フィジカルセキュリティプラットフォームをAI対応にするための条件とは？

組織がAI対応のテクノロジーを検討する過程において、AIによって業務効率や意思決定がどのように改善されるかが問われています。しかし、AIツールを導入する前に、まず検討すべき重要な問題があります。現在運用しているセキュリティプラットフォームが、AIを活用できる環境をサポートしているかどうかです。

AIへの関心が高まる中、フィジカルセキュリティチームは、AIを活用した機能を入退室管理やビデオ監視などの中核システムとどのように連携させることができるかを模索しています。しかし、データが保存されているシステムと実際に業務を行うシステムが連携していないため、AIを活用する取り組みが困難となる場合があります。アプリケーションごとに固有のシステム連携が必要となる場合、AIを広範囲に導入することが難しく、高コストとなります。

こうしたことから、AIの導入を成功させるには、プラットフォームから検討を始める必要があります。AIが提供するひとつの機能によって長期的な成功が定義されるわけではありません。それは、セキュリティプラットフォームが技術の進化に適応し、AIを活用したツールが価値を発揮するための適切な基盤を提供できるかどうかにかかっています。

 

フィジカルセキュリティプラットフォームがAIに対応できるかどうかをどのように知ることができますか？

AIが認識されるずっと前から、AIに対応したプラットフォームは、強固な基盤上で構築されました。オープンで統合化され、拡張可能なプラットフォームであれば、新しいテクノロジーを確実にサポートできます。

導入に要する時間が、どれだけの設定作業に影響するか考慮しなければなりません。新しいカメラの導入・設定には、特に拠点全体にテンプレートを適用せず、設定項目を一つずつ調整する場合、多くの時間と労力が消費されます。

一貫性を考慮して構築されたプラットフォームであれば、設定テンプレートの適用、複数のシステムにまたがる情報の取得、運用状況に応じた関連情報の提示といった作業も容易になります。AIを活用した機能は、こうした業務フローの効率化に役立ちますが、その効果は基盤となるプラットフォームの設計にかかっています。

クローズドで単一機能に特化したプラットフォームでは、AIが利用できる情報が制限されるため、AIの活用範囲も広がりません。連携機能がなく、ビデオ監視、入退室管理、侵入検知が別々のシステムで稼働していると、これらのシステムが接続されていないため、AI側で利用可能な情報が少なくなってしまいます。

後から共通のデータモデルを導入することは、当初からデータが統合されたプラットフォームを拡張する場合に比べて、はるかに困難です。そのため、AIテクノロジーを検討する際は、ひとつのAI機能よりもプラットフォームが重要であることに注意を払う必要があります。まず、ソリューションのオープン性を確認しましょう。

 

フィジカルセキュリティにおけるAIの活用で、オープンアーキテクチャが重要なのはなぜでしょうか？

オープンアーキテクチャが重要なのは、新しいAIモデルやAIエージェントの技術が、調達サイクルでは追いつけないほどの速さでリリースされるからです。今日、革新的だった機能が、すぐに当たり前のものになっていきます。セキュリティプラットフォームを長期にわたって活用できるかどうかは、テクノロジーの進化に適応できる柔軟性を備えているかどうかによって決まります。

オープンアーキテクチャは、既存のシステムやこれまでの投資を活かしつつ、新しいテクノロジーを導入できる自由度を組織にもたらします。

オープンAPIと相互運用性を基盤としたプラットフォームを提供するベンダーなら、新しいテクノロジーを既存のシステムと連携させ、システム間で業務フローを拡張できます。この方法であれば、変更に対してオープンな状態を維持できます。クローズドなエコシステムによる制約がないため、新しいAI対応ツールをより簡単に導入できます。

ベンダーへの質問事項:

• このプラットフォームは、既存のテクノロジーと統合できますか？
• オープンAPI、SDK、標準的な統合手段をサポートしていますか？
• 今後のAIへの取り組みを行う際に、既存の投資設備の入れ換えが必要ですか？
• プラットフォームのアーキテクチャは、要件の変化に柔軟に対応できる設計になっていますか？

AIテクノロジーがどのように進化するかを正確に予測することはできません。選択肢を常にオープンとするには、過去の意思決定によって将来の可能性が制限されることのないプラットフォームを選択する必要があります。

次に考慮すべき要素は統合化です。オープンなプラットフォームは、AIを活用するためのツールとの安全な連携を可能にし、システムの統合化により、それらのツールが利用できる多様な情報を提供します。

 

AIにフィジカルセキュリティで統合化されたデータが必要な理由

ひとつのシステム内でフィジカルセキュリティインシデントが発生することはまれです。複数のシステムが同じイベントに関するデータを収集しており、AIが何が起きたのかを正しく理解するには、こうした情報すべてを利用できる必要があります。

夜遅くにドアで入退室カードが拒否された状況を仮定します。ドアの上にあるカメラで、ドアの前に立っている人物が撮影されました。しばらくして、上階で侵入検知センサーが鳴りました、POS端末が関係していれば、さらに別のシステムが関与することになります。つまり、全体像が複数のシステムに分散され、それぞれが独自のレコードを保持している状況です。これらの情報を手作業で突き合わせ、全体像を把握するのはセキュリティ担当者の仕事となります。

システムが統合されていれば、情報の突き合わせははるかに容易になります。不審なアクセスイベントを検知するAIツールは、該当するドアのカメラ映像があれば、その有用性が大幅に高まります。さらに、そのエリアのアラーム履歴や、同じ時間帯におけるIoTセンサーの状態も確認する必要があります。

統合化されていれば、担当者は必要な情報を1か所で確認でき、十分な情報に基づいて適切な判断を下せるようになります。AIは関連情報の抽出や集約に役立ちますが、それが可能になるのはデータが統合化されている場合に限られます。最終的な解釈と対応は引き続き人間が担います。

統合化によって、現在導入可能な機能を活用できます。高度な拡張性を備えたプラットフォームが、既存のプラットフォームを再構築することなく、新たに登場するAIツールを追加できる仕組みについて次に説明します。

 

高度な拡張性を備えたプラットフォームは、AIアシスタントやAIエージェントの導入にどのように役立つのでしょうか？

拡張性の高いフィジカルセキュリティプラットフォームであれば、まだ存在していない新たな機能にも対応できる用意ができています。20年前に、大規模言語モデル（LLM）やAIアシスタント、AIエージェントの登場を想定していた組織はありませんでした。現在、AIの活用に最も適したプラットフォームの多くは、AIが市場で重視されるようになるずっと以前から、進化に対応できるように設計されてきたものです。

拡張性があれば、システムインテグレーターやテクノロジーパートナーのネットワークを活用し、変化する運用要件に合わせてソリューションの拡張やカスタマイズが可能となります。

これは、イノベーションがひとつのベンダーから生まれることはまれだからです。新しいアイデアは、パートナーと顧客が協力し、それぞれの業務に固有のリアルな課題の解決に取り組むエコシステムから生まれます。そして、最後に重要となるプラットフォームに戻ります。拡張性がなければ、イノベーションを持続させることは困難です。

現状のシステムの確認点：

• プラットフォームはどの程度容易に拡張できますか？
• 成熟したAPIやSDKのエコシステムが提供されていますか？
• 構築可能ですか？
• プラットフォームのアーキテクチャは、将来のイノベーションをサポートしていますか？

企業が最新のテクノロジーを導入したいと考えるのは自然なことですが、それらを責任ある形で活用することが重要です。イノベーションを適切に活用し、説明責任を果たし続るために必要なことはなんでしょうか？その答えはガバナンスです。それが信頼を築く基盤となります。

 

フィジカルセキュリティの運用において、ガバナンスはどのようにしてAIに対する人間の管理を維持できるでしょうか？

AIレイヤーに何ができるかと同じくらい、何を許可すべきかは重要です。それがガバナンスが求められる理由です。適切なガバナンスがなければ、AIがもたらすメリットや高度な機能が新たな課題を生み出す可能性があります。

次のように考えてみてください。AIとの連携は、ネットワーク上で認証されたクライアントがもう一つ増えることを意味します。ユーザー、アプリケーション、システムに適用しているものと同じ管理ルールを、AIを活用した業務フローにも適用しなければなりません。

人間による監督は、引き続きプロセスの重要な要素です。AIモデルは情報の分析、相関付け、抽出を行うことができますが、その情報の解釈、業務運用、安全性、コンプライアンス、セキュリティに影響をおよぼす意思決定を行う責任は、あくまで人間にあります。

こうした人間による監督が、信頼につながります。

責任あるAI実装のためには、明確なガードレールが必要です。

• 重要な対応には人間の確認と承認が必要
• ロールベースのアクセス制限と最小権限の原則により、AIレイヤーがアクセスできる範囲を制限
• 包括的な監査証跡によって、AIが実行した操作や提示した推奨事項を記録
• AIの新しい機能を導入する前に、徹底したレビューと審査を実施

ガバナンスを伴わないオープン性はリスクとなります。単なるエラーが深刻な結果となる可能性があるフィジカルセキュリティ環境では、そうしたシステムは人間の意思決定を支援し、その能力を強化するものでなければなりません。

 

AIに対応できるフィジカルセキュリティプラットフォームの選択の際には、何を重視すべきでしょうか？

AIへの対応は、ひとつのツールや機能を追加することではありません。それは、今日のAIテクノロジーが注目を集めるはるか以前から、長年にわたって取り組まれてきた設計思想の成果だからです。

オープンアーキテクチャ、システムの統合化、充実したSDKは、AIの登場で設計されたものではありません。それは、成熟したプラットフォームの基盤として独自に発展したものです。そして現在、要件の変化に対応するためのAIを活用した機能や今後登場するテクノロジーにも対応可能な基盤となっています。

成長を支える4つの基盤で将来に備えます。

• オープンアーキテクチャによって選択の自由を維持します。
• 統合化されたデータは、状況の背景や全体像を把握しやすくします。
• 拡張性の高いエコシステムは、今後登場する新たな機能への対応を可能にします。
• ガバナンスと人間による監督で信頼性を維持

AIへの対応力は、プラットフォームが最新のAIモデルやAIアシスタントをサポートしているかだけで判断できません。重要なのは、テクノロジーの進化に適応できる基盤の上に、セキュリティ運用が構築されているかどうかです。