ミニマム投資で実現するAIシステム構築計画（PoCフェーズ）
「メガネの縁」装着と「60fps」を両立するコスト効率の高い計画
フェーズ1：要件定義とハードウェア選定戦略
1. カメラ選定の具体的提案 📷
「メガネの縁に装着」と「60fps」を両立し、コスト効率を最大化するため、市販のミニカメラ/モジュールをカスタマイズします。
代替製品/カスタマイズの方向性
| 項目 | 提案製品カテゴリ/名称 | 選定理由とカスタマイズの方向性 |
|---|---|---|
| 製品カテゴリ | 超小型ウェアラブルカメラモジュール または FPVドローン用カメラ | **モジュール単位**で調達し、3Dプリントしたカスタム筐体に組み込むのが最適。 |
| 具体的提案 | Raspberry Pi Camera Module (V2など) や FPVドローン用カメラ | **HD画質で60fps**を実現し、記録は**マイクロSDカード**に直接行う。 |
| コスト効率 | センサー、レンズ、カスタム基板のみに絞る | PoCでは無線通信機能を**省略**し、コストを抑制。 |
コスト目安（1台）: $9,000\text{円} \sim 26,000\text{円}$
2. 予算配分（ハードウェア・環境構築） 💰
| 項目 | 費用の目安 | 備考 |
|---|---|---|
| 初期カメラ試作/選定費用 | $100,000\text{円}$ | 試作カメラを複数台（3台程度）作成。 |
| AI開発環境（PC） | $150,000\text{円} \sim 250,000\text{円}$ | GPU搭載PC (NVIDIA RTX 4060以上推奨) を1台用意。 |
| AI開発環境（クラウド/ストレージ） | $30,000\text{円}$ (PoC期間3ヶ月換算) | バックアップと一時的な大規模学習用。 |
| 合計 | $280,000\text{円} \sim 380,000\text{円}$ | PoCに必要な最低限の環境構築予算。 |
フェーズ2：AI分析システム（最小限の機能）の設計
1. データ抽出・前処理（SDカード→PC/サーバー）の設計 💾
Pythonスクリプトと**OS標準のタスクスケジューラ**を利用し、SDカード挿入時の自動コピーとログ生成を行います。
- データ連携: Python（`os`, `shutil`）で自動コピーとファイルサイズ比較による完全性確認を実施。
- ツール選定: WindowsのタスクスケジューラやLinuxの`cron`を使用。
2. AI機能の選定（ミニマム機能） 🧠
「急変時の対応遅れ」分析に特化し、姿勢推定と特定オブジェクト認識を組み合わせます。
| 機能 | 提案技術 | オープンソース |
|---|---|---|
| 主要機能 | 姿勢推定 (Human Pose Estimation) | OpenPose または YOLO-Pose (YOLOv8) |
| 補助機能 | 特定オブジェクト認識 | YOLOv8 (Object Detection) |
分析フロー（ミニマム）
- 動画入力 $\rightarrow$ **YOLO/OpenPose**で人物姿勢と特定オブジェクトの座標を出力。
- **イベント検出スクリプト** $\rightarrow$ 姿勢の急激な変化などを**急変発生イベント**としてマーク。
- **対応遅延分析** $\rightarrow$ 急変から撮影者の手が対象に伸びるまでの時間を計測。
3. 内製化ロードマップ（学習段階の技術者向け） 🚀
| 習得スキルセット | 目的 | 期間目安 |
|---|---|---|
| Python/画像処理の基礎（OpenCV） | データ処理、アノテーション、動画入出力 | 3ヶ月程度 |
| ディープラーニングの基礎 | モデルの概念理解、学習済みモデルの活用 | |
| 特定AI技術の実装（YOLO/OpenPose） | 既存モデルの活用とカスタマイズ |
フェーズ3：PoC（概念実証）の実行と評価指標
1. PoCの具体的なステップ 🎯
| ステップ | 内容 | 期間（目安） |
|---|---|---|
| データ収集・アノテーション | 動画データ**10時間分**（急変ケース**最低20ケース**） | 1ヶ月 |
| モデル選定・調整 | 既存モデルのロードと**ファインチューニング** | 0.5ヶ月 |
| 分析スクリプト開発 | 対応遅延時間計測ロジックの実装 | 0.5ヶ月 |
| PoC実行・評価 | 全データに対しAI分析を実行し、手動計測と比較 | 1ヶ月 |
| 合計 | 3ヶ月 |
2. 評価指標（成功の定義） ✅
AIの検出精度（実用性）
- **急変イベントの特定率 (Recall)**: $\mathbf{80\%}$ **以上**を目標。
- **対応遅延の計測誤差**: **平均誤差が $\mathbf{1.0}$ 秒以内**を目標。
報告書自動生成による時間削減効果（ビジネス効果）
分析時間の削減率: $\mathbf{50\%}$ **以上**を目標。
$$\text{削減率} = \frac{(\text{手動分析時間} – \text{AI分析時間})}{\text{手動分析時間}}$$
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