警備員は、監視カメラ映像の確認をAIが支える「不審者・異常行動検知AI」の実装デモです。映像1枚がどう記録に変わるかを、サンプルフレームで確かめられます。
デモで体験できること
「MONITOR VIEW」に監視カメラの映像フレームを投入し、「ANALYZE FRAME」を実行すると、AIが人物や物体を検知して脅威レベルを判定します。結果は「Threat Level」「EVENT LOG」「SECURITY ALERT」に整理して表示され、いつ何を検知したかが記録として残ります。判定後の現場対応は警備担当者が行う前提の設計です。
どんな業務・場面で役立つ？
夜間や広範囲の監視での見落とし防止、立入禁止エリアへの侵入の早期発見、イベントログの分析によるトラブル時の状況確認が想定される場面です。目視だけでは追いきれない複数カメラの確認を支えます。
検知と記録をAIが支え、判断と対応を人が行う形は、保安業務でのAI活用の基本になります。
導入までの流れ
進行の目安は、デモでの検知結果の確認、無料相談での監視条件の確認、成果物ごとのお見積り、実装・納品、です。設置条件を先に伺うため、手戻りの少ない進め方になります。
よくある質問
既設のカメラに対応しますか？
条件次第で対応します。無料相談でカメラの設置位置や映像の解像度を伺い、検知の範囲を設計します。
このデモは無料で使えますか？
無料で開放しています。登録は不要で、このページのままで操作できます。
導入を検討する次の一手
想定する監視場面のフレームで検知の様子を確かめ、運用との差を確認するところから始めてください。無料相談で設置条件を伺い、導入の形を決めます。
このデモで確認できること
以下の項目を、実際に操作しながら確認できます。
「MONITOR VIEW」への映像フレーム投入と画面上の検知挙動
このデモでは「MONITOR VIEW」に監視カメラの映像フレームを投入し、AIによる確認の起点となる状態を確かめることができます。サンプルフレームを用いることで、映像1枚がどのような形で処理対象として扱われるのかを視覚的に把握できます。目視だけに頼っていた従来の確認作業と比べ、AIがどのように画像情報を受け取るかの初期段階を理解する判断材料になります。実際の監視業務に組み込む際にも、どのような画角やフレームが投入されるべきかを事前に想定しながら操作を進めることが可能です。確認時には、監視カメラ映像の解像度や設置位置といった前提条件が結果に影響を与える点に留意しながら挙動を見極めます。手戻りの少ない進め方を実現するためにも、まずは画面上で映像が正しく読み込まれるプロセスを念入りにチェックすることが大切です。これにより、導入後の監視体制の土台となる映像入力の妥当性を早い段階で評価できます。
「ANALYZE FRAME」実行による人物や物体の検知処理
「ANALYZE FRAME」を実行することで、投入された映像フレームからAIが人物や物体を自動的に検知する動作を確認できます。夜間や広範囲の監視で見落としが懸念される現場において、AIが対象を正確に捉えられるかを評価する工程に直結します。目視だけでは追いきれない複数カメラの確認業務を支える中核機能であり、現場の負担軽減に向けた有効性を測る基準となります。検知処理が実行された際に、どのような対象が即座に抽出されるかを画面上で見届けることが重要です。確認にあたっては、立入禁止エリアへの侵入などの異常行動を捉えるための基礎的な検知精度が満たされているかを見極めます。判定そのものをAIに任せることで、見落とし防止にどの程度寄与するかを実務目線でシミュレーションできます。このステップの確認を通じて、人が行う判断と対応の前段階となる検知処理の信頼性をしっかりと担保できます。
「Threat Level」による脅威レベル判定の表示内容
検知された人物や物体の情報に基づいて算出される「Threat Level」の判定結果を確認できます。AIが映像内容を解析した上で、どのような脅威レベルとして整理して表示するかを視覚的に把握可能です。この結果は、判定後に警備担当者が行う現場対応の優先順位を判断するための極めて重要な材料となります。危険度の高い事象と日常的な事象がどのように区別されて示されるかを確認することで、保安業務の意思決定を支援する仕組みを理解できます。確認時には、設定された脅威レベルが実際の現場運用における警戒水準と合致しているかを注意深く照らし合わせる必要があります。検知と記録をAIが支え、判断と対応を人が行うという役割分担がスムーズに機能するかを確かめる工程です。脅威レベルの表示の妥当性を事前に把握しておくことで、導入後の的確かつ迅速な初動対応へとつなげられます。
「EVENT LOG」へのいつ何を検知したかの記録蓄積
「EVENT LOG」には、AIがいつ何を検知したのかという詳細な結果が時系列の記録として整理されて残ります。映像1枚から生成されたデータがログとして確実に蓄積されていく流れをデモ内で確認可能です。トラブルが発生した際にも、このイベントログの分析を行うことで当時の状況確認を迅速に進めることができます。記録作成の工程をAIが自動で担うため、警備担当者が手作業で記録をまとめる手間を削減し、記録の抜け漏れを防ぐ効果を検証できます。確認する際は、過去の出来事がどのような項目としてログに残るのか、振り返り調査に耐えうる粒度であるかを確かめることが大切です。目視の監視だけでは困難だった正確な履歴管理が実現できるかどうかを判断する材料となります。蓄積されたログの構造を事前に理解することで、運用との差を埋めるための具体的な設計に役立てられます。
「SECURITY ALERT」によるアラート通知の整理と提示
「SECURITY ALERT」では、検知された異常行動や不審な動きが警告としてどのように整理して表示されるかを確認できます。立入禁止エリアへの侵入などの緊急事態が発生した際に、警備担当者へ即座に状況を伝えるインターフェースの役割を果たします。見落とし防止だけでなく、異常の早期発見を可能にするための重要な通知機能として評価できます。画面上でアラートがどのように際立って示されるかを確かめることで、現場での見落としリスクをどれだけ抑えられるかを判断できます。確認時のポイントとして、警備担当者が他の業務を行っている中でも直感的に異常を認識できる表示形式になっているかを見極めます。AIが検知した結果を人間が素早く受け取り、現場対応へ移行するための架け橋となる機能です。このアラート提示の確実性を確かめることが、保安業務全体の品質と対応スピードの向上につながります。
AIの検知・記録と警備担当者の判断・対応の役割分担設計
このデモ全体を通じて、検知と記録をAIが支え、判断と対応を人が行う保安業務の基本設計を体感できます。AIが人物や物体の検知、脅威レベルの判定、ログの記録を担い、最終的な現場対応は警備担当者が行うという明確な分担が確認できます。すべてを自動化するのではなく、人間の判断を的確にアシストする構造になっているため、運用上の無理がないかを検証できます。確認の工程では、AIの出力結果を受け取った警備担当者が迷わず次の行動に移れるかという運用フローの整合性を重視します。既設のカメラの設置位置や映像の解像度といった条件を踏まえつつ、現場の運用とデモの挙動に乖離がないかを精査できます。この役割分担が成立していることを確かめることで、手戻りの少ない実装と納品に向けた確固たる見通しを立てることが可能になります。
業務フローでの挿入位置
監視業務における本デモの挿入位置は、監視カメラ映像が入力される上流工程と、警備担当者が現場対応を行う下流工程の間に位置します。まず上流において、既設のカメラなどの設置位置から得られる映像フレームを受け取ります。従来の体制では、この映像を目視のみで監視していたため、夜間や広範囲の監視において見落としが発生するリスクを抱えていました。また、目視だけでは複数カメラの確認を同時に追いきれないという課題も生じやすくなります。そこで本AIを中間工程に導入し、「MONITOR VIEW」への映像投入と「ANALYZE FRAME」による解析を実行させます。AIが人物や物体の検知、および脅威レベルの判定を自動で担い、結果を「Threat Level」「EVENT LOG」「SECURITY ALERT」に整理して出力します。これにより、いつ何を検知したかが自動的に記録として残り、トラブル時の状況確認に必要なイベントログの分析基盤が整います。そして下流工程では、整理されたアラートや脅威レベルの判定結果を警備担当者が受け取り、適切な判断を下して現場対応を実施します。検知と記録をAIが支え、判断と対応を人が行う分担を確立することで、見落としを防止しつつ迅速な初期対応への接続が可能になります。導入にあたっては、無料相談でカメラの設置条件や映像の解像度を事前に確認し、成果物ごとのお見積り、実装・納品へと進めるため手戻りのない導入が実現します。
想定される活用場面
夜間や広範囲の監視での見落とし防止を図る場面です。夜間における視界不良や広大な敷地内の監視では、警備担当者の目視だけでは注意が行き届かず、不審者や異常行動の見落としが発生しやすい状況にあります。このデモで確認できる人物や物体の検知機能および「Threat Level」の判定を活用することで、注意すべき対象が画面上に明確に整理されます。AIが常に監視カメラ映像をチェックして危険度を判定するため、確認作業の抜け漏れを大幅に低減させることが可能です。導入にあたっては、無料相談の段階で夜間の撮影環境やカメラの設置位置、映像の解像度を正確に共有し、検知の範囲を適切に設計しておくことが運用の成功につながります。
立入禁止エリアへの侵入を早期発見する場面です。通常は人が立ち入らないエリアへの侵入事案は、即座に察知して初動対応に移らなければ大きなトラブルに発展する恐れがあります。デモの「SECURITY ALERT」機能を活用することで、侵入者が検知された瞬間に明確な警告が表示され、異常を即時に把握できる体制を整えられます。目視だけでは追いきれない複数カメラの映像の中から、異常が発生した特定のカメラフレームをAIが素早く特定して通知します。導入時の勘所としては、想定する監視場面のサンプルフレームを用いて検知の様子を確かめ、立入禁止エリアの境界条件や運用との差を事前に細かく確認しておくことが極めて重要です。
イベントログの分析によるトラブル時の状況確認を行う場面です。現場で何らかの事案やトラブルが発生した際、過去の映像を最初から目視で再生して原因を調査するには多大な労力と時間がかかります。デモで体験できる「EVENT LOG」機能により、AIがいつ何を検知したかが詳細に時系列で残されるため、事後検証をスムーズに進めることができます。蓄積されたイベントログを分析することで、トラブル発生時の状況を迅速かつ正確に把握し、適切な報告や再発防止策の策定に役立てられます。導入を進める際には、デモでの検知結果を確認した上で無料相談を活用し、記録すべき監視条件を詰めて成果物ごとのお見積りへと進めることが有効です。
