大塚倉庫がソラコムと生成AI侵入検知システムを共同開発、倉庫セキュリティの自動化を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

大塚倉庫は2025年5月9日、ソラコムと共同で生成AIを活用したカメラ侵入検知システムを開発したと発表した^[1]。同社は「コネクテッド物流」の実現を掲げ、従来の経験と勘に頼らないデジタル化された物流オペレーションを目指しており、その取り組みの一環として新たなセキュリティ強化策を導入している。

開発システムは倉庫内の複数箇所にカメラを設置し、定期的に静止画を撮影する仕組みとなっている。生成AIが不正侵入者を検知すると倉庫管理担当者にリアルタイムで通知が送られ、従来の事後確認方式から予防的な監視体制へと大幅に進歩を遂げた。

同社はSORACOM FluxのローコードからAIアプリケーション開発機能を活用し、企画からわずか1ヶ月という短期間でシステム構築を完了させた。服装やヘルメット着用の有無といった詳細条件も自然言語で簡単に変更可能なため、各拠点の特性に合わせた柔軟な運用が実現している。

PoC（Proof of Concept：概念実証）とは、新しいアイデアやコンセプトが実現可能であることを検証するための試験的な実装を指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

大塚倉庫のケースでは生成AIを使った侵入検知システムのPoCを実施し、機械学習の事前学習なしに汎用的な生成AIのみで不正侵入者検知が可能であることを確認している。これにより開発リスクを最小限に抑えながらAI技術の有効性を実証し、本格的なシステム導入へと進展させることができた。

今回開発されたシステムは従来の受動的な監視カメラから、AIによる能動的な検知システムへの転換を実現した点が優れている。不正侵入の早期発見により、被害拡大の防止や迅速な対応が可能となり、物流業界におけるセキュリティ強化の新たなスタンダードとなる可能性を秘めているだろう。

一方で、AIの誤検知による過剰反応や、プライバシー保護との兼ね合いに課題が生じる可能性もある。正規作業員の誤検知防止や、検知精度の継続的な改善、そして個人情報保護法への対応などが今後解決すべき重要な課題となるはずだ。

将来的には画像解析技術のさらなる高度化により、異常行動の予測や作業効率分析などへの応用展開が期待される。特に出荷ミス防止への活用が予定されているように、AI技術は物流業務全般の品質向上に大きく貢献する可能性が高い。今後の技術革新と業界標準への波及効果に注目したい。

^ PR TIMES. 「大塚倉庫とソラコムが、カメラと生成AIを活用した倉庫の侵入検知システムを共同開発 | 株式会社ソラコムのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000297.000034562.html, (参照 25-05-11).
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