AI主導のインテリジェンス時代における映像監視

人工知能（AI）はさまざまな産業に影響を与えており、映像監視も例外ではありません。映像監視は、アナログカメラから、行動をリアルタイムで分析・解釈し、さらには予測する高度な生成AI駆動のシステムへと進化してきました。この技術の変化により、多くの業界で新たな可能性が広がっています。現在のシステムは、ライブ映像を解析し、状況に即座に対応できるほど高性能となっており、小売業や公共安全、医療分野など、さまざまな領域での活用が進んでいます。

映像監視は、アナログのCCTV（Closed-Circuit Television）カメラから始まりました。これらのシステムは主に監視を目的として使用されていましたが、その機能には限界がありました。カメラは映像を記録し、それを中央のモニタリング拠点に送信し、担当者はモニターを見ながら特定の動きを探していたのです。一定の効果はあったものの、このシステムには欠点もありました。人間のオペレーターがすべてのカメラを同時に監視することは不可能であり、映像内の特定の出来事を自動的に検出したり分析したりする手段もありませんでした。

技術の進歩に伴い、映像解析が可能になりました。初期のAIアルゴリズムは、動きの検出や物体の追跡といった基本的な処理を行うことができました。この技術により、カメラの視野内の変化を検知し、その動きに基づいてアラートを送信することが可能になりましたが、これらのシステムは誤検知を起こしたり、重要な対象を見逃したりすることも少なくありませんでした。機械学習の登場により、こうしたシステムは徐々に改善されていき、大量のデータをもとに学習した機械学習アルゴリズムは、物体の認識や追跡をより正確に行えるようになりました。さらに、生成AIの発展により、映像監視は一段と高度化しています。より洗練されたアルゴリズムを用いることで、映像の解析能力が飛躍的に向上しているのです。こうした進化を支えているいくつかの機能が以下になります。

1. リアルタイム処理
   生成AIモデルは、より高速な推論を可能にします。これにハードウェアの進化が加わったことで、リアルタイム処理の精度とスピードが大きく向上しました。その結果、現在のシステムは、人間のオペレーターに頼ることなく、ライブ映像をリアルタイムで処理し、異常を検知できるようになっています。モデルは即座にアラートを発信することができ、それにより現場の対応もより迅速かつ効果的になります。

2. 精度の向上
   生成モデルは、データの中にある意味のある特徴を抽出し、パターンや構造、相関関係を把握することができます。こうした、時に微細なパターンを内部化することで、モデルはより正確な予測をする能力に優れています。また、少量のデータから学習する「Few-shot Learning」にも対応しており、限られたデータでも関連性の高いデータを生成することで高精度な判断を行えます。その結果、AIモデルは暗所や混雑した環境といった困難な状況でも、人や車両を高い精度で検出できるようになっています。さらに、異なる種類の物体を識別することができるため、特定の問題にフォーカスすることも可能です。加えて、AIはデータと時間を重ねることで継続的に学習し、検出精度を高め続けるため、誤報の発生も最小限に抑えることができます。

3. 予測分析とエッジAI
   AIはますます能動的になり、これまでのような事後対応型のアラートから、事前にリスクを察知する予測型の監視へと進化しています。予測分析は、過去のデータと機械学習モデルを活用して、将来起こり得る行動を未然に予測するものです。生成AIモデルは確率的な予測に優れており、従来のように一つの結果を決めつけるのではなく、複数の可能性を見越して予測を行うことができます。

また、データをクラウドではなく端末側で処理する「エッジAI」によって、意思決定のスピードが向上し、遅延の低減やプライバシーの強化にもつながります。生成AIによる予測機能とエッジでの処理を組み合わせることで、映像監視システムはより賢く、自律的に動作できるようになっているのです。

映像監視におけるAIの活用の先進事例

AIが映像監視にもたらす影響は、従来のセキュリティ用途にとどまりません。こうしたシステムは、さまざまな分野で変化をもたらしています。多くの分野では以前から映像技術が使われていましたが、AIを活用した映像監視の進化により、技術の利用率と受容度が大きく高まっています。以下に、特に大きな影響が見られる分野をいくつかご紹介します。

• フリートの安全管理：商用車に搭載されたカメラの映像をAIが分析することで、運転手の行動をモニタリングできます。注意散漫や疲労、不安全な運転パターンを検出することで、フリート全体として是正措置を講じ、安全基準を高めることが可能になります。Netradyneのような企業は、エッジデバイスを活用してこの分野をリードしており、事故率や保険請求件数の削減に取り組んでいます。
• 公共の安全：AIを活用した監視システムは、都市の街路、公共交通機関のターミナル、空港などで広く導入されつつあります。これらは不審な行動や群衆内の不審な動き、潜在的な脅威を検知し、事態が深刻化する前に未然に防ぐ役割を果たします。Flock Safety、Verkada、LiveView Technologiesなど、さまざまな企業が公共の場や車両に設置された映像デバイスを通じて、この領域に取り組んでいます。
• 医療・介護施設での活用：医療の現場では、AI監視システムが患者の健康や安全をモニタリングし、有用なインサイトを提供します。転倒や異常行動を検知し、介護者に緊急対応を促すことが可能です。たとえば、Safely Youのような企業は、カメラベースの技術を用いて介護施設での入居者のケア向上に貢献しています。
• 小売業での活用：AIによる映像解析は、店舗内での顧客の動きや商品移動の把握、盗難の防止に役立ちます。また、在庫管理にも活用でき、棚の補充状況や商品の陳列状態の最適化が可能になります。Spot AIやRadarといった企業は、小売現場の顧客体験の向上や利益率の改善を支援しています。

人工知能は映像監視のあり方を根本から変えました。CCTVによる監視から始まり、現在では高度なAI搭載システムへと進化し、映像監視は今やセキュリティと業務効率の両面を強化する、能動的かつ知的で予測的な仕組みとなりつつあります。

Geodesicは、AIを活用した映像監視がさまざまな産業にもたらす変革の可能性に大きな期待を寄せています。

※NetradyneはGeodesicのポートフォリオ企業です。

ライター紹介

ディビア・スダカ
Geodesic Capitalのパートナーで、主にエンタープライズ ソフトウェア企業への投資を担当。Geodesic入社前は、Intel Capitalで、アーリーからグロースステージのエンタープライズ ソフトウェア企業への投資を主導していました。それ以前は、米国情報機関コミュニティのベンチャーキャピタルIn-Q-Telにおいて、エンタープライズ アプリケーションおよびインフラストラクチャへの投資を担当。クレディスイスでキャリアをスタートし、投資銀行業務に従事したのち、Oaktree Capital社で投資家としての経験を積んでいます。