01 背景
緑地は、
測られてこなかった。
植栽の維持管理は熟練職人の経験則に支えられてきました。その担い手が減り、管理予算も縮小するなかで、いまの体制を前提とした運用は続けられません。一方で、整備した緑地が来訪者や地域にどう貢献しているのか、予算要求や住民説明、投資判断の場で根拠となる数字を示すこともできずにいます。
さらに、人流分析・画像解析・センサー・サイネージがそれぞれ別発注となり、費用が積み上がるうえに、データも別々の場所に分かれたまま活用されない。別々の問題に見えて、いずれも「計測されていない」という一点でつながっています。いま必要なのは人手を増やすことではなく、経験則を、次の担当者に引き継げるデータに変えることです。
02 提案
現場を計測し、
必要なときだけ動く。
AIカメラ・環境センサー・サイネージ・解析基盤を、ひとつの窓口でまとめて提供します。分断されていた要素を単一の基盤に統合することで、費用の重複をなくし、生育環境と利用実態を突き合わせた管理判断を可能にします。
DETECT
異変を、早く見つける
AI画像分析により、枯れ株などの生育不全を自動で検知します。巡回のタイミングを待たずに異変を把握できます。
ALERT
必要なときに動く
土壌水分・温度センサーと連携し、閾値を下回った時点で自動アラートを発報。決められた頻度の定期巡回から、状態に応じた対応へ切り替えます。
HANDOVER
判断の根拠を残す
潅水や剪定の判断根拠がデータとして残るため、担当者が替わっても管理水準を維持できます。整備前後の利用実態を比較し、次年度計画へ反映します。
EXPERIENCE
植物と、対話する
土壌の乾燥や植物のストレス信号をAIが解釈し、キャラクターの表情と色の変化としてサイネージにリアルタイム表示。同じデータが、担当者にはアラートとして、来訪者には表情として届きます。緑地を「自分ごと」として捉える環境教育の場にもなります。
3社で組む理由は、取得から意思決定、
現場実装までを1本の線で通せること。
センサーを設置できる会社は他にもあり、人流を数える会社も、統計解析を行う会社もあります。九州大学発の3社が組む理由は、データの取得から、納得感のある意思決定と現場DXまでを分断せずに扱える点にあります。URBANIXはAIカメラによる人流・滞留データの解析と幹事会社としての窓口を、Logianは因果推論による効果検証とKPI設計を、WaveCoreは屋外センサー・カメラの実装を担います。
03 誰のためのものか
公園の管理者にも、
緑地に投資する事業者にも。
同じ計測基盤が、立場の異なる2つの課題に答えます。
FOR 01
自治体・公園管理者
限られた人員と予算のなかで管理水準を保ち、その実績を議会や住民に数字で説明できる状態をつくります。枯損の発生箇所、閾値超過の回数、潅水・巡回の実施状況を月次で一覧化し、閾値の見直しや重点管理区画の設定まで含めて運用を支えます。
FOR 02
ディベロッパー・エリアマネジメント
再開発やPark-PFIで整備した緑地が、滞留・回遊・エリアの利用実態にどう効いているかを検証可能にします。「どう管理したか」と「どう使われたか」を突き合わせられるため、緑地投資の効果をテナントや投資家、行政への説明に使える数字として蓄積できます。
04 データの取り扱い
撮るのは、
人の数と動きだけ。
カメラを設置する以上、個人を特定しない設計であることを先に示しておく必要があります。顔認証による個人の特定は行わず、人物は一時的なIDとして動線の集計にのみ使用します。映像は原則として個人が特定できる形では保存せず、保持期間を定めて自動削除します。
撮影・計測を行う旨の掲示物を設置して目的と問い合わせ先を明示し、データへのアクセスは権限を付与した担当者に限定します。取得したデータを第三者へ提供・販売することはありません。個人情報保護法および導入先の規程・条例に沿った運用ルールを、稼働前に合意のうえで定めます。
05 現在地
展示で終わらせず、
長期運用へつなぐ。
- FACT2027年国際園芸博覧会（GREEN×EXPO 2027）会場内区画への導入が決定
- OUTCOME一過性の実装ではなく、そのまま長期運用へ移行できる構成で設計
- ONGOING樹種ごとの判定基準の整備に向けて、造園・緑地管理の専門会社と連携を進行中
- ONGOING自治体・民間の緑地への展開を、実証から始められるパッケージとして提供準備中
DISCLOSURE POLICY
実績ページでは、公開の合意が得られた範囲のみを掲載しています。提供価格・構成の詳細・進行中の連携先については記載していません。導入のご相談は、お問い合わせフォームからご連絡ください。