深川ギャザリアの事例｜施設警備の巡回監視をAIで補助する

結論

施設警備でAIを入れるなら、巡回監視の補助から始めるのが自然です。

アジラの深川ギャザリア事例では、既存防犯カメラをAIで解析し、異常行動や不審行動の検知を支援する構成が示されています。常時監視を増やすのではなく、必要時だけ通知する発想が中心です。

中小の警備会社でも、映像を全部見る前提から、重要な変化だけ拾う前提に変えると負荷を抑えやすくなります。

公開事例の要点

この事例では、警備員の監視時間を減らしつつ、事件や事故の拡大を防ぎやすくする運用が意図されています。

AIが向いているのは、次のような場面です。

• 転倒やふらつきの検知
• 不審行動の早期通知
• 監視対象の絞り込み
• 対応の優先順位づけ

人がすべての映像を追うのではなく、AIが変化を拾い、人が最終対応をする役割分担です。

進め方

最初に、何を異常とみなすかを決めます。転倒、不審侵入、長時間滞留など、施設ごとに対象を絞る方が導入しやすいです。

次に、通知先と対応時間を決めます。現場担当、責任者、警備本部のどこに飛ばすかを明確にします。

最後に、誤検知の扱いを決めます。AIの通知は補助であり、誤報を前提に確認フローを作る方が運用しやすいです。

注意点

映像解析は便利ですが、監視範囲や保存期間のルールを曖昧にすると運用が不安定になります。

また、AIに頼りすぎると現場の巡回が弱くなる可能性があります。あくまで巡回を支える道具として扱う方が安全です。

参考にした公開事例

• アジラ: 深川ギャザリアでのAI警備本格導入