり、AIシステムの提案から設計、導入、運用、保守まで一貫して自社で対応しています。この一貫体制により、顧客のニーズや課題を的確に把握し、それに即したソリューションを提供してきました。
外部委託を最小限にすることで、開発スピードと品質を両立している点も特徴です。少数精鋭の効率的な組織体制を活かし、きめ細やかな対応を実現。顧客に寄り添いながら柔軟で持続可能なAIシステムを構築します。
AIRUCAは、AI技術を活用して業務効率化や品質向上を目指す企業に適しています。生産工場での異常検知や品質管理、セキュリティ強化を求める企業にとって、AIRUCAのソリューションは有効です。
ドローンを活用した検知システムなど、新たな技術導入を検討している企業にも対応可能です。
このメディアでは、AI開発を始めたい企業向けにさまざまなAI受託開発会社を紹介しています。TOPページでは企画・設計段階から課題解決に寄り添うAI受託開発会社を現場の課題別に紹介していますので、ぜひチェックしてみてください。
受託開発ページでは、ヒアリングから提案、見積り、契約、開発、導入、アフターフォローまでの流れが示されています。まずは現場の課題や要望を共有し、実現方法や構成を整理していく進め方が案内されているため、要件が固まりきっていない段階でもヒアリングから相談を始めやすい内容です。
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/development/）
要件を確認したうえで見積りを行う流れが示されています。費用は一般に、対象範囲（カメラ台数や監視エリア）、解析対象（転倒、駐車、人物など）、通知・表示の連携範囲（メール、パトライト、サイネージ、Webなど）、設置環境（画角、照度、撮影距離）、導入後の運用（再学習や保守の有無）によって変動します。比較可能な形で概算を取るために、対象エリア、検知条件、通知先、運用担当の体制を事前に整理して相談すると進行がスムーズです。
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/development/）
可能性はあります。既存の監視カメラシステムとAIエッジ端末のみで構築可能とされ、DEFENDER-Xでも既存システムへの付加が可能と記載されています。最終的な可否は、カメラの種別や接続方式、映像形式、解像度、フレーム数、設置のブレ、照度などの条件に依存するため、現地環境の情報をもとに事前確認することが重要です。
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/blog/ネットワークカメラとaiが守る安全：「ai-behavia-fd」によ/）
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/defender-x/）
AIRUCAの受託開発ページでは、ヒアリングからアフターフォローまでの流れが提示されています。映像解析は現場条件の影響を受けやすいため、一般的には早い段階で「検知対象」「通知方法」「運用担当者の動き」をすり合わせ、必要に応じて小規模検証（PoC）で前提条件を確認したうえで本開発へ進めると、導入後の手戻りを抑えやすくなります。
アフターフォロー：システムによっては再学習なども請け負い、手厚くフォローいたします。
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/development/）
AIRUCAは、ネットワークカメラ映像を「記録」ではなく「解析」に活用し、現場で起きている異常や兆候を捉える映像解析に強みがあります。作業服に装着したオリジナルマーカーを全方位ネットワークカメラで捉え、立ち入り禁止エリア侵入や長期滞留をリアルタイムで検知する位置情報把握の開発事例が掲載されています。
「AI-Location」では、ARマーカーを映像解析で認識し、三次元空間内の位置座標を算出して出力する仕組みが説明されています。人物をリアルタイム追跡し、識別しながら位置情報を継続取得することで移動経路分析につなげられる点も示されており、単なる検出に留まらず、物理空間の動きや行動を前提にした解析設計がしやすい特徴があります。
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/ai-location/）
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/development/）
AIRUCAのソリューションは、ネットワークカメラ映像をAIエッジ端末で解析し、現場の通知や表示に接続する構成が明記されています。たとえば転倒検知（AI-Behavia FD）では、映像から人物を抽出して転倒状態を推定し、一定時間継続した場合にメールやパトライトなどでアラートを送出すると説明されています。既存の監視カメラシステムとAIエッジ端末のみで構築可能という記載もあり、設備を活かした導入検討が進めやすい点が特徴です。
駐車場向け（AI-Smart Parking）では、パトライト・電光掲示板・WebページなどへEdge AIから信号を送り「満空状態の見える化」を行う旨が記載されています。不審者事前検知（DEFENDER-X）でも、既存システムへの付加が可能とされ、運用環境（解析所要時間や照度の目安）や前提条件まで整理されています。
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/blog/ネットワークカメラとaiが守る安全：「ai-behavia-fd」によ/）
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/ai-smart-parking/）
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/defender-x/）
採用情報では、画像・映像系AIの開発言語としてPython、C++、フレームワークとしてTensorFlow、Keras、PyTorchなどが挙げられています。開発環境としてはNVIDIA GPU搭載のJetsonやUbuntuマシン、開発ツールとしてDockerなどの記載があり、エッジ端末向けから高性能GPUサーバ向けまでを視野に入れた開発体制が示されています。
Web系ではHTML・CSS、PHP、Ruby等の経験が必須要件として記載され、歓迎要件としてVue.jsやReact等の経験も挙げられています。依頼時は、対象システム（エッジ/クラウド/オンプレ）と運用要件に合わせて、採用技術の範囲を確認すると要件定義が進めやすくなります。
参照元：AIRUCA（https://airuca.com/recruit/）
| 画像認識・検出 | 対応可 |
|---|---|
| 人物認識・検出 | 対応可 |
| 音声認識・検出 | 公式HPに記載なし |
| 需要予測 | 公式HPに記載なし |
| 購買予測 | 公式HPに記載なし |
| マッチング | 公式HPに記載なし |
