実施時期: 2024年07月|2026.06.02 最終更新
人手不足の警備業務を異常検知AIで解決し、監視の負担軽減と迅速な対応を実現
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 人手不足により、監視・警備業務の体制維持に課題を感じている
- 目視による監視業務の負担を軽減し、効率化したい
- 異常の発見漏れを防ぎ、迅速に対応できる仕組みを構築したい
プロジェクト概要
背景・目的
近年、さまざまな業界で人手不足が深刻な社会課題となる中、警備の現場においても同様に大きな課題を抱えています。東京都心部の大規模複合施設である「大手町タワー」では、持続可能な物件管理とお客様への高度なサービス提供を両立させるため、人手に頼らない新しい警備体制の構築が求められていました。
そこで、施設管理を担う東京建物と、警備実務を担当する綜合警備保障（ALSOK）およびALSOK東京は、マクニカが提供するAI画像解析ソリューション「icetana」の導入を決定しました。過去の実証実験で効果に手応えを感じていた警備会社の豊富な経験を活かし、44台の監視カメラを対象としたプロジェクトがスタートしています。
アプローチと成果
アプローチ
マクニカは代理店として、営業および技術の両面から「icetana」の導入を支援しました。しかし導入当初、車両の逆走が禁止されている施設入口において、基本機能だけでは逆走を検知できないという課題に直面します。この問題に対し、マクニカはメーカーであるicetana Limitedと協議を重ねました。
その結果、AIが自動学習する「いつもと違う」違和感の検知機能に加え、特定のルールを設定して事象を精度高く検知する仕組みを新たに実装することで、現場の要望に応えることに成功しています。同時に、現場の指揮を執るALSOK東京の警備隊長が中心となり、AIの検知結果を効果的に運用するための警備体制の変更など、運用面での最適化も推進されました。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
業務の自動化
品質・安全性向上
人手不足の解消
対応時間・リードタイムの短縮
警備の負担軽減
推進したこと
既存システムとのAI連携
警備体制の構築
従来の人手に頼る警備では、監視できる範囲や時間帯がリソースに依存していましたが、AIによる常時・広範囲の検知が可能になったことで、日常業務では発見が困難な異常も捉えられるようになりました。
現場の警備員は、AIが違和感を検知した映像を中心に確認して対応できるようになり、業務負担の大幅な軽減と迅速な初動対応を実現しています。さらに、過去に発生した異常検知映像へ素早くアクセスできるようになったため、報告資料の作成など付随する業務の効率化にもつながるという成果を生み出しています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
高セキュリティ環境構築
施設管理・警備
製造
現場の安全監視・危険検知
建設・土木
現場の安全監視・危険予知
小売・流通・EC
店舗カメラ解析
活用したデータ
画像・動画・3D
監視カメラ・防犯映像
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
画像AI
異常検知AI
外観検査
検品自動化
異常検知
人流分析
行動分析
防犯・不審者検知
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習（数値データからの予測・推論）
統計モデル（数値データに基づく傾向分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、AIの基本機能である「違和感検知」に、現場特有のルールベースの検知を組み合わせ、実際の運用課題を突破した点にあります。このアプローチは、商業施設やオフィスビルだけでなく、工場や倉庫、公共交通機関など、広範囲の監視が必要な他業種にも応用可能です。導入にあたっては、AIの検知結果を現場の運用フローにどう組み込むか、警備体制の再構築が不可欠となります。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合ったツール探しにご活用ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社マクニカ
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東京建物株式会社
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