害獣の駆除業者が屋根裏・床下に置いたセンサーカメラの写真を Gemini で見て、動物の種類と出入りの箇所を見分け、点検の記録と対策の提案の下書きを作る

処理の起点を決める

回収したメモリーカードを、事務所の取り込みの端末に差したときに動かします。 担当が案件の番号を選んでからカードを差し、端末がカメラの番号ごとに写真をサーバーへ送ります。案件の番号を選ばずに差したカードは取り込まず、「どの物件のカードか」を画面で聞きます。物件を取り違えると、別のお客様の報告書に写真が載るからです。

通信の機能があるカメラなら、写真が届くたびに受け取る形にもできます。 その場合も、AIに渡すのは1日1回、夜明けのあとにまとめてにします。夜の出入りは組が続けて撮れるので、途中で切って渡すと、入りと出が別の日に分かれて読めなくなります。

封鎖のあとの確かめの点検は、別の印を付けて動かします。 案件の台帳で「封鎖済み」の物件は、封じた穴の前のカメラに動物が写ったら、報告書を待たずに担当へすぐ知らせます。 封鎖のやり直しは早いほど被害が小さいからです。

入力データを集める

質を決めるのは、設置の控えの「向き」と「穴の外と内」です。 「この写真の右側が穴、穴の向こうが外」と分かっていれば、動物の枠が右へ消えたら「出た」、右から現れたら「入った」と読めます。 控えに向きが無いと、AIは写真だけで向きを当てようとし、入りと出が逆になります。

撮った時刻は、写真の記録の情報から取ります。 写真の下に焼き込まれた時刻の文字をAIに読ませることもできますが、読み違いが出たときに、出入りの順番が狂います。 記録の情報が無いカメラのときだけ、焼き込みの文字を読ませ、読んだことを印として残します。

データの取得方法を決める

写真は、取り込みの端末からサーバーがカメラの番号ごとに受け取ります。 カメラのフォルダの名前を設置の控えの番号にそろえておけば、どのカメラの写真かを取り違えません。 フォルダの名前が控えに無ければ、取り込みを止めます。

設置の控えと案件の台帳は、サーバーが表計算から読みます。 案件の番号で行を引き、カメラごとの場所・向き・穴、封鎖の日を取り出します。封鎖の日より後の写真かどうかは、サーバーが時刻で分けます。 AIには「封鎖の後」とだけ渡します。

Gemini API へは、組を十数組ずつと、そのカメラの情報をまとめて渡します。 組は、同じカメラで続けて撮られた写真のまとまりで、サーバーが「前の写真から1分以内」を同じ組にします。 1組に入れる写真は先頭・中ほど・最後の3枚までにし、組の番号と時刻を添えます。

有料の利用枠で使い、store を false にします。 Gemini API の規約では、有料のサービスではプロンプトと応答が製品の改善に使われないとされています。Interactions API は既定でやり取りを保存し（有料の枠で55日、無料の枠で1日）、store=false で保存しない動きにできると案内されています。store=false では前のやり取りを引き継げないので、毎回、カメラの情報をそろえて送ります。

AIへ渡す前に整形する

1. 組へのまとめ … 同じカメラで1分以内に続いた写真を1組にし、3枚まで選びます
2. 縮小 … 長い辺を1,280ピクセル程度にします。屋根裏の奥の小さな動物が分かるよう、縮めすぎません
3. 昼と夜の印 … 白黒の写真かどうかを画素の色で見て、組に印を付けます
4. ほぼ同じ写真の目印 … 組の中の写真の差が小さいものに、「動くものが写っていない見込み」の目印を付けます。目印の組も捨てずにAIに渡します
5. 時刻の確かめ … 記録の時刻が設置の日より前、または回収の日より後なら、カメラの時計のずれとして担当に知らせます
6. 大きさの確認 … 1回分の写真と指示の文が20MBを超えないかを見て、超えるときは組を分けます

4番目で目印の組を捨てないのは、ネズミとコウモリのためです。 小さな動物は画面の端を一瞬だけ横切り、差の小さい写真に写っていることがあります。 差の大きさで捨てると、封鎖のあとに入っていたネズミを見落とします。

5番目を軽く見ないでください。 電池を替えたときにカメラの時計が戻ることがあり、夜の出入りが昼の時刻で並ぶと、種類の見当まで狂います。

AIに処理させる

させるのは、組ごとに動物の有無と種類の候補を返すこと、通った向きを返すこと、人の写り込みに印を付けることだけです。

種類を手がかりと組みで返させるのが、この構成の要です。 「ハクビシン」とだけ返させると、担当は写真を開き直して確かめるしかありません。「顔の中央に白い線が見える」と返していれば、担当はその所だけを見れば足ります。 手がかりが無いのに候補を1つに絞った答えは、サーバーが「要確認」に回します。

4行目の向きは、写真の中の動きだけで決めさせます。 「封鎖の後だから出ていったはず」のように、案件の事情から向きを推し量ることを禁じます。 封鎖の効き目を確かめるための記録なので、事情に寄せた答えは記録の意味を消します。

最後の行がいちばん起きやすい失敗です。 封鎖のあとの点検で動物が写らないと、AIは「侵入は止まっています」と書きたがります。写真から言えるのは「この期間、このカメラの前で出入りは写っていない」までです。 報告書の言葉もそこで止めます。

指示内容を固定する

あなたは害獣の駆除の会社で、センサーカメラの写真を見る手伝いをする係です。
物件は {木造2階建ての戸建て} で、点検は {封鎖の後} のものです。
カメラ {C-2} は {2階の屋根裏の北の梁} に置き、{軒の通気口の穴} を写しています。
写真の右側が穴で、穴の向こうが外です。
組の番号と時刻、写真は次のとおりです。{組1: 02:13:40 (3枚), 組2: 02:47:05 (2枚) ...}

【やること】
1. 組ごとに、写ったものを animal / none / person / object_only / unclear から選ぶ。
2. animal のとき、種類の候補を次の一覧から1〜3つ選び、見えた手がかりを短く書く。
   {ハクビシン, アライグマ, タヌキ, イタチ, テン, ネズミ, コウモリ, ネコ, 鳥, その他}
   動物の位置を [ymin, xmin, ymax, xmax] の順で、0〜1000 に正規化して返す。
3. 頭数を数える。重なって数えられなければ uncountable にする。
4. 組の写真の中で動物がどちらへ動いたかから、entering / leaving / passing / unknown を選ぶ。

【厳守事項】
- 手がかりが写っていないときは、候補を1つに絞らないでください。
- 向きは写真の中の動きだけで決めてください。封鎖の後だから、などの事情で決めないでください。
- 1枚しか動物が写っていない組は unknown にしてください。
- 人が写っていたら person だけを選び、その人について何も書かないでください。
- 捕獲、許可、駆除の方法について書かないでください。
- 被害の大きさ、建物の傷み、感染症や衛生の危険について書かないでください。
- 侵入が止まった、もういない、と書かないでください。

「手がかりが写っていないときは候補を1つに絞らない」を置くのは、報告書の言葉を守るためです。 何も言わないと、AIはいちばんありそうな種類を1つ答え、それが報告書に「ハクビシンが侵入」と載ります。 アライグマだったと後で分かれば、対策も説明もやり直しです。

「人が写っていたら person だけを選ぶ」は、写った人を記録に残さないための線です。 回収に来た担当が写った組も同じに扱い、誰が写ったかの記述を一切作らせません。

報告書と対策の提案の文は、別の呼び出しで作ります。 担当が確かめた出入りの表と、対策の項目の一覧だけを渡し、「写真で確かめた範囲と書く」「種類は担当が確かめたものだけを書く」「捕獲の提案は書かず、必要なら担当が足す」「料金は一覧から写すだけで計算しない」を入れます。

出力形式を固定する

呼び出しごとに、次の形の JSON で受け取ります。 seen、direction、species は enum で決まった文字列に絞り、groups は渡した組の数を minItems・maxItems で求めます。

{
  "camera": "C-2",
  "groups": [
    { "group": 1, "time": "02:13:40",
      "seen": "animal | none | person | object_only | unclear",
      "species": ["hakubishin", "araiguma"],
      "cues": "体は猫より大きく、尾は長いが縞は写っていない",
      "count": "1",
      "box_2d": [380, 520, 610, 760],
      "direction": "entering | leaving | passing | unknown" }
  ]
}

1つ目の理由は、groups をそのまま出入りの表にできることです。 サーバーは時刻とカメラで並べ、夜の何時ごろ、どの穴で、どちらへ動いたかを表にします。

3行目のように、「写っていない」も1行として書きます。 封鎖のあとの報告書では、写っていない期間とカメラの範囲を書いておけば、お客様が言葉どおりに受け取れます。

2つ目は、species が配列で、絞れなかったことが記録に残ることです。 担当が確かめて1つに決めたら、その結果を別の項目に書き、AIの候補はそのまま残します。 後で見分けの手がかりを直すときの材料になります。

3つ目は、seen の person を見て、サーバーが写真ごと報告書の材料から外せることです。

システムへ連携する

案件の台帳へは書き込みません。 次の対策を決めて台帳を更新するのは担当です。

お客様への報告書と提案は、下書きまでにします。 担当が直し、上長が見てから送ります。料金を含む提案は、AIの文のまま出しません。

人が確認する

1. unclear と、手がかりの無い候補を先に見る … 写真を開いて種類を決めるか、「種類は不明」と書きます
2. 向きを確かめる … entering・leaving の組を見て、設置の控えの向きと合っているかを見ます
3. none・object_only の組を流し見る … 小さな動物の見落としが無いかを、一覧の縮小写真で見ます
4. 報告書を直す … 写真で確かめた範囲の言い方になっているか、種類が確かめたものだけかを見ます
5. 上長が提案を見る … 捕獲を入れるかどうか、許可の手続きが要るかは、ここで決めます

3番目を省かないでください。 封鎖のあとの点検は「写っていない」を言うためのものなので、ネズミの1組の見落としが、そのまま報告書の誤りになります。

目標は、240件をならして1件7分です。 動物の写らなかった点検は数分で済み、調査の点検で種類が多い物件や、旅館のようにカメラが多い物件は10分を超えます。

例外に対処する

上から3行目までが大半を占めます。 どれもAIの精度の問題ではなく、カードとカメラの扱いの問題です。 6行目は、文の中に「止まった」「いない」「捕獲」「感染」などの言葉が入っていないかをサーバーで見ます。

記録を残す

• カメラごとの元の写真と、組へのまとめ方、AIに渡した写真
• 渡したカメラの情報（場所・向き・穴）の版と、Gemini API が返した JSON
• 組ごとに担当が決めた種類と向き、AIの候補との違い
• 出入りの表、送った報告書と提案
• person の印が付いた組の数（写真そのものは報告書の材料に使わない）

3つ目が、見分けの手がかりと設置の控えを直す材料になります。 同じカメラで向きの直しが続くなら、控えの向きが間違っています。種類の直しが多い組み合わせは、手がかりの書き方を足します。

person の写真は、点検の記録の保存の期間が過ぎたら消します。 人が写った写真を報告書に使わず、必要な期間だけ残す扱いを社内で決めておきます。