盗難防止のためのコンピュータービジョン：セキュリティの強化

未精算の商品が通過すると音が鳴る、店舗出口の背の高いゲートを通り過ぎたことがあれば、電子商品監視（EAS）システムを目にしたことがあるでしょう。これらのシステムは、小売セキュリティで一般的に使用されています。会計時に無効化されていないセキュリティタグ付き商品を検出するよう設計されています。基本的な盗難防止には役立つものの、EASシステムはタグ付き商品しか検出できず、ほかの種類の窃盗を見逃すことがよくあります。

人工知能（AI）は、周囲の視覚情報を機械が解釈・分析できるようにするAIの一分野であるコンピュータービジョンという形で、より高度なソリューションを提供できます。コンピュータービジョンは、顧客の行動分析、在庫追跡、さらには不審な行動のリアルタイム認識に活用できます。タグ付き商品だけに頼るのではなく、コンピュータービジョンシステムは、立ち入り制限区域にとどまる、商品を隠す、会計場所を迂回するといった、窃盗の可能性を示すパターンを検出できます。

ビジョン機能を備えたセキュリティシステムから得られる知見により、セキュリティチームは不審な行動にすぐ対応でき、損失を減らして店舗の安全性を高められます。コンピュータービジョンは、小規模店舗から大型倉庫まで、さまざまな小売環境に適用できます。

この記事では、コンピュータービジョンが小売業や倉庫業の盗難防止をどのように変えているかを解説します。

盗難防止に適したコンピュータービジョンタスクとは#

まず、窃盗を防ぐために利用できるさまざまなコンピュータービジョン技術と、その仕組みを見ていきましょう。

物体検出とトラッキングでセキュリティを強化する#

小売店では、Ultralytics YOLO11のようなコンピュータービジョンモデルを使うことで、リアルタイムの物体検出と追跡を通じてセキュリティ対策を大幅に強化できます。物体検出は、動画フィード内の特定の物体、人、商品を識別するのに役立ちます。一方、物体追跡を使うと、複数のフレームにわたって識別した物体を追跡し、店内での動きを監視できます。これらの手法を組み合わせることで、店内の活動を包括的かつリアルタイムに把握できます。

たとえば、顧客がデザイナーズハンドバッグなどの高額商品を手に取り、店内の複数のエリアを移動するとします。監視映像を物体検出で分析すると、ハンドバッグを識別して注目対象としてフラグを立てられます。顧客が移動する間、物体追跡を使ってハンドバッグと持ち主の両方を継続的に追跡できます。出口などの事前に設定された区域に基づき、会計場所を通らずに出口へ向かうといった不審な行動があれば、アラートを発信できます。

図1. 物体検出とトラッキングは、店内の活動の監視に役立ちます。（画像提供：著者）

ビジョンAIによる行動分析とパターン認識#

行動分析とパターン認識を活用すると、店舗内での顧客の行動に注目し、盗難防止をさらに強化できます。顧客の移動先や手に取った商品だけにとどまらない知見を得られます。物体検出と追跡は特定の注目対象を追うのに役立ちますが、行動分析では、不審な意図を示す可能性のある顧客の行動パターンを監視できます。

たとえば、Vision AIを使って、顧客が同じ商品を何度も手に取っては戻す、特定の通路に長くとどまる、立ち入り制限区域に不自然に近づくといった行動を識別できます。この分野の研究は進展しており、検出精度を高める手法がますます高度化しています。有望なアプローチの1つは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と長短期記憶ネットワーク（LSTM）という2種類のAIモデルを組み合わせるものです。

物体検出の基盤となるCNNは、画像や動画フレームなどの視覚データを分析するよう設計されており、システムが特定の商品や店舗内の区域を認識するのに役立ちます。一方、LSTMは情報を時間にわたって保持できるよう設計されており、顧客の行動パターンを検出できます。つまり、LSTMは顧客が同じ商品を頻繁に手に取るなど、繰り返される行動を追跡できます。

CNNとLSTMを組み合わせると、Vision AIシステムは「何が」（関与する物体や人）と「いつ」（行動のタイミングや順序）の両方を捉えられます。この統合アプローチは、巧妙な万引き行為の特定に非常に有効です。

図2. コンピュータービジョンを使った不審な行動の検出。

窃盗防止でよく使われるその他のコンピュータービジョン技術#

盗難防止に特化したVision AIのイノベーションを補完できるコンピュータービジョン技術は、ほかにもあります。顔認識は、顔の特徴を分析して個人を特定するツールの1つで、既知の犯行者や不審な行動を示す人物の検出に役立ちます。このテクノロジーを使って、要注意の万引き犯が入店した際に警備員へ通知する店舗もあります。ただし、プライバシー上の懸念に対処するため、顧客にこの利用について知らせる必要があります。

姿勢推定は、身体の位置や動きを分析し、商品を隠す動作や盗難に関連する不自然な姿勢などを検出することで、セキュリティをさらに強化できます。この手法によって、システムはボディランゲージを解釈し、必要に応じて警備員が介入できるよう早期にアラートを発信できます。

図3. 万引き犯の姿勢を理解する。

AI監視システムによるリアルタイムの窃盗検出#

AIは未来的な技術に思えるかもしれませんが、すでに現在、実用的な方法で広く利用されています。特に、窃盗防止のためのAIは世界中の店舗で広く導入されており、小売業者が万引きにリアルタイムで対処するのに役立っています。

ワシントンD.C.にあるJJ Liquorsの事例は、AI監視システムが盗難をリアルタイムに検出する方法の一例です。複数のセキュリティカメラを設置していたにもかかわらず、店舗オーナーのKJ Singh氏は万引きによる損失に毎日直面していました。

この問題に対処するため、同氏は既存のカメラと連携するAI監視システムを導入しました。AIは顧客のボディランゲージや動きを分析し、ポケットやバッグに商品を隠すなどの不審な行動を識別します。不審な動きを検知すると、Singh氏の携帯電話に活動の動画クリップとともに即座にアラートが届きます。

動画による証拠があるため、同氏は顧客が店を出る前に対応できます。このリアルタイムの対応は盗難の防止に役立ち、Singh氏が自信を持って万引き犯に対処しやすくします。AIシステムの導入後、同氏はいくつもの盗難を未然に防ぐことができ、小売業の盗難防止におけるAI監視の有効性が示されました。

窃盗防止におけるAIのメリットとデメリット#

AIは窃盗防止に多くのメリットをもたらし、小売業やセキュリティの担当チームが損失をより効果的に検出・削減するための信頼性の高いツールを提供します。窃盗防止におけるAIの主なメリットは次のとおりです。

• スタッフへの依存を軽減：継続的な人手による監視の必要性を減らし、コスト削減と警備スタッフの疲労軽減に役立ちます。
• 有用なデータ：盗難の傾向に関するデータに基づく知見を提供し、店舗が実際のパターンに合わせてセキュリティ戦略を調整できるようにします。
• 精度の向上：誤警報を減らし、人が見逃す可能性のある微妙なパターンを検出します。

一方、窃盗防止をAIに頼ることには制約もあります。主な課題は次のとおりです。

• プライバシーに関する懸念：顧客の行動を監視・分析することへの疑問を生じさせ、顧客の信頼に影響を与える可能性があります。
• 技術的なメンテナンス：新たな盗難手口に対応するには、AIシステムの定期的なアップデートとメンテナンスが必要です。
• 導入コストの高さ：AIシステムの設置と保守にかかる費用は、小規模事業者にとって障壁になる可能性があります。

窃盗防止におけるコンピュータービジョンの今後#

AIコミュニティや社会全体では、倫理的で責任あるAIのイノベーションが推進されています。そのため、盗難防止におけるコンピュータービジョンの将来では、プライバシーを保護するテクノロジーが重視される可能性があります。こうした進歩は、顧客のプライバシーを尊重しながら効果的なセキュリティを実現することを目指しており、個人の権利を損なわずに不審な行動を監視できるようにします。

関連する方法の1つは、コンピュータビジョンによるぼかし処理や、個人を特定できる特徴の匿名化です。顔の特徴やその他の個人情報を自動的にぼかすことで、個人を特定せずに行動パターンを追跡できます。YOLO11などのモデルは、個人の特定ではなく特定の行動に焦点を当てながら、物体をリアルタイムで検出・監視することで、こうしたプライバシー保護の取り組みを支援できます。これにより、店舗は顧客のプライバシーを保護しながら、盗難をリアルタイムで検出できます。

図4. 個人を特定せずに行動パターンを監視するためのぼかし処理。

同様に、エッジコンピューティングを使うと、店内カメラなどのローカルデバイス上でデータを処理できるため、情報をクラウドに送信する必要性が減り、ひいてはプライバシーリスクを最小限に抑えられます。こうしたプライバシー重視の手法により、窃盗防止の将来は安全性と配慮を両立し、店舗のセキュリティを高めながら信頼を築くことができます。

より安全な店舗を実現する、スマートな窃盗防止#

AIとコンピュータービジョンは、不審な行動を検出し、損失をより効率的に削減するインテリジェントなツールを提供することで、店舗の窃盗防止のあり方を変えています。

物体検出、追跡、高度な行動分析などの機能を備えたVision AIは、リアルタイム監視とデータに基づく知見を提供し、セキュリティチームが潜在的な脅威に迅速に対応できるようにします。AIを活用すると、盗難の発生を未然に防ぎ、顧客とスタッフの双方にとってより安全な環境を実現できます。

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