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>>845 前期のOA機器分野は大幅な減益と記載しているが、今期は回復歩調にある。 日刊工業新聞の「ニュースイチ」の記事を要約すると リコー・セイコーエプソンの事務機器5社の通期予想は4社が増収営業増益が 続く見通しとしている。複合機などの在庫適正化が進み業績回復に向かう事が 主因。キャノンも24年1~3期にレンズ交換式カメラや監視カメラなどの ネットワークカメラが重くなっていたが市中在庫を調整した事で、4~6月期以降は成長基調に転じる。田中稔副社長は「年間で大幅な増収増益が期待できる」と している。 実はキャノンは昨年末から3月にかけてミラーレスの在庫調整に追われたいた のがやっと4~6月期から生産が通常に回復した事になる。クラの前期3Q以降はキャノンの在庫調整による影響を受けていたもののソニーのミラーレスがカバした事実がある。 今期はOA機器分野の回復が見込める。
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数あるAIカメラに先駆け、数多くの実績と信頼性を誇るのが、株式会社オプティム(以下、オプティム)が提供する「OPTiM AI Camera」です。工場内や各種施設(店舗)などに設置された既存のネットワークカメラを用いて、リアルタイムな画像解析を実現しています。 従来より進めて来たAIの開発を発展させ、ネットワークカメラの画像をAIで解析するようなサービスはできないだろうかということで開発されたのがOPTiM AI Cameraでした。 現在、OPTiM AI Cameraには、高機能なエッジAIである「OPTiM AI Camera Enterprise」をはじめ、ライトなクラウドAIのサービスである「OPTiM AI Camera」、「OPTiM AI Camera Mobile」の3つのラインナップがあります。この3つのうち、最初に提供を開始したのが、HPワークステーションをエッジ端末(OPTiM Edge)としたOPTiM AI Camera Enterpriseです。 システムの構成としては、エッジAIで解析したデータをクラウドに送信し、解析結果はPCやタブレット、スマートフォンなどから閲覧することが可能です。 ハードウェアの価格帯は、カメラ2台までの処理が可能なOPTiM Edge Entryが49万5000円(税込)、カメラ5台のOPTiM Edge Standardが88万円(税込)、カメラ10台までの処理を可能としているOPTiM Edge Professionalが148万5000円(税込)となっていて、この他、月額1万6500円からのソフトウェア利用料をいただいています。 https://aismiley.co.jp/ai_news/optim-ai-camera-enterprise-hp/
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日立・NTTデータなど、⭕AIで空調を💥最適化‐エネルギー消費量を平均💢16%削減!! 💤🧟 🧟♂ 🧟♀ 掲載日 2024/05/16 16:05 著者:早川厚志 AI 日立 IoT NTTデータ、キヤノンマーケティングジャパン(キヤノンMJ)、日立製作所(日立)は5月16日、NTTデータのAI空調最適化サービス「HUCAST」、キヤノンMJのネットワークカメラと映像解析ソフト「Crowd People Counter」を組み合わせた人流解析ソリューション、日立のビルIoTソリューション「BuilMirai」を活用した実証実験を実施し、快適性を維持しつつ、空調関連のエネルギー消費量を平均16%削減できたことを発表した。  実証スキーム NTTデータは、AIの予測を基に室内環境を再現し、快適性(PMV評価)と消費エネルギー量を考慮した空調運転を実現する「フィードフォワード制御(先回り制御)」で、快適性を保ちつつ消費エネルギーを削減できるAI空調最適化サービス「HUCAST」を開発、提供している。 HUCASTは各ビル管理システムとの連携を進めており、今回の実証では、日立、キヤノンMJの技術を活用したスキームにより検証を行った。 具体的には、日立ビルシステム亀有総合センターのロビーにネットワークカメラを設置。キヤノンMJの解析ソフトウエア「Crowd People Counter」でデータ化した人流情報を、日立のビルIoTソリューション「BuilMirai」のプラットフォーム上で外気温データと室内温度データと共に一元管理、AI空調最適化サービス「HUCAST」と連携して空調を制御し、快適性と省エネ効果について検証したという。 その結果、一定の設定温度で空調制御をしている既設ビルにおいて、AIを活用して空調をフィードフォワード制御することで、PMV-0.5〜+0.5という快適性を維持しつつ、エネルギー消費量を平均16%削減し、その有効性を確認したという。 この実証により、人流データをはじめとしたビル情報を一元管理し、AIを活用して空調をフィードフォワード制御することで、ビルにおける快適性と省エネを両立できたとしている。 三社は今回の実証結果を踏まえサービス化をめざすとともに、さらなる精度向上のために検証を続け、快適性の観点でオフィスにおけるウェルビーイングを向上させるとともに、ビルのエネルギー最適化を通じて社会全体のカーボンニュートラル達成を目指す計画だ。
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日立・NTTデータなど、⭕AIで空調を💥最適化‐エネルギー消費量を平均💢16%削減!! 💤🧟 🧟♂ 🧟♀ 掲載日 2024/05/16 16:05 著者:早川厚志 AI 日立 IoT NTTデータ、キヤノンマーケティングジャパン(キヤノンMJ)、日立製作所(日立)は5月16日、NTTデータのAI空調最適化サービス「HUCAST」、キヤノンMJのネットワークカメラと映像解析ソフト「Crowd People Counter」を組み合わせた人流解析ソリューション、日立のビルIoTソリューション「BuilMirai」を活用した実証実験を実施し、快適性を維持しつつ、空調関連のエネルギー消費量を平均16%削減できたことを発表した。  実証スキーム NTTデータは、AIの予測を基に室内環境を再現し、快適性(PMV評価)と消費エネルギー量を考慮した空調運転を実現する「フィードフォワード制御(先回り制御)」で、快適性を保ちつつ消費エネルギーを削減できるAI空調最適化サービス「HUCAST」を開発、提供している。 HUCASTは各ビル管理システムとの連携を進めており、今回の実証では、日立、キヤノンMJの技術を活用したスキームにより検証を行った。 具体的には、日立ビルシステム亀有総合センターのロビーにネットワークカメラを設置。キヤノンMJの解析ソフトウエア「Crowd People Counter」でデータ化した人流情報を、日立のビルIoTソリューション「BuilMirai」のプラットフォーム上で外気温データと室内温度データと共に一元管理、AI空調最適化サービス「HUCAST」と連携して空調を制御し、快適性と省エネ効果について検証したという。 その結果、一定の設定温度で空調制御をしている既設ビルにおいて、AIを活用して空調をフィードフォワード制御することで、PMV-0.5〜+0.5という快適性を維持しつつ、エネルギー消費量を平均16%削減し、その有効性を確認したという。 この実証により、人流データをはじめとしたビル情報を一元管理し、AIを活用して空調をフィードフォワード制御することで、ビルにおける快適性と省エネを両立できたとしている。 三社は今回の実証結果を踏まえサービス化をめざすとともに、さらなる精度向上のために検証を続け、快適性の観点でオフィスにおけるウェルビーイングを向上させるとともに、ビルのエネルギー最適化を通じて社会全体のカーボンニュートラル達成を目指す計画だ。
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日立・NTTデータなど、⭕AIで空調を💥最適化‐エネルギー消費量を平均💢16%削減!! 💤🧟 🧟♂ 🧟♀ 掲載日 2024/05/16 16:05 著者:早川厚志 AI 日立 IoT NTTデータ、キヤノンマーケティングジャパン(キヤノンMJ)、日立製作所(日立)は5月16日、NTTデータのAI空調最適化サービス「HUCAST」、キヤノンMJのネットワークカメラと映像解析ソフト「Crowd People Counter」を組み合わせた人流解析ソリューション、日立のビルIoTソリューション「BuilMirai」を活用した実証実験を実施し、快適性を維持しつつ、空調関連のエネルギー消費量を平均16%削減できたことを発表した。  実証スキーム NTTデータは、AIの予測を基に室内環境を再現し、快適性(PMV評価)と消費エネルギー量を考慮した空調運転を実現する「フィードフォワード制御(先回り制御)」で、快適性を保ちつつ消費エネルギーを削減できるAI空調最適化サービス「HUCAST」を開発、提供している。 HUCASTは各ビル管理システムとの連携を進めており、今回の実証では、日立、キヤノンMJの技術を活用したスキームにより検証を行った。 具体的には、日立ビルシステム亀有総合センターのロビーにネットワークカメラを設置。キヤノンMJの解析ソフトウエア「Crowd People Counter」でデータ化した人流情報を、日立のビルIoTソリューション「BuilMirai」のプラットフォーム上で外気温データと室内温度データと共に一元管理、AI空調最適化サービス「HUCAST」と連携して空調を制御し、快適性と省エネ効果について検証したという。 その結果、一定の設定温度で空調制御をしている既設ビルにおいて、AIを活用して空調をフィードフォワード制御することで、PMV-0.5〜+0.5という快適性を維持しつつ、エネルギー消費量を平均16%削減し、その有効性を確認したという。 この実証により、人流データをはじめとしたビル情報を一元管理し、AIを活用して空調をフィードフォワード制御することで、ビルにおける快適性と省エネを両立できたとしている。 三社は今回の実証結果を踏まえサービス化をめざすとともに、さらなる精度向上のために検証を続け、快適性の観点でオフィスにおけるウェルビーイングを向上させるとともに、ビルのエネルギー最適化を通じて社会全体のカーボンニュートラル達成を目指す計画だ。
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大雑把に言うと、キヤノンのネットワークカメラでビルの人流を検知して、それを日立のIoTシステムに入力し温度センサー情報と合わせてNTTデータのAIシステムに送り、空調制御に役立てる。 例を言えば、近所のプロ野球の試合が終わって観客がデパートに押し寄せて来たら、デパートの入り口でその人流を検知して、さらには彼らが向かうフロアを検知して、室温が上がる前に該当のフロアの冷房をパワーアップするみたいな感じかな。
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医療、セキュリテイ、検査で新製品を販売して好調ということで変化の兆しは出てきている。なにかこのまま伸びてくれれば状況大きく変わる だいたい、スタンダード市場の電気機器の平均PER13倍ですから、平均からしたら1300円くらいの株価でないといけません。そんなに業績悪くないのに極端に株価安いです 産業システム事業につきましては、メディカル事業で新開発のカメラ「MKC-X300/X200」の販売開始により医療用カメラの販売が好調に推移し、セキュリティー事業でも防衛省をはじめとした官公庁向けの販売が大きく伸長するとともに、新製品の IP ネットワークカメラ「250 シリーズ」やレコーダー等の販売開始により監視カメラシステムの売上が増加しました。また、検査装置事業では、医薬市場向けの錠剤検査装置の販売が好調に推移し、錠剤印刷装置の大型案件の納入もあったことから、産業システム事業全体の売上高は前年同期を上回りました
2024.5.16 AIを活…
2024/05/25 17:03
2024.5.16 AIを活用した空調最適化により、ビルの快適性と省エネの両立を実証 研究開発・新技術環境DX・デジタルソリューションビルシステム 式会社NTTデータ キヤノンマーケティングジャパン株式会社 株式会社日立製作所 株式会社NTTデータ(以下、NTTデータ)、キヤノンマーケティングジャパン株式会社(以下、キヤノンMJ)と株式会社日立製作所(以下、日立)は、AIを活用した空調最適化により、ビルの快適性と省エネの両立をめざし、NTTデータのAI空調最適化サービス「HUCAST」、キヤノンMJが提供するネットワークカメラと映像解析ソフトウエア「Crowd People Counter」を組み合わせた人流解析ソリューション、日立のビルIoTソリューション「BuilMirai(ビルミライ)」を活用した実証実験(以下、本実証)を実施しました。本実証は、2024年3月22日から29日の期間、日立のグループ会社である株式会社日立ビルシステム(以下、日立ビルシステム)の亀有総合センター(東京都足立区)で行い、その結果、快適性を維持しつつ、空調関連のエネルギー消費量を平均💢16%削減*1することができました。 *1本実証期間内に実施期間と未実施期間を設け、測定結果を比較したもの。