JP2022185634A - 端末装置、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】撮像画像に対するエッジデバイス側での推論から、推論された結果が利用者に提供されるまでの一連の処理が適切に行われるよう最適化すること。【解決手段】本願に係る端末装置は、所定の撮像手段と、所定の撮像手段により撮像された撮像画像に対する分析結果に応じた情報提供を行うサーバ装置との間を中継する端末装置である。また、端末装置は、画像取得部と、出力部とを有する。画像取得部は、端末装置に導入されるアプリケーションであって、学習済のモデルを用いて画像を分析するアプリケーションからの要求に応じて、所定の撮像手段により撮像された撮像画像を取得する。出力部は、画像取得部により取得された撮像画像を分析するようアプリケーションに対して出力する。【選択図】図２

Description

本発明は、端末装置、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システムに関する。

従来、防犯カメラや監視カメラに関する様々な技術が提案されている。例えば、店舗設置型の防犯カメラ装置に関する技術や、監視カメラ装置および監視カメラ装置に用いられるプログラムに関する技術が提案されている。

特開２０２０－１０２８４６号公報

しかしながら、上記の従来技術では、撮像画像に対するエッジデバイス側での推論から、推論された結果が利用者に提供されるまでの一連の処理が適切に行われるよう最適化することができるとはいえない場合がある。

例えば、上記の従来技術で提案される自己発展型カメラは、オペレーティングシステムと通信機能とを備えることで、インターネット上に公開されたアプリケーションプログラムを選択してインストールする。また、自己発展型カメラは、オペレーティングシステムやアプリケーションプログラムを、随時、最新の状態に保つことに加えて、撮像情報を外部出力する機能を有する。

このような上記の従来技術によれば、自己発展型カメラだけで多くの処理を完結させることができるため、設置やシステム構築に係る利便性や汎用性を実現できる可能性がある。一方で、例えば、自己発展型カメラは、自装置に適したアプリケーションを選択することができるとは限らない。このようなことから、上記の従来技術では、撮像画像に対してエッジデバイス側で適切に推論することができるとは限らないため、利用者の求める精度よい推論結果を提供することができない場合がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、撮像画像に対するエッジデバイス側での推論から、推論された結果が利用者に提供されるまでの一連の処理が適切に行われるよう最適化することができる端末装置、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システムを提供することを目的とする。

本願に係る端末装置は、所定の撮像手段と、前記所定の撮像手段により撮像された撮像画像に対する分析結果に応じた情報提供を行うサーバ装置との間を中継する端末装置であって、前記端末装置に導入されるアプリケーションであって、学習済のモデルを用いて画像を分析するアプリケーションからの要求に応じて、前記所定の撮像手段により撮像された撮像画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された撮像画像を分析するよう前記アプリケーションに対して出力する出力部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、例えば、撮像画像に対するエッジデバイス側での推論から、推論された結果が利用者に提供されるまでの一連の処理が適切に行われるよう最適化することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係るシステムの一例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る端末装置の構成例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係るアプリ情報データベースの一例を示す図である。 図４は、第１の実施形態に係るコンテンツバッファの一例を示す図である。 図５は、第１の実施形態に係るフィルタリング処理の一例を示す図である。 図６は、フィルタリング結果に応じた情報提案の一例を示す図である。 図７は、第１の実施形態に係るタグ付け処理の一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態に係るタグ付け処理の変形例を示す図である。 図９は、第１の実施形態に係る設定内容変更処理の一例を示す図である。 図１０は、映像管理機能によって実現される情報処理の一例（１）を示す図である。 図１１は、映像管理機能によって実現される情報処理の一例（２）を示す図である。 図１２は、映像管理機能によって実現される情報処理の一例（３）を示す図である。 図１３は、映像管理機能によって実現される情報処理の一例（４）を示す図である。 図１４は、第２の実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図１５は、第２の実施形態に係るフィルタリング処理の一例を示す図である。 図１６は、第２の実施形態に係るタグ付け処理の一例を示す図である。 図１７は、端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る端末装置、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る端末装置、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

〔１．はじめに〕
クラウド側に存在するソフトウェア等をインターネットを介して利用するクラウドコンピューティングに対して、近年、パソコンやスマートフォン等の端末装置側（エッジデバイス側）でデータ処理を行うエッジコンピューティングのニーズが高まっている。

例えば、エッジコンピューティングにより、利用者およびサービス提供者の双方にとって様々なメリットを生む出すことができる。この一例として、エッジコンピューティングでは、ネットワーク接続し、リクエストを送信し、レスポンスを待つというデータの流れが不要となるため遅延時間（レイテンシ）を短縮させることができる。また、エッジコンピューティングでは、圏外エリアでもアプリケーションの実行が可能、データ転送が不要となることからプライバシーを担保可能、サービス提供のため新たなサーバ装置の導入が不要と、サーバ装置を用いる場合でもサーバ装置への負荷を軽減させることが可能等といったメリットもある。

ここで、本願は、エッジデバイス側にＡＩ（人工知能）を導入することで、撮像画像に対するエッジデバイス側での推論を行うというサービスを提供することを目的とする。具体的には、人によって行われていた業務を、ＡＩが導入されたエッジデバイスに置き換えることで、生産性向上による人手不足を解消するためのプラットフォームを提供することを目的とする。

例えば、ソーシャルディスタンスを確保するという業務を例に挙げると、従来であれば、監視カメラによる映像に対する目視により人が監視を行うしかなかった。しかしながら、上記のようなプラットフォームでは、監視しながらＡＩによる映像解析ができるような仕組みを導入することができるようになる。また、この結果、例えば、監視者に対して混雑しているエリア、空いているエリアを容易に可視化することができるため、業務遂行を適切にサポートすることができるようになる。

なお、このようなプラットフォームの実現においては、ＩＰカメラ（例えば、監視カメラ）と、プラットフォームに対応するサーバ装置との間において、これらを仲介する役割のエッジデバイス（具体的には、ＡＩを用いた推論を行うエッジデバイス）が導入されることとなる。

この具体的なイメージについて、店舗に設置される監視カメラを例に説明する。例えば、監視カメラにエッジデバイス（後述する端末装置）が組み合わされた状態で、クラウドに存在するサーバ装置は、エッジデバイスに対して任意のＡＩアプリケーションを配信しＡＩアプリケーションを導入させる。この結果、エッジデバイスは、ＡＩアプリケーションの機能に応じた分析（推論）を監視カメラによる撮像画像に対して行い、分析結果（推論結果）をサーバ装置に返す。利用者（例えば、監視カメラの映像を介して監視を行う監視者）は、サーバ装置にアクセスすることで（すなわち、プラットフォームを介して）、店舗における混雑しているエリアや空いているエリアを容易に把握することができるようになる。

このように、ＩＰカメラと、エッジデバイスと、サーバ装置とを含むシステムにおいては、撮像画像に対するエッジデバイス側での推論から、推論された結果が利用者に提供されるまでの一連の処理が行われるが、一連の処理が実現されるにあたって、利用者は、ＡＩアプリケーションの配信や、ＩＰカメラとエッジデバイスとの接続に関して、手作業による登録作業等を求められる場合がある。例えば、利用者は、ＡＩアプリケーションの機能とＩＰカメラの性能と考慮して、ＡＩアプリケーションに対してより最適なＩＰカメラを適用する作業を求められるが場合があるが、係る作業は容易ではなく、また、店舗に設置されるＩＰカメラの台数が多いほど作業の負担は大きくなり煩雑さが増すこととなる。

ＡＩアプリケーションに対して最適なＩＰカメラを適用することができないと、一連の処理が適切に行われなくなる恐れがある。このため、本願では、一連の処理が適切に行われるよう最適化するための情報処理が実現される。係る情報処理を実施形態に係る情報処理として以下で詳細に説明する。なお、実施形態に係る情報処理の少なくとも一部は、ＩＰカメラの付近でデータ処理（エッジ処理）を行うエッジコンピュータ（エッジデバイス）によって行われてもよいし、クラウド側に存在するとともに実施形態に係るプラットフォームに対応するクラウドコンピュータ（サーバ装置）によって行われてもよい。

したがって、実施形態に係る情報処理であって、エッジコンピュータによって行われるデータ処理については第１の実施形態として説明する。一方、実施形態に係る情報処理であって、クラウドコンピュータによって行われるデータ処理については第２の実施形態として説明する。

〔２．システム〕
第１の実施形態、および、第２の実施形態の説明に先立って、まずは、図１を用いて、実施形態に係るシステム構成について説明する。図１は、実施形態に係るシステムの一例を示す図である。図１には、実施形態に係るシステムの一例として、情報処理システム１が示される。

図１の例では、情報処理システム１には、端末装置１０と、ＩＰカメラ２０と、情報処理装置１００とが含まれる。また、端末装置１０と、ＩＰカメラ２０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。なお、情報処理システム１には、任意の数の端末装置１０と、任意の数のＩＰカメラ２０と、任意の数の情報処理装置１００とが含まれてもよい。

また、情報処理システム１において、端末装置１０およびＩＰカメラ２０は、エッジ側に存在し、情報処理装置１００は、クラウド側に存在する。また、情報処理システム１に示すように、端末装置１０は、エッジ側とクラウド側とをつなぐ役割を有する。具体的には、端末装置１０は、ＩＰカメラ２０と、情報処理装置１００との間を仲介する役割を有する。

情報処理システム１に含まれる上記の各装置についてより具体的に説明する。端末装置１０は、ＩＰカメラ２０に接続されるエッジデバイスに対応し、例えば、ＩＰカメラ２０とともに所定の施設に設置される。例えば、ＩＰカメラ２０を店舗に設置される（または、店舗に設置される予定の）監視カメラであるとすると、端末装置１０は、ＩＰカメラ２０とともにこの店舗の任意の場所に設置されてよい。

また図２で説明するが、端末装置１０は、カメラ管理機能および映像管理機能を有する。また、端末装置１０は、ＩＰカメラ２０によって撮像された撮像画像を分析することで推論（例えば、ソーシャルディスタンスの推定や、不審な行動等の各種イベントの検出）を行うＡＩアプリケーションが導入される。例えば、ＡＩアプリケーションは、学習済のモデルを用いて撮像画像を分析することで撮像画像から各種の推論を行うことができる。このようなことから、端末装置１０は、ＡＩアプリケーションに関する制御を行う制御機能をさらに有してよい。例えば、端末装置１０は、ＡＩアプリケーションからの要求に応じて、データの取得や、ＡＩアプリケーションに対するデータの出力等を行うことができる。

なお、以下の実施形態では、図１に示すように、端末装置１０を端末装置１０－１～１０－Ｎのように区別して説明する場合があるが、特に区別なく説明する場合には端末装置１０と記載する。

また、ＡＩアプリケーションについてはＡＩアプリと略表記する場合がある。例えば、端末装置１０に導入されるＡＩアプリとしては、防犯対策（不審者検知）用のアプリケーション、人流分析（来店者カウント）用のアプリケーション、コロナウイルス分析（ソーシャルディスタンス／検温／マスク検知）用のアプリケーション等が挙げられる。もちろん、実施形態に係るＡＩアプリは、これらの例に限定されるものではない。

ＩＰカメラ２０は、所定の撮像手段の一例であり、撮像で得られた撮像画像を端末装置１０に出力する。例えば、ＩＰカメラ２０は、端末装置１０からのアクセスに応じて撮像画像を出力する。以下の実施形態では、図１に示すように、ＩＰカメラ２０をＩＰカメラ２０－１１～２０－ＮＸのように区別して説明する場合があるが、特に区別なく説明する場合にはＩＰカメラ２０と記載する。

情報処理装置１００は、クラウドコンピュータ（サーバ装置）に相当し、ＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像に対する分析結果に応じた情報提供を行う。具体的には、情報処理装置１００は、ＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像についてＡＩアプリが推論した推論結果に応じた情報を利用者に提供するプラットフォームに対応する。すなわち、情報処理装置１００は、プラットフォームサーバともいえる。以下、このような実施形態に係るプラットフォームを、プラットフォームＰＦとして説明する。

例えば、プラットフォームＰＦを介して提供されるサービスとしては、推論結果に応じた情報提供以外にも例えば次のようなものが挙げられる。例えば、プラットフォームでは、端末装置１０とＩＰカメラ２０とを紐付ける紐付操作、紐付け済のＩＰカメラ２０のうちどのＩＰカメラ２０をＡＩアプリに適用させるかを選択する選択操作、端末装置１０にＡＩアプリをインストールするため導入操作、等といった設定作業を利用者に行わせるためのコンテンツが提供される。なお、ここでいう利用者とは、例えば、店舗のオーナーや、店舗の従業員等であってよい。

ここで、各ＡＩアプリには、適用可能なＩＰカメラ２０の条件が定められている。この点について、夜間においてレジ付近を監視するという目的で使用されるアプリケーションであるＡＩアプリＡＰ１を例に説明する。例えば、ＡＩアプリＡＰ１には、どのような特徴（性能）のＩＰカメラ２０を適用可能かといったカメラ条件として、解像度「ＨＤ以上」（解像度「ＨＤ」以上のカメラを適用することが好ましい）、暗視機能「○」（暗視機能を有するカメラを適用することが好ましい）、設置目的「レジ」（レジ周辺を撮像する目的で設置されているカメラを適用すべき）、が定められる。

したがって、利用者は、例えば、端末装置１０にＡＩアプリＡＰ１を導入したい場合、ＡＩアプリＡＰ１に定められる上記カメラ条件と、店舗に設置するＩＰカメラ２０の特徴（性能）とを比較しながら、ＡＩアプリＡＰ１に対してより最適なＩＰカメラ２０を選択することでこれをＡＩアプリＡＰ１に適用するという設定作業が必要となる。

しかしながら、この作業は時として容易ではなく、また、状況によっては煩雑さも増すこととなる。そこで、この作業にかかる作業負担を軽減するための情報処理が、実施形態に係る情報処理の１つとして、図１に示す情報処理システム１の中で実現される。

なお、設定作業を行わせるためのコンテンツは、例えば、プラットフォームＰＦ管理Ｗｅｂといった形で提供される。そして、ここでは利用者は、例えば、アカウント（利用者情報）管理、カメラ（ＩＰカメラ２０）管理、デバイス（端末装置１０）管理、アルゴリズム（ＡＰアプリケーション）管理、システム（情報処理システム１）管理等に関する設定作業を行うことができる。

図１の説明に戻る。図１に示す情報処理システム１では、端末装置１０－１に対して、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、・・・、ＩＰカメラ２０－１Ｘが接続されている。係る例は、端末装置１０－１に対して、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、・・・、ＩＰカメラ２０－１Ｘが紐付けられている例を示す。

〔３．実施形態に係る情報処理〕
さて、ここまで図１を用いて、第１の実施形態、および、第２の実施形態の双方に共通する前提内容について説明してきた。ここからは、第１の実施形態にかかる情報処理、第２の実施形態にかかる情報処理それぞれに着目してより具体的に説明する。

〔３－１．第１の実施形態〕
第１の実施形態に係る情報処理は、端末装置１０を中心として情報処理システム１の中で実行される。以下では、第１の実施形態に係る情報処理について図２～図１３を用いて説明する。

〔３－１－１．端末装置の構成〕
まず、図２を用いて、第１の実施形態に係る端末装置１０について説明する。図２は、第１の実施形態に係る端末装置１０の構成例を示す図である。図２に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、アプリケーションＡＰｘ、制御部１３とを有する。

（通信部１１について）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、ＩＰカメラ２０、情報処理装置１００との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２について）
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２は、カメラ情報データベース１２ａと、アプリ情報データベース１２ｂと、コンテンツバッファ１２ｃとを有する。

（カメラ情報データベース１２ａについて）
カメラ情報データベース１２ａは、ＩＰカメラ２０に関する各種情報を記憶する。カメラ情報データベース１２ａの内部構成の一例については後述する。

（アプリ情報データベース１２ｂについて）
アプリ情報データベース１２ｂは、ＡＩアプリに関する各種情報を記憶する。ここで、図３に第１の実施形態に係るアプリ情報データベース１２ｂの一例を示す。図３の例では、アプリ情報データベース１２ｂは、「アプリＩＤ」、「使用用途」、「条件情報」、「適用カメラＩＤ」といった項目を有する。

「アプリＩＤ」は、自装置に導入されているＡＩアプリを識別する識別情報を示す。「使用用途」は、「アプリＩＤ」で識別されるＡＩアプリがどのような目的で使用されるかを示す情報である。例えば、図３の例では、アプリＩＤ「ＡＰ１」に対して使用用途「防犯対策」が対応付けられている。係る例は、アプリＩＤ「ＡＰ１」で識別されるＡＩアプリ（ＡＩアプリＡＰ１）は、防犯対策用として、モデルを用いた不審者検知を行うアプリケーションである例を示す。

「条件情報」は、「アプリＩＤ」で識別されるＡＩアプリに適用可能なＩＰカメラ２０の条件（カメラ条件）を示す。具体的には、「条件情報」は、「アプリＩＤ」で識別されるＡＩアプリには、どのような特徴（性能）のＩＰカメラ２０を適用可能であるかを条件付ける条件情報に相当する。例えば、図３の例では、アプリＩＤ「ＡＰ１」に対して条件情報「条件情報♯１」が対応付けられている。係る例は、ＡＩアプリＡＰ１には「条件情報♯１」が示すカメラ条件が定められている例を示す。

なお、図３では説明を簡単にするために「♯１」を用いて条件情報を概念的に示しているが、実際には、例えば、解像度「ＨＤ以上」、暗視機能「○」、設置目的「レジ」といった内容のカメラ条件が定められる。もちろん条件情報は、係る例に限定されず、例えば「使用用途」に応じたものが予め定められてよい。また、「条件情報」は、例えば、ＡＩアプリの開発者によって定められてよい。

「適用カメラＩＤ」は、自装置に紐付けられているＩＰカメラ２０のうち、「アプリＩＤ」で識別されるＡＩアプリに対して実際に適用されたＩＰカメラ２０を識別する識別情報を示す。例えば、図３の例では、アプリＩＤ「ＡＰ１」に対して適用カメラＩＤ「２０－１１」が対応付けられている。係る例は、ＡＩアプリＡＰ１には、カメラＩＤ「２０－１１」で識別されるＩＰカメラ（ＩＰカメラ２０－１１）が適用（インストール）されている例を示す。すなわち、係る例は、ＡＩアプリＡＰ１が、ＩＰカメラ２０－１１による撮像画像を用いて推論を行うよう、ＡＩアプリＡＰ１とＩＰカメラ２０－１１とが対応付けられている例を示す。

（コンテンツバッファ１２ｃについて）
コンテンツバッファ１２ｃは、ＩＰカメラ２０によって撮像された撮像画像が一時的にバッファリングされるデータベースである。ここで、図４に第１の実施形態に係るコンテンツバッファ１２ｃの一例を示す。図４の例では、コンテンツバッファ１２ｃは、「カメラＩＤ」、「撮像画像」、「タイムスタンプ」といった項目を有する。

「カメラＩＤ」は、自装置に紐付けられているＩＰカメラ２０を識別する識別情報を示す。「撮像画像」は、「カメラＩＤ」で識別されるＩＰカメラ２０によって撮像された撮像画像を示す。例えば、図４の例では、カメラＩＤ「２０－１１」に対して撮像画像「撮像画像♯１１１」が対応付けられている。係る例は、カメラＩＤ「２０－１１」で識別されるＩＰカメラ（ＩＰカメラ２０－１１）が、撮像により撮像画像♯１１１を取得した例を示す。

「タイムスタンプ」は、対応する「撮像画像」が撮像された日時を示す情報である。例えば、図４の例では、「撮像画像♯１１１」に対して「タイムスタンプ♯１１１」が対応付けられている。係る例は、「撮像画像♯１１１」に対して、撮像日時を示す情報が「タイムスタンプ♯１１１」として付与されている例を示す。なお、タイムスタンプの付与は、端末装置１０の映像管理機能によって行われる。

（アプリケーションＡＰｘについて）
図２に戻り、アプリケーションＡＰｘは、端末装置１０に導入されている任意のＡＩアプリを示す。図２の例は、端末装置１０にＡＩアプリＡＰ１、ＡＩアプリＡＰ２、ＡＩアプリＡＰ３等が導入されている例を示す。また、係る例に合わせて、図３に示すアプリ情報データベース１２ｂでは、アプリＩＤ「ＡＰ１」、アプリＩＤ「ＡＰ２」、アプリＩＤ「ＡＰ３」・・・が登録されている。

また、アプリケーションＡＰｘ（ＡＩアプリＡＰｘ）は、端末装置１０に対して、撮像画像を提供するよう取得要求したり、タイムスタンプを用いた録画範囲で録画するよう録画要求したりすることができる。また、アプリケーションＡＰｘは、この録画範囲で録画された動画像を提供するよう取得要求することもできる。また、アプリケーションＡＰｘは、タイムスタンプを用いて指定した録画範囲を情報処理装置１００に送信することもできる。

（制御部１３について）
制御部１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、第１の実施形態に係る情報処理プログラム）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

また、図３に示すように、制御部１３は、カメラ管理機能と、映像管理機能とに分けられてよい。

（カメラ管理機能について）
カメラ管理機能は、図２に示すように、紐付部１４ａと、情報取得部１４ｂと、アプリ制御部１４ｃと、選択部１４ｄと、通知部１４ｅと、推定部１４ｆと、変更要求部１４ｇとを有する。

（紐付部１４ａについて）
紐付部１４ａは、ＩＰカメラ２０との紐付けを行う。例えば、紐付部１４ａは、利用者により指定されたＩＰカメラ２０と端末装置１０との紐付けを行う。例えば、紐付部１４ａは、プラットフォームＰＦでの紐付操作により紐付対象のＩＰカメラ２０が選択された場合には、紐付対象のＩＰカメラ２０を示す紐付情報をプラットフォームＰＦから取得する。そして、紐付部１４ａは、紐付情報で示されるＩＰカメラ２０と端末装置１０とを紐付ける。

また、紐付部１４ａは、紐付けに応じて、カメラ情報データベース１２ａにおける「カメラＩＤ」の更新も行ってよい。また、紐付部１４ａは、紐付けが完了した旨をプラットフォームＰＦに通知してよい。これにより利用者は、プラットフォームＰＦを介して自身の紐付操作に応じた紐付けが正当に行われたことを把握することができるようになる。

（情報取得部１４ｂについて）
情報取得部１４ｂは、ＩＰカメラ２０のうち、端末装置１０に紐付けられた紐付け済のＩＰカメラ２０の特徴を示す特徴情報を取得する。例えば、情報取得部１４ｂは、特徴情報として、紐付け済のＩＰカメラ２０が有する機能を示す機能情報を取得する。また、例えば、情報取得部１４ｂは、特徴情報として、紐付け済のＩＰカメラ２０が有する機能に応じて設定されている設定内容を取得してもよい。

また、例えば、情報取得部１４ｂは、特徴情報として、紐付け済のＩＰカメラ２０がどのような対象を撮像することを目的として設置されているか設置目的を示す目的情報を取得してもよい。ここで、後述する推定部１４ｆは、紐付け済のＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像に基づいて、当該紐付け済のＩＰカメラ２０による撮像対象を推定することができる。このため、情報取得部１４ｂは、紐付け済のＩＰカメラ２０が、推定部１４ｆにより推定された撮像対象を撮像することを目的として設置されていることを示す目的情報を取得してもよい。

また、情報取得部１４ｂは、カメラ情報データベース１２ａから特徴情報を取得してよい。例えば、カメラ情報データベース１２ａでは、紐付け済のＩＰカメラ２０ごとに特徴情報が対応付けられてよく、情報取得部１４ｂは、紐付け済のＩＰカメラ２０と、このＩＰカメラ２０の特徴情報との組を取得する。

（アプリ制御部１４ｃについて）
アプリ制御部１４ｃは、自装置に対して利用者が導入しようとしている導入候補のＡＩアプリに関する制御処理を行う。例えば、アプリ制御部１４ｃは、プラットフォームＰＦでの利用者の導入操作に応じて、利用者が導入しようとしている導入候補のＡＩアプリを認識する。また、アプリ制御部１４ｃは、導入候補のＡＩアプリを認識すると、このＡＩアプリに適用可能なＩＰカメラ２０の条件であるカメラ条件を示す条件情報を取得する。例えば、アプリ制御部１４ｃは、アプリ情報データベース１２ｂから条件情報を取得する。

また、ここで、選択部１４ｄによって導入候補のＡＩアプリに応じたＩＰカメラ２０が条件情報に基づき選択される。選択されたＩＰカメラ２０は、プラットフォームＰＦを介して利用者に提案される。提案されたＩＰカメラ２０の中から適用対象のＩＰカメラ２０がプラットフォームＰＦ上で利用者により指定されたとすると、導入候補のＡＩアプリがプラットフォームＰＦから配信される。よって、アプリ制御部１４ｃは、例えば、配信されてきたＡＩアプリを端末装置１０に導入してよい。

また、アプリ制御部１４ｃは、導入したＡＩアプリに対して、適用対象のＩＰカメラ２０を適用する。例えば、アプリ制御部１４ｃは、導入したＡＩアプリが、適用対象のＩＰカメラ２０による撮像画像を用いて推論を行うよう、ＡＩアプリとＩＰカメラ２０とを対応付ける。また、アプリ制御部１４ｃは、対応付けた結果をアプリ情報データベース１２ｂに登録する。

（選択部１４ｄについて）
選択部１４ｄは、紐付け済のＩＰカメラ２０の中から、ＡＩアプリに適用可能なＩＰカメラ２０をフィルタリングするためのフィルタリング処理を行う。例えば、選択部１４ｄは、情報取得部１４ｂにより取得された特徴情報と、導入候補のＡＩアプリに定められるカメラ条件を示す条件情報とに基づいて、紐付け済のＩＰカメラ２０の中から導入候補のＡＩアプリに応じたＩＰカメラ２０を選択する。

具体的な一例としては、例えば、情報取得部１４ｂは、紐付け済のＩＰカメラ２０ごとに特徴情報が対応付けられたカメラ情報データベース１２ａから、紐付け済のＩＰカメラ２０と特徴情報との組を取得する。選択部１４ｄは、情報取得部１４ｂにより取得された組のうち、カメラ条件を示す条件情報を満たす特徴情報を含む組を特定することで、特定した組に含まれる紐付け済のＩＰカメラ２０を、導入候補のＡＩアプリに応じたＩＰカメラ２０として選択する。

（通知部１４ｅについて）
通知部１４ｅは、選択部１４ｄにより選択されたＩＰカメラ２０を、導入候補のＡＩアプリに適用可能なＩＰカメラ２０としてプラットフォームＰＦ（情報処理装置１００）に通知する。プラットフォームＰＦでは、選択部１４ｄにより選択されたＩＰカメラ２０が、導入候補のＡＩアプリに適用可能なＩＰカメラ２０として利用者に提案される。例えば、プラットフォームＰＦでは、選択部１４ｄにより選択されたＩＰカメラ２０のうち、いずれかのＩＰカメラ２０を利用者が指定できるよう指定可能な状態で、このＩＰカメラ２０が候補として一覧表示される。なお、通知部１４ｅは、係る例以外の通知も行ってよい。

（推定部１４ｆについて）
推定部１４ｆは、紐付け済のＩＰカメラ２０がどのような対象を撮像することを目的として設置されているか設置目的を示す目的情報をタグ付けするタグ付け処理を行う。例えば、推定部１４ｆは、紐付け済のＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像に基づいて、当該紐付け済のＩＰカメラ２０による撮像対象を推定する。例えば、推定部１４ｆは、紐付け済のＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像に対してＡＩ（人工知能）を用いた画像処理を行うことで、当該紐付け済のＩＰカメラ２０による撮像対象を推定する。

例えば、推定部１４ｆは、複数のＩＰカメラ２０が紐付けられている場合には、紐付け済のＩＰカメラ２０それぞれが撮像した撮像画像に基づいて、紐付け済のＩＰカメラ２０ごとに当該紐付け済のＩＰカメラ２０による撮像対象を推定することができる。

また、推定部１４ｆは、紐付け済のＩＰカメラ２０を識別する識別情報（カメラＩＤ）に対して、このＩＰカメラ２０について推定した撮像対象を示す情報をタグ付けする。例えば、推定部１４ｆは、カメラ情報データベース１２ａにおいて係るタグ付けを行う。

（変更要求部１４ｇについて）
変更要求部１４ｇは、ＩＰカメラ２０に設定されている設定内容がカメラ条件を満たすよう変更させる設定内容変更処理を行う。例えば、変更要求部１４ｇは、紐付け済のＩＰカメラ２０に対して設定されている設定内容が、カメラ条件を満たしているか否かを判定し、満たしていないと判定した場合には、このカメラ条件を満たすように設定内容を変更するようＩＰカメラ２０に対して要求する。

（映像管理機能について）
映像管理機能は、図２に示すように、画像取得部１５ａと、付与部１５ｂと、出力部１５ｃと、録画部１５ｄと、送信部１５ｅとを有する。

（画像取得部１５ａについて）
画像取得部１５ａは、端末装置１０に導入されるアプリケーションであって、学習済のモデルを用いて画像を分析するアプリケーション（すなわち、ＡＩアプリ）からの要求に応じて、ＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像を取得する。画像取得部１５ａは、ＡＩアプリからの要求に応じて、ＩＰカメラ２０から直接撮像画像を取得してもよいし、撮像画像が所定の記憶部に格納される場合にはそこから撮像画像を取得してもよい。

（付与部１５ｂについて）
付与部１５ｂは、画像取得部１５ａにより取得された撮像画像に対して、当該撮像画像が撮像された日時のタイムスタンプを付与する。例えば、付与部１５ｂは、撮像画像に対して、撮像時刻のタイムスタンプを付与する。

（出力部１５ｃについて）
出力部１５ｃは、画像取得部１５ａにより取得された撮像画像を分析するよう、要求元のＡＩアプリに対して撮像画像を出力する。例えば、出力部１５ｃは、付与部１５ｂによりタイムスタンプが付与された付与済の撮像画像を分析するよう要求元のアプリに対して出力する。より具体的には、出力部１５ｃは、付与済の撮像画像を複製し、複製した一方の撮像画像をＡＩアプリに対して出力するとともに、複製した他方の撮像画像をコンテンツバッファ１２ｃに格納する。

（録画部１５ｄについて）
録画部１５ｄは、出力部１５ｃにより複製された撮像画像が出力された出力先のＡＩアプリ（要求元のＡＩアプリ）から、録画要求が受け付けられた場合に、受け付けられた録画要求に含まれる録画範囲であって、タイムスタンプを用いてこのＡＩアプリが指定した録画範囲に対応する撮像画像を動画像として録画する。例えば、録画部１５ｄは、録画要求に応じて、コンテンツバッファ１２ｃにおいて一時保存されている撮像画像のうち、録画要求に含まれる録画範囲に対応する撮像画像を動画像として録画する。

（送信部１５ｅについて）
送信部１５ｅは、録画部１５ｄにより録画された動画像を、当該動画像の取得を要求した要求元に送信する。

ここで、上記の通り、ＡＩアプリは、タイムスタンプを用いて指定した録画範囲を情報処理装置１００に送信することができる。したがって、送信部１５ｅは、ＡＩアプリを送信元とするこの録画範囲を含む取得要求が情報処理装置１００から受け付けられた場合には、録画部１５ｄにより録画された動画像のうち、取得要求に含まれる録画範囲に対応する動画像を抽出し、抽出した動画像を情報処理装置１００に送信する。

一方、送信部１５ｅは、録画範囲を含む取得要求がＡＩアプリから受け付けられた場合には、録画部１５ｄにより録画された動画像のうち、当該取得要求に含まれる録画範囲に対応する動画像を抽出し、抽出した動画像をＡＩアプリに送信してもよい。

〔３－１－２．フィルタリング処理〕
続いて、図５を用いて、選択部１４ｄによって行われるフィルタリング処理の具体例について説明する。図５は、第１の実施形態に係るフィルタリング処理の一例を示す図である。図５では、所定の店舗の従業員である利用者Ｕ１が、端末装置１０－１にＡＩアプリＡＰ１を導入しようとしている（すなわち、ＡＩアプリＡＰ１は、導入候補のＡＩアプリ）ことに応じて、ＡＩアプリＡＰ１に応じたＩＰカメラ２０が紐付け済のＩＰカメラ２０の中から選択される場面が示される。また、図５の例によれば、端末装置１０－１に紐付けられている紐付け済のＩＰカメラ２０は、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－１３、ＩＰカメラ２０－１４である例が示される。

まず、端末装置１０が有するカメラ情報データベース１２ａについて説明する。図５の例では、カメラ情報データベース１２ａは、「カメラＩＤ」、「特徴情報」といった項目を有する。また、「特徴情報」には、「解像度設定値」、「暗視機能」、「設置目的」といった項目が含まれる。

「カメラＩＤ」は、端末装置１０－１に紐付けられているＩＰカメラ２０を識別する識別情報を示す。したがって、図５の例では、カメラＩＤ「２０－１１」、「２０－１２」、「２０－１３」、「２０－１４」が登録されている。

「特徴情報」は、紐付け済のＩＰカメラ２０が有する機能を示す機能情報であってよい。また、「特徴情報」は、紐付け済のＩＰカメラ２０が有する機能に応じて設定されている設定内容であってよい。また、「特徴情報」は、紐付け済のＩＰカメラ２０がどのような対象を撮像することを目的として設置されているか設置目的を示す目的情報であってよい。

また、「特徴情報」の具体的な一例としては次のようなものが挙げられる。例えば、「特徴情報」としては、コーデック設定値、解像度設定値、フレームレート設定値、圧縮率設定値、ビットレート設定値、音声機能有無、音声機能「ＯＮ／ＯＦ」、ＰＴＺ（パンチルトズーム）有無、ＰＴＺ機能「ＯＮ／ＯＦＦ」、ＷＤＲ（ワイドダイナミックレンジ）機能有無、ＷＤＲ機能「ＯＮ／ＯＦＦ」、暗視機能有無、暗視機能「ＯＮ／ＯＦＦ」、といったものが挙げられる。

図５に示すカメラ情報データベース１２ａの例では、カメラＩＤ「２０－１１」に対して、「特徴情報」として、解像度設定値「フルＨＤ」、暗視機能「－」、設置目的「レジ」が対応付けられている例が示される。係る例は、ＩＰカメラ２０－１１は、解像度設定値が「フルＨＤに対応する値」に設定され、暗視機能は「無し」であり、また、「レジを撮像する目的（撮像対象「レジ」）」で設置されている、という特徴にある例を示す。

また、図５に示すカメラ情報データベース１２ａの例では、カメラＩＤ「２０－１２」に対して、「特徴情報」として、解像度設定値「フルＨＤ」、暗視機能「○」、設置目的「レジ」が対応付けられている例が示される。係る例は、ＩＰカメラ２０－１２は、解像度設定値が「フルＨＤに対応する値」に設定され、暗視機能は「有り」であり、また、「レジを撮像する目的（撮像対象「レジ」）」で設置されている、という特徴にある例を示す。

ＩＰカメラ２０－１３、ＩＰカメラ２０－１４については、上記例に倣って説明可能であることから詳細な説明を省略する。

次に、導入候補のＡＩアプリＡＰ１に定められる条件情報について説明する。ここでいう条件情報とは、ＡＩアプリＡＰ１に適用可能なＩＰカメラ２０の条件であるカメラ条件を示すものである。具体的には、条件情報は、ＡＩアプリＡＰ１には、どのような特徴（性能）のＩＰカメラ２０を適用可能であるかを条件付ける条件情報に相当する。図５の例では、ＡＩアプリＡＰ１に「ＨＤ以上」、「暗視機能」、「レジ向け」といったカメラ条件が定められている。係る例は、ＡＩアプリＡＰ１が、撮影画像から適切に推論を行うには、解像度設定値「ＨＤに対応する値以上」、暗視機能「有り」、設置目的「レジ」という特徴のＩＰカメラ２０を適用させることが条件である例を示す。

このような状態において、例えば、情報取得部１４ｂにより図５のような特徴情報が取得されると、選択部１４ｄは、導入候補のＡＩアプリＡＰ１に定められるカメラ条件と、情報取得部１４ｂにより取得された特徴情報が示すカメラ特徴とに基づいて、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－１３、ＩＰカメラ２０－１４の中からＡＩアプリＡＰ１に応じたＩＰカメラ２０を選択する。具体的には、選択部１４ｄは、ＡＩアプリＡＰ１に定められるカメラ条件と、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－１３、ＩＰカメラ２０－１４それぞれのカメラ特徴とのマッチングにより、カメラ条件を満たす特徴を有するＩＰカメラ２０を選択する。

図５の例によれば、選択部１４ｄは、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－１３、ＩＰカメラ２０－１４の中から、ＩＰカメラ２０－１２およびＩＰカメラ２０－１３を選択することができる。

〔３－１－３．フィルタリング結果に応じた提案〕
次に、図６を用いて、フィルタリング結果に応じた情報提案について説明する。図６は、フィルタリング結果に応じた情報提案の一例を示す図である。図６で説明する情報処理は、図５のフィルタリング処理に引き続き行われるものであってよい。

また、図５では、利用者Ｕ１を従業員とする店舗に設置される端末装置１０のうち、端末装置１０－１のみに着目してフィルタリング処理を説明した。これに対して、図６には、端末装置１０－１だけでなく、端末装置１０－２、端末装置１０－３についてもそれぞれフィルタリング処理が行われた結果が示される。

具体的には、図６の例では、端末装置１０－１には、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－１３、ＩＰカメラ２０－１４が紐付けられており、この中からＩＰカメラ２０－１２およびＩＰカメラ２０－１３が選択された例が示される。係る例は図５の通りである。また、図６の例では、端末装置１０－２には、ＩＰカメラ２０－２１、ＩＰカメラ２０－２２、ＩＰカメラ２０－２３、ＩＰカメラ２０－２４が紐付けられており、この中からＩＰカメラ２０－２２およびＩＰカメラ２０－２３が選択された例が示される。また、図６の例では、端末装置１０－３には、ＩＰカメラ２０－３１、ＩＰカメラ２０－３２、ＩＰカメラ２０－３３、ＩＰカメラ２０－３４が紐付けられており、この中からＩＰカメラ２０－３２およびＩＰカメラ２０－３３が選択された例が示される。

このような状態において、情報処理装置１００は、カメラ情報を提供するよう端末装置１０－１、１０－２および１０－３それぞれに対して取得要求する。ここでいうカメラ情報とは、フィルタリング処理により選択されたＩＰカメラ２０を示す情報（例えば、カメラＩＤ）であってよい。

端末装置１０－１は、フィルタリング処理によりＩＰカメラ２０－１２およびＩＰカメラ２０－１３を選択している。このため、端末装置１０－１の通知部１４ｅは、情報処理装置１００からの取得要求に応じて、例えば、カメラＩＤ「２０－１２」およびカメラＩＤ「２０－１３」を含むカメラ情報を情報処理装置１００に送信する。

また、端末装置１０－２は、フィルタリング処理によりＩＰカメラ２０－２２およびＩＰカメラ２０－２３を選択している。このため、端末装置１０－２の通知部１４ｅは、情報処理装置１００からの取得要求に応じて、例えば、カメラＩＤ「２０－２２」およびカメラＩＤ「２０－２３」を含むカメラ情報を情報処理装置１００に送信する。

また、端末装置１０－３は、フィルタリング処理によりＩＰカメラ２０－３２およびＩＰカメラ２０－３３を選択している。このため、端末装置１０－３の通知部１４ｅは、情報処理装置１００からの取得要求に応じて、例えば、カメラＩＤ「２０－３２」およびカメラＩＤ「２０－３３」を含むカメラ情報を情報処理装置１００に送信する。

情報処理装置１００は、各端末装置１０からカメラ情報を取得すると、取得したカメラ情報で示されるＩＰカメラ２０（すなわち、各端末装置１０がフィルタリング処理で選択したＩＰカメラ２０）を、導入候補のＡＩアプリＡＰ１に適用可能なＩＰカメラ２０として利用者Ｕ１に提案する。例えば、情報処理装置１００は、図６に示すように、カメラ情報で示されるＩＰカメラ２０のうち、いずれかのＩＰカメラ２０を利用者Ｕ１が指定できるよう指定可能な状態で、このＩＰカメラ２０を候補として一覧表示させる。例えば、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１が有するスマートフォンＴ１に対して、候補のＩＰカメラ２０を一覧表示させることができる。

ここで、利用者Ｕ１は、提案された候補のＩＰカメラ２０の中から、適用対象のＩＰカメラ２０として例えばＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－２２およびＩＰカメラ２０－３２を指定したとする。係る場合、情報処理装置１００は、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－２２およびＩＰカメラ２０－３２が指定されたことを示す指定情報を受け付ける。

そして、情報処理装置１００は、受け付けた指定情報に基づいて、ＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－１、１０－２および１０－３それぞれに配信する。例えば、情報処理装置１００は、ＩＰカメラ２０－１２を識別するカメラＩＤとともにＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－１に配信する。また、情報処理装置１００は、ＩＰカメラ２０－２２を識別するカメラＩＤとともにＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－２に配信する。また、情報処理装置１００は、ＩＰカメラ２０－３２を識別するカメラＩＤとともにＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－１に配信する。

端末装置１０－１のアプリ制御部１４ｃは、情報処理装置１００から配信されたＡＩアプリＡＰ１が受け付けられると、ＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－１に導入する。また、アプリ制御部１４ｃは、導入したＡＩアプリＡＰ１に対して、利用者Ｕ１が指定した適用対象のＩＰカメラ２０－１２を適用する。

同様に、端末装置１０－２のアプリ制御部１４ｃは、情報処理装置１００から配信されたＡＩアプリＡＰ１が受け付けられると、ＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－２に導入する。また、アプリ制御部１４ｃは、導入したＡＩアプリＡＰ１に対して、利用者Ｕ１が指定した適用対象のＩＰカメラ２０－２２を適用する。

また、端末装置１０－３のアプリ制御部１４ｃは、情報処理装置１００から配信されたＡＩアプリＡＰ１が受け付けられると、ＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－３に導入する。そして、アプリ制御部１４ｃは、導入したＡＩアプリＡＰ１に対して、利用者Ｕ１が指定した適用対象のＩＰカメラ２０－３２を適用する。

〔３－１－４．タグ付け処理〕
次に、図７を用いて、推定部１４ｆによって行われるタグ付け処理の具体例について説明する。図７は、第１の実施形態に係るタグ付け処理の一例を示す図である。図７に示すタグ付け処理は、例えば、図５に示したフィルタリング処理が行われるよりも前に事前処理として実行されてよい。したがって、図７では、端末装置１０－１が、図５のフィルタリング処理に対する事前処理として、タグ付け処理を行う場面が示される。

例えば、推定部１４ｆは、端末装置１０－１に対してＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－１３、ＩＰカメラ２０－１４が紐付けられていることに応じて、これら各ＩＰカメラ２０によって撮像された撮像画像を取得する。図７には、推定部１４ｆが、ＩＰカメラ２０－１１から撮像画像♯１１１を取得し、ＩＰカメラ２０－１２から撮像画像♯１２１を取得し、ＩＰカメラ２０－１３から撮像画像♯１３１を取得し、ＩＰカメラ２０－１４から撮像画像♯１４１を取得した例が示される。

そして、推定部１４ｆは、取得した撮像画像に基づいて、各ＩＰカメラ２０による撮像対象を推定する。具体的には、推定部１４ｆは、撮像画像♯１１１に対してＡＩを用いた画像処理を行うことで、ＩＰカメラ２０－１１による撮像対象を推定する。また、推定部１４ｆは、撮像画像♯１２１に対してＡＩを用いた画像処理を行うことで、ＩＰカメラ２０－１２による撮像対象を推定する。また、推定部１４ｆは、撮像画像♯１３１に対してＡＩを用いた画像処理を行うことで、ＩＰカメラ２０－１３による撮像対象を推定する。また、推定部１４ｆは、撮像画像♯１４１に対してＡＩを用いた画像処理を行うことで、ＩＰカメラ２０－１４による撮像対象を推定する。

図７の例では、推定部１４ｆは、ＩＰカメラ２０－１１による撮像対象は「レジ」であると推定し、ＩＰカメラ２０－１２による撮像対象は「レジ」であると推定し、ＩＰカメラ２０－１３による撮像対象は「レジ」であると推定し、ＩＰカメラ２０－１４による撮像対象は「入り口」であると推定したとする。係る例では、推定部１４ｆは、ＩＰカメラ２０－１１を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「レジ」を示す情報を目的情報としてタグ付けする。また、推定部１４ｆは、ＩＰカメラ２０－１２を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「レジ」を示す情報を目的情報としてタグ付けする。また、推定部１４ｆは、ＩＰカメラ２０－１３を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「レジ」を示す情報を目的情報としてタグ付けする。また、推定部１４ｆは、ＩＰカメラ２０－１４を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「入り口」を示す情報を目的情報としてタグ付けする。なお、このようなタグ付けは、図７に示すように、端末装置１０－１が有するカメラ情報データベース１２ａ内で行われてよい。

〔３－１－５．タグ付け処理の変形例〕
続いて、図７で説明したタグ付け処理の変形例について図８を用いて説明する。図８は、第１の実施形態に係るタグ付け処理の変形例を示す図である。図８にて変形例として示すタグ付け処理では、撮像対象の推定自体は図７と同様に端末装置１０－１側で行われる一方で、推定結果に応じたタグ付けは情報処理装置１００が有するカメラ情報データベース１２１内で行われる点が異なる。

情報処理装置１００が有するカメラ情報データベース１２１の内部構成は、カメラ情報データベース１２ａと同様であってよく詳細な説明については省略する。なお、カメラ情報データベース１２１には、各端末装置１０のカメラ情報データベース１２ａが含まれる。例えば、図６の例を用いると、カメラ情報データベース１２１には、端末装置１０－１のカメラ情報データベース１２ａ、端末装置１０－２のカメラ情報データベース１２ａ、端末装置１０－３のカメラ情報データベース１２ａがそれぞれ含まれる。

図８の例について具体的に説明する。図７の例と同様に、推定部１４ｆは、ＩＰカメラ２０－１１による撮像対象は「レジ」であると推定し、ＩＰカメラ２０－１２による撮像対象は「レジ」であると推定し、ＩＰカメラ２０－１３による撮像対象は「レジ」であると推定し、ＩＰカメラ２０－１４による撮像対象は「入り口」であると推定したとする。

そうすると、推定部１４ｆは、カメラ情報データベース１２１にアクセスし、ＩＰカメラ２０－１１を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「レジ」を示す情報を設置目的として対応付けて登録する。また、推定部１４ｆは、ＩＰカメラ２０－１２を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「レジ」を示す情報を設置目的として対応付けて登録する。また、推定部１４ｆは、ＩＰカメラ２０－１３を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「レジ」を示す情報を設置目的として対応付けて登録する。また、推定部１４ｆは、ＩＰカメラ２０－１４を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「入り口」を示す情報を設置目的として対応付けて登録する。

〔３－１－６．設定内容変更処理〕
続いて、図９を用いて、変更要求部１４ｇによって行われる設定内容変更処理の具体例について説明する。図９は、第１の実施形態に係る設定内容変更処理の一例を示す図である。図９に示す設定内容変更処理は、例えば、図５に示したフィルタリング処理が行われるよりも前に事前処理として実行されてよい。したがって、図８では、端末装置１０－１が、図５のフィルタリング処理に対する事前処理として、設定内容変更処理を行う場面が示される。なお、図９では、説明を簡単にするために、端末装置１０－１に紐付けられているＩＰカメラ２０のうち、ＩＰカメラ２０－１２に着目した例を用いて説明することにする。

例えば、変更要求部１４ｇは、ＩＰカメラ２０－１２に対して現在設定されている設定内容と、ＡＩアプリＡＰ１に定められるカメラ条件とに基づいて、設定内容がカメラ条件を満たしているか否かを判定する。図９の例では、変更要求部１４ｇは、ＩＰカメラ２０－１２の設定内容として解像度設定値「ＳＤ」と、カメラ条件「ＨＤ以上」とを比較し、解像度設定値「ＳＤ」がカメラ条件「ＨＤ以上」を満たしているか否かを判定する。係る例では、変更要求部１４ｇは、設定内容がカメラ条件を満たしていないと判定する。

また、このように判定した場合、変更要求部１４ｇは、カメラ条件を満たすよう設定内容を変更することを、ＩＰカメラ２０－１２に対して要求する。具体的には、変更要求部１４ｇは、解像度設定値を変更するようＩＰカメラ２０－１２に対して要求する。より具体的には、変更要求部１４ｇは、現在の解像度設定値「ＳＤ」を例えば「ＨＤ」へと変更するよう要求する。

ここで、例えば、変更要求部１４ｇは、ＩＰカメラ２０－１２が解像度設定値を「ＳＤに対応する値」から「ＨＤに対応する値」へと変更したことを認識すると、図９に示すように、カメラ情報データベース１２ａに登録されている設定内容（解像度設定値）を、ＩＰカメラ２０－１２による変更結果に応じて更新する。

〔３－１－７．映像管理機能の具体例〕
ここからは、端末装置１０が有する映像管理機能の具体例について、図１０～図１３を用いて説明する。映像管理機能では、ＡＩアプリからの要求に応じて撮像画像が取得され、取得された撮像画像がＡＩアプリに出力される。また、映像管理機能では、出力された撮像画像に対してＡＩアプリが推論した推論結果が、プラットフォームＰＦを介して利用者に提供されるための処理が行われる。図１０～図１３では、これらの一連の処理について手順を追って説明する。

なお、図１０～図１３では、ＩＰカメラ２０－１２と、端末装置１０－１と、端末装置１０－１に導入されているＡＩアプリとを例に用いて、映像管理機能を説明する。

まず、図１０に示される情報処理について説明する。図１０は、映像管理機能によって実現される情報処理の一例（１）を示す図である。例えば、画像取得部１５ａは、ＡＩアプリからの要求に応じて、ＩＰカメラ２０－１２によって撮像された撮像画像を取得する（ステップＳ１０１）。図１０の例によれば、画像取得部１５ａは、ＡＩアプリＡＰ１、ＡＩアプリＡＰ２それぞれからの要求に応じて、ＩＰカメラ２０－１２によって撮像された撮像画像を取得することができる。

付与部１５ｂは、画像取得部１５ａにより撮像画像が取得されると、取得された撮像画像が撮像された時刻である撮像時刻を検出する（ステップＳ１０２）。そして、付与部１５ｂは、検出した撮像時刻のタイムスタンプを撮像画像に付与する（ステップＳ１０３）。

次に、出力部１５ｃは、タイムスタンプが付与された付与済の撮像画像を複製する（ステップＳ１０４）。そして、出力部１５ｃは、複製した一方の撮像画像（コピー画像）をＡＩアプリに対して出力する（ステップＳ１０５）。図１０の例では、出力部１５ｃは、ＡＩアプリＡＰ１、ＡＩアプリＡＰ２それぞれに対して、コピー画像を出力することができる。また、出力部１５ｃは、複製したもう一方の撮像画像（コピー画像）をコンテンツバッファ１２ｃに格納する（ステップＳ１０６）。

コンテンツバッファ１２ｃでは、これまでに格納されたコピー画像のうち、最新の所定期間分のコピー画像が保持される（ステップＳ１０７）。具体的には、コンテンツバッファ１２ｃでは、最新のコピー画像から遡って過去所定期間分のコピー画像が保持されるよう、撮像時刻が古いコピー画像が順次削除されてゆく。

次に、図１１に示される情報処理について説明する。図１１は、映像管理機能によって実現される情報処理の一例（２）を示す図である。図１１に示される情報処理は、図１０の情報処理に引き続き行われる。例えば、ＡＩアプリ（ＡＩアプリＡＰ１、ＡＰ２）は、学習済のモデルを用いてコピー画像に対する推論を行う（ステップＳ１１１）ことで、所定のイベントを検出する（ステップＳ１１２）。例えば、ＡＩアプリは、防犯対策（不審者検知）用のアプリケーションであるとすると、コピー画像に写される人物ごとに不審な行動を行っているか否か推論し、推論結果に応じて不審者を検出する。

ＡＩアプリは、所定のイベントを検出すると、このイベントが検出されたコピー画像に付与されるタイムスタンプに基づき録画範囲を指定し、指定した録画範囲で録画するよう映像管理機能に対して録画要求する（ステップＳ１１３）。図１１には、ＡＩアプリが録画範囲「ＸＸ：ＸＸ：ＸＸ － ＹＹ：ＹＹ：ＹＹ」を指定した例が示される。

録画部１５ｄは、映像管理機能により録画要求が受け付けられると、コンテンツバッファ１２ｃに格納されるコピー画像のうち、録画要求に含まれる録画範囲に対応するコピー画像を動画像として録画する（ステップＳ１１４）。図１１には、録画部１５ｄが録画により動画像ＶＤ１を生成した例が示される。

また、ＡＩアプリは、ステップＳ１１２で所定のイベントを検出したことに応じて、ステップＳ１１３で指定した録画範囲を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ１１５）。これによりＡＩアプリは、イベントの発生を情報処理装置１００に通知する。

次に、図１２に示される情報処理について説明する。図１２は、映像管理機能によって実現される情報処理の一例（３）を示す図である。図１２に示される情報処理は、図１１の情報処理に引き続き行われる。

まず、図１１のステップＳ１１５によれば、情報処理装置１００は、ＡＩアプリから録画範囲（録画範囲「ＸＸ：ＸＸ：ＸＸ － ＹＹ：ＹＹ：ＹＹ」）を受け付けている。したがって、係る録画範囲は、ＡＩアプリを送信元とする録画範囲に相当する。

このような状態において、情報処理装置１００は、ＡＩアプリを送信元とするこの録画範囲を用いて、この録画範囲で録画された動画像（すなわち、動画像ＶＤ１）を提供するよう端末装置１０－１に対して取得要求する（ステップＳ１２１）。ここで、プラットフォームＰＦに対応する情報処理装置１００は、イベントの状況が映された動画像を提供するよう要求する提供要求を利用者から受け付けることができる。したがって、情報処理装置１００は、例えば、利用者から提供要求を受け付けた場合に、端末装置１０－１に対して取得要求してよい。

送信部１５ｅは、ＡＩアプリを送信元とする録画範囲を含む取得要求が情報処理装置１００から受け付けられた場合には、録画部１５ｄにより録画された動画像のうち、当該取得要求に含まれる録画範囲に対応する動画像である動画像ＶＤ１を抽出し、抽出した動画像ＶＤ１を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ１２２）。

ここで、図１２では、情報処理装置１００が端末装置１０に対して取得要求することで、送信部１５ｅがこの取得要求に応じて動画像を送信する例を示した。しかしながら、ＡＩアプリが、映像管理機能に対して直接取得要求することで動画像を取得し、取得した動画像を情報処理装置１００にプッシュ通知してもよい。この点について、図１３を用いて説明する。図１３は、映像管理機能によって実現される情報処理の一例（４）を示す図である。

例えば、ＡＩアプリは、ステップＳ１１３（図１１）で指定した録画範囲を用いて、この録画範囲で録画された動画像（すなわち、動画像ＶＤ１）を提供するよう映像管理機能に対して取得要求する（ステップＳ１３１）。

送信部１５ｅは、取得要求がＡＩアプリから受け付けられた場合には、録画部１５ｄにより録画された動画像のうち、当該取得要求に含まれる録画範囲に対応する動画像である動画像ＶＤ１を抽出し、抽出した動画像ＶＤ１を情報処理装置１００に送信する（ステップＳ１３２）。

ＡＩアプリは、動画像ＶＤ１を取得すると、取得した動画像ＶＤ１を情報処理装置１００に対してプッシュ通知する（ステップＳ１３３）。情報処理装置１００は、プッシュ通知された動画像ＶＤ１を所定の記憶部に格納しておき、例えば、利用者から提供要求を受け付けた場合には、動画像ＶＤ１を利用者に提供することができる。

〔３－１－８．まとめ〕
第１の実施形態に係る端末装置１０は、ＩＰカメラ２０と、ＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像に対する分析結果に応じた情報提供を行う情報処理装置１００との間を中継するエッジデバイスである。そして、端末装置１０は、自装置に導入されるＡＩアプリ（すなわち、学習済のモデルを用いて画像を分析するアプリケーション）からの要求に応じて、ＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像を取得、取得した撮像画像を分析するようＡＩアプリに対して出力する。

このような第１の実施形態に係る端末装置１０によれば、撮像画像に対するエッジデバイス側での推論から、推論された結果が利用者に提供されるまでの一連の処理が適切に行われるよう最適化することができる。

〔３－２．第２の実施形態〕
以下では、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、端末装置１０側で行われるものとして説明した処理の一部が情報処理装置１００側で行われてもよい点で第１の実施形態とは異なる。

〔３－２－１．情報処理装置の構成〕
まず、図１４を用いて、第２の実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図１４は、第２の実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図１４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、ＩＰカメラ２０、端末装置１０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２について）
記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２は、少なくともカメラ情報データベース１２１を有する。

（カメラ情報データベース１２１について）
カメラ情報データベース１２１は、ＩＰカメラ２０に関する各種情報を記憶する。カメラ情報データベース１２１の内部構成は、図６等に示すカメラ情報データベース１２ａの内部構成の同様であってよい。ただし、カメラ情報データベース１２１には、各端末装置１０のカメラ情報データベース１２ａが含まれてよい。例えば、図６の例を用いると、カメラ情報データベース１２１には、端末装置１０－１のカメラ情報データベース１２ａ、端末装置１０－２のカメラ情報データベース１２ａ、端末装置１０－３のカメラ情報データベース１２ａがそれぞれ含まれてよい。

（制御部１３０について）
制御部１３０は、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（例えば、第２の実施形態に係る情報処理プログラム）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。

図１４に示すように、制御部１３０は、情報取得部１３１ｂと、アプリ制御部１３１ｃと、選択部１３１ｄと、推定部１３１ｆと、表示制御部１３１ｈとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図１４に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図１４に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

なお、図１４では不図示であるが、制御部１３０は、例えば、図１０～図１３において情報処理装置１００が行うものとして説明した処理を実現する処理部がさらに含まれてよい。

また、情報取得部１３１ｂは、端末装置１０の情報取得部１４ｂに対応する処理部である。また、アプリ制御部１３１ｃは、アプリ制御部１４ｃに対応する処理部である。また、選択部１３１ｄは、端末装置１０の選択部１４ｄに対応する処理部である。また、推定部１３１ｆは、端末装置１０の推定部１４ｆに対応する処理部である。

（情報取得部１３１ｂについて）
情報取得部１３１ｂは、第２取得部に相当する処理部であり、端末装置１０に紐付けられた紐付け済のＩＰカメラ２０の特徴を示す特徴情報を端末装置１０から取得する。例えば、情報取得部１３１ｂは、特徴情報として、紐付け済のＩＰカメラ２０が有する機能を示す機能情報を取得する。また、例えば、情報取得部１３１ｂは、特徴情報として、紐付け済のＩＰカメラ２０が有する機能に応じて設定されている設定内容を取得してもよい。

また、例えば、情報取得部１３１ｂは、特徴情報として、紐付け済のＩＰカメラ２０がどのような対象を撮像することを目的として設置されているか設置目的を示す目的情報を取得してもよい。ここで、後述する推定部１３１ｆは、紐付け済のＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像に基づいて、当該紐付け済のＩＰカメラ２０による撮像対象を推定することができる。このため、情報取得部１３１ｂは、紐付け済のＩＰカメラ２０が、推定部１３１ｆにより推定された撮像対象を撮像することを目的として設置されていることを示す目的情報を取得してもよい。

また、情報取得部１３１ｂは、カメラ情報データベース１２１から特徴情報を取得してよい。例えば、カメラ情報データベース１２１では、紐付け済のＩＰカメラ２０ごとに特徴情報が対応付けられてよく、情報取得部１３１ｂは、紐付け済のＩＰカメラ２０と、このＩＰカメラ２０の特徴情報との組を取得する。

（アプリ制御部１３１ｃについて）
アプリ制御部１３１ｃは、利用者が導入しようとしている導入候補のＡＩアプリに関する制御処理を行う。例えば、アプリ制御部１３１ｃは、利用者の導入操作に応じて、利用者が導入しようとしている導入候補のＡＩアプリを認識する。また、アプリ制御部１３１ｃは、導入候補のＡＩアプリを認識すると、このＡＩアプリに適用可能なＩＰカメラ２０の条件であるカメラ条件を示す条件情報を取得する。例えば、アプリ制御部１３１ｃは、対応する端末装置１０が有するアプリ情報データベース１２ｂから条件情報を取得する。

また、ここで、選択部１３１ｄによって導入候補のＡＩアプリに応じたＩＰカメラ２０が条件情報に基づき選択される。選択されたＩＰカメラ２０は、プラットフォームＰＦを介して利用者に提案される。提案されたＩＰカメラ２０の中から適用対象のＩＰカメラ２０がプラットフォームＰＦ上で利用者により指定されたとすると、アプリ制御部１３１ｃは、導入候補のＡＩアプリを端末装置１０に配信する。

（選択部１３１ｄについて）
選択部１３１ｄは、第２選択部に相当する処理部であり、紐付け済のＩＰカメラ２０の中から、ＡＩアプリに適用可能なＩＰカメラ２０をフィルタリングするためのフィルタリング処理を行う。例えば、選択部１３１ｄは、情報取得部１３１ｂにより取得された特徴情報と、導入候補のＡＩアプリに定められるカメラ条件を示す条件情報とに基づいて、紐付け済のＩＰカメラ２０の中から導入候補のＡＩアプリに応じたＩＰカメラ２０を選択する。

具体的な一例としては、例えば、情報取得部１３１ｂは、紐付け済のＩＰカメラ２０ごとに特徴情報が対応付けられたカメラ情報データベース１２１から、紐付け済のＩＰカメラ２０と特徴情報との組を取得する。選択部１３１ｄは、情報取得部１３１ｂにより取得された組のうち、カメラ条件を示す条件情報を満たす特徴情報を含む組を特定することで、特定した組に含まれる紐付け済のＩＰカメラ２０を、導入候補のＡＩアプリに応じたＩＰカメラ２０として選択する。

（推定部１３１ｆについて）
推定部１３１ｆは、紐付け済のＩＰカメラ２０がどのような対象を撮像することを目的として設置されているか設置目的を示す目的情報をタグ付けするタグ付け処理を行う。例えば、推定部１３１ｆは、紐付け済のＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像に基づいて、当該紐付け済のＩＰカメラ２０による撮像対象を推定する。例えば、推定部１３１ｆは、紐付け済のＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像に対してＡＩ（人工知能）を用いた画像処理を行うことで、当該紐付け済のＩＰカメラ２０による撮像対象を推定する。

例えば、推定部１３１ｆは、複数のＩＰカメラ２０が紐付けられている場合には、紐付け済のＩＰカメラ２０それぞれが撮像した撮像画像に基づいて、紐付け済のＩＰカメラ２０ごとに当該紐付け済のＩＰカメラ２０による撮像対象を推定することができる。

また、推定部１３１ｆは、紐付け済のＩＰカメラ２０を識別する識別情報（カメラＩＤ）に対して、このＩＰカメラ２０について推定した撮像対象を示す情報をタグ付けする。例えば、推定部１３１ｆは、カメラ情報データベース１２１において係るタグ付けを行う。

（表示制御部１３１ｈについて）
表示制御部１３１ｈは、提案部に相当する処理部であり、選択部１３１ｄにより選択されたＩＰカメラ２０を、導入候補のＡＩアプリに適用可能なＩＰカメラ２０として利用者に提案する。

〔３－２－２．フィルタリング処理〕
図５では、端末装置１０の選択部１４ｄがフィルタリング処理を行う例を示した。しかしながら、情報処理装置１００の選択部１３１ｄによってフィルタリング処理が行われてもよい。この点について、図１５を用いて説明する。図１５は、第２の実施形態に係るフィルタリング処理の一例を示す図である。

図１５では、所定の店舗の従業員である利用者Ｕ１が、端末装置１０－１にＡＩアプリＡＰ１を導入しようとしている（すなわち、ＡＩアプリＡＰ１は、導入候補のＡＩアプリ）ことに応じて、ＡＩアプリＡＰ１に応じたＩＰカメラ２０が紐付け済のＩＰカメラ２０の中から選択される場面が示される。より具体的には、図１５には、端末装置１０－１、端末装置１０－２、および、端末装置１０－３が店舗に設置されており、これらに紐付けられているＩＰカメラ２０の中からＡＩアプリＡＰ１に応じたＩＰカメラ２０が選択される場面が示される。

図１５の例によれば、まず、情報取得部１３１ｂは、特徴情報を提供するよう端末装置１０－１、１０－２および１０－３それぞれに対して取得要求する。

端末装置１０－１は、ＩＰカメラ２０－１１およびＩＰカメラ２０－１２が紐付けられていることに応じて、図６に示すようなカメラ情報データベース１２ａを有する。このため、例えば、端末装置１０－１の通知部１４ｅは、情報取得部１３１ｂからの取得要求に応じて、ＩＰカメラ２０－１１およびＩＰカメラ２０－１２それぞれの特徴情報をカメラ情報データベース１２ａから取得し情報処理装置１００に送信する。

また、端末装置１０－２は、ＩＰカメラ２０－２３が紐付けられていることに応じて、図６に示すようなカメラ情報データベース１２ａを有する。このため、例えば、端末装置１０－２の通知部１４ｅは、情報取得部１３１ｂからの取得要求に応じて、ＩＰカメラ２０－２３の特徴情報をカメラ情報データベース１２ａから取得し情報処理装置１００に送信する。

また、端末装置１０－３は、ＩＰカメラ２０－３４が紐付けられていることに応じて、図６に示すようなカメラ情報データベース１２ａを有する。このため、例えば、端末装置１０－３の通知部１４ｅは、情報取得部１３１ｂからの取得要求に応じて、ＩＰカメラ２０－３４の特徴情報をカメラ情報データベース１２ａから取得し情報処理装置１００に送信する。

情報取得部１３１ｂは、取得要求により各端末装置１０から特徴情報を取得すると、取得した特徴情報をカメラ情報データベース１２１に格納する。すなわち、図１５に示すカメラ情報データベース１２１によれば、端末ＩＤ「１０－１」に対してカメラＩＤ「２０－１１」および「２０－１２」が対応付けられるとともに、それぞれのカメラＩＤに対して端末装置１０－１から取得された特徴情報が対応付けられる。また、図１５に示すカメラ情報データベース１２１によれば、端末ＩＤ「１０－２」に対してカメラＩＤ「２０－２３」が対応付けられるとともに、このカメラＩＤに対して端末装置１０－２から取得された特徴情報が対応付けられる。また、図１５に示すカメラ情報データベース１２１によれば、端末ＩＤ「１０－３」に対してカメラＩＤ「２０－３４」が対応付けられるとともに、このカメラＩＤに対して端末装置１０－３から取得された特徴情報が対応付けられる。

したがって、図１５に示すカメラ情報データベース１２１の例では、選択部１３１ｄは、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－２３、ＩＰカメラ２０－３４の中からＡＩアプリＡＰ１に応じたＩＰカメラ２０を選択するというフィルタリング処理を行う。

例えば、選択部１３１ｄは、導入候補のＡＩアプリＡＰ１に定められるカメラ条件と、情報取得部１３１ｂにより取得された特徴情報が示すカメラ特徴とに基づいて、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－２３、ＩＰカメラ２０－３４の中からＡＩアプリＡＰ１に応じたＩＰカメラ２０を選択する。具体的には、選択部１３１ｄは、ＡＩアプリＡＰ１に定められるカメラ条件と、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－２３、ＩＰカメラ２０－３４それぞれのカメラ特徴とのマッチングにより、カメラ条件を満たす特徴を有するＩＰカメラ２０を選択する。

図１５の例によれば、選択部１３１ｄは、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－２３、ＩＰカメラ２０－３４の中から、ＩＰカメラ２０－１２およびＩＰカメラ２０－２３を選択することができる。

〔３－２－３．フィルタリング結果に応じた提案〕
引き続き、図１５を用いて、フィルタリング結果に応じた情報提案について説明する。

表示制御部１３１ｈは、選択部１３１ｄがフィルタリング処理で選択したＩＰカメラ２０を、導入候補のＡＩアプリＡＰ１に適用可能なＩＰカメラ２０として利用者Ｕ１に提案する。例えば、表示制御部１３１ｈは、図１５に示すように、選択部１３１ｄにより選択されたＩＰカメラ２０のうち、いずれかのＩＰカメラ２０を利用者Ｕ１が指定できるよう指定可能な状態で、これらＩＰカメラ２０を候補として一覧表示させる。例えば、表示制御部１３１ｈは、利用者Ｕ１が有するスマートフォンＴ１に対して、候補のＩＰカメラ２０を一覧表示させることができる。図１５で説明したフィルタリング結果によれば、表示制御部１３１ｈは、ＩＰカメラ２０－１２およびＩＰカメラ２０－２３を一覧表示させることで、利用者Ｕ１からの指定を受け付ける。

ここで、利用者Ｕ１は、提案された候補のＩＰカメラ２０の中から、適用対象のＩＰカメラ２０として、ＩＰカメラ２０－１２およびＩＰカメラ２０－２３の双方を指定したとする。係る場合、表示制御部１３１ｈは、ＩＰカメラ２０－１２およびＩＰカメラ２０－２３が指定されたことを示す指定情報を受け付ける。

アプリ制御部１３１ｃは、受け付けられた指定情報に基づいて、ＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－１および１０－２それぞれに配信する。例えば、アプリ制御部１３１ｃは、ＩＰカメラ２０－１２を識別するカメラＩＤとともにＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－１に配信する。また、アプリ制御部１３１ｃは、ＩＰカメラ２０－２３を識別するカメラＩＤとともにＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－２に配信する。

端末装置１０－１のアプリ制御部１４ｃは、アプリ制御部１３１ｃから配信されたＡＩアプリＡＰ１が受け付けられると、ＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－１に導入する。また、アプリ制御部１４ｃは、導入したＡＩアプリＡＰ１に対して、利用者Ｕ１が指定した適用対象のＩＰカメラ２０－１２を適用する。

同様に、端末装置１０－２のアプリ制御部１４ｃは、アプリ制御部１３１ｃから配信されたＡＩアプリＡＰ１が受け付けられると、ＡＩアプリＡＰ１を端末装置１０－２に導入する。また、アプリ制御部１４ｃは、導入したＡＩアプリＡＰ１に対して、利用者Ｕ１が指定した適用対象のＩＰカメラ２０－２３を適用する。

〔３－２－４．タグ付け処理〕
図７および図８では、端末装置１０の推定部１４ｆがタグ付け処理を行う例を示した。しかしながら、情報処理装置１００の推定部１３１ｆによってタグ付け処理が行われてもよい。この点について、図１６を用いて説明する。図１６は、第２の実施形態に係るタグ付け処理の一例を示す図である。

図１６に示すタグ付け処理は、例えば、図１５に示したフィルタリング処理が行われるよりも前に事前処理として実行されてよい。また、図１６では、タグ付け処理の対象となる端末装置１０として端末装置１０－１に着目して説明するが、他の端末装置１０についても同様内容でタグ付け処理が行われてよい。

端末装置１０－１は、図１６に示すように、ＩＰカメラ２０－１１、ＩＰカメラ２０－１２、ＩＰカメラ２０－１３、ＩＰカメラ２０－１４が紐付けられていることに応じて、これら各ＩＰカメラ２０によって撮像された撮像画像を取得する。例えば、端末装置１０－１は、情報処理装置１００からの要求に応じて撮像画像を取得する。図１６には、端末装置１０－１が、ＩＰカメラ２０－１１から撮像画像♯１１１を取得し、ＩＰカメラ２０－１２から撮像画像♯１２１を取得し、ＩＰカメラ２０－１３から撮像画像♯１３１を取得し、ＩＰカメラ２０－４１から撮像画像♯１４１を取得した例が示される。

また、端末装置１０－１は、取得した撮像画像♯１１１、撮像画像♯１２１、撮像画像♯１３１および撮像画像♯１４１を情報処理装置１００に送信する。これにより、情報処理装置１００の推定部１３１ｆは、端末装置１０－１から撮像画像♯１１１、撮像画像♯１２１、撮像画像♯１３１および撮像画像♯１４１を取得する。

推定部１３１ｆは、取得した撮像画像に基づいて、各ＩＰカメラ２０による撮像対象を推定する。具体的には、推定部１３１ｆは、撮像画像♯１１１に対してＡＩを用いた画像処理を行うことで、ＩＰカメラ２０－１１による撮像対象を推定する。また、推定部１３１ｆは、撮像画像♯１２１に対してＡＩを用いた画像処理を行うことで、ＩＰカメラ２０－１２による撮像対象を推定する。また、推定部１３１ｆは、撮像画像♯１３１に対してＡＩを用いた画像処理を行うことで、ＩＰカメラ２０－１３による撮像対象を推定する。また、推定部１３１ｆは、撮像画像♯１４１に対してＡＩを用いた画像処理を行うことで、ＩＰカメラ２０－１４による撮像対象を推定する。

図１６の例では、推定部１３１ｆは、ＩＰカメラ２０－１１による撮像対象は「レジ」であると推定し、ＩＰカメラ２０－１２による撮像対象は「レジ」であると推定し、ＩＰカメラ２０－１３による撮像対象は「レジ」であると推定し、ＩＰカメラ２０－１４による撮像対象は「入り口」であると推定したとする。係る例では、推定部１３１ｆは、ＩＰカメラ２０－１１を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「レジ」を示す情報を目的情報としてタグ付けする。また、推定部１３１ｆは、ＩＰカメラ２０－１２を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「レジ」を示す情報を目的情報としてタグ付けする。また、推定部１３１ｆは、ＩＰカメラ２０－１３を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「レジ」を示す情報を目的情報としてタグ付けする。また、推定部１３１ｆは、ＩＰカメラ２０－１４を識別するカメラＩＤに対して、撮像対象「入り口」を示す情報を目的情報としてタグ付けする。なお、このようなタグ付けは、図１６に示すように、情報処理装置１００が有するカメラ情報データベース１２１内で行われてよい。

〔３－２－５．まとめ〕
第２の実施形態に係る情報処理装置１００は、ＩＰカメラ２０により撮像された撮像画像に対する分析結果に応じた情報提供を行うとともに、端末装置１０によってＩＰカメラ２０との間を仲介されるクラウド側のサーバ装置である。そして、情報処理装置１００は、前記所定の撮像手段のうち、端末装置１０に紐付けられた紐付け済のＩＰカメラ２０の特徴を示す特徴情報を端末装置１０から取得し、取得した特徴情報と、端末装置１０に導入される導入候補のＡＩアプリに適用可能なＩＰカメラ２０の条件を示す条件情報とに基づいて、紐付け済のＩＰカメラ２０の中から導入候補のＡＩアプリに応じたＩＰカメラ２０を選択する。また、情報処理装置１００は、選択したＩＰカメラ２０を、導入候補のＡＩアプリに適用可能な撮像手段として利用者に提案する。

このような第２の実施形態に係る情報処理装置１００によれば、利用者は、端末装置１０に導入したＡＩアプリの機能に対してより適したＩＰカメラ２０がどれであるかを適切に把握することができるようになるため、ＡＩアプリに適用するＩＰカメラを検討する際の煩雑さが解消される。

〔４．ハードウェア構成〕
また、上述してきた端末装置１０、情報処理装置１００は、例えば、図１７に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、端末装置１０を例に挙げて説明する。図１７は、端末装置１０の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定の通信網を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定の通信網を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が端末装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

また、例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。

〔５．その他〕
また、上記各実施形態において説明した処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上記各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、選択部は、選択手段や選択回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１２ 記憶部
１２ａ カメラ情報データベース
１２ｂ アプリ情報データベース
１２ｃ コンテンツバッファ
１３ 制御部
１４ａ 紐付部
１４ｂ 情報取得部
１４ｃ アプリ制御部
１４ｄ 選択部
１４ｅ 通知部
１４ｆ 推定部
１４ｇ 変更要求部
１５ａ 画像取得部
１５ｂ 付与部
１５ｃ 出力部
１５ｄ 録画部
１５ｅ 送信部
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ カメラ情報データベース
１３０ 制御部
１３１ｂ 情報取得部
１３１ｃ アプリ制御部
１３１ｄ 選択部
１３１ｆ 推定部
１３１ｈ 表示制御部

Claims (22)

1. 所定の撮像手段と、前記所定の撮像手段により撮像された撮像画像に対する分析結果に応じた情報提供を行うサーバ装置との間を中継する端末装置であって、
   前記端末装置に導入されるアプリケーションであって、学習済のモデルを用いて画像を分析するアプリケーションからの要求に応じて、前記所定の撮像手段により撮像された撮像画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部により取得された撮像画像を分析するよう前記アプリケーションに対して出力する出力部と
   を有することを特徴とする端末装置。
2. 前記所定の撮像手段のうち、前記端末装置に紐付けられた紐付け済の撮像手段の特徴を示す特徴情報を取得する情報取得部と、
   前記情報取得部により取得された特徴情報と、導入候補のアプリケーションに適用可能な撮像手段の条件を示す条件情報とに基づいて、前記紐付け済の撮像手段の中から前記導入候補のアプリケーションに応じた撮像手段を選択する選択部と、
   前記選択部により選択された撮像手段を、前記導入候補のアプリケーションに適用可能な撮像手段として前記サーバ装置に通知する通知部と
   をさらに有する
   ことを特徴とする請求項１に記載の端末装置。
3. 前記情報取得部は、前記特徴情報として、前記紐付け済の撮像手段が有する機能を示す機能情報を取得する
   ことを特徴とする請求項２に記載の端末装置。
4. 前記情報取得部は、前記特徴情報として、前記紐付け済の撮像手段が有する機能に応じて設定されている設定内容を取得する
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の端末装置。
5. 前記設定内容が、前記条件情報が示す条件を満たしているか否かを判定し、満たしていないと判定した場合には、当該条件を満たすように前記設定内容を変更するよう前記紐付け済の撮像手段に対して要求する変更要求部をさらに有する
   ことを特徴とする請求項４に記載の端末装置。
6. 前記情報取得部は、前記特徴情報として、前記紐付け済の撮像手段がどのような対象を撮像することを目的として設置されているか設置目的を示す目的情報を取得する
   ことを特徴とする請求項２～５のいずれか１つに記載の端末装置。
7. 前記紐付け済の撮像手段により撮像された撮像画像に基づいて、当該紐付け済の撮像手段による撮像対象を推定する推定部をさらに有し、
   前記情報取得部は、前記紐付け済の撮像手段が、前記推定部により推定された撮像対象を撮像することを目的として設置されていることを示す前記目的情報を取得する
   ことを特徴とする請求項６に記載の端末装置。
8. 前記推定部は、複数の撮像手段が紐付けられている場合には、前記紐付け済の撮像手段それぞれが撮像した撮像画像に基づいて、前記紐付け済の撮像手段ごとに当該紐付け済の撮像手段による撮像対象を推定する
   ことを特徴とする請求項７に記載の端末装置。
9. 前記推定部は、前記紐付け済の撮像手段を識別する識別情報に対して、前記紐付け済の撮像手段について推定した前記撮像対象を示す情報をタグ付けする
   ことを特徴とする請求項７または８に記載の端末装置。
10. 前記情報取得部は、前記紐付け済の撮像手段ごとに前記特徴情報が対応付けられたデータベースから、前記紐付け済の撮像手段と前記特徴情報との組を取得し、
    前記選択部は、前記情報取得部により取得された組のうち、前記条件情報を満たす特徴情報を含む組を特定することで、特定した組に含まれる前記紐付け済の撮像手段を、前記導入候補のアプリケーションに応じた撮像手段として選択する
    ことを特徴とする請求項２～９のいずれか１つに記載の端末装置。
11. 前記画像取得部により取得された撮像画像に対して、当該撮像画像が撮像された日時のタイムスタンプを付与する付与部をさらに有し、
    前記出力部は、前記付与部により前記タイムスタンプが付与された付与済の撮像画像を分析するよう要求元の前記アプリケーションに対して出力する
    ことを特徴とする請求項１～１０のいずれか１つに記載の端末装置。
12. 前記出力部は、前記付与済の撮像画像を複製し、複製した一方の撮像画像を前記アプリケーションに対して出力するとともに、複製した他方の撮像画像を所定のバッファに格納する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の端末装置。
13. 前記出力部により複製された撮像画像が出力された出力先の前記アプリケーションから、録画要求が受け付けられた場合に、受け付けられた録画要求に含まれる録画範囲であって、前記タイムスタンプを用いて当該アプリケーションにより指定された録画範囲に対応する撮像画像を動画像として録画する録画部と、
    前記録画部により録画された動画像を、当該動画像の取得を要求した要求元に送信する送信部と
    をさらに有する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の端末装置。
14. 前記アプリケーションは、前記録画範囲を用いて前記録画要求するとともに、当該録画範囲を前記サーバ装置に送信し、
    前記録画部は、前記録画要求に応じて、前記所定のバッファにおいて一時保存されている撮像画像のうち、前記録画要求に含まれる前記録画範囲に対応する撮像画像を動画像として録画し、
    前記送信部は、前記アプリケーションを送信元とする前記録画範囲を含む取得要求が前記サーバ装置から受け付けられた場合には、前記録画部により録画された動画像のうち、当該取得要求に含まれる前記録画範囲に対応する動画像を抽出し、抽出した動画像を前記サーバ装置に送信する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の端末装置。
15. 前記送信部は、前記録画範囲を含む取得要求が前記アプリケーションから受け付けられた場合には、前記録画部により録画された動画像のうち、当該取得要求に含まれる前記録画範囲に対応する動画像を抽出し、抽出した動画像を前記アプリケーションに送信する
    ことを特徴とする請求項１３に記載の端末装置。
16. 前記アプリケーションは、前記送信部により抽出された動画像を前記サーバ装置に送信する
    ことを特徴とする請求項１５に記載の端末装置。
17. 所定の撮像手段により撮像された撮像画像に対する分析結果に応じた情報提供を行うとともに、端末装置によって前記所定の撮像手段との間を仲介される情報処理装置であって、
    前記所定の撮像手段のうち、前記端末装置に紐付けられた紐付け済の撮像手段の特徴を示す特徴情報を前記端末装置から取得する第２取得部と、
    前記第２取得部により取得された特徴情報と、前記端末装置に導入される導入候補のアプリケーションに適用可能な撮像手段の条件を示す条件情報とに基づいて、前記紐付け済の撮像手段の中から前記導入候補のアプリケーションに応じた撮像手段を選択する第２選択部と、
    前記第２選択部により選択された撮像手段を、前記導入候補のアプリケーションに適用可能な撮像手段として利用者に提案する提案部と
    を有することを特徴とする情報処理装置。
18. 前記第２取得部は、前記特徴情報として、前記紐付け済の撮像手段がどのような対象を撮像することを目的として設置されているかを示す目的情報を取得する
    ことを特徴とする請求項１７に記載の情報処理装置。
19. 前記紐付け済の撮像手段により撮像された撮像画像を前記端末装置から取得し、取得した動画像に基づいて、当該紐付け済の撮像手段による撮像対象を推定する第２推定部をさらに有し、
    前記第２取得部は、前記紐付け済の撮像手段が、前記第２推定部により推定された撮像対象を撮像することを目的として設置されていることを示す前記目的情報を取得する
    ことを特徴とする請求項１８に記載の情報処理装置。
20. 所定の撮像手段と、前記所定の撮像手段により撮像された撮像画像に対する分析結果に応じた情報提供を行うサーバ装置との間を中継する端末装置が実行する情報処理方法であって、
    前記端末装置に導入されるアプリケーションであって、学習済のモデルを用いて画像を分析するアプリケーションからの要求に応じて、前記所定の撮像手段により撮像された撮像画像を取得する画像取得工程と、
    前記画像取得工程により取得された撮像画像を分析するよう前記アプリケーションに対して出力する出力工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
21. 所定の撮像手段と、前記所定の撮像手段により撮像された撮像画像に対する分析結果に応じた情報提供を行うサーバ装置との間を中継する端末装置によって実行される情報処理プログラムであって、
    前記端末装置が備えるコンピュータを、
    前記端末装置に導入されるアプリケーションであって、学習済のモデルを用いて画像を分析するアプリケーションからの要求に応じて、前記所定の撮像手段により撮像された撮像画像を取得する画像取得手順と、
    前記画像取得手順により取得された撮像画像を分析するよう前記アプリケーションに対して出力する出力手順と
    として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
22. 所定の撮像手段と、前記所定の撮像手段により撮像された撮像画像に対する分析結果に応じた情報提供を行うサーバ装置と、前記所定の撮像手段と前記サーバ装置との間を中継する端末装置とを含む情報処理システムであって、
    前記端末装置は、
    前記端末装置に導入されるアプリケーションであって、学習済のモデルを用いて画像を分析するアプリケーションからの要求に応じて、前記所定の撮像手段により撮像された撮像画像を取得する画像取得部と、
    前記画像取得部により取得された撮像画像を分析するよう前記アプリケーションに対して出力する出力部と
    を有することを特徴とする情報処理システム。

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