既存の野生動物監視システムをAI搭載型コンシューマーIoTプラットフォームへ変革。日次画像処理量を5倍に増加。

課題

2023年にコネクテッドカメラ専門ブランドを買収した後、同社はハードウェアの目標とグローバルブランドの高い期待に応える、コンシューマーグレードのデジタル製品を構築するという課題に直面しました。 継承されたデジタルインフラは、予測されるユーザー数や現代のコネクテッド野生動物監視製品の機能要件に対応できるスケーラビリティを持たない既存システムでした。このシステムは写真送信にボトルネックを生じさせ、ユーザーアカウントごとに複数のカメラを確実に管理できず、製品ロードマップの中心となるAI搭載機能への道筋も提供していませんでした。 ビジネス上の課題も同様に困難でした。同社は、ハードウェアにサブスクリプションベースの収益化モデル（プレミアムおよびプロフェッショナルティア）を導入したいと考えていました。これには、段階的な機能アクセス、課金ロジック、大規模なユーザーアカウント管理をサポートできるバックエンドアーキテクチャが必要でしたが、これらは既存システムには存在しませんでした。 技術的な範囲をさらに複雑にしたのは、このプロジェクトが、厳格な品質およびブランド基準を持つ大企業内で活動する外部ベンダー、専門エンジニアリングチーム、および社内関係者間の緊密な連携を必要としたことです。年間売上高100億ユーロを超える企業内でスタートアップのようなスピードで製品を構築するには、技術アーキテクチャと同様に、意図的なコミュニケーションアーキテクチャが不可欠でした。 このプロジェクトの重要性は明らかでした。この世界的リーダー企業は、コネクテッド野生動物監視というカテゴリーに自社ブランドを賭けていました。アプリ体験は、そのポジショニングを裏付けるか、あるいは消費者との接点でそれを損なうかのどちらかになるでしょう。

アプローチ

グラディオンは2023年後半、この世界的な光学機器メーカーのバックエンドおよびモバイルアプリケーション開発における主要なパートナーとしてプロジェクトに参画しました。 プロジェクトの基盤は、レガシーシステムをAzure Cloud、TypeScript、Next.js、NestJSを基盤とした最新かつスケーラブルなアーキテクチャに全面的に刷新することでした。システム設計では、スケーラビリティ、保守性、コスト効率を最優先し、これらは初期ローンチとその後のAIロードマップの両方を支える重要な要素となりました。 モバイルアプリケーションはiOSとAndroidの両方で提供され、不安定な現場接続性、遠隔カメラからの高頻度画像アップロード、ほぼ瞬時の送信フィードバックの必要性といった、野生動物モニタリング特有の要件に対応するよう構築されました。チームは通常のネットワーク条件下で画像を数秒以内に配信することに成功し、これはレガシーシステムのパフォーマンスを大幅に改善するものでした。 AI統合レイヤーは主要な成果物の一つでした。グラディオンは、自動画像補正と動物種認識を実装し、ユーザー入力なしで野生動物の目撃情報を分類できるプラットフォームを実現しました。さらに、統計ダッシュボード、ヒートマップ、気象データや月齢データと相関する目撃傾向分析を備えたアクティビティハブも提供しました。特許出願中のAI夜間画像カラー化機能も提供され、高度なニューラル処理を用いて、夜間のモノクロ画像をフルカラーに変換します。 プロジェクト全体を通して、グラディオンはクライアントと密接に連携し、製品が真のユーザーニーズを反映し、各リリースが企業の厳格なブランド品質基準を満たしていることを保証しました。サブスクリプション収益化モデルは、当初からアーキテクチャに組み込まれ、段階的な機能アクセスと、将来の収益モデル進化の基盤を可能にしました。