Secure Insights https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp Axis Blog Fri, 22 Mar 2024 04:17:18 +0000 ja hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.4.3 バスでの移動: 乗客と運転手の安全と認識を最適化 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/2024/03/22/public-transport-optimizing-safety/ Fri, 22 Mar 2024 04:17:18 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/?p=1956 スウェーデンのマルメ市の公共交通機関、Skånetrafikenは、リアルタイムモニタリングによる公共交通機関の安全性を最適化する目的で、ネットワークカメラシステムの試験を行っていました。 まず始めに市内の2つの路線を走 … Continued

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スウェーデンのマルメ市の公共交通機関、Skånetrafikenは、リアルタイムモニタリングによる公共交通機関の安全性を最適化する目的で、ネットワークカメラシステムの試験を行っていました。

まず始めに市内の2つの路線を走るバスにネットワークカメラを搭載し、試験が2022年初頭から開始されました。試験の成功を受け、現在では、マルメ市全体で1,500台のライブビデオネットワークカメラが導入され、年間延べ4,500万人のバス利用者の安全を強化しています。マルメ市は、この公約を掲げたスウェーデン国内初の都市です。

カメラのリアルタイム監視機能には、重要な意義があります。従来はアナログカメラを使用し、事件の発生後に証拠を入手していました。犯罪や反社会的行為を抑止する要因になる場合があるとはいえ、ネットワークでリモート接続されていないため、ライブ監視ができず、直ちに対応することは不可能です。

その代案として、ライブモニタリングできるゲートウェイIPネットワークに接続されたカメラと、様々な出来事への迅速な対応があります。この機能により、バスの車載カメラを監視するオペレーターは、車上、または後続のバス停で介入するよう、警備担当者に指示を出すことができます。

ネットワークカメラのライブモニタリングは、効果的な対応を可能にするだけではありません。重要なのは、カメラが従来よりもはるかに強力な抑止要因となり、犯罪や反社会的行為を未然に防止するのに役立つということです。そのため、このテクノロジーによって乗客と運転手がより安全になると同時に、バス移動の安全性に対する認識が改善される可能性もあります。

 

公共交通機関における安全の強化

国際公共交通協会 (UITP) によると、反社会的行為と乗員への暴言は、日常的に報告される脅威の上位5項目に相変わらず入っています。このデータは、同協会による脅威に関する最新の調査の一環として、世界各地の27の公共交通機関から収集したものです。

ヨーロッパの典型的な都市であるマルメでも同じような問題がありましたが、2つの路線を走る30台のバスにネットワークカメラを試験的に導入したところ、90%の乗客が「安全」または「部分的により安全」と感じていると回答しました。「どれくらい安全だと感じますか?」という質問に対する乗客の回答の平均値は10点満点中9点でした。運転手もネットワークカメラによるライブモニタリングに肯定的であり、75%の運転手が、システムを導入してから「安全」または「部分的により安全」と感じるようになったと回答しています。

リアルタイムにモニタリングを行うことで、従来よりも安全にバスを利用できるようになる可能性があるだけではありません。安全性に対する認識が改善されることで、バス利用者の増加につながる可能性もあります。特に、あまり安全ではないと見られている路線や、日没後の時間帯の利用者の増加が見込まれます。カメラでのライブモニタリングによる運転手の安全強化と認識の改善は、多くの地域で業界全体の課題となっている運転手の人材確保や離職防止に貢献するメリットと言えるでしょう。

 

リアルタイムモニタリングの実現

車両のリアルタイムモニタリング用ビデオソリューションにおいては、低遅延ストリーミングが極めて重要です。さらに、接続が不安定になりやすい環境でも、カメラネットワークがシームレスに動作する必要があります。ネットワークの可用性レベルが異なるゾーンの間を移動しなければならない場合でも、一貫して高品質なビデオデータをストリーミングすることができる堅牢な接続が必要です。

Observitは、IPカメラと無線接続を利用して車両にリモートアクセスできるサービスを提供しています。このサービスでは、リアルタイムで遅延を最小化し、データ伝送を最適化する高度なアルゴリズムを採用し、ビデオフィードの一貫性だけでなく、信頼性と適時性を確保しています。移動環境において重要な意思決定を行い、業務を効率化するには、これが最も重要です。ビデオの品質や伝送速度を著しく低下させることなく、絶えず変化するネットワーク条件に適応する能力は、優れた車載監視ソリューションの決め手となり、移動中の安全確保と業務の効率化のための貴重な資産になります。

ライブモニタリングを効果的に行うには、事象を正確に分析できるビデオ品質も必要です。このビデオ品質は、訴訟手続でビデオストリームが証拠として用いられる可能性がある場合には不可欠であるため、バスへの車載を前提として特別に設計されたネットワークカメラは、最大12メガピクセルの高解像度映像を撮影することができます。暗闇や低照度条件で鮮明なビデオを配信できることも重要です。さらに、明るく晴れた日にありがちな強い光のコントラストにも対応する必要があります。

バスにおけるモニタリング用に特別に設計された魚眼レンズ付きのドームカメラは、最大360度の視野を持つため理想的です。ドームカメラの広い画角は、必要なカメラの台数とケーブル本数の削減に加えて、設置とメンテナンスに必要なリソースを削減できるため、コストパフォーマンスの向上にも貢献します。

バス車載用のカメラは、非常に高度な耐久性も備える必要があります。移動する車両の振動に耐え続けられるだけでなく、反社会的行為の防止を目的として導入するため、起こり得る衝撃や破壊行為に耐える構造が必要になります。

 

バス事業の改善

マルメ市の話に戻ると、今では、同市内を運行する250台のバスで車載ネットワークカメラが利用されています。バスへの車載を前提に設計されたIPカメラは、リアルタイムモニタリング機能によって乗客と運転手の安全を強化するだけでなく、安全性に対する認識の改善にもつながります。

限られた台数のハードウェアを設置してリアルタイムモニタリング機能を実現できる、この費用対効果の高い投資は、バスの利用者数の増加につながる可能性があります。総所有コストを低減できるだけでなく、公共交通機関が都市における移動手段に付加価値を与える機会をもたらします。

Axisのバス用のリアルタイムモニタリングカメラの詳細については、こちらをご覧ください。

公共交通機関

 

 

 

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小売企業が監視システムから利益を得る方法 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/2024/03/08/tco-retail-video-surveillance/ Fri, 08 Mar 2024 00:06:23 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/?p=1950 世界的な不況の影響でほぼ全ての業界で騒然としています。小売業界も同様にさまざまな課題に直面しています。コストが徹底的に見直される一方利益率がぎりぎりまで低下している現状を見ると、課題はより明白になってきています。この景気 … Continued

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世界的な不況の影響でほぼ全ての業界で騒然としています。小売業界も同様にさまざまな課題に直面しています。コストが徹底的に見直される一方利益率がぎりぎりまで低下している現状を見ると、課題はより明白になってきています。この景気情勢の中で小売企業は業務を合理化し、最大限の投資対利益を引き出すことが重要です。

監視機能や監視ソリューションを新たに購入する際、コスト削減や利益率の上昇につながるか、そして、コスト削減や利益率の上昇をどうすれば実現できるかを検討する必要があります。適切なソリューションか熟考を重ねる必要があります。利益を得るには、店舗のセキュリティ管理だけでなく、全体的な支出の抑制にも貢献する何かを備えたものでなければなりません。究極的には、最適なソリューションとは「単なる経費の1つ」ではなく、ビジネスに付加価値をもたらすソリューションと言えます。

ここでは、投資利益率 (ROI) をプラスにする方法を模索する際に、監視システムの総所有コスト (TCO) の重要性を説明します。

 

総所有コストの重要性

監視システムを所有するには多くのコストが伴い、取得→運用→廃棄のあらゆる段階で繰り返し発生します。そのため投資の際にTCOアプローチを使用して全体的な価値を考慮することが重要です。概念としてのTCOはすでに定着し、さまざまな業界で利用されており、購入に関わるすべてのコストを把握することがその中心となっています。このアプローチを採用することで、カメラソリューションのライフサイクル全体で発生するソリューション関連コストを計算に入れることができます。

もちろん、監視技術を実現する各部分のコストを見落とすわけにはいきません。小売企業では、多数の店舗で何百台ものカメラを利用するシステムが必要な場合もあります。このような場合には、当然ですが、初期費用は高額になります。ハードウェアに費やす初期投資費用が、あっと言う間に積み上げられていく可能性がありますが、このような経費は非常に「目に付きやすい」コストだという点に注意することが重要です。

長期的な観点から、ハードウェアの初期費用よりはるかに上回るのは、設置費用、運用とメンテナンス、スタッフ教育など、ソリューションを使用するために必要な、見えにくいが継続的に発生するランニングコストです。だからこそ、ソリューションの何が最終的に高コストになるかを考える際に、TCOを考慮することが重要です。

 

ハードウェア以外の間接的コスト

監視ソリューションの直接経費の検討後は、発生する可能性のある間接的なコストを把握することが非常に重要で、選択するカメラシステムによって異なる場合があります。仕様もパフォーマンステストの結果も似たようなセキュリティカメラがあっても、品質や寿命について確実に考慮する必要があります。目先のコストダウンに捉われて長期的出費を余儀なくされるおそれがあるため、この隠れた間接的コストは、小売業における投資評価の一環として必ず検討する必要があります。

たとえば、間接的費用項目として、運用・定期メンテナンスだけではなく、システム管理、セキュリティ担当者の人件費、オンプレミスおよびクラウドのデータストレージ、消費エネルギー、サイバーセキュリティ、ファームウェアアップグレードの管理などが挙げられます。こうしたすべての側面に確実に目配りすることは、財政上長期にわたって大きな意義があります。

以上について考察した後には、ケーブル敷設、システム設計、機器操作トレーニング、システム運用に必要なドキュメントの入手など、より細かいコストも計上する必要があります。しかしこれで終わりではありません。サイバー攻撃、設計変更、最終的にシステムが耐用期間を終えたときの廃棄費用など、より予測しにくい無形のコストについても考慮する必要があります。

こうした理由から、小売企業においては、拡張性のあるシステムを選ぶことでメリットが得られます。たとえば、オープンプラットフォームに基づくシステムであれば、年月の経過とともに簡単にアップグレードや拡張を行うことができ、信頼性が高まるという確信が得られます。その結果、将来的な運用コストやメンテナンスコストのコストダウンが可能になり、最終的にROIの向上につながります。

 

投資の実際のリターンを改善

ROIに関しては、監視システムが事業にいかに貢献し、価値を生み出すかを考えることが重要です。このようなリターンは、カメラを他のソリューションと組み合わせた場合に、特に実り多いものとなります。たとえば、窃盗、利益損失、不正行為に関連する問題を抱えている場合には、複数のソリューションを組み合わせて利用し、問題を最小化することができます。

例として、英国のあるアパレル小売企業では、複数のソリューションを組み合わせて導入したところ、不正行為の件数が50%減少、システムの投資回収に要した期間が2か月未満という結果になりました。この技術によって返品プロセスも改善されました。顧客からの申し立てを検証できるようになり、申し立ての75%以上が虚偽であることが判明したからです。この技術は顧客が商品を精算せずに持ち去ってしまう、ショッピングカートの店外持ち出しにも応用することができます。監視システムとインテリジェントモニタリングを利用して、より確実に損失を防止することができます。

既存のセキュリティシステムに機能を追加し活用することは、初期投資から多くの価値を生み出すもう1つの方法です。システムをセキュリティ目的以外にも使用する、小売ビジネスにメリットをもたらす使用事例がいくつもあります。たとえば、カメラに搭載された分析機能が特に有益であることが分かる場合があります。他にもリアルタイムでアナウンスを行うことにより店内スタッフの管理の改善、自動プロセスを利用した業務効率の最適化など、利益を生み出す手段が随所に存在します。

部署を横断したシナジー強化に役立つ潜在的なメリットもあります。運用管理者と店舗管理者が協力することで、プロジェクトの予算を増額し、小売ビジネスに価値をもたらすことができます。これが、監視システムの全体的な付加価値に貢献し長期的に確実にROIを実現することができます。

監視システムによる価値の創出の詳細については、以下をご覧ください。

詳しくはこちら(英語)

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モジュラー型カメラで柔軟性と拡張性に優れたソリューションを実現 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/2024/02/28/modular-cameras/ Wed, 28 Feb 2024 08:34:07 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/?p=1933 従来型のビデオ監視カメラは、小売店や銀行でも、旅行中の空港でも、食事に立ち寄るレストランでも、すっかり見慣れたものになりました。過去数十年の間に、日常生活のほぼあらゆる場所にセキュリティカメラが浸透しています。背景に溶け … Continued

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従来型のビデオ監視カメラは、小売店や銀行でも、旅行中の空港でも、食事に立ち寄るレストランでも、すっかり見慣れたものになりました。過去数十年の間に、日常生活のほぼあらゆる場所にセキュリティカメラが浸透しています。背景に溶け込んだように思える監視カメラですが、それでもすぐに見分けることができます。ドームカメラは、おそらく天井に、あるいは、建物の壁の高い位置に設置されていますし、交通量の多い交差点では、支柱の上に設置されたボックス型カメラが目に付きます。このような典型的なカメラの設置方法は、時代に左右されません。

とはいえ、時代は変化しています。学校、企業、病院など、あらゆる場所で、より少ないコストでより多くの成果を出し、絶え間なく進化するセキュリティの課題に適応し、既成の枠組みにとらわれない思考をすることが求められるようになりました。

 

モジュラー型カメラと従来の監視カメラの違い

監視カメラは「脳」と「目」を組み合わせたものと考えることができ、通常、これらが1つのデバイスに含まれています。それでも、私たちがカメラについて考える際、主にカメラの光学系、つまり「見えるもの」の観点から考えがちです。光学系は、たとえば、解像度、固定・バリフォーカル・魚眼など各種レンズ、垂直・水平視野といった事項に限定されますが、監視カメラには、1つまたは複数のプロセッサー、メモリー、電源、ネットワークポート、音声入出力、その他の入出力ポート、オペレーティングシステムなど、カメラの「脳」に相当する部分も存在します。

単純な言い方をすると、モジュラー型カメラとは、光学系の部分をデバイスの他の部分から切り離したものです。カメラの脳に相当するものとして、先ほど挙げた要素は、すべて「メインユニット」と呼ばれる小さなボックスに組み込まれています。目に相当するものが「センサーユニット」です。従来の監視カメラと同様、モジュラー型センサーも、さまざまな解像度やレンズタイプのものがあります。

メインユニットとセンサーは、最長98フィート (約30メートル) のケーブルで接続することができるため、他の方法では実現できない高い融通性が得られます。

 

カメラが人目に付かないようにしたい場合

モジュラー型カメラの最もよく知られており、最も以前から定着している使用法の1つが「隠しカメラ」です。「ピンホールセンサー」を使用すると、極めて独創的なカメラの配置が可能になり、肉眼ではほとんど気付かれることがありません。たとえば、扉の縦仕切りの目の高さに設置したり、電気や電話線の配線ボックスのネジの後ろに設置したり、運送用コンテナの片隅に密かに設置したりすることができます。センサー自体が小型で目立たない上に、センサーの近くにメインユニットを物理的に配置する必要がないため、非常に多様な遮蔽物の内部や背後に隠すことができます。

同様な使用法では、目立たないか、完全に隠されたカメラを必要とする「パブリックビューモニター」は、すぐ近くにあるカメラの存在を知らない人々の監視映像を撮影するのではなく、店舗の入口、セルフレジ、空港保安検査の待ち行列といった場所で、撮影されていることを人々に示します。モジュラー型ソリューションでは、TVまたはモニターの枠の中に隠されたセンサーと、背面で目立たないように行われたメインユニットへのHDMI接続により、シンプルで人目に付きにくい外観が得られます。従って、モジュラー型カメラを使用すれば、「天井や壁から離れる」という既成の枠組みにとらわれない発想によって、監視をめぐるさまざまな課題を解決できるのは明らかです。

 

狭いスペースでも問題なし

図1. ATM内部のモジュラー型カメラで、既存のロビー監視を補強

モジュラー型ユニットのもう1つの革新的な使用法は、メインユニットを保護ケースなしで使用するというものです。「ベアボーン」と呼ばれるこの形態は、モジュラー型ソリューション全体を別の何かの内部に取り込む場合に理想的です。

たとえば、ATMに複数のピンホールセンサーを設置し、1つは顧客の定常的なATM利用を監視するために利用し、もう1つは保守、点検作業の際にATMを開いた場合に利用することができます。ベアボーンメインユニットのスリムな形態は、すでにぎっしりと詰まったATMの内部に無理なくフィットします。もう1つの例として、データセンターのネットワークキャビネットがあります。シェルフまたはキャビネットのドアに、ラックの前面と背面をカバーするように1つまたは複数のモジュラー型カメラを設置することで、優れた監視と業務管理が可能になります。

 

少ない手間とコストで多くの成果 – 強力で拡張性に富むソリューション

図2. メインユニットとセンサーが分離しているため、店舗全体にモジュラー型ソリューションを展開可能

拡張性に関して言えば、モジュラー型ソリューションよりも優れた選択肢はほとんどありません。一部のメインユニットは、4つの異なるセンサーに接続することができます。重要なポイントとして、これらのセンサーはすべて同じタイプである必要はなく、互いに近接する場所に設置する必要もないため、屋内外を問わず何十台ものミニドームを天井や壁に設置する従来型の環境と同様な監視ソリューションをはるかに効率的に、低予算で実現できます。

メインユニットは、1本のネットワークケーブルで電力供給と接続の両方を行えます。標準的な16ポートのPower over Ethernet (PoE) ネットワークスイッチを使用する従来のカメラ環境の場合、監視カメラは16台に制限されますが、モジュラー型ソリューションであれば、同じ16のPoEポートで64台のカメラに電力を供給することができ、カメラの数が4倍になります。ビデオ管理ソフトウェア (VMS) のライセンスも同様です。必要なライセンスはメインユニットごとに1つであるため、カメラ64台のモジュラー型ソリューションでは、最大16のVMSライセンスしか使用しません。このような消費電力とソフトウェアライセンス費用の節約が、毎年繰り返されます。

モジュラー型ソリューションにおけるメインユニットとセンサーの分離は、ソリューションの交換やアップグレード時にも、定量化可能なメリットを生み出します。メインユニットを交換するために昇降機やはしごを使用する必要がないため、システムの寿命全体を通して時間と労力を大幅に節約することができます。

 

耐久性の高い車載モデル

図3. 耐久性に優れたコンポーネントと接続を使用するモジュラー型ソリューションは車両内部のどこにでも設置可能

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

移動環境で監視が必要な場合は、どうでしょうか? モジュラー型ソリューションは、緊急車両、スクールバスや都市バス、多数の車両の運用、配送トラック、パトカー、電車におけるニーズに対応するよう進化しています。

移動環境での監視においては、考慮すべき重要なポイントがいくつかあります。何よりもまず重要なのは、メインユニットとセンサーが「頑丈」であることです。個々のコンポーネントだけでなく、コンポーネント間の接続も忘れてはいけません。自動車業界の標準であるFAKRAコネクタによって、移動環境における一貫した信頼性の高い接続が確保されます。監視機能を使用していないときに自動車のバッテリーの電力損失を避けるため、一定の時間が経過したら安全にシャットダウンするメカニズムも必要です。これらはすべて、過酷な車載環境で運用できる堅牢なソリューションの成立に貢献しています。

 

結論

さまざまな環境におけるモジュラー型ソリューションの可能性は無限です。特にピンホールカメラの場合、センサーが小型であるため、人目に付きにくい監視を行うことができます。センサーがメインユニットから分離されているため、ATM、ネットワークキャビネット、ファストフードの小型店舗の内部など、多様な場所に設置することができます。モジュラー型ソリューションは、優れたコストパフォーマンスで従来の監視ニーズに対応できると同時に、移動する車両にも設置できる高い耐久性を備えています。

Axisのモジュラー型ソリューションであれば、機能や画質を犠牲にすることなく、独創的なカメラの配置を実現することができます。

詳細については、こちらをクリックしてください。

Axisのモジュラー型ソリューション

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2024年のセキュリティ業界に影響を与える5つの技術動向 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/2024/01/29/technology-trends-2/ Mon, 29 Jan 2024 02:25:37 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/?p=1894 テクノロジー業界で何十年も働いてきた人々にとっても、この1年の変化の速さは異常でした。 2023年もまた、技術革新は大きな可能性を生み出すと同時に、かつてないほど複雑な課題をもたらすという事実を強く印象付けられる年になり … Continued

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テクノロジー業界で何十年も働いてきた人々にとっても、この1年の変化の速さは異常でした。
2023年もまた、技術革新は大きな可能性を生み出すと同時に、かつてないほど複雑な課題をもたらすという事実を強く印象付けられる年になりました。技術革新のペースが落ちる兆候はまったく見られません。テクノロジーの変化と、それがベンダー、顧客、規制に関わる各機関に及ぼす影響を理解するには、集中力、エネルギー、そして、継続的な努力が必要になります。
2024年、セキュリティ業界に影響すると見られる重要なテクノロジートレンドは、この急速に進化する環境を反映しています。今までも常にそうだったように、これらのトレンドは、掴み取るべき確かな可能性と対処すべき課題が表裏一体となっています。

 

1. セキュリティ業界における生成AIの潜在力

テクノロジートレンドに関する以前の記事では、セキュリティ業界におけるAIと深層学習の可能性に注目しました。特に焦点となったのは、ネットワークのエッジ、すなわちカメラそのものへの高度なアナリティクスの導入でした。
エッジに深層学習を導入する動きが、ますます加速しています。新たに発売されるネットワークカメラのほぼすべてが、アナリティクスの精度を大幅に高める深層学習機能を搭載しています。この機能は、拡張性に優れたクラウドソリューションを構築するための基盤です。この機能によって、広い帯域幅が不要になり、クラウドでの処理が減少し、システムの信頼性が向上します。
しかしAIに関する限り、2023年は、生成AIの基盤としての大規模言語モデル (LLM) を否応なしに意識させられるようになった年でもあります。生成AIは、ユーザーによる自然言語入力や質問に基づいて、語句、画像、動画など新たなコンテンツの作成を支援します。
あらゆる企業が生成AIの潜在的な用途に注目しており、セキュリティ業界も例外ではありません。2024年は、LLMと生成AIの利用に基づく、セキュリティに特化したアプリケーションが出現するでしょう。このようなアプリケーションとしては、オペレーターが現場の状況をより正確に、より効率よく解釈できるよう支援するアシスタントや、顧客からの問い合わせに対して、より有益で具体性のある応答を行う対話型カスタマーサポートなどが考えられます。それに加えて、ソフトウェア開発における生成AIの価値がすでに証明されており、セキュリティ業界でもそのメリットが広く行き渡ると予測されます。
もちろん、生成AIのリスクや潜在的な落とし穴には十分に注意する必要があります。どのモデルをどのように採用するか、特にオープンソースと独自モデルのどちらを使用すべきかをめぐって議論が起こることが予測されますが、最大のリスクは生成AIを無視することです。

 

2. ソリューション管理の効率化が後押しするハイブリッドアーキテクチャ

オンプレミス、クラウド、エッジ技術の利点を活かしたハイブリッドソリューションアーキテクチャは、今では多くのセキュリティソリューションの新たな標準として定着しています。最も効率の良い場所に機能を導入し、システム内の各要素を最大限に利用することで、柔軟性がさらに高まります。システムアーキテクチャは、最終的には、ベンダーが選んだ構造ではなく、顧客のニーズに対応する必要があります。
これは多くの点で、アクセシビリティの問題と言えます。ベンダーと顧客が、環境に存在するソリューションの多くの部分にアクセスしやすくなれば、ベンダーがシステムの各要素を管理する能力が高まり、ベンダーに任せられる部分が大きくなり、顧客の負担が軽減されます。
ハイブリッドアーキテクチャは、ソリューションの管理と運用において利用の増加が見込まれる、AIによるサポートと自動化にも対応します。システムアクセシビリティの向上は、それぞれの強みを活かし合う関係にある、人間によるサポートとAIによるサポートのどちらにも有益です。

 

3. セキュリティは常に必要だが、安全も同様

セキュリティと安全は、まとまった1つのテーマとして扱われる場合が少なくありませんでしたが、今では、それぞれ別の分野と認識される傾向が強くなっています。セキュリティは、侵入、破壊行為、他者への攻撃など、意図的な行為の防止に関係するのに対して、安全は、人間、財産、環境に害を及ぼすおそれのある不測の危険や事件に関係します。
いくつもの理由から、安全分野でのビデオ監視とアナリティクスの利用が急増しており、今後もその傾向が続くと考えられます。
理由の1つが、残念なことですが、気候変動です。異常気象による洪水、山火事、地滑り、雪崩などが発生している現状から、関係当局が災害の可能性について早期に警告を発し、最も迅速に効果的な対応を行えるようにする目的で、ビデオ監視、環境センサー、アナリティクスの利用が活発化すると予測されます。
危機管理、安全衛生 (H&S) 規定の順守、規制要件も、安全に関係する使用事例が増え続ける主な理由の1つです。必要な個人防護具 (PPE) の着用など、H&Sポリシーや労働安全慣行を確実に守る目的で、ビデオ監視が企業に広く普及することが予測されます。ビデオ監視の、万が一事故が起こった場合の調査ツールとしての有用性と重要性は高まる一方でしょう。
監視におけるセキュリティ技術の使用はすでに定着していますが、安全におけるセキュリティ技術の使用は、これから進化し続けると予測されます。

 

4. 規制とコンプライアンスが牽引するテクノロジー

コンプライアンスに関しては、世界的な規制環境がテクノロジーの開発と応用にますます大きな影響を与えています。ベンダーとエンドユーザーの双方が規制へのコンプライアンスを意識し、緊密なパートナーシップで連携しながら、コンプライアンスを確保する必要があります。
AI、サイバーセキュリティ、企業ガバナンスはいずれも、規制による監視の目が厳しさを増している分野です。ベンダーとしては、顧客のコンプライアンス要件を満たす方法で独自のテクノロジーを開発し、ビジネスを展開する必要があります。
規制環境は、テクノロジーの開発と利用だけにとどまらず、対象範囲が広がっています。国家間の地政学的関係や貿易関係によっても、コンポーネントレベルの透明性を必要とする規制が設けられており、重要な国際市場で事業の継続を望むベンダーであれば、これらの規制を順守する必要があります。
規制環境は絶えず進化し、領域を変えていくため、バリューチェーン全体にわたる絶え間ない努力、開発、透明性が要求されます。セキュリティ技術のユーザーの立場から見ると、これは信頼の問題であり、サプライチェーンのあらゆる部分が規制コンプライアンスを満たす形で運営されていると確信できるか、という問題です。

 

5.「トータルシステム」の視点に立つ

セキュリティソリューションのあらゆる側面で、ソリューションの影響が厳しく精査される傾向が高まり、ベンダーとその顧客は、広範囲に及ぶ要因について、監視、計測、さらには報告する必要に迫られるでしょう。トータルシステムの視点を確保することが必要不可欠になると予測されます。
エネルギー消費量が良い例です。ビデオカメラ自体は比較的少量のエネルギーしか消費しませんが、冷却が必要な大規模なデータセンターに設置されているデータ転送のためのサーバー、スイッチ、ハブ、ルーターも計算に入れると、まったく異なる全体像が見えてきます。
このようなトータルシステムの視点は有益であり、業界はそれを歓迎する必要があります。この視点は、孤立した形ではなく、システム全体にメリットをもたらす新たなテクノロジーやカメラの技術革新につながります。サーバーの冷却要件を低下させるため、ビットレート、ストレージ、サーバー負荷を低減するカメラはその良い例です。製品輸送の効率化、持続可能な梱包、標準コンポーネントの使用も、それぞれ一翼を担います。サプライチェーン全体の可視化と管理の徹底が必要不可欠です。
誰もが認めるように、総所有「コスト」は重要な指標ですが、セキュリティベンダーは、環境や社会など、財政以外の側面にも配慮して、システムの所有のトータルな「影響」について今後ますます考慮し、透明性を確保する必要に迫られるでしょう。ベンダーが自社や顧客のバリューチェーンから離れた形で事業を行うことは、もはや不可能になると予測されます。
2024年、テクノロジーがさらに進歩すると同時に、すべての人が乗り越えなければならない課題が提起されることには疑問の余地がありません。Axisは、これまでと同様に、業界の内外を問わず、パートナーや顧客と共同作業を行い、すべての人に望ましい結果をもたらすことを楽しみにしています。

 

以上の5つのトレンドをまとめたインフォグラフィックをご覧ください。

インフォグラフィック(英語)をダウンロード

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データから得られた知見を利用して行う店舗体験の最適化 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/2023/11/28/in-store-experience/ Tue, 28 Nov 2023 03:13:18 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/?p=1876 あらゆるビジネスでデータの利用が活発化しています。複数のデータソースから判断の基となる知見を収集し、分析し導き出す能力は、収益に直接影響を与える可能性があります。この事実は、ショッピング体験が最もわかり易く、知見が実際に … Continued

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あらゆるビジネスでデータの利用が活発化しています。複数のデータソースから判断の基となる知見を収集し、分析し導き出す能力は、収益に直接影響を与える可能性があります。この事実は、ショッピング体験が最もわかり易く、知見が実際に活用されるかによって、顧客を獲得できるか、競合他社に奪われるかの明暗が分かれるともいえます。

オンラインでもオフラインでも、より良い顧客体験を提供することが特に重要です。デジタルユーザーが、サイトへの到着から購入にいたるプロセス上で分析に基づいた各顧客に応じた体験を通じて影響を与えることができますが、一方、実店舗で収集したデータから同じレベルの知見を入手するのは、つい最近まで困難でした。今日では、分析ソフトウェアを搭載したネットワークカメラを利用、データから得られた知見から店舗体験を変革・最適化することで、利便性の高いパーソナライズされた体験を顧客に提供することができます。

 

顧客が何を望み、何を望まないかを理解する

店舗体験の改革は、顧客の要望や、買いたくない原因となる理由を深く理解することから始める必要があります。PwCが最近実施した調査によると、店舗利用の際の懸念事項の上位に挙がる項目は、「在庫切れ」、「値上げ」、「レジ待ち」です。回答者の68%が店舗でのショッピング体験への影響が最も大きいのは製品の値上げだと回答し、在庫切れが42%、レジ待ちが39%となっています。

これら懸念事項は工夫次第で対処が可能で、人員管理技術を利用することにより問題を緩和することができます。ピーク時に十分な数のスタッフを確保すれば明確な利益へともたらされます。レジ待ちを防ぎつつ、接客可能なリラックスしたショッピング環境を保つことができます。

その結果、実際に違いが生じる可能性があります。上記の調査でも、回答者の27%が、知識豊富な店員に相談できることをショッピング体験の最上位に挙げており、店員に相談できることは魅力的なポイントだと回答した人は50%に上ります。これは技術により改善できる点です。たとえばセルフレジを追加設置して、ショッピングを終える別の方法を顧客に提供することができます。店内の混雑を緩和すると同時に、より確かな情報に基づいて商品やサービスに関するアドバイスができるよう、レジ係のスキルを高めることもできます。

品切れも顧客の流出につながる原因になりかねません。毎日決まった時間に手作業で在庫をチェックする代わりにデータ分析で店頭在庫、特に売れ筋商品の減り具合を把握し効果的に補充することができます。

物価の上昇が顧客の購入判断に影響を与えているのは疑問の余地がありません。ほとんどの顧客が安く手に入る事を望んでいます。音声とディスプレイを利用して、パーソナライズしたプロモーションを行い、関心を喚起し付加価値を与えお金を節約できるよう支援することができます。

これまでの実店舗はアナログ管理が主体でしたが、今の顧客は実店舗を訪れた際にも自動化されたソリューションを期待しています。これは、新しいソフトウェアとハードウェアの統合による知見の獲得という店舗側のニーズとうまく合致します。

 

ネットワークカメラ + 分析 = 知見

EC小売企業が利用するウェブデータと同様に、ネットワークカメラに搭載された分析ソフトを通じて店内環境をレベルアップし、顧客満足度、顧客のロイヤリティ化率、売上貢献率の引き上げに必要な行動に関する知見を入手することができます。

店内映像分析の6つの重要な応用分野について見ていきましょう。

  • 来店者数と滞在時間

まず、店舗を訪れたのは何人かを知ることが基本です。客数分析で利用すると、実際の「客足」が正確に把握することができます。これを基に、全体的な顧客体験がどれほど良好かを示す重要な指標である平均滞留時間が導き出されます。

  • 「何人?」だけでなく「誰が、どこで?」

客数分析だけでなく、店内環境における人々の行動を理解することが重要です。たとえば、グループ客の場合、全員が買い物をしているか? 来店客が最も長い時間を費やしている場所はどこか? などを把握する必要があります。

  • ピークの時間帯と場所にスタッフを配置

人件費は最も高額なコストの1つであるため、全体的な収益性を確保するには、スタッフの数を適切なレベルで管理することが重要です。スタッフが少なすぎると、顧客満足度が大きく低下しかねません。買物客不満足な体験をした店舗は二度と利用しない傾向があります。

映像分析で入手した各時間帯別の利用率データを基に、人員配置を行うとともに、顧客が待ちきれずに店を出て行く状況を特定することができます。また、さまざまな場所での顧客滞在時間を測定して、スタッフを再配置するか、相互間的なディスプレイを設置して顧客の質問に答えられるようにすべき場所を特定することもできます。

  • 音声が顧客体験の調整と販売へ至る率で果たす役割

分析機能を搭載したネットワークカメラは貴重な知見をもたらしますが、ネットワークオーディオを追加すると、より動的に行えます。店内で戦略的な場所に設置したスピーカーから音楽を流したり、特定の商品やプロモーションに関するお知らせを行ったり、顧客を支援して購入に向けて働きかけるアナウンスをリアルタイムで行うことができます。このようなメッセージをデジタル画面と組み合わせると、売上げへの影響はさらに大きくなります。これらの機能は、動体検知などによって自動的にトリガーとなるよう設定することもできます。

  • レジ待ち管理は分析機能で単純に解決

不満足な体験をした顧客が店舗から去ってしまうおそれがあることは明らかですが、サービスの提供には、顧客の不満足につながりかねない側面が存在します。誰もが想像するように、購入する品数が少ない場合、なかなか進まないレジ前の長い行列が目に入れば、顧客は何も買わずに店を去り、売上損失が発生します。レジ待ち監視機能はレジを追加で開けるようアラートを出し、並ぶことなく支払いを終えることができるようにするための単純な方法です。

  • 店舗ネットワーク全体から知見を集約

最後に、大規模小売企業の場合、映像分析の重要な利点として、地域、国内、国際的な店舗ネットワークにわたってデータを集約し、比較することができます。各店舗の来店者数、顧客統計情報、ヒートマップ、滞在時間など、さまざまなタイプのデータを集め、第三者製のビジネスインテリジェンス (BI) ダッシュボードで一元化することができます。このような方法で、これらのデータをDX化し知見に富む、具体性のある情報に基づいてビジネス戦略を策定し収益を最大化することができます。

1つ注意すべき点として、上記の様な分析によって判断の基となるさまざまな知見が得られるとはいえ、顧客のプライバシー保護と「EU一般データ保護規則 (GDPR)」 の遵守は決定的に重要です。そのため、個人の身元を保護するマスキング技術を利用して、匿名的にデータを収集する必要があります。これを怠ると、法的にも財政的にもブランドイメージの面でもマイナスの影響が生じ、収益に悪影響が及ぶおそれがあります。

 

究極の利便性を新技術で実現

新技術をスマートに利用することにより、競争力のある店舗体験を改善し提供することができます。これは、顧客のニーズや不満に、接客で対処することで実現できます。たとえば、セルフレジやモバイルレジの技術を利用して、買物客の来店から退店までの行動をサポートできますが、この分野の分析機能を搭載したカメラを統合することにより、必要に応じて、顧客をサポートするようスタッフにアラートを送ることができます。

顧客が抱えている問題を理解し、優先的に対処すれば一貫性のある質の高い店舗体験を提供でき、ブランドロイヤリティが上がりリピート客となるでしょう。

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Axisの小売業向けソリューション

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AIとコンピュータービジョンが実現する未来の小売業 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/2023/11/28/secure-insights-ai-future-retail/ Tue, 28 Nov 2023 00:48:12 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/?p=1870 小売業界は過去数年の間に、オンライン取引の増加、店舗のデジタル化、労働力の変動、顧客の好みの変化など、様々な変化に直面しました。このような変化によって、実店舗のイノベーションが進むとともに既にあった動きがさらに加速する現 … Continued

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小売業界は過去数年の間に、オンライン取引の増加、店舗のデジタル化、労働力の変動、顧客の好みの変化など、様々な変化に直面しました。このような変化によって、実店舗のイノベーションが進むとともに既にあった動きがさらに加速する現象さえ見られました。

このような進歩したテクノロジーの中で、小売業界から多くの注目を集めているのが人工知能 (AI) であり、特に顕著なのが、ネットワークカメラに内蔵されたスマート分析利用です。AIの一分野であり、カメラで対象を「見て」、デジタル画像から有意義な知見を得ることができるコンピュータービジョンは、小売業界を変革する可能性があります。この技術は小売業者にとって最大の課題である損失防止、人員配置、サステイナビリティ、在庫管理などの解決に必要なデータや知見をもたらすだけでなく、ショッピング体験の改善にも役立つ可能性があり、これらを1つのシステムで実現することができます。

 

リアルタイム分析で損失を防止

小売業界は相変わらず損失防止という大きな問題を抱えています。NRF(アメリカ小売業協会)のレポートによると、万引きや内部犯罪によって商品が盗まれ、在庫数が減少す2021年の平均発生率は1.4%であり、同年の小売業の総売上高から換算すると945億ドルの損失に相当します。これは、小さな数字ではありません。セルフレジなど、店舗環境で窃盗が起こりやすい場所を特定して、この問題に対処することが極めて重要です。

顧客は様々な手口で支払いを逃れようとし、店員に見られていなければ、誘惑に駆られやすくなります。とはいえ、このような決済方式をなくすと支障が生じます。セルフレジには多くのメリットがあるからです。セルフレジによって待ち時間が短縮され、顧客体験が向上する可能性もあります。

2023年にGitnux調査によると、有人レジよりもセルフレジの方がよいと回答した消費者は73%に達しています。セルフレジの採用が今後も続くと予想され、窃盗リスクの低減が極めて重要になります。

対策としては、セルフレジがある場所にコンピュータービジョンと高度な分析ソフトを搭載したカメラを設置して、商品のスキャン逃れやバーコードを覆い隠す等、不審行動を検出し、その時点で保安スタッフに通報し調査や介入に当たらせます。

またAIを利用してセルフレジのプロセスに関する知見を収集し、パターンを特定してどのように窃盗が起こるかより詳しく解明し被害を削減収益がプラスに貢献できる対策を実施できるようになります。

 

店舗運営と顧客体験への対応

利便性は顧客にとって優先度が高く、店舗の営業時間の延長や、購入にかかる労力の削減は特に重要です。これは、自動化と先進技術を効果的に利用することで達成できます。ソフトウェアを搭載したネットワークカメラを使用して、商品補充や来店客数のモニタリングなど店内プロセスを管理することによって、接客の質を上げることができます。繁忙期には特に重要です。

技術を利用して、店員がいなくても商品を見て購入できる、よりハイブリッドな店舗モデルに転換する流れも生じています。営業時間の延長で顧客は都合のよい時間に来店することができます。この場合も、コンピュータービジョンを利用し店舗に関する知見を入手することができます。AI機能を搭載したネットワークカメラを使用して、商品を買い物カゴに入れるタイミングや、店内どこでどれくらいの時間を費やしたか、ボトルネックとなる場所がどこなのか、さまざまな店内行動を追跡することができます。こうした情報を基に、顧客体験のアップデートを行うことができます。

 

在庫管理のアップグレード

顧客が非常に大きな不満を感じる原因の1つが欠品であり、収益の損失にもつながります。一定の場所で一定の時間に購入可能な商品の数を調査した、店頭での在庫状況に関するNielsenIQの分析によると、米国の小売企業は2021年だけでも、店頭での在庫切れが原因で820億ドルの売上を逸しています。これは、回避できたはずの損失です。

従来は、スタッフが一日の決まった時間に陳列棚の商品数を手作業でチェックし、商品を補充するという方法が採られていましたが、不足の発見から補充までの間に時間差があれば、販売機会が失われる結果になりかねません。人気商品の場合はなおさらです。

コンピュータービジョンは、このような状況で役に立ちます。小型組込み型、または単独型カメラで陳列棚を撮影すると同時に、機械学習、画像処理アルゴリズムで在庫の有無や配置に関するデータを分析します。数量が減り補充が必要だと検知されると、ダッシュボードやモバイルアプリにリアルタイムでアラートを送信し、特定の品目を補充するよう、スタッフに指示します。このようにスピードと柔軟性を高めることにより、顧客の需要に応じた在庫レベルを常に確保することができます。

 

AIを利用したサステイナビリティ目標の到達

AIを利用したサステイナビリティ業務効率や収益性を考えると、店舗環境でコンピュータービジョンとAIを利用することによって直ちに生じるインパクトは想像できますが、これらの技術を利用してサステイナビリティを向上させることもできます。

AIで在庫状況をモニターし、需要に直ちに対応することによって、廃棄処分されるおそれのある余剰在庫の削減に貢献できます。また、AI予測ツールを利用して在庫管理を改善し、温室ガス排出率をモニタリングしてカーボンニュートラルの目標達成に役立てることができます。AIは店外でも有益です。物流ネットワークでの商品納入の正確性を高め、トラック積載量を最大化し温室ガス排出量の増加につながる不要な運送を回避することができます。

 

小売業の未来を支える分析

ビデオ監視におけるAIのポテンシャルは有望です。コンピュータービジョンを搭載したネットワークカメラによってビデオ解析機能が強化され、脅威の検知、動体検知、物体認識に加えて、店内行動をより詳しく解明することができます。

その結果、スタッフが質の高いサービスに集中できるようになり、顧客体験が改善されリピート客が増えブランドへの愛着やロイヤリティ頼が高まります。AIを利用してトレンドや顧客の好みを予測することもできるため、在庫、販売キャンペーン、商品の発売を効果的に計画することができます。サステイナビリティ目標の達成の補助手段としても有効です。この技術で入手した知見を利用して、廃棄物を最小限に抑え物流を最適化できる可能性があります。

AIには非常に多くのメリットがありますが、データを収集し分析する活動と同様に、プライバシー侵害問題や技術悪用のおそれなど、倫理上の懸念事項について、技術導入に先立って考慮することが重要です。これは、絶え間なく進化する、現在進行中の問題であり、安全とセキュリティの確保にとどまらず、ビジネス上のメリットを求めて監視システムに変更を加える際には、避けて通れない問題です。監視システムでAIを利用すると、最終的にビジネス判断力が強化され、長期的な収益の増加が可能になります。

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小売業

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カメラを用いた火災との闘い – 革新的で論理的な前進 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/2023/09/12/camera-fire-fighting/ Tue, 12 Sep 2023 00:00:15 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/?p=1316 毎年、何千件もの火災が発生しています。原因はさまざまですが、消火が間に合わなければ、悲惨な結果を招きます。2023年8月に発生したマウイ島の山火事や、いわゆるブラックサマーとして知られる2019年から20年のオーストラリ … Continued

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毎年、何千件もの火災が発生しています。原因はさまざまですが、消火が間に合わなければ、悲惨な結果を招きます。2023年8月に発生したマウイ島の山火事や、いわゆるブラックサマーとして知られる2019年から20年のオーストラリアの山火事のような壊滅的な山火事は、多くの人命が失われ、数百万ヘクタールの土地が破壊された悲惨な例です。

火災の影響は世界中でますます深刻になっています。欧州森林火災情報システムが収集した最新のデータによると、スペインでは2022年だけで30万ヘクタール近くの土地が焼失し、その推定費用は30億ユーロに迫ると見られています。

英国のNFCC (National Fire Chiefs Council) によると、2023年3月までに消防局が出動したすべての火災のうち、45%近くが放火事件でした。具体的には7万件を超える放火が発生しており、消防局が出動した火災の最多の原因が放火です。消防について考察する際、放火犯は極めて重要な側面です。放火犯は、森林や建物だけでなく、ごみ廃棄場、ごみ容器、駐車している自動車にも火を放つ場合があり、環境に重大な損害が及び、市民の生命が危険にさらされるからです。

これらの統計から、この脅威に立ち向かうには、効果的な戦略と対策が必要であることが分かります。ネットワーク監視カメラ、火災検知センサー、空気品質センサーは、火災の検知と火災による汚染の測定に重要な役割を果たす可能性があります。

 

森林火災の検知と対応

森林は面積が広いだけでなく、僻地にあるため、火災の発見が困難になりがちです。消防隊が迅速に対応できるようにするには、火災を正確に検知する能力が重要です。

クロアチアは、森林火災の被害が深刻なヨーロッパ諸国の一つです。クロアチアの電気通信事業者Transmitters and Communications Ltd. (OIV) は、この問題に対処するため、国内に張り巡らされたアンテナタワーの高密度なネットワークを利用して、Striborと呼ばれる専用のビデオ監視システムを開発しました。

同社は、自然保護区における山火事を監視するため、見晴らしの良い地点に設けられる「火の見やぐら」と同様の役割を果たす92台の先進的なPTZカメラを、一連の火災監視ポイントに設置しました。地理情報システム (GIS) と連携するこの監視ネットワークは、大きく燃え広がる前に森林火災を検知する上で非常に有益な役割を果たします。

米国カリフォルニア州でも、同様のシステムが、大規模に展開されています。このソリューションは、約650台のリモートカメラのネットワークで構成され、ビジュアルカメラで火災が検知されると、消防隊がその近辺のカメラをリモート制御し、火災の正確な発生位置を三角法で割り出すことができます。これらのカメラには、最大120マイル (約193 km) 離れた火災を発見できる赤外線機能が搭載されており、夜間でも監視が行えます。

消防隊はこの監視ソリューションを利用して、かつては30分かかっていた初期対応をわずか数秒で開始し、どのような対応が必要かを判断することができます。カリフォルニア州森林保護防火局のサンディエゴ支局長Tony Mechamによると、燃え上がった炎が収拾のつかない火災に発展するか、大事に至らずに鎮火できるかは、初期対応に要する時間で決まるということです。これらのソリューションは、森林火災への迅速な対応に役立つだけでなく、消防隊員の安全にも貢献しています。危険地帯の近くで監視活動を行う必要がなくなるからです。

こうしたソリューションは、他の個別の施設でも応用できます。香港のBig Treeでは、保護した動物を守るため、同様のシステムを利用しています。システム導入のきっかけは、近所で山火事が発生して、余分なマンパワーを必要としない、新しい対策が必要だと実感したからです。2020年に発生しかけた災害が二度と起こらないよう、同施設が選択したのは、クロアチアやカリフォルニアで採用されているシステムの小規模な廉価版です。山火事は人間や建物だけでなく、環境内のすべての生き物にとって危険だという事実を忘れないことが重要です。

山火事の検知にAIを組み込む取り組みも行われています。 Robotics Cats で使用されているような AI 検出システムは、山火事の初期の兆候を発見するように訓練されています。 AI が画像を分析して火災の発生を正確に検知し、火災の兆候が見られる場合はリアルタイムで警報を共有します。このような自動化されたソリューションは、リスクを最小限に抑え、野生動物を保護するために不可欠です。

世界自然保護基金 (WWF) も、イタリアのローマ海岸近くにあるオアシスでの山火事の検出に AI を使用しています。カメラでの AI 利用を専門とする Axis パートナーである WaterView は、WWF のオアシスの保全活動をサポートしています。 WaterView は、煙の存在を検出するための smoCAM ACAP ソリューションを搭載した最大 5 台のカメラを備えた複数の通信塔を採用しており、火災が拡大する前に関係者が介入できるよう警告します。

 

ごみ廃棄場の火災とスマートごみ容器への対応

ごみ廃棄場で廃棄物が燃えると、有毒ガスが広がり、都市環境や周辺住民に深刻な被害が及ぶおそれがあります。廃棄場が都市から遠く離れていて、電源が利用できない場合にも、内部バッテリーで作動するネットワークビデオカメラで撮影した映像を4Gネットワーク経由で伝送し、警察当局が放火犯を特定することができます。

スマートシティにおける廃棄物の収集、分別プロセスも、ごみ容器にワイヤレスセンサーを取り付け、改善することができます。これらのセンサーは、容器の満杯度を測定、予測してサービスの効率化に貢献するだけでなく、放火など、あらゆる種類の破壊行為が発生した時点でアラームを発信します。現場はネットワークカメラで監視されているため、放火魔がごみ容器に火をつけるのを思いとどまる可能性があります。

火災発生時には、当然のことながら、温度が重要な変数になります。温度アラームカメラは、発電所や自己発火物質を取り扱う工場で火災危険区域をリモート監視する優れた手段となり、温度が一定の限界を超えるか、急上昇した時点でアラームを生成します。

 

都市環境と重要インフラにおける火災の検知

火災を検知する手段として、最もよく知られ、最も広く利用されているのは、煙検知器です。従来の煙検知器は効率的ですが、いくつかの点で重要な能力が欠けているため、有効性に限界があります。たとえば、煙検知器は装置内部に煙が侵入して初めて作動するため、火災が大きく広がった後に警報を発しても手遅れになるおそれがあります。逆に、煙検知器の感度が高すぎて誤認アラームが発生し、不要な避難や、消防署への無駄な通報が行われるおそれもあります。

この問題に対処するため、AxisパートナーのAraaniは、スマートビデオ解析によって煙と炎を検知するソリューションの開発に着手し、非常に目覚ましい成果を上げています。AraaniのFlameCatcher、SmokeCatcherというソリューションは、装置内部に煙が侵入するまで待つ必要がなく、標準的な煙検知器より数分早く、建物火災を視覚的に認識することができます。この数分の差が、小さな火災で終わるか、大惨事になるかの分かれ目です。

これらのソリューションは、火災を検知する優れた手段になるだけでなく、火災の原因をより正確に解明できるというメリットもあります。AraaniのCEO、Pieter Claerhoutは、「大規模火災のうち、最大50%がヒューマンエラーや人間による行為が原因ですが、従来の煙検知器だけでは、原因を解明するのは困難です。ビデオカメラなら、火元となった場所を視覚的に確認できるだけでなく、出火原因を特定できる可能性も高くなります」と説明します。

 

火災検知における監視の未来

火災の検知と対応において、カメラはすでに大きなインパクトを与えています。スマートシティと消防局は、ネットワークカメラとインテリジェントセンサーの連携によって実現されるインテリジェントソリューションのおかげで、より有利に火災と闘えるようになっています。

森林火災の検知能力を根本的に変革し、スマートシティにおける放火の防止に貢献するビジュアルセンサーは、火炎検出に関して、多くのメリットをもたらします。特に、1台のデバイスで広大な領域を全方向で監視できるマルチセンサーカメラは、複数のセンサーを個別に使用するよりも費用対効果が高く、経済的な観点からさまざまな用途に対応します。このタイプのセンサーが、従来の煙警報器と同じくらい普及すれば、より安全な世界が実現されるだけでなく、環境問題への取り組みでも重要な成果を上げ、より持続可能な未来を築くことができるでしょう。

マルチセンサーカメラの詳細については、こちらをご覧ください。

パノラマカメラ

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UITP Global Public Transport Summit 2023を振り返る https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/2023/08/23/uitp-global-public-transport/ Wed, 23 Aug 2023 05:02:56 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/?p=1850 最近私は、スペインのバルセロナで開催された公共交通分野の最も権威あるイベントであるUITP Global Public Transport Summitに、同僚と共に参加しました。同サミットは、持続可能な交通に特化した世 … Continued

投稿 UITP Global Public Transport Summit 2023を振り返るSecure Insights に最初に表示されました。

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最近私は、スペインのバルセロナで開催された公共交通分野の最も権威あるイベントであるUITP Global Public Transport Summitに、同僚と共に参加しました。同サミットは、持続可能な交通に特化した世界最大のイベントであり、あらゆる交通機関関係者、公共交通当局、公共交通事業者が集まりました。

今年で64回目を迎えたUITP Global Public Transport Summitは、いくつもの新記録を打ち立てています。423人の講演者が登壇して87のセッションが行われ、41か国から337社が出展し、17,000人以上が来場しました。まさに世界中の公共交通が勢揃いするため、この分野における至上命題やトレンドを知るには理想的なイベントです。

公共交通業界におけるビデオアナリティクスの需要の拡大を目の当たりにして、同僚と私は、交通の未来を形作る最新のテクノロジーやソリューションに関する情報の収集に努めました。また、世界中から来場した顧客やパートナーとの有意義な会話を通じて、現在注目されている最も重要な課題やニーズを知ることができました。

 

持続可能性が至上命題である一方、デジタル化による課題も

公共交通分野の全体的なトレンドとして、持続可能性、温室効果ガス排出量の削減、よりクリーンな環境作りに貢献する低騒音の電動バスが注目されており、同時に、電気自動車の増加に伴うインフラの課題、特に定期的な充電の必要性についての話題が目立ちました。今回のイベントでは、自動運転車の存在感も増しており、デジタル化の進展に伴い、サイバーセキュリティへの注目度も高まっています。

 

AIアナリティクスにおけるデータの収集と利用

公共交通分野におけるもう1つの明確なトレンドとして、人工知能 (AI) を利用したアナリティクスと、ビデオなどの各種センサーからのデータを収集、解析して、実用的な洞察を生成する能力が挙げられます。

公共交通分野におけるアナリティクスの世界では、重要なセンサーの役割としての監視カメラへの依存度が高まっています。たとえば、公共交通事業者は、駅、停留所、車内における乗客、車椅子、自転車、ベビーカーの占有率を推定する目的で、アナリティクスを利用することができます。このような情報に基づいて、乗客の乗降管理や、サービスの更新計画をより的確に行うことができます。アナリティクスの潜在的な用途は、ほぼ無限に存在します。

 

安全性、効率性、乗客の体験 : Axisのパートナーが示す可能性

嬉しいことに、欧州、中東、アフリカに本拠を置くAxisのパートナー各社による、Axisのテクノロジーをベースとする公共交通向けソリューションの展示を非常に多く見ることができました。出展された各ソリューションは、乗客、スタッフ、資産のセキュリティと安全を確保する手段となるだけでなく、業務効率の向上、さらには、全体的なサービス提供や乗客の満足度の改善にもつながります。

Axisで公共交通分野のセグメントデヴェロップメントマネージャーを務める同僚のJan Engelschaltは、この機会を利用して、Axisのテクノロジーを採用しているパートナー各社と語り合い、公共交通業界向けの最新のソリューションについて、詳しい情報を入手しました。詳細については、以下のビデオをご覧ください。

次回以降のUITP Global Public Transport Summitが、今から楽しみです。

Linda MagnertoftJan Engelschalt が、公共交通分野における最新のトレンドと情報を振り返り、公共交通の安全性、業務効率、乗客の顧客体験の向上を図り、メリットを得る上で、テクノロジーがいかに役立つかについて考察しています。
Observit は、最小限の車載ハードウェアによるエッジコンピューティングを利用するビデオ監視アプリケーションの利点について、また、車両所有者がモバイル監視を通じていかに総所有コストを低減できるかについて、概要を紹介しています。
Awaait は、公共交通機関における業務効率の向上と、増加する無賃乗車の防止において、AIアナリティクスがいかに役立つかを紹介しています。
iMotion analytics は、ビデオアナリティクスにより、人流解析をし、オペレーターの意思決定やリアルタイムアラートで業務に役立てることを説明しています。
Jan Engelschalt は、ビデオ監視とカメラのテクノロジーの進歩について概説し、公共交通分野における安全とセキュリティの確保、業務効率の向上、乗客サービスの拡充において、ビデオ、センサー、アナリティクスがいかに役立つかを説明しています。

 

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次のセキュリティシステムの購入:最適な投資のための5つのステップ https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/2023/07/27/secure-insights-tco-optimize-investment/ Thu, 27 Jul 2023 05:16:53 +0000 https://www.axis.com/blog/secure-insights-jp/?p=1845 どのセキュリティシステムを購入するかを判断するには、慎重な考察が必要です。セキュリティシステムは、5年以上にわたって使用される可能性があります。関連するすべての要因を最初から比較評価すれば、長期的に相当なコストの節約と、 … Continued

投稿 次のセキュリティシステムの購入:最適な投資のための5つのステップSecure Insights に最初に表示されました。

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どのセキュリティシステムを購入するかを判断するには、慎重な考察が必要です。セキュリティシステムは、5年以上にわたって使用される可能性があります。関連するすべての要因を最初から比較評価すれば、長期的に相当なコストの節約と、投資利益率 (ROI) の向上が期待できます。

これは大変な作業のように思えるかもしれませんが、投資を最大限に活用するために利用できる5つの簡単なステップがあります。これらのステップを順に実行することで、ニーズに合ったセキュリティシステムを見極めると同時に、投資を最適化することができます。

 

ステップ1:希望する付加価値に応じたカメラの選択

最初のステップとして、当然と思えるかもしれませんが、「なぜカメラを購入するのか?」を考えてみましょう。デバイスの価格や特徴は重要な検討事項ですが、各デバイスのさまざまな機能の価値を品定めするよりも、まず、カメラに何を求めるかを明らかにすることが重要です。

候補として選択したカメラが、要求される成果を上げるか、あるいは、必要とされる証拠を提供できるかを明確に判定することが重要です。たとえば、セキュリティシステムの導入目的は、小売環境における窃盗や不正行為に対処し、利益を保護することでしょうか? 工場における生産活動の最適化とダウンタイムの回避が目的ですか? それとも、公共交通機関における職員と乗客の安全とセキュリティの確保でしょうか?

セキュリティシステムの導入は、セキュリティの強化から事業価値の創出まで、さまざまな形で企業に貢献する可能性があります。システムを購入する理由を明確にし、候補を絞ることは、投資の最適化に向けた重要な最初の一歩です。

 

ステップ2:システムの他の部分に対するデバイスの影響を計算

次に、カメラの選択がシステムの他の部分に与える影響を明らかにする必要があります。この計算の要がストレージであることは、言うまでもありません。安価なカメラは魅力的に思えますが、圧縮テクノロジーが限定的で、ビットレートを低下させて必要な帯域幅やストレージ容量を減らすだけであれば、初期費用をいくら節約できたとしても、高品質な映像が得られず、システムを導入する本来の目的が果たされません。より高機能なカメラであれば、初期費用は高額かもしれませんが、関連性の高いフォレンジック情報をフル解像度、フルフレームレートで保存しながら、必要なストレージ容量がはるかに少ない、インテリジェントなアルゴリズムを搭載していると考えられます。そして結果的に、何年にもわたるストレージコストの削減によって、初期費用が回収されます。

ただし、この段階で計算に入れるべき要素は、ストレージ容量やコストだけではありません。導入の容易さについても考える必要があります。つまり、デバイスの設定やシステムに必要なコンポーネントの追加を迅速に行えなければなりません。

特定のカメラモデルを選択するにあたり、目標を満たすセキュリティシステムに必要な各種のアクセサリーについても考えてみる価値があります。たとえば、選択したカメラを設置するのに追加のアクセサリーが必要な場合、導入作業に少なからぬ影響が生じ、当初予想していなかった時間やコストが発生する可能性があります。設置当日になって初めてこの事実に気付けば、プロジェクト全体が遅れる重大なリスクがあります。セキュリティシステムへの投資を最適化するには、デバイス本体だけでなく、必要なコストを全体的に把握することが重要です。

 

ステップ3:システムの運用に必要なコストの概算

「システムの稼働後はどうなるだろうか?」を考えることも重要です。このステップは、往々にして見落とされがちです。システムの運用コストを事業経営上の必然的な費用として受け入れる企業もあるでしょう。また、他部門の予算で吸収できるため、運用コストについてはあまり考えないかもあるかもしれません。

それでも、システムの購入に関与するすべての意思決定者にとって、セキュリティシステムを正常に稼働させる必要なコストについて、しっかりと考えることは重要です。目に見えない大きな損失が発生するのはこの部分です。自分が所属する部門には直接的な影響がないとしても、企業全体に影響が生じるおそれがあります。システムの運用コストが高く、企業が経済的に損失を被ることになれば、最終的には所属先の部門の予算にも悪影響が及びます。

したがって、使用電力量や、必要なメンテナンスコスト、システムをモニターするためのコストについて考える必要があります。候補に挙がっているカメラの違いは、以下のコストにどう影響しますか?

  • 使用中のエネルギー消費量と電気料金への影響
  • 各カメラで必要なストレージ容量と電力コストへの長期的な影響
  • 全体的なコスト削減につながるスマートな機能の有無。たとえば、深層学習とエッジによる高度な分析パフォーマンスが特長のカメラの場合、誤認アラームが最小限に抑えられ、フォレンジック検索をスピーディに実行できるため、運用コストを削減できます。

デバイスの選択は、セキュリティシステムのライフサイクル全体で発生するすべてのコストに最終的に影響します。

 

ステップ4:システムがビジネスに与える影響の予測

候補に上がっている各カメラについて、コスト面から大まかな全体像を把握した後は、最終的な結果について考えます。すなわち、そのシステムがどのようにビジネスに貢献するかです。効率性の向上、窃盗の防止、顧客向けサービスの改善、職場の安全化による従業員定着率の向上などが考えられます。

企業にとって最適なセキュリティシステムを選択すると、最終的に事業価値が創出され、収益性の改善につながる可能性があります。こうしたメリットを総コストと照らし合わせて評価できるよう、判断の際には、セキュリティシステムのビジネスへの影響を定量化することが重要です。

この点について徹底的な考察を行うには、システムのビジネス全体への影響を広い視野から確実に把握する必要があるため、多くの場合、さまざまな部門との共同作業が必要になります。このような部門間協力の副次的なメリットとして、予算が増額される可能性が開けたり、監視システムがビジネスにもたらす有利性への理解が広がることも考えられます。

 

ステップ5:企業にとって最適な意思決定

この最終ステップでは、これまでの各段階で判明した情報を評価し、すべての知見を織り込んで最終的な判断を下します。選択するデバイスによる付加価値や、関連する運用コストの計算など、このプロセスを通じて何らかの新しい知見が得られれば、単なるセキュリティシステムの購入から、企業にとってよりメリットの大きい投資へと、発想が正しい方向に転換しているはずです。

さまざまなセキュリティデバイスの購入に付随する多様なシナリオの比較評価という課題を完遂することで、企業に恩恵をもたらす、システムの最適化が実現します。初期費用に基づく選択とは異なり、長期的な視点に立った判断ができるようになり、今後何年間にも渡って予期せぬ不快なコストが発生するリスクを回避することができます。

 

最適なパートナーとの共同作業を通じて最適なシステムを選択

重要なポイントとして、この作業を単独で行う必要はありません。個々の問題について問い合わせるうちに、企業の長期的な成功のために尽力してくれるパートナーが明らかになるでしょう。

このシナリオの各ステップを企業とともに歩み、無理のない総所有コストと要件に合ったシステムの両面で長期的な価値を生み出し、企業に最大の利益をもたらすシステムを追求する最適なパートナーを見つけることが極めて重要です。

セキュリティシステムの運用コストを削減するスマートソリューションの詳細については、こちらをご覧ください。

セキュリティシステムの運用コストを削減する3つの方法

 

 

 

 

 

 

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初等教育、中等教育、中等後教育の別を問わず、あらゆる教育施設の主な目標の一つが、生徒が安全に学べる環境を用意することです。安全な学習環境が確保されていれば、教師、保護者、生徒、職員は、施設内でいつも安全に過ごせるという安心感を得ることができます。

ビデオ監視やアクセスコントロールなどの物理的セキュリティは、安全の確保上、大きな役割を果たします。特に分析機能は、近年の教育施設における安全性の向上にインパクトを与えています。監視システムに組み込まれたビデオの分析機能によって、発生中の脅威や事件に関するアラートが保安チームなどの現場スタッフに送信され、侵入者を抑止して損害を未然に防ぐとともに、事件後の調査をすばやく簡単に行うことができます。その結果、損害の修復にリソースを割く必要が少なくなり、生徒と教師はより学習に集中し、保護者は子供の安全について安心感を高めることができます。

 

個人の安全

どのキャンパスでも、内部に固有の課題があると同時に、外部からの潜在的な脅威にも対処しなければなりません。

小中学校では、建物の周辺を徘徊する不審者や、昼食時に起きる生徒どうしの喧嘩への対処が必要になる場合があります。大学のキャンパスで起こりやすいのは、照明条件が厳しく、警告や救助要請を行える人も少ない夜間における襲撃や暴力に関係する問題です。

不審者に関しては、徘徊行為を識別する分析機能を搭載したビデオカメラから直接オペレーターに通知を送り、潜在的な脅威を知らせ、さらに対処が必要かの判断を促すことができます。同時に、音声分析により攻撃的な行動の兆候や助けを求める叫び声を検知して現場への急行を促し、夜間であれば、緊急呼び出しを自動的に起動することができます。

 

資産の保護

学年度の予算は、常に費用と便益の比較評価によって決定されます。破壊行為や窃盗が多発している学校では、盗まれた備品を再購入したり、事件の後始末のためにリソースを割く費用が増大します。幸いなことに、最新のほとんどのエッジ分析機能は、このようなタイプの事件を低減し、全体的な経費削減に貢献します。付加的なメリットとして、メーカーにもよりますが、エッジ分析機能は監視カメラに内蔵され、無料で利用できる場合が少なくありません。

教育施設で起こりうる問題は、落書き、記念碑や銅像の汚損、放火、一般損害、運動場の破壊など、枚挙にいとまがありません。これらの事件は、犯行中の加害者を捕まえることができるスタッフが現場にいない放課後に頻発します。学校キャンパスの多くは、塀で完全に封鎖されているわけではないため、問題がさらに複雑化します。これにより校庭が開放され、人々が自宅への近道として利用したり、ペットを散歩させたり、バスケットボールのゴールを利用したりできる状態になり、損害や破壊行為の防止がより困難になります。

とはいえ、学校を完全に塀で囲まなくても、施設を保護することはできます。監視システムに内蔵された徘徊検知をネットワークスピーカーNetwork Strobe Sirenと組み合わせることで、このような不審で、損害を招きかねない行動からキャンパスを保護する、より事前対応型のアプローチが成立します。ある人物が、通り抜けるだけにしては敷地内に長時間存在しているとカメラが判断した場合、立ち去るよう指示する音声やメッセージが自動的に再生されます。メッセージが無視されると、二次的なアラームにより、キャンパスの警備保安サービスに通知されます。

コンピューター等の貴重品を含む学校の備品の盗難も、このような統合型ソリューションを利用して低減することができます。セキュリティシステムの設計段階で慎重に考慮し、貴重品がある区域に資産保護の目的でカメラを配置することが、優れた抑止要因になる傾向があります。盗難が発生した場合には、ビデオを利用して犯人を特定し、調査に役立てることができます。

安全な学習環境を確保するには、考慮すべき要因が数多くあります。保護者と教師、メンタルヘルスの専門家、警察をはじめとする地域社会のメンバーにいたるまで、すべての関係者が連携し、包括的に安全な環境を事前対応的に確保することが重要です。各施設で生徒の安全を確保し、教育を最大限に活用できるようにする総合的なプランにおいて、テクノロジーは重要な役割を果たします。

より安全な学習環境作りにおける監視の役割の詳細については、こちらをご覧ください。

教育の安全を確保する

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