不審行動検知とは？画像認識AIを活用するメリット、注意点、導入実例を徹底解説！

近年、防犯やリスクマネジメントの強化を目的として画像認識AIを活用した不審行動検知技術に注目が集まっています。従来の現場は人の目による監視が中心でしたが、AIを活用することで人的リソースに頼らず高精度な監視体制を構築できる環境を整えることが可能です。

この記事では、AIによる不審行動検知の技術的な仕組みから導入メリット、そして事前に把握すべき注意点までを解説します。自社のセキュリティ体制をいかに高度化し、業務を効率化できるか、その導入イメージが明確に掴めるはずです。

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不審行動検知とは？

不審行動検知とは、人や物体の異常な挙動を検出する技術です。防犯カメラなどの映像に映る人物の動きや行動パターンを解析し、「通常とは異なる行動」「不自然な移動」「立ち入り禁止区域への侵入」などを識別します。

これにより、犯罪やトラブルの兆候をリアルタイムで把握し、即座に対応できるようになります。

近年では、AIの画像認識・解析技術の進化により、人間の目では気付きにくい不審な行動も高精度に検出できるようになってきました。

従来は監視員がモニターを通じて異常を監視していましたが、映像量の増加や監視業務の負担からすべてを目視で対応することは困難です。AIによる不審行動検知はインシデントの予兆や発生の瞬間を捉え、即座に対応を促す「予防・即時対応」を可能にします。

不審行動検知システムの利用シーン

特に以下のような施設では、不審者によるトラブルや事故の未然防止が求められており、AIを活用した不審行動検知の需要が高まっています。

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不審行動検知における画像解析で活用されるAI技術

不審行動の検出には、人物の動きや姿勢、行動パターンを的確に把握するための技術が不可欠です。そこで活用されているのが、画像解析を中心としたAI技術です。

以下では、実際の不審行動検知で活用されている主要なAI技術を紹介していきます。

人物・物体の検出

人物・物体の検出は、映像の中から人間や物体の存在を自動で識別し、位置を特定する技術です。ディープラーニングを活用した物体検出アルゴリズムが高精度化しており、複雑な背景の中でも高精度で人物や物体を検出できるようになっています。

人物・物体の検出の精度が高まれば、それに続く行動分析や異常検知の処理もより正確になります。商業施設や駅構内といった混雑した環境でも、個々の人物や物体を識別・追跡し、特定の人物の動きや置き去りにされた物体に着目した分析が可能です。

また、人物・物体の検出は複数の被写体が同時に映り込むシーンでも対応可能であり、大人数が行き交う場面においても処理性能を維持できます。これにより、万引きや不審者の侵入、危険物といったリスク行動の前兆を捉える基盤が構築されます。

さらに、未知物体検出技術は不審物や未知の危険物を特定するための技術として注目されています。この能力により、犯罪や事故を未然に防ぐことが可能になります。

異常検知

異常検知は、トラッキングや姿勢推定、行動認識などの情報をもとに通常とは異なる行動パターンをAIが識別する基盤技術です。正常な行動のデータを学習させ、そのパターンから逸脱した挙動を「異常」として検出することで、事前に不審行動を定義していなくてもAIが自動的に異常を検知します。

例えば、以下のような挙動は、単体では不審と断定できなくても、時系列での連続的な異常パターンとしてAIが感知することで未然の対応が可能です。

• 人の流れが少ない深夜に特定のエリアをうろつく
• 通常の動線とは異なる方向へ移動する
• 立ち入り禁止区域へ侵入する

異常検知には、オートエンコーダーや自己教師あり学習、時系列モデル（LSTMなど）といったアルゴリズムが用いられます。これにより、映像内の複雑な変化を高精度でモデル化し、特定の動作に依存しない異常検知が実現されます。

ただし、検知の精度は学習データの質や量に大きく依存するため、現場ごとに適切なチューニングが必要です。

骨格検知・姿勢推定

骨格検知・姿勢推定は、映像に映る人物の骨格や関節の位置をAIが推定し、姿勢を分析する技術です。全身の動きのパターンを可視化することで、通常と異なる動作を検出できるようになります。

これにより、単に「人がいるかどうか」ではなく、「その人がどのような姿勢を取っているか」を定量的に評価することが可能です。例えば、転倒・座り込み・物陰に隠れるといった行動は、姿勢推定を併用することで異常行動として明確に判別できます。

さらに、姿勢の変化を時系列で追跡することで、危険行動の予兆をリアルタイムに検知するシステムも構築できます。

現在、OpenPoseやMediaPipeといったオープンソースのフレームワークも広く活用されており、標準的な監視カメラ映像からでも十分な精度で姿勢推定を実現できます。

行動認識

行動認識は、骨格検知・姿勢推定などによって得られた連続的な動きのデータ（時系列データ）から、検出された人物がどのような動作を行っているかを解析する技術です。以下のような基本的動作を識別し、それらの組み合わせから不審な振る舞いを推定します。

• 立ち止まる
• 走る
• しゃがむ
• 物を拾う

これにより、万引きや不審な徘徊、異常な立ち入りなどを自動的に見つけ出すことが可能です。

近年では、深層学習を用いた2Dおよび3Dの行動認識モデルが主流となっており、映像中の人物の動作を時系列で分析することで高精度な行動分類が実現されています。

行動認識の精度はカメラの設置位置やフレームレートにも影響されるため、環境に応じた最適なシステム設定が求められます。適切な学習データを用いることで、現場特有の不審行動パターンにも対応可能です。

トラッキング

トラッキングとは、検出された人物や物体を映像内で追跡する技術です。不審行動検知においては、特定の人物がどこから現れ、どのような経路を移動し、どのような行動を取ったのかを時系列で分析し、高精度に抽出できます。

AIによるトラッキングでは、ディープラーニングを活用して人物の外観・動きを学習することで、複数の人物が映っていても個別に追跡できるようになっています。これにより、特定の対象を見失わずに監視を続けることが可能です。

また、マルチカメラトラッキングの技術を組み合わせることで、死角の少ない広範囲の監視も実現できます。不審人物がエリア内を移動するケースでも連続性を保った検知が可能です。

トラッキングは、行動認識や姿勢推定と連携することで、より信頼性の高い不審行動検知を支える重要な技術となっています。

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不審行動検知に画像認識AIを活用するメリット

画像認識AIを不審行動検知に導入することで、従来の人手による監視では難しかった課題を解決できます。

目視で気付きにくい異常を検知できる

画像認識AIを活用するメリットの一つは、人間の目では見落としやすい微細な異常行動を自動で検知できる点です。

人の視覚や集中力には限界があり、長時間監視すると、注意力の低下や見逃しが生じやすくなります。一方でAIは、常に一定の精度で映像を解析し、わずかな異変を素早く察知できます。

例えば、通常の動線から逸れた動きや、不自然な立ち止まりなど、人間にとっては些細な違いに見えても、AIはそれらを異常の兆候として抽出可能です。

また、AIは過去の検知履歴を蓄積し、学習を重ねることで精度を高めていきます。そのため、特定の現場特有の不審行動や異常パターンにも適応しやすくなり、継続的にアップデートされる監視体制の構築が可能です。

このように、目視では限界がある監視領域においても画像認識AIは確実な異常検知を実現し、セキュリティの質を高めることができます。

24時間のリアルタイム監視体制が構築可能

画像認識AIを導入することで、昼夜を問わず安定したリアルタイム監視体制を構築することが可能です。AIは一度システムを稼働させれば、24時間365日休むことなく映像を解析し続けることができ、監視の抜け漏れを防ぐ強力なツールとなります。

リアルタイムで異常を検知した場合は、即時に通知やアラートを出します。これにより早期に状況を把握し、必要な措置を講じることが可能です。

また、深夜や休日など人員の配置が難しい時間帯においても、AIが変わらぬ精度で監視ができます。広範囲の施設や複数拠点を一元的に監視したい場合には、AIによる不審行動検知が効果的です。

人件費の最適化

従来の監視体制では、24時間体制を維持するために、複数人の警備員や監視要員を配置する必要があり人件費が負担となっていました。しかし、AIを活用することで、監視業務の一部または大部分を自動化することが可能です。

常時映像をAIが解析するシステムを採用することで、異常を検知する役割を担わせることが可能です。これにより、常駐警備員の配置を最小限に抑えたり、広範囲の映像を少人数でカバーしたりといった体制を構築できます。

例えば、警備員の常駐が必須だった場所でも、AIが一次検知を担うことで人員の最適配置が可能になります。これにより、人件費の削減や、警備員をより重要な業務へ集中させることができます。

AIが異常を検知した際だけ人が対応するといった「選択的対応」によって、人的リソースを必要な場面に集中させることができる点も大きなメリットです。

インシデントへの迅速な対応

不審行動を検知した瞬間にアラートが発報されるため、管理者は即座に状況を把握し、駆けつけや声がけ、警察への通報といった初動対応を迅速に行えます。これにより、被害の拡大を最小限に抑えることが可能です。

異常パターンの分析・予測ができる

画像認識AIを不審行動検知に活用することで、異常パターンの分析や将来的なリスク予測も可能です。AIは映像から蓄積された行動履歴や異常検知ログをもとに、特定の時間帯・場所・人物における不審行動の傾向を統計的に把握できます。

これにより、例えば「夜間に施設の出入口付近で異常行動が頻発している」「特定の曜日に不審な徘徊が多い」といった傾向を導き出し、警備体制や施設運営にフィードバックをかけることが可能です。

さらに、異常行動が発生する前段階のパターン（長時間の滞在や反復行動など）をモデル化することで、事前に警戒レベルを高めたり、人的対応を強化するなどの対策も実行できます。

加えて、異常の種類や発生頻度を可視化することで、より戦略的なリスクマネジメントが可能です。AIが分析した結果をダッシュボードなどで共有することで、現場関係者との情報連携もスムーズになります。

AIは異常を「見つける」だけでなく、「蓄積し、分析し、予測する」能力を備えており、長期的なセキュリティ強化に寄与します。

マーケティングデータとしての活用

セキュリティ目的だけでなく、来店者の動線分析や属性（年代、性別など）分析機能を搭載したサービスもあります。これらのデータを活用することで、店舗レイアウトの改善や商品陳列の最適化といったマーケティング施策に繋げることも可能です。

不審行動検知に画像認識AIを導入する際の注意点

画像認識AIは不審行動の検知において高い効果を発揮しますが、導入や運用にはいくつかの注意点があります。ここでは、導入時に押さえておくべきリスクや課題について解説します。

誤検知や過検知のリスクがある

画像認識AIによる不審行動検知は高精度化が進んでいるものの、誤検知や過検知といったリスクは依然として存在します。誤検知や過検知が頻発すると、警備担当者への過剰なアラート通知や対応の負担増につながり運用効率が低下する恐れがあります。

例えば、照明環境の変化や予期せぬ動きによって、不審ではない行動を「不審」と判断してしまう「誤検知」や、その逆の「見逃し」が発生する可能性はゼロではありません。

このようなリスクを軽減するには、AIに学習させるデータの質と量を十分に確保し、現場ごとの行動特性を反映したモデル設計を行うことが重要です。

カメラが設置された環境によって検知精度が異なる

画像認識AIによる不審行動検知は、カメラの設置環境によって精度が左右されます。逆光や暗所、映像のブレやノイズが多い状況ではAIが正確に対象を認識できず、異常行動の検出が困難になるでしょう。

また、カメラが高すぎたり極端な俯瞰角では、人物の動きが分かりづらくなり、AIの姿勢推定やトラッキングの精度が低下します。特に姿勢や動線の異常を捉えるには、適切な高さと距離から撮影された映像が必要です。

そのため、導入時には実際の設置環境でテストを行い、現場ごとの最適な設定を見極めることが不可欠です。屋外では天候や時間帯による明るさの変化、屋内では季節による装飾や人の流れの変化に着目し、検出精度をチェックする必要があります。

映像内に映った人のプライバシーを確保する

不審行動検知に画像認識AIを活用する際には、映像に映り込む人々のプライバシーをどのように守るかが重要な課題となります。監視カメラの映像は個人を特定しうる情報を含む場合が多いため、プライバシー侵害や個人情報保護法違反といった問題に発展しかねません。

とくにAIが顔や行動パターンまで解析する場合、人物の詳細な特徴が明らかになることがあります。これに対しては、以下のような対策が有効です。

• 顔認識機能を使用しない設定にする
• 映像データにマスキング処理を施す
• 匿名化技術を用いる
• 映像の保存期間やアクセス権限を厳格化する

さらに、AIによる監視の目的や管理方針を明示することも、信頼性の確保につながります。経済産業省が発行する「カメラ画像利活用ガイドブック」などを参考にプライバシーポリシーを策定し、遵守することが不可欠です。

こうした情報の公開により、監視される側の心理的負担を軽減し、技術導入に対する理解を得やすくなるでしょう。

費用対効果（ROI）の検討

画像認識AIを用いた不審行動検知システムの導入には、一定の初期コストと継続的な運用コストが発生します。例えば、以下のような初期費用が必要です。

• AIソフトウェアのライセンス費用
• 高性能なカメラ
• サーバー、ネットワーク環境の整備

さらに、複数台のカメラや拠点間のネットワーク構築、クラウドとの連携などシステム全体の設計に伴いコストは増加します。

加えて、AIモデルの精度維持やアップデート、運用データの保守管理といったランニングコストも無視できません。

ただし、これらのコストは、人的リソースの削減や将来的なリスク回避効果を考慮すれば長期的な投資として合理的な場合が少なくありません。削減できる人件費や万引きなどによる損失額の低減効果を試算し、費用対効果を十分に吟味することが求められます。

導入・運用コストは無視できない要素ではあるものの、目的や規模に応じた最適な設計を行えば効果的かつ持続可能な運用が可能です。

不審行動検知にAIを導入した事例

ここでは、実際に画像認識AIを活用して不審行動検知システムを導入した企業や施設の事例を紹介します。

三菱地所：施設・店舗みまもりサービスの実証実験

2019年7月から8月にかけて、三菱地所株式会社はVAAK社と連携し、「施設・店舗みまもりサービス（VAAKEYE）」の実証実験を新丸の内ビルディングおよび横浜ランドマークタワーで実施しました。

この実験では、共用部や店舗に設置されたカメラ映像をAIが解析し、急病・体調不良の異変や不正・危険行動を検知することを目的しています。AIによるリアルタイムな行動解析により、施設内の異常を早期に察知し、迅速な対応を可能にする体制の構築を目指しました。

実験の結果、AIは緊急度レベル4に該当する要注意行動を4件検知し、そのうち3件はテナント店舗における万引きの疑いのある行動でした。残りの1件は、共用部での飲酒後と思われるグループの不適切な行動という結果です。

この取り組みにより、AIを活用した施設・店舗の見守り体制が、セキュリティの向上や事故防止に寄与する可能性が示されました。

東海警備保障：人の行動に特化したAI警備システムを導入

東海警備保障株式会社は、株式会社アジラ開発の行動認識AIを活用した警備システム『AI Security asilla』を導入しています。既存の監視カメラをAI化し、異常行動や不審行動を検出した際に即時に通知するシステムです。

特許取得の違和感検知技術により、通常とは異なる行動を自律的に学習し、予期しない危険行動を即座に検知・通知します。また、既設のカメラをそのまま利用できるため、初期コストを抑えつつ、サーバー1台で最大50台分のカメラ映像を処理可能です。

『asilla』の導入により、東海警備保障株式会社はより実効性のあるセキュリティマネジメントシステムの構築を目指しています。今後も、AI技術と人的警備サービスを組み合わせた警備体制の強化を進め、レジリエントな社会の実現に寄与していくようです。

アーバンネット名古屋ネクスタビル：AI支援ビデオ監視ソフトウェアを採用

2022年1月に竣工したアーバンネット名古屋ネクスタビルでは、全日警が提供するAI支援ビデオ監視ソフトウェア「icetana（アイセタナ）」が導入されました。

「icetana」は建物内に設置された防犯カメラの映像をAIが学習し、通常とは異なる動きを検知した映像のみを表示する仕組みとなっています。AIが異常を自動的に検出し、監視者の画面にポップアップ表示するため迅速な対応が可能です。

また、「icetana」は特定の警備会社に依存せず、他の警備会社でも運用可能な柔軟性を持っています。これにより、導入企業は既存の警備体制を維持しながら、AIによる監視の高度化が可能です。

不審行動検知についてよくある質問まとめ

まとめ

不審行動検知における画像認識AIの活用は、監視業務の精度と効率を向上させる技術として有効です。これまで人の目では気付きにくかったリスクを可視化し、迅速かつ的確な対応を可能にします。

また、24時間のリアルタイム監視や人件費の最適化などメリットは多岐にわたります。

ただし、AIの能力を最大限に引き出すには、自社の運用に合わせたシステムの選定や、プライバシーに配慮した導入計画が不可欠です。小規模な実証実験（PoC）から始め、費用対効果を見極めながら段階的に導入を進めることが失敗のリスクを抑える賢明なアプローチでしょう。

どの技術が自社の課題解決に最適か、あるいはどのような導入計画を立てるべきか、さらに専門的な知見が必要な場合はAI導入の専門家へ相談することをおすすめします。

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