投稿者 global-ai-media 
映像管理システム（VMS）の世界的大手Milestone XProtectとAIエージェントの統合事例をもとに、物理セキュリティ領域における生成AIの活用トレンドを解説します。クラウドにデータを上げられない現場での「オンプレミス生成AI」の可能性と、日本企業が直面するプライバシー・ガバナンス課題への対応策について考察します。
映像監視システム（VMS）における「AIエージェント」の台頭
物理セキュリティの領域において、これまでのAI活用は「物体検知（そこに人がいるか）」や「異常検知（侵入者がいるか）」といった、特定の事象を識別するタスクが中心でした。しかし、オーストラリアのセキュリティメディアSecurityBriefが報じたVisionplatform.aiとMilestone XProtect（世界的なオープンVMSプラットフォーム）の統合事例は、この領域が次のフェーズへ移行しつつあることを示唆しています。
このニュースの核心は、単なる画像認識ではなく、「AIエージェント」と「オンプレミス生成AI」が組み込まれた点にあります。AIエージェントとは、指示を待つだけでなく、環境を認識し、目標達成のために自律的に判断・行動するソフトウェアのことです。これにより、システムは「不審者を検知してアラートを出す」だけでなく、「過去の映像から類似人物を自然言語で検索する」「状況を要約してレポートを作成する」「関連するカメラ映像を自動的にポップアップさせる」といった、高度なワークフロー支援が可能になります。
なぜ「オンプレミス」での生成AI駆動が注目されるのか
生成AIやLLM（大規模言語モデル）の活用において、最大の懸念事項の一つがデータプライバシーです。特に防犯カメラなどの映像データには、顔、ナンバープレート、行動履歴といった極めてセンシティブな個人情報が含まれます。これらをパブリッククラウド上のAIサービスにアップロードすることは、コンプライアンスやガバナンスの観点から許容されないケースが多々あります。
今回の事例で強調されている「オンプレミス（自社運用環境）」での生成AI稼働は、この課題への明確な回答です。映像データを外部に出すことなく、エッジ（現場に近いサーバー）側でAI処理を完結させることで、遅延（レイテンシ）を最小限に抑えつつ、データ主権を確保できます。近年、SLM（小規模言語モデル）の性能向上により、巨大なクラウドインフラを使わずとも、特定のタスクに特化した生成AIをローカル環境で実用的な速度で動かせるようになってきた技術的背景も、このトレンドを後押ししています。
「検知」から「自律的な対応」へ：実務へのインパクト
従来、監視センターのオペレーターは、無数のモニターを常時監視するという精神的・肉体的に過酷な業務を強いられてきました。ここにAIエージェントが導入されることで、業務は劇的に変化します。
例えば、自然言語によるクエリ（問い合わせ）が可能になれば、「赤い服を着た男性が走っているシーンを探して」と入力するだけで、AIが瞬時に該当映像を抽出します。また、複数のカメラ映像をAIが時系列に整理し、「何が起きたか」を要約して報告することで、人間は「判断」と「対応」のみに集中できるようになります。これは、深刻な人手不足に悩む日本の警備・ビル管理業界において、省人化とセキュリティレベルの向上を両立させるための重要な鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のグローバルな事例から、日本企業がセキュリティや映像解析分野でAIを活用する際に考慮すべきポイントは以下の通りです。
1. データガバナンスとオンプレミス回帰の検討
改正個人情報保護法への対応や、経済安全保障の観点から、センシティブな映像データをクラウドへ送信することに慎重な日本企業は少なくありません。クラウド一辺倒ではなく、今回の事例のような「オンプレミスで動く生成AI」や「エッジAI」ソリューションをアーキテクチャの選択肢に含めることが重要です。
2. 既存資産（VMS）とAIの分離・統合
AI導入のためにカメラや録画システムをすべて刷新するのはコスト的に非現実的です。Milestoneのようなオープンなプラットフォーム上で、AI機能だけをアドオン（追加）できる構成を採用することで、既存のインフラ資産を活かしつつ、AI技術の進化に合わせて中身だけを最新化できる柔軟性を持たせることができます。
3. 人手不足対策としての「エージェント化」
単なる「検知ツール」の導入で終わらせず、その後のフロー（報告、検索、通知）までを自動化する「エージェント（自律型）」としての活用を設計段階から意識すべきです。特に日本の現場では、熟練者のノウハウが属人化している傾向があります。AIエージェントに手順を学習させ、若手や少人数のスタッフでも高度な判断ができるよう支援する「コパイロット（副操縦士）」としての位置づけが、現場の受容性を高めるでしょう。
技術的な可能性は広がっていますが、導入にあたっては「AIがハルシネーション（誤った情報の生成）を起こすリスク」や「ハードウェアコスト」も考慮し、実証実験（PoC）を通じて、自社の運用に耐えうる精度とコスト対効果を見極める冷静な姿勢が求められます。