導入事例

プロジェクト背景

ラーメン店で提供する商品の盛り付けや温度を、カメラ映像から評価・記録できるシステムを企画されていました。開発にあたって、以下のような課題がありました。

• 調理の途中ではなく、盛り付けが完了した瞬間を映像から正しく検出する必要があった
• 開発の初期は、盛り付け途中の場面を完成と判断してしまい、完成画像を安定して取り出せなかった
• 盛り付けと提供時の温度を、継続的に確認できる仕組みが必要だった

実施内容（盛り付け評価・温度記録システム）

① 映像から完成場面を検出

盛り付け場所にカメラを設置し、映像から具材とどんぶりを認識。位置／フレーム数など複数の条件を組み合わせて、完成場面を判定します。

② 盛り付けの評価と温度の記録

• 完成時の画像を保存
• お手本との比較や、AI による評価を表示
• 提供時の温度を取得し、結果とあわせて管理画面に表示

③ 実際の映像を使った改善

• ニューラルネットワークによる具材認識と、完成判定の処理を分けて構成
• AI だけに完成の判断を任せず、実際の映像から得た条件を追加
• 店舗の映像を使い、検知の方法と条件を継続的に改善

導入効果

• 複数の条件の調整により、完成場面を検知できるケースが増加
• 映像から完成画像を取り出し、管理画面で確認できる仕組みを構築
• お手本との比較や、AI による盛り付けの評価を表示
• 提供時の温度を取得し、管理画面に表示

評価

提供時の温度を把握できる点が良いと感じています。認識機能が実際に動く形になったときは、すごいと思いました。