動画データ活用が2026年のDXを左右する——現場カメラの“死蔵データ”を資産に変える方法
近年、製造業・物流・インフラ・建設・小売の現場では、カメラの設置台数が急速に増えていると言われています。品質管理やセキュリティのために導入されたカメラは、24時間365日、膨大な動画データを生成しています。しかし、その大半は「録画しているだけ」で、実際に活用されるケースは限定的なのが実情ではないでしょうか。
こうした未利用の映像データは、しばしば“死蔵データ”と呼ばれることがあります。業務上の負荷が大きく、必要な場面だけを探すにも時間がかかるため、日常的に活用されにくい構造があるためです。しかし、近年の動画認識AIやVision Foundation Model（視覚基盤モデル）の進展により、この膨大な動画データを実務の改善や意思決定支援に活かせる可能性が高まっていると言えるでしょう。
2026年は、動画データ活用がDX推進の成否を左右する重要なターニングポイントになると考えられます。本記事では、その背景と、活用のポイントを整理します。
動画データがDXで重要視される理由
1. “現場理解”の重要性の高まり
生成AIが発展したことで文章や画像の処理は飛躍的に進歩しました。一方で、製造・物流・インフラ・建設など「物理世界で人やモノが動く領域」では、業務改善には現場での動きを理解することが不可欠です。
そこで注目されているのが動画認識AIです。動画から動き・行動・状態変化を捉えることで、現場の非効率やリスクを把握しやすくなるため、DX効果が得られやすいと考えられます。
2. カメラ設備がすでに整備
新しい設備投資をほとんど行わずにAI活用を始められる点も、動画データが注目される理由のひとつです。既に多くの企業にカメラが設置されており、過去データも蓄積されているため、AI導入の障壁が低いと言えるのではないでしょうか。
3. AI技術の進歩により“実用精度”が実現
以前は、動画AIは精度や処理負荷の面で実務適用が難しい場面もありました。しかし最近は下記のような技術進化が進んでいます。
- 軽量モデルの増加
- 動作認識に強いモデルの発表
- 動画×音声×センサー情報を統合できるマルチモーダルAIの普及
- エッジAIによるリアルタイム処理の実現
これにより、現場に合わせた柔軟な動画解析が可能になり、実務で使いやすい環境が整ってきたと言えるでしょう。
動画データはどんな業務に活用できるのか？
動画認識AIは、特定業界に限定されず幅広い現場に活かせると考えられます。以下は、一般的な活用例です。
品質管理・製造ラインの変動把握
- ライン上のモノの流れを解析
- 不自然な動き、滞留、異常動作を検知
- 過去の映像と比較してパターンのずれを見える化
これにより、装置の変調や作業手順のばらつきが把握しやすくなり、品質安定につながる可能性があります。
安全管理・危険動作の検出
- 作業エリアへの立ち入り
- 保護具の未着用
- 危険姿勢やヒヤリハットにつながる行動
これらを検知し、アラートを出したり後から振り返ったりすることで、安全対策のレベル向上が期待できます。
物流・倉庫でのオペレーション最適化
- 動線分析
- ピッキング・荷下ろしの作業時間計測
- 混雑やボトルネックの把握
現場の作業負荷が見える化され、生産性向上につながる可能性があります。
インフラ・設備監視
- 目視点検の自動化
- 設備の細かな変化を捉える
- 過去動画との比較による予兆検知
設備の不具合を早期に察知できる選択肢として期待されています。
“死蔵データ”を資産へ——動画AI導入のステップ
動画AIの取り組みを成功させるには、最初から大規模に始めるよりも、段階的に進める方が適切なケースが多いと考えられます。
ステップ1：目的を明確にする
「何を検知したいのか」「どの業務負荷を下げたいのか」を定義することが重要です。
不明確なまま始めるとPoCが長期化する傾向や、目的と評価が適合せずにプロジェクトの停滞を招くリスクもあります。
ステップ2：既存データで簡易評価する
過去の動画がある場合、まずは小規模にAIで分析し、効果の有無を判断する方法があります。
ステップ3：現場に合わせた運用を設計する
アラートが多すぎたり、分析結果が見づらかったりすると定着が難しくなります。
現場に馴染みやすい操作性が、成功への重要なポイントとなる可能性があります。
ステップ4：徐々に適用範囲を広げる
ひとつのラインや一部工程で効果が見えれば、他の現場にも横展開しやすくなります。
2026年、動画データ活用は“当たり前”へ？
AIの進化、カメラ設備の普及、DX推進の必要性から、
動画データを活用する流れは今後さらに加速する可能性があります。
製造現場の行動や設備状態を可視化できる点、
安全管理や品質管理のレベルを高められる点、
人手不足や技能継承課題の対策になる点など、
期待できる価値は多岐にわたります。
多くの企業で、眠ったままの動画データが存在している状況は否めません。
これを“資産”へ変換する動きは、2026年のDXを左右する重要なテーマになるのではないでしょうか。
関連記事
製造業DXを加速する画像認識AIの最前線～NVIDIAの「Computer Vision Model Zoo」とは～
まずはPoCからご相談いただけます。お気軽にお問い合わせください。
Contact us
お問い合わせ
画像認識をはじめとするAIのことなら是非OkojoAIに！ご相談ベースで構いませんので、遠慮せずお気軽にお問い合わせください。
