転倒検知ができるAIカメラ　おすすめ3サービス比較

高齢化社会の進展や労働安全の重要性の高まりを背景に、転倒検知ができるAIカメラシステムは介護施設・病院・工場・自治体など幅広い現場で注目されています。
従来は人の目や人感センサーに頼っていた転倒検知ですが、AIカメラの発展によって「リアルタイムでの転倒検知」「誤検知の低減」「映像と連動したアラート発報」が可能になりつつあります。
本記事では、代表的な3つのサービス「バルテックAIカメラシステム」「転倒検知AIシステム（トリニティ）」「mamoAI」を比較し、それぞれの特徴や活用シーンを詳細に解説します。

1. 転倒検知が求められる背景

1-1. 高齢化と介護現場

高齢者施設では入居者の転倒リスクが常に存在します。
特に夜間や見守り人員が限られる時間帯に、転倒事故が発生して発見が遅れると骨折や重症化につながりかねません。
そのため、スタッフの負担を減らしつつ迅速に対応できる仕組みとしてAI転倒検知システムの導入が進んでいます。

1-2. 工場・建設現場での労働災害対策

工場や建設現場では転倒・転落事故が労働災害の大きな割合を占めています。
安全管理者が常時目視で監視するのは限界があるため、AIによる自動検知・警告が事故防止に直結します。

1-3. 自治体・公共施設での見守り

駅・商業施設・公共スペースでも、来訪者の安全を守る目的で導入が広がりつつあります。
特に自治体では「高齢者見守り」施策の一環として採用されるケースも増加しています。

2. 比較対象サービス概要

3. 各サービスの詳細解説

3-1. バルテックAIカメラシステム

・着信通知：転倒を検知すると着信にて通知。一般的な転倒検知カメラは管理画面上のアラートなどで見逃す可能性があります。転倒検知に加え、侵入検知・火災検知・行動分析など多用途に対応。
・業務現場向け：工場・商業施設・自治体など幅広く導入可能。
・統合管理：AI解析とクラウド管理を組み合わせた包括的なソリューション。
・導入メリット：転倒検知に留まらない多機能性、長期的な投資価値。
・導入課題：機能が多いため価格帯や運用設計が複雑になりがち。

3-2. トリニティ「転倒検知AIシステム」

・特化型システム：転倒検知にフォーカスしたアルゴリズムを搭載。
・既存カメラ活用：新規設備投資を最小化可能。
・介護・医療に強み：転倒事故の迅速発見により、看護スタッフの負担を軽減。
・導入メリット：既存施設に組み込みやすく、業界特化の安心感がある。
・導入課題：工場・建設などのハードな環境では適用事例が少ない点。

3-3. mamoAI

・総合見守り：転倒だけでなく徘徊や異常動作検知も可能。
・クラウド連携：遠隔から家族や管理者が確認できる仕組み。
・対象：主に介護施設や家庭向けだが、法人契約を通じて業務利用も可能。
・導入メリット：多機能かつ利用者や家族に開かれた仕組み。
・導入課題：法人の大規模導入での事例が少ないため、拡張性は要検証。

4. 技術的背景

4-1. 姿勢推定アルゴリズム

AI転倒検知では、人の関節点を捉える「姿勢推定技術」が中心です。これにより「立っている」「座っている」「倒れている」の区別を高精度に実現します。

4-2. 誤検知の課題

・例：座り込んだ瞬間を転倒と誤認識するケース。
・対策：動作の前後関係を分析、センサー併用で精度を高める仕組みが重要。

4-3. プライバシー保護

AIカメラは映像を扱うため、顔のマスキング・データの匿名化・クラウドセキュリティが必須です。
欧州GDPRや国内個人情報保護法の観点からも重要な検討点となります。

5. 利用シーン別の導入効果

5-1. 介護施設

・夜間のスタッフ負担軽減。
・転倒検知から通報までの時間短縮。
・家族への安心感提供。

5-2. 工場・建設現場

・作業員の転倒・転落事故を早期検知。
・安全管理体制の強化。
・労災リスクの低減。

5-3. 自治体・公共施設

・高齢者や障害者の見守り施策。
・公共空間での転倒事故に迅速対応。
・市民サービス向上。

6. コスト・導入運用の比較

・導入にあたっては以下の費用要素を考慮する必要があります。
・初期費用（カメラ、サーバー、設置工事）
・月額利用料（クラウドサービス利用）
・保守・サポート費用
・拡張費用（他機能追加時）

7. 他方式との比較（AIカメラ以外）

7-1. 人感センサー

・メリット：低コスト、設置容易。
・デメリット：転倒動作そのものは検知できない。

7-2. ウェアラブルデバイス

・メリット：装着者の転倒を即検知。
・デメリット：装着忘れや嫌がるケースが多い。

7-3. AIカメラの優位性

・メリット：非接触で利用者の負担がない。
・デメリット：映像を用いた高度な解析が可能。

8. 導入時の課題と解決策

転倒検知AIシステムを導入する際には、いくつかの共通した課題が指摘されています。その一つが「ネットワーク負荷」です。AIカメラは常時映像を送信・解析するため、施設や工場によっては通信量が膨大になり、既存のネットワークに負担をかけてしまうことがあります。これに対しては、映像をすべてクラウドに送るのではなく、カメラ本体にAIチップを搭載して処理を行う「エッジAI」の仕組みを導入することで、通信量を大幅に抑えることが可能です。

また、利用者や従業員の映像を扱う以上、プライバシーへの配慮も大きな課題となります。特に介護施設や公共空間での運用では、カメラに映る人物の同意や情報の取り扱いに慎重さが求められます。この点については、映像データに自動でモザイクやシルエット化を施す匿名化処理を行ったり、映像を閲覧できるユーザーを限定するアクセス権限管理を徹底することで、プライバシー保護と安全性の両立を図ることができます。

さらに、導入コストの負担も無視できません。カメラ機器やシステム構築、保守運用にかかる費用は、特に中小規模の施設や事業者にとって大きな障壁となることがあります。こうした問題に対しては、初期投資を抑えつつ利用できるレンタルプランや、月額課金型のサブスクリプションモデルが有効です。必要な期間だけ利用したり、段階的に導入規模を拡大できるため、経済的なリスクを抑えてシステムを導入することが可能になります。

9. まとめ

転倒検知AIシステムは、介護現場にとどまらず工場・自治体・公共施設など広範囲に活用が広がっています。比較した3つのサービスはそれぞれ特徴があるので自社にあったAIカメラを探してみてください。

・バルテック：転倒を検知して着信による通知が可能
・トリニティ：転倒検知に特化した安定性
・mamoAI：介護・家庭向けの多機能見守り