🛒 小売：棚在庫リアルタイム検知
背景課題： 人手棚卸は 1日3回×30分。欠品放置で売上ロス。
システム構成：
  • 🔹 PoE 4Kカメラ + Jetson Xavier NX
  • 🔹 YOLOv8 m（TensorRT量子化）
  • 🔹 640²リサイズ → BBox → SKUマッピング → 在庫閾値判定 → MQTT
📈
アラート遅延 9.7秒
棚卸工数 ▼60%、売上 ▲3%（12店舗 POC）
🏭 製造：表面欠陥検査
背景課題： 金属筐体の微小キズを肉眼検査 → 見落とし 0.5%。
システム構成：
  • 🔹 Sony 8 MPカメラ + Jetson Nano
  • 🔹 EfficientNet-B3 + FPN（IoU 0.92）
  • 🔹 スループット：ライン速度 90 fps / 11 ms
📈
不良流出 ▼90%
検査員 3→1名（6か月でROI回収）
🚌 交通：バスレーン違反検知
背景課題： フィラデルフィア中心部、バスレーン違反で 1.7 M h/年 の遅延。
システム構成：
  • 🔹 NVIDIA Orin Nano＋前方カメラ（バス車載）
  • 🔹 YOLOv8 s + DeepSORT 追跡／ALPR
  • 🔹 違反 → ナンバーOCR → 自動罰金API
📈
遅延 ▼15%、誤検知率 1.3%
運行コスト 年1500万$ 削減見込み
🍇 農業：ブドウうどん粉病検知
背景課題： 肉眼巡回では発症を見逃し、収量ロス 20%。
システム構成：
  • 🔹 ドローン & 地上カメラ + Jetson AGX
  • 🔹 Swin Transformer + U-Net（mIoU 0.87）
  • 🔹 セグメ結果をGPSマップ化 → 散布ドローンへ
📈
防除コスト ▼35%、薬剤 ▼22%
収量 ▲12%
🏗️ 建設：ヘルメット・安全帯検知
  • 🔹 ハード： 4K PTZ + Hailo-8 Edge TPU
  • 🔹 モデル： YOLOv7-tiny + Pose Estimation
  • 🔹 通知： 未着用 ⇒ スピーカー＆Slack
📈
労災 ▼25%
現場停止 -18%
🏥 医療：患者転倒検知
  • 🔹 ハード： 深度カメラ + Google Coral TPU
  • 🔹 モデル： MoveNet キーポイント → SVM 異常姿勢判定
  • 🔹 結果： 通知遅延 2秒、骨折率 ▼35%
💨 エネルギー：風車ブレード点検
  • 🔹 ハード： ドローン + Jetson NX
  • 🔹 モデル： Mask R-CNN でクラック抽出 → Cloud 報告
  • 🔹 成果： 点検時間 3→1.5 h、報告作成 ▼50%
🐘 保全：密猟監視
  • 🔹 ハード： 赤外線カメラ + Jetson Nano（ソーラー駆動）
  • 🔹 モデル： YOLOv5s-IR → Poacher Probability > 0.8 で Starlink SMS
  • 🔹 成果： 密猟 ▼40%、象23頭を保護
🗑️ スマートシティ：AIごみ箱
  • 🔹 ハード： ARM A73 NPU + EfficientNet-Lite
  • 🔹 成果： 分別精度 92→97%、リサイクル率 ▲20%
📦 物流：パレット & 車両追跡
  • 🔹 ハード： 360°カメラ + Orin Nano
  • 🔹 モデル： YOLOv8 m + ByteTrack
  • 🔹 成果： 誤出荷 ▼30%、紛失パレット ▼70%（ROI 8か月）
💻 プラットフォーム比較
Device TOPS 推論速度† 価格
Jetson Orin Nano 40 165 fps \$499
Google Coral Dev Bd 4 89 fps \$149
Hailo-8 26 150 fps \$199
Luxonis OAK-D – 80 fps \$249

† YOLOv8n @ 640² / batch 1