動画分析は、フィジカルセキュリティ業界で大きな進歩を遂げてきました。近年、機械学習やディープラーニングなどのAIが進歩したことにより、分析の精度と能力は向上しています。また、分析が低コストでできるようになったことで、これらのツールはさまざまな業界の組織の注目を集め、利用が広がっています。
動画分析の需要は急増しており、組織はセキュリティアプリケーションを検討するだけでなく、動画分析を活用して事業運営を改善する方法も模索しています。
このブログの後半では、自動ナンバープレート識別 (ALPR)、人数カウントおよび多数の人数を推定することができ、プロセスを合理化し、顧客体験を充実させ、ビジネスに関するより深いインサイトを得る方法について説明いたします。
動画分析を活用して都市の交通機関と道路交通制御で一歩先をゆく
公共交通機関の業界で交通機関プラットフォームが混雑している現状から、需要の高さがうかがわれます。これは企業にとっては朗報ですが、顧客が同じように感じるとは限りません。最終的に、どこかに移動する際に必要以上に時間がかかるのは喜ばしいことではありません。
人数カウントと群衆人数推定分析を利用すると、異なる時間帯に電車やバスを待つ人の数を追跡し、実際の需要に合わせてサービスの頻度を調整できます。また、歩行者の交通量がピークになる時間と場所を特定して、リソースをより適切に割り当て、混雑を緩和し、顧客体験を改善することもできます。
インターコムと動画分析を単一のセキュリティプラットフォームに統合すると、乗客へのアナウンスを予めプログラミングすることもできます。例えば、1つの場所に人が密集しすぎた場合、乗客をプラットフォームの他のエリアに誘導するアナウンスを自動的にトリガーできます。電車内で人数カウント動画分析ができれば、セキュリティプラットフォームを使って、接近する車両のどのセクションが一番混み合っていないかをプラットフォームにいる乗客に知らせることもできます。
都市道路の場合、動画とALPR分析を利用すれば、都市計画者や交通制御エンジニアは現状に関する有益な情報を収集できます。特定の路上に停車している車両の数や、特定の交差点を通過する車両の数などの交通規制データを確認できます。
この情報を利用して、ラッシュアワー時に代替ルートに変更し、渋滞を回避し、車両の交通量を最適化している都市もあります。通勤者を満足させるだけでなく、車両の移動速度が一定になるため、車の排気ガスの量も削減できます。
人数カウントとALPRでショッピング体験を改善
小売業界では、顧客を把握することは不可欠な要素です。顧客を把握することで、ニーズや嗜好に合わせてショッピング体験のあらゆる側面をカスタマイズし、収益を増やすことができます。オンライン小売業者がこのような大きな成功を収めている理由はここにあります。また、実店舗の小売業者は同じレベルのデータをすぐに利用できるわけではありませんが、動画分析ソリューションは市場競争に一役買っています。
人数カウントなどのビデオ監視分析を利用すると、特定の時間帯に来店する人の数を把握できます。最も忙しい時間帯と曜日を把握できるだけでなく、プロモーションキャンペーンの前、最中、後の店舗への人の流れを追跡することにより、マーケティングイニシアチブの成果を測ることができます。
ヒートマップを使って商品の閲覧行動を分析することもできます。または、単に来店する人の数と製品を購入する人の数を比較して、転換率も計算できます。
この情報すべてを利用すれば、情報に基づいて意思決定を下すことができます。たとえば、人気商品を店頭に移動したり、特定の日にスタッフを増員したりすることができます。
ショッピングモールなどの大型店舗の場合、動画分析とALPRテクノロジーを利用すれば、入口と出口での車両の流れを追跡できます。車両の流れが減速したり渋滞したりすると、システムは、人員を派遣しロットから顧客をより適切に誘導するよう、チームにアラートを送信します。
また、時間の経過に伴う車両の交通規制データを収集することもできます。重要な動向を見極め、施設と顧客体験の改善に役立てることができます。
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占有率データを利用したオフィススペースの使用状況の把握
パンデミック後、企業のオフィスの多くがハイブリッド職場環境を取り入れています。勤務形態が在宅勤務とオフィス勤務に分かれたことにより、組織ではオフィススペースの使用方法が再検討されています。また、フルタイムでオフィス勤務に戻った従業員も、勤務空間を最適化する最良の方法を見つけることに関心を持っています。
動画分析を活用すれば、占有率のパターンを追跡し、オフィスリソースがいつどのように使われているかをより詳しく把握するために必要な情報が得られます。そのプロセスの一環として、次の問いを考えてみることをおすすめします。会議室のすべてが使用されていますか? 大きな会議室はどのくらいの頻度で使用しますか?
会議の大部分で参加人数が4人以下であることがわかった場合は、1つの大きな会議室を小さなスペースに分割することができます。データを確認したことにより、水曜日にはオフィス勤務の従業員の出席人数が急増すると分かった場合は、デスクを共有するオプションをさらに追加することもできます。
オフィスの中には敷地内に倉庫や工場があるものもあり、このような場所では職場の安全性の強化が目標となる可能性があります。動画分析を利用すると、スタッフが仕事中に全身保護具を常時着用しているかどうかを判断できます。動画分析を利用して、どのくらいの頻度で正しい手順に従っているかどうかのベンチマークを確立できます。このベンチマークは、従業員の安全を維持する新しいルーチンやプロトコルを定義するのに役立つ手がかりになります。
空港を経由する乗客のルートの強化
空港は、安全な旅を約束することだけに力を入れているわけではありません。空港を移動するときには、さまざまな運用チームがスムーズで快適な体験を提供するために尽力しています。
これを実現するために、現在、多くの空港が動画分析ツールから収集した情報を活用しています。人数カウントと群衆の推定などで得たデータポイントにより、縁石サイドからゲートまでの乗客の流れに関する新しいインサイトが取得できます。このインサイトを利用すると、人がセキュリティの列に並んでいる時間、混雑が発生する場所、人が集まる場所をより詳細に把握できます。それから、新しく列を追加して列が長くならないようにする、またはスペースができたところを通過する人の流れを最適化するよう変更を加えることができます。
また、空港では、人員配置を最適化し、乗客に警備の順番待ちの場所や待ち時間を知らせることができます。利用客がこのような列やチェックポイントを迅速に通過できれば、レストランでの食事、免税店での買い物、ターミナルラウンジの他の設備の利用に費やす時間を増やすことができます。そうすることで、収益を最大化し、すべての旅行者に空港での時間を有意義に過ごしてもらうことができます。
システムの健全性を維持するツールを使ったセキュリティメンテナンスの迅速化
どの業界かを問わず、セキュリティシステムとインフラのメンテナンスには時間がかかります。大規模で分散した環境を管理する場合、カメラ、ドアリーダー、その他のIoTセンサーがすべて最適化され、うまく動作するようにするためには、専任のスタッフが必要になる可能性があります。複数のロケーションを監視する場合、チームメンバーはそれぞれのサイトに出向いて、発生した問題を実際に確認する必要があります。
このようなタイプのタスクは、時間とリソースの浪費につながる可能性があります。
Camera Integrity Monitorやシステム健全性モニタリングツールなどの動画分析を活用すれば、メンテナンスタスクの処理にかかる時間を短縮できます。改ざん、動画画質の低下、急な方向変化などのカメライベントを検出すると、システムがすぐに警告を発します。
Security Center 5.10では、直感的なダッシュボードからCamera Integrity Monitorのイベントを簡単に表示できます。イベントを検出するとすぐに、問題の原因となっているカメラが表示されます。また、現在の映像のサムネイルが表示されるため、人を派遣してイベントを実際にチェックしてもらう必要があるかどうかを判断できます。
動的なダッシュボードとウィジェットを使用すると、ドアが強制的に開けられた場合やリーダーがオフラインになった場合に追跡することもできます。すべての受信イベントは視覚的なグラフで表示されます。設定によっては、異なるイベントの数と頻度をわかりやすく示した円グラフまたは棒グラフが表示されます。
対処が必要な繰り返し発生する問題や異常をすばやく検出できます。次に、警報を調査したり、イベントレポートを入手したりすることにより、大きな問題が発生したときや、デバイスの交換が必要かどうかを確認できます。
動画分析の持つ可能性を柔軟に活用する
人工知能と機械学習が進歩し続けるにつれて、動画分析はこれまで以上に大きな力を発揮するでしょう。企業がセキュリティシステムを新しい方法で活用し、運用を強化する重要な機会を提供します。
また、特定の動画分析アプリケーションに精通している、または関心がある特定の業界の専門家は、他者がオフィススペース、歩行者の交通量、または車両の交通制御データをどのように活用しているかを知ることで、新しい考えや働き方のインスピレーションを得ることがあります。
組織のニーズに最適なアプリケーションを選択し、それが日常業務にどのように役立つかを理解する上で最も効果的な方法は、お客様の環境で動画分析を試用していただくことです。
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