近年、屋内屋外に関わらず、いたる場所に防犯カメラが設置されるようになりました。一方、それらの大量の映像データを人間がリアルタイムで全て監視するのは現実的ではなく、あくまで記録と抑止のために設置されているという側面が大きいというのが実際のところです。そうした中、画像や映像をAI(Artificial Intelligence:人工知能）に連動させることで、事故や犯罪の予兆をリアルタイムに検知・通報するソリューションに注目が集まっています。そこで、本記事では進化の進むAI防犯カメラソリューションに焦点をあててご紹介します。
この記事の目次
AI画像解析の進化とセキュリティへの応用
先日「AI画像解析 – 人工知能を使った画像解析と映像解析でできること」でもご紹介しましたが、AIによる画像解析技術は劇的な進化を遂げています。たとえば「ディープラーニング」を利用して画像解析を行うことで、一定量のデータをもとに画像データから自動で特徴点を見つけ出すことが可能になります。 この技術を応用すれば、多数の対象物が映し出された画像・映像の中から高精度で事故や犯罪行動パターンをリアルタイムで自動検出できるようになるため、従来は記録のためだけに利用されていた防犯カメラを「予兆検知」や「未然防止」のために活用することができるようになります。
では、AIによる画像解析・映像解析が実際どのように防犯や安全対策に応用されているのか、具体的な活用事例についていくつかご紹介しましょう。
万引防止
2010年10月14日、警察庁、法務省、文部科学省、厚生労働省、経済産業省と、民間31団体が参加した「万引防止官民合同会議」によると、全国的に見た万引きによる被害額は4,615億円（1日あたり12.6億円）と推定されています。※1また、店舗あたり年間の不明ロス金額の平均は、年間総売上の0.42％※2にも上ります。小売店舗にとって利益アップを実現するためには、売り上げを伸ばすことを考える一方、ロス率を減らすことも重要な経営課題となります。
そんな小売業にとってまさに死活問題である万引きを、AIの画像解析によって未然防止しようという取り組みが行われています。
たとえばオプティムの「OPTiM AI Store」では、万引き挙動を学習したAIが、店内監視カメラ映像から万引き予兆を検出し、担当者へ通知する仕組みを実現しています。 リアルタイムに通知されることで、店舗スタッフが行動を抑止し、万引き被害を未然に防ぎます。
※1 2009年に経済産業省が発表した「商業統計」と全国万引犯罪防止機構が調査した同年度の資産ロス率から算出した被害額（推定）
http://www.manboukikou.jp/html/media.html
※2 出典：特定非営利活動法人 全国万引犯罪防止機構 2018年6月発刊「第12回平成30年6月全国万引犯罪防止機構全国小売業不明ロス・店舗セキュリティ実態調査分析報告書」、「問11-1．年間の総売上げに対する不明ロス金額の構成比」より。
https://www.manboukikou.jp/pdf/situation429.pdf
侵入検知
従来の自動侵入検知の仕組みは、センサーを用いたものが主流でした。しかし、それらは対象エリアになにかしらの動く物体を検知した際に通知や警告を行うものであり、動く物体が何であるかを判断することはできませんでした。つまり、野良猫であろうと、関係者であろうと、動くものなら全て「侵入者」として検知してしまうものでした。これでは「動体検知」であり、「侵入検知」とは呼べません。
一方で、AI画像認識技術が導入された検知システムであれば、リアルタイムに「判別」を行うことが可能になります。 たとえばあるAI監視サービスでは、農場での鳥獣の侵入を検知することが可能です。人間の動きには反応せず、農作物を荒らす鳥獣のみを検知するのです。 このように、AI画像認識技術を活用すれば、検知対象に条件をつけることで、検知の精度を向上することが可能となります。
事故防止
駅のホームでの転落や、人ごみの中での追突といった事故を防止するのにも、AIによる画像解析を利用した取り組みが行われています。
たとえば、オプティムの提供するAI監視カメラサービス「OPTiM AI Camera」を用いて、より安全に鉄道の駅を利用してもらう取り組みが行われています。「OPTiM AI Camera」は、ネットワークカメラなどで撮影されている映像をAIがリアルタイムで監視。 異常検知時のアラート表示や、管理者へのアラートメール送信を行います。具体的には、指定したエリアへの侵入を検知する「侵入検知」、酔っ払いや不審者など異常行動者を検知する「異常行動検知」、要救助者などその場に留まっている人や物体を検知する「滞留検知」、徘徊などの不測事態や子供の体調などの温度による状態を検知する「見守り検知」、人物の属性を推定※3し、人の行動履歴を生成して防犯や顧客モニタリングに役立てる機能を備えています。これらの機能を活用することにより、たとえばホームに設置したカメラの映像から電車/乗客/黄色い線（線上ブロック）の位置関係をリアルタイムに解析し、異常が発生した時は駅構内のオペレーターへ通知。駅員がすぐに駆けつけることで、事故やトラブルを未然に防止できます。また、現在は複数のモニター映像を目視で確認している、オペレーターの業務負担を軽減できるのもメリットのひとつです。
※3 画像データから機械処理し推定した性別や年代といった個人を特定できないデータを取り扱う。
AIセキュリティの今後
AI技術の1手法であるディープラーニングは、画像認識における最重要課題である特徴量の抽出に非常に適しており、群衆の中から犯罪や事故につながる特定の行動パターンを検知するといった「予兆検知」にとても有効的に活用できます。 実際、現在も映像＋画像＋ＡＩを連携させた防犯・事故防止サービスは益々進化と拡大を続けていますので、今後もその動向にぜひ注目してみてください。
