解決すべき3つの課題
現場が直面する、これまでの備蓄管理の限界
① 手書き棚卸しの限界
有事の混乱の中での紙ベースの管理は、記入ミスや紛失のリスクが高く、正確な把握を困難にします。
② リアルタイム性の欠如
現在の在庫状況を把握するために現地へ行く必要があり、情報が届く頃には事態が変化しています。
③ 情報の不透明性
行政、避難所、ボランティア間で情報が分断され、必要な場所に物資が届かないミスマッチが発生します。
「定点カメラ × 独自の物体検知AI」による全自動在庫管理
倉庫にカメラを設置するだけで、AIが物資の種類と数量を自動で判別。人間が手を動かすことなく、常に最新の在庫データがクラウド上に反映されます。
- 高精度な物体検知アルゴリズム
- 既存の倉庫に後付け可能なエッジカメラ
- 誰でも直感的に使える管理ダッシュボード
- オフラインでも動作するハイブリッド設計
実現を目指す削減効果
最大 80% OFF
直感的な管理ダッシュボード
専門知識は不要。現場の状況をリアルタイムに、誰でも一目で把握・管理できる設計。
AI自動カウント
カメラ映像から物資を自動認識。人が数える手間を完全に排除します。
リアルタイム同期
現場の動きは即座にクラウドへ。本部のPCでも即座に確認可能です。
備蓄状況モニタリング
活用シーン
自治体、広域避難所から民間企業の防災拠点まで、あらゆる現場で。
市区町村の備蓄倉庫
各所に分散した備蓄拠点の在庫を中央で一元管理。配送計画を最適化。
指定避難所
避難所運営スタッフの負担を減らし、最も必要とされる支援業務に注力可能。
学校・公共施設
日常の保守管理を自動化し、期限切れ物資の廃棄ロスを最小限に。
技術展望
最先端のクラウド技術とAIエンジンが支える信頼性
AWS 連携基盤
Amazon Rekognition 等の高度なAI技術を活用し、セキュアで高精度な解析基盤を構築。GovTechに求められる高いセキュリティ基準と、数千台規模のカメラをリアルタイムで処理するスケーラビリティを両立します。
Analysis
Rekognition
Storage
Amazon S3
StockGuard AI
Whitepaper v1.0
技術の詳細を公開しています
独自の物体検知モデルのアーキテクチャから、AWS連携による高可用性基盤の設計まで。専門的な技術情報の詳細をまとめた技術ドキュメントを公開しています。
実証実験（PoC）パートナー募集中
StockGuard AI では、現場での導入検証にご協力いただける自治体・企業様を募集しています。アナログな備蓄管理をデジタルへ変革する第一歩をご一緒しませんか？
技術仕様・ビジョンを確認する