持ち出し検出

AIによる持ち出し検出は、工場・倉庫・オフィス・研究施設などで、資材や機器、機密物品の不正な搬出をカメラ映像から自動検知し、関係者へ即時通知する仕組みです。人の目視だけでは見落としが発生しやすく、記録の突合にも時間がかかりますが、AIを活用することで、リアルタイム性と記録の一貫性を両立できます。

AI持ち出し検出の開発事例

倉庫や店舗での不法な持ち出しを自動検知

シーネットが提供するAIカメラソリューションでは、監視カメラ映像と画像解析AIを組み合わせ、人や車両の問題行動に加えて倉庫や店舗での不法な持ち出しを自動検知することが可能です。既存の監視カメラを活用できるクラウドAI型のため、新たな機器購入は不要で導入しやすい点も特長です。

AIは人や車両、顔、ナンバープレートといったオブジェクトを同時に検出し、あらかじめ設定された条件に基づいて行動を監視。異常が検知されるとアラート通知やシステム連携を自動で実行し、管理者が迅速に対応できる環境を実現します。

従来の監視では事後確認やエビデンス特定に時間がかかっていましたが、AIを活用することで巡回監視や不正持ち出しの摘発を効率化できます。倉庫や工場では製品や資材の不正搬出、店舗では小型高額商品の万引きや集団窃盗といったケースをリアルタイムで検知し、事故や損失を防止します。

さらにAIは行動を緊急度別に分類して通知できるため、単なる「不審行動」の警告にとどまらず、「持ち出し」「侵入」「暴力」など具体的な内容を管理者に知らせることが可能です。これにより、優先度の高い対応から順序立てて実施でき、現場のセキュリティと業務効率の両立につながります。

業界	流通・小売・製造・物流
開発企業	シーネット

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入退場時の持込・持出物品をAIで自動チェック

株式会社日立ソリューションズが提供する「持込持出物品チェックAIソフトウェア」は、作業現場における入退場時の物品管理を自動化するソリューションです。作業員が入場時に持ち込んだ工具や資材を、退場時に持ち出す物品と画像で比較し、置き忘れや不正な持ち出しをAIが自動で判定します。

従来は管理者が一つひとつ目視でチェックしていましたが、本ソフトウェアを導入することで業務負担や作業員の待ち時間を大幅に削減。工具の置き忘れによる事故リスクを減らし、安全性の向上にも貢献します。

特長として、ハンマーやドライバー、レンチなどの一般的な工具はすでに学習済みのAIを採用しており、追加の事前学習なしですぐに利用可能です。業種特有の物品を判定したい場合も追加学習が可能で、柔軟な運用に対応しています。実証実験では、画像比較による物品の増減を正確に判定できることが確認されています。

この仕組みにより、物品管理の精度向上と省力化、そして不正搬出防止が同時に実現でき、建設業や運輸業、製造業など幅広い現場でのDX推進を後押ししています。

業界	建設・運輸・製造
開発企業	株式会社日立ソリューションズ

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AI持ち出し検出を導入するメリット

盗難・持ち逃げの早期発見と抑止

出口や資材置き場を自動監視し、許可のない物品の搬出を即時に検知します。警備や現場担当への通知で迅速に対応でき、現物の損失と二次被害のリスクを減らせます。

機密情報・研究資材の保全

USBメモリ・試料・測定機器などの持ち出しを監視することで、情報漏えいや研究データ流出のリスクを低減します。入退室ログや貸出台帳と連動すれば、後追い調査もスムーズです。

棚卸・在庫精度の向上

検知イベントと在庫システムを連携させ、帳尻合わせや原因不明の欠品を削減します。誰が・いつ・どの出入口から・何を持ったかを映像とイベントで残せます。

監視の負担軽減と運用コストの最適化

広い敷地の常時監視は人員負担が大きく、集中力の低下も避けづらい課題です。AIがアラート対象を抽出することで、少人数でも高い監視品質を維持できます。

AI持ち出し検出に必要なデータとは？

物体検出・識別の学習データ

資材・工具・小型機器・箱・リュック・キャリーなど対象カテゴリの画像を準備し、ラベル精度とバリエーションを確保します。型番差や新旧ロット、汚れ・梱包状態の違いも学習させると堅牢になります。

許可・禁止ルールとリスト情報

「許可された持ち出し」と「禁止物品」を区別するために、貸出リスト・持込申請・QR/バーコードなどの情報を用意します。映像の検知結果と台帳情報を突合して誤報を抑えます。

出入口ゾーン・動線の定義

検知の信頼度は、ゾーン定義と動線把握で大きく向上します。出入口・ゲート・積込エリアをポリゴンで設定し、ゾーン間の移動と持物の追跡を行います。

人物・持物の追跡データ（ReID）

人物と所持品を紐づけたままカメラ間で追跡できるよう、外観特徴量（ReID）のデータを蓄積します。死角や遮蔽が多い環境では特に有効です。

環境条件のばらつきへの耐性

昼夜・逆光・雨天・粉塵・フォークリフトのライトなど、現場特有の条件を含む映像を収集し、照明・画角・解像度を調整します。検出対象の最小サイズや距離条件も事前に確認します。

誤検知を減らす設計のコツ

在庫・貸出情報との即時突合

検知イベント発生時に、貸出記録・QR/バーコード・RFIDと照合して許可搬出かどうかを瞬時に判断します。整合すればアラート抑制、未整合なら優先通知といった閾値設定が有効です。

ゾーン間ルールと時間条件

「資材庫→包装→出荷ヤード→ゲート」などの順序や滞留時間をルール化し、想定外のショートカットや長時間の持物滞留を自動抽出します。時間窓を設けて連続通知を防ぐと運用しやすくなります。

小物・私物の扱いを明確化

弁当・私物傘・個人PCなど、持込可否の線引きをガイドライン化します。入館時のタグ付けやシール運用と併用すると誤検知を抑えられます。

【まとめ】AI持ち出し検出を成功させるには？

まず、どの品目を優先監視するか・どの出口で検知するかを明確にします。次に、対象物の画像データと許可ルール（貸出・申請・コード）を整備し、在庫システムや入退室ログとの突合を自動化すると、実運用での手戻りが減ります。導入後は、アラートの精度指標（検出率・誤報率・対応時間）を定期的に確認し、ゾーン定義・閾値・台帳の整合を継続的に調整することが大切です。

AI持ち出し検出は、盗難や情報流出の抑止だけでなく、棚卸精度の向上・監視負担の軽減にも寄与します。現場に合う設定と連携基盤を用意できるベンダーを選定し、段階的に対象範囲を広げていくことをおすすめします。

現場の課題別
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