AI認識を駐車場サービスにつなぐ。会員管理・決済を支えるWebシステムの開発事例

AIを活用した駐車場サービスと、会員管理・決済を支えるWebシステムの開発事例。
ジャンル受託開発

AIで車のナンバープレートを読み取り、入出庫の記録から料金計算、決済へつなげる。こうした新しい駐車場サービスを形にするには、画像認識の技術に加えて、利用者や車両の情報を扱うWebシステムが必要です。

株式会社Ouverは、関西エリアの駐車場関連事業者による新規サービス開発に参画しました。画像認識を担当する専門企業と役割を分担し、会員管理・決済機能を中心としたWebシステムの基本設計から、開発・テストリリースまでを約8ヶ月で支援した事例です。

案件概要

  • 業種:駐車場関連事業(関西エリア)
  • 開発種別:新規サービス開発・Webシステム開発
  • 担当工程:基本設計、画面設計、開発、テスト、テストリリース
  • 開発期間:約8ヶ月(基本設計〜テストリリース)
  • 使用技術:React、Python(FastAPI)、AWS
  • 開発体制:AI画像認識の専門企業との共同プロジェクト

1. 精算や入出庫の手間を減らす、新しい駐車場サービス

車両認識、入出庫の記録、料金計算、決済を会員情報とつなぐ駐車場サービス構想の概念図。
サービス構想を示す概念図です。(イメージ図)

本プロジェクトで構想されていたのは、駐車場に入出庫する車両をカメラで認識し、車両ごとの入庫時刻と出庫時刻を記録して、駐車料金の計算や精算につなげるサービスです。

利用者があらかじめ会員登録を行い、車両情報と決済に関する情報を管理できるようにすることで、駐車場を利用するたびに精算機を操作する負担を減らすことを目指していました。ゲートバーによる停止をなくし、スムーズに入出庫できる利用体験も、事業構想の一つでした。

一方で、車両を認識できるだけでは、会員情報や利用履歴、料金計算、決済までをつなぐサービスは成立しません。認識された情報をどのように扱い、利用者の操作とシステムの処理をどう組み合わせるのかを具体化する必要がありました。

なお、この記事で紹介する開発の到達点はテストリリースです。精算操作の削減やスムーズな入出庫はサービスが目指した姿であり、商用運用で確認した効果として紹介するものではありません。

2. AI画像認識は専門企業、WebシステムはOuverが担当

AI画像認識を担う専門企業と、会員管理・決済に関するWebシステムを担うOuverの役割分担。
各社の担当領域を整理した概念図です。(イメージ図)

本プロジェクトでは、AIによるナンバープレート認識を専門企業が担当しました。Ouverは画像認識そのものの開発ではなく、その認識結果を活用するWebシステム側の設計・開発を担っています。

画像認識技術のPoC(概念実証)が進められた後、Ouverは基本設計の段階から参画しました。会員管理や車両情報の管理、決済に関するWeb機能を中心に、サービス全体の流れを踏まえて必要な機能を整理しました。

異なる技術領域を複数の企業で担当するため、それぞれが何を受け持ち、どの情報を連携するのかを明確にすることが重要でした。認識結果と利用者・駐車場の利用情報との関係を考慮しながら、Webシステム側の設計を進めました。

3. 構想を画面と処理に落とし込む、基本設計からの支援

新規サービスの開発では、構想や機能の一覧を、そのまま実装に移すだけでは十分ではありません。利用者がどのような順序で操作し、そのときシステムがどのように動くのかを整理する必要があります。

Ouverでは、提示された要件をもとに必要な機能と動作を確認し、設計上の疑問点をお客様とすり合わせました。利用者の会員登録、車両情報や決済に関する情報の管理などを、実際の画面や処理として具体化していきました。

また、画像認識から会員情報との関連付け、利用情報の取り扱い、料金計算や決済へつながる全体の流れを踏まえて、Web側で必要となる機能を整理しました。利用者が迷わず操作できることを意識し、画面構成の検討も行っています。

基本設計の段階で動作や画面の認識を合わせることで、お客様の構想と開発内容の間に相違が生じないよう、確認を重ねながら進めました。

4. React・FastAPI・AWSで構築し、約8ヶ月でテストリリース

Ouverが基本設計、画面設計・開発、テスト、テストリリースまでを約8ヶ月で担当した工程図。
各工程の期間配分を示すものではありません。(イメージ図)

フロントエンドにはReact、バックエンドにはPythonのFastAPIを採用し、AWSをインフラ基盤としてWebシステムを構築しました。

基本設計と画面設計に基づき、会員管理や決済に関するWeb機能を中心に実装を進めました。専門企業が担当する画像認識との連携も考慮しながら、開発からテストまで対応しています。

基本設計からテストリリースまでの期間は約8ヶ月です。構想段階にあった駐車場サービスについて、実際に動作を検証できるシステムとして形にするところまで支援しました。

ここでいうテストリリースは、本番公開や商用運用の開始とは区別しています。また、具体的な決済ブランドごとの対応範囲や実運用での処理実績を示すものではありません。

5. 専門技術を、利用者が使うサービスへつなぐ

今回の到達点であるWebシステム構築・連携・テストリリースと、サービスが目指す利用体験を分けた図。
テストリリースの到達点と、サービスの目標を区別しています。(イメージ図)

本案件でOuverが提供した価値は、AI画像認識という専門技術を活用するためのWebシステムを、基本設計から開発・テストまで一貫して担当したことです。

画像認識の技術を担う企業と役割を分けながら、会員管理や決済に関するWeb機能を設計・開発し、サービス全体を検証できる基盤を構築しました。技術ごとの役割を整理し、構想を具体的な画面や処理につなげることも、Ouverが担った支援です。

本件では、認識技術の開発とWebシステムの開発を区別し、それぞれの担当範囲を踏まえてプロジェクトを進めました。

新規サービスの立ち上げでは、専門技術の検証と並行して、その技術を誰がどのように利用するのかを考える必要があります。今回の事例は、専門企業との協業を通じて、基本設計からテストリリースまで新規サービスの具体化を支援した取り組みです。

新規サービスのWebシステム開発をご検討の方へ

「専門技術を活用したサービスを形にしたい」「会員管理や決済を含むWebシステムを開発したい」「複数社で役割を分担しながら開発を進めたい」。

Ouverでは、こうした新規サービスのシステム設計・開発についてご相談いただけます。現在の構想や検証状況、開発を依頼したい範囲をお聞かせください。

受託開発について詳しく見る

コラム一覧に戻る