現状の課題
通報の遅れ
住民対応のみでは、発見から対策までに危険なタイムラグが発生します。
監視コストの増大
24時間体制の人的・目視監視は、予算と労力の限界を超えています。
遭遇事故の危険性
出没エリアの特定遅延は、住民や観光客を直接的な危険に晒します。
99%
検知精度
1秒未満
反応速度
24時間
暗視対応
将来機能 (Roadmap)
AIによる移動予測と分析
市街地への到達を未然に予測し、先手の対策を。
過去の出没データと地形情報をAIが解析し、クマの移動経路を予測。市街地や通学路への接近を事前に察知することで、遭遇事故を未然に防ぐ予防措置が可能になります。
機能と将来展望
既存資産を活用し、段階的に進化するMVPモデル
AI自動検知 (MVP)
公共カメラ映像からクラウドAIがヒグマを自動検知。複雑な機器導入は不要です。
即時アラート通知 (MVP)
検知と同時にAtlas mapへ反映し、スマホ・PC・SNSへ位置情報付きで通知します。
将来: 予測とルート分析
(Roadmap) 出没傾向を学習し、AIによる移動ルート表示や出没地域予測機能を追加予定。
REAL-TIME NOTIFICATION