SCORER Partner Summit 2018_ Whiteboard Kitta

AIカメラを活用した２号警備システム
のご案内
株式会社ホワイトボード
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警備業界における諸問題の深刻化
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AIカメラを活用した２号警備システム “KB-eye” のご案内
警備員の人材不足
経験浅警備員の増加警備員の高齢化業界全体のスキル低下
人材不足を背景に、警備員の高齢化/経験の浅い警備員の増加が深刻化。結果として、
警備スキルの低下による現場での事故の発生などの重大な問題に発展していきます。
事故の増加
警備員の不満増

なぜ、人が来ないのか？
さらなるイメージの悪化・事故の増加へ
警備業界に対する、イ
メージ（地位）が低い
業況がよく、他業種にも
求人が溢れている
人不足が故に多忙感があ
る
イメージの低さ他業界への流出多忙感

警備員の人材不足
経験浅警備員の
増加
警備員の高齢化業界全体のスキル低下
これらの問題の「解決」を提案
限られた人材で、
安定した警備を可能に！
解消！

6
２号警備の新しいかたちを提案します！

AIカメラを活用した
ハイブリッド警備
２号警備の新しいかたちとは？

「AIカメラを活用したハイブリッド警備」とは？
AIを使用するイメージは、こんな感じ？

「人」と「AI」の
足し算ではありません！！

人や自動車、自転車などをカメラに検知させ、警備員へ通知を発報。
「人」と「AI」が互いに補い合う、新しいかたちの警備システムです！
足すのではなく、
掛けるんです！

イメージの低さ業況のよさ多忙感
警備業界に対する、イ
メージ（地位）が低い
業況がよく、他業種にも
求人が溢れている
人不足が故に多忙感があ
る
３つの問題を、AIカメラが補完！
補完！

for 雑踏検知
屋外イベント会場等で活用できる、雑踏事故・群集事故防止のためのAI警
備システムです。
for 脇道検知
片側交互通行の工事現場で活用できる、脇道からの車両/人物などの接近
検知システムです。
for 侵入検知 (オーダーメイド)
工事現場など任意の場所で活用できる、危険エリアへの侵入防止のため
のAI警備システムです。
製品ラインナップ

KB-eyeの使い方の指導を
企業単位で実施いたします。
警備員がAIと行うハイブ
リッド警備の意味説明も。
啓発セミナー
トレーニング＆セミナーサービスのご案内（５万円〜）
使い方セミナー
２号警備をAIを使って変え
ていくことに対する意味付
け、職業感訓練教育プログ
ラムの実施をいたします。

AIを活用して、「新しい２号警備のかたち」を作ります。

AIカメラを活用した２号警備システム

KB-eye for 雑踏検知
雑踏事故・群集事故が発生する傾向をAIカメラがいち早く察
知。近くにいる警備員が急行できるよう、警備員が装着する
ウェアラブル端末にいち早くお知らせを発報します。
ご利用シーン
屋外イベント会場等において、群衆密度が高くなると見込まれる
場所にカメラを設置し、イベント開催中稼働し検知を行います。

雑踏検知で得られる成果
群衆密度の検知を行い、
警備員にいち早く自動発報し事故を未然に防ぐ

KB-eye for 脇道検知
工事現場へAiカメラを設置。AIが車両や人を判定して、危険
と察知したら『声』と『光』で警備員に伝えます。
ご利用シーン
片道交互通行の工事現場において、一定の箇所にカメラを設置し、
工事実施中稼働し検知を行います。

工事現場の車両規制区間における脇道から進入する
車両、人物等を検知・通知を行い事故を未然に防ぐ
脇道検知で得られる成果

KB-eye for 侵入検知（オーダーメイ
ド）
任意の場所のカメラを設置し稼動。不審人物の侵入がないか
カメラによる検知を行います。
ご利用シーン
工事現場内の危険区域や施設内の立ち入り禁止区域などにおいて、
任意の場所にカメラを設置し稼働。不審人物の侵入がないかカメ
ラによる検知を行います。

任意の箇所における侵入を検知して、犯罪・事故等を
未然に防ぐ
侵入検知で得られる成果

22
✔ AIとのハイブリッド警備を一般化
✔ 警備員の士気・誇りの向上→資質の向上
✔ そもそもの人員不足をカバー
✔ 人員を別の現場に回して売上確保
✔ ２号警備に対する社会的評価を向上
２号警備の再定義

３つの問題を、AIカメラが補完！
人手高齢による
認知低下
経験浅による
質の低さ

ところで、
どう動いているの？

25
IPカメ
ラ
Raspberry Pi +LTE端末
（カメラの映像転送＋通知）
VPN区間
遠隔GPUクラスター
（映像解析、通知用
API呼び出し）
VPNリモートアクセス
現地設置端末
クラウド上
VPN server
LTE
VPN IP:
192.168.30.X
ローカルIP
192.168.1.B
VPN IP: ＊＊＊＊＊
＊＊
VPNクライアント光回線グローバル IP 59.199.185.XX
通知端末
IPカメ
ラ
VPNリモートアクセス現地設置端末
LTEVPN IP:
＊＊＊＊＊
ローカルIP
＊＊＊＊＊
通知端末
FS管理下端末置き場
Raspberry Pi +LTE端末
（カメラの映像転送＋通知）
クラウド上にたて
たVPNサーバー
ラズパイとGPU端
末をLANでつなぐ
ことができる。
VPNサーバー
RTSP
RTSP

26
製品化に至るまでに
ぶつかった５つの壁

27
【第１の壁】技術の壁
（前提）
・当社はWEBの開発会社である。
・AIに関する知見はない。
・DBからのデータをBIに入れて分析くらいはできる。
（SCORERを導入してよかったこと）
・GUIでデータをDLできる。
・AIに関する知見がなくても、AIを活用できる。
・FS社が製品化へのコストを気にしてくれた。

28
【第１の壁】技術の壁
はじめてのAIでもイケる！！

29
【第２の壁】知見・感覚の壁
（前提）
・AIの種類や、得意不得意はわからない。
・AIを使いたいがどう使っていいかわからない。
・FS社がAIのカンドコロをSCORERで体現。
・知見がなくても活用できるプラットフォームである。
・必要な機器（Edge、SCORER SIM含む）がよかった。

30
【第２の壁】知見・感覚の壁
やってみて、初めて分かる

31
【第３の壁】プロダクト化の壁
（前提）
・当社はWEBの開発会社である。
・ソフトウェアの開発は、販売は行ってきた。
・しかし、物理的な製品となるとわからない。
・簡単なエッジ端末とSCORERがあれば、AIを活用可能。
・FS社の経験値を分けてもらえる。

32
様々な課題を相談しました。
before after

33
【第４の壁】リソースの壁
（前提）
・本業の技術者を新製品開発に充てられない。
・DBを叩いてデータを呼び出し処理するリソースがない。
・AI側への学習コストもかかる。
・開発がほとんど必要ない。
・SDKでやりたいことはだいたいまかなえる。
→FS社ブログがおもしろい。

34
様々な課題を相談しました。
before after

35
【第５の壁】やる気の壁
（前提）
・当社はAI開発も、プロダクト開発も未経験だった。
・スタッフも「どうせ無理」と思っていた。
・意外と簡単で技術者がやる気を出した。
・FS社の受託案件の応用等、参考になり勇気が湧いた。

36
まとめ
業務の知識 × やる気 × SCORER ＝成功

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