現実世界の事例、AIを活用した検知、そしてセキュリティの未来に関する洞察を通じて、ビジョンAIがどのように盗難防止に役立つのかをご紹介します。
店舗の出口で、未払いの商品が通過するとビープ音が鳴る背の高いゲートを通り過ぎたことがある人は、電子式物品監視（EAS）システムが働いているのを見たことがあるだろう。これらのシステムは、小売店の セキュリティで一般的に使用されている。このシステムは、会計時にセキュリティタグが解除されていない商品をdetect するように設計されている。基本的な盗難防止には有効だが、EASシステムはタグの付いた商品の検知に限定されており、他のタイプの盗難を見逃すことが多い。
人工知能（AI）は、コンピュータ・ビジョンという形で、より高度なソリューションを提供することができる。コンピュータ・ビジョンはAIの一分野であり、機械が周囲の世界からの視覚情報を解釈・分析することを可能にする。コンピュータ・ビジョンは、顧客行動の分析、在庫のtrack 、さらには不審な行動のリアルタイム認識にも利用できる。タグ付けされた商品だけに頼るのではなく、コンピュータ・ビジョン・システムは、制限区域に滞留する者、商品を隠す者、レジを迂回する者など、窃盗の可能性を示すパターンをdetect ことができる。
ビジョン対応セキュリティシステムからの洞察は、セキュリティチームが不審な行動に即座に対応し、損失を減らし、店舗のセキュリティを強化するのに役立ちます。コンピュータビジョンは、小さな店舗から大規模な倉庫まで、さまざまな小売環境にも適用できます。
この記事では、コンピュータビジョンが小売および倉庫業における盗難防止をどのように変えているかを見ていきます。それでは始めましょう！
まず、盗難防止に使用できるさまざまなコンピュータビジョン技術を調べ、それらがどのように機能するかを理解しましょう。
のようなコンピュータビジョンモデルを使用することで Ultralytics YOLO11のようなコンピュータビジョンモデルを使用することで、小売店はリアルタイムの物体検出と 追跡により、セキュリティ対策を大幅に改善することができます。オブジェクト検出は、ビデオフィード内の特定のオブジェクト、人、またはアイテムを識別するのに役立ち、オブジェクト追跡は、複数のフレームにわたってこれらの識別されたオブジェクトを追跡し、店舗全体の動きを監視するために使用することができます。これらの技術を組み合わせることで、店舗内で起きている活動を包括的にリアルタイムで把握することができます。
例えば、顧客がデザイナーのハンドバッグのような高価な商品を手にとり、店内を歩き回るとしましょう。監視映像を物体検出を使用して分析し、ハンドバッグを特定し、関心のあるアイテムとしてフラグを立てることができます。顧客が移動すると、物体追跡を使用して、ハンドバッグとそれを持っている人の両方を継続的に追跡できます。出口のような事前定義されたゾーンに基づいて、チェックアウトエリアを通過せずに出口に向かうなど、異常な行動はアラートをトリガーする可能性があります。
行動分析とパターン認識は、店舗での顧客の行動に焦点を当てることで、盗難防止をさらに一歩進めることができます。顧客がどこに移動しているか、どの商品を手にとっているかといった情報以上の洞察が得られます。物体検出と追跡は、特定の対象物を追跡するのに役立ちますが、行動分析は、不審な意図を示唆する可能性のある顧客の行動パターンを監視できます。
例えば、Vision AIを使用して、顧客が同じアイテムを繰り返し手に取って置いたり、特定の通路で立ち止まったり、立ち入り禁止区域に異常に近づいたりするかどうかを識別できます。この分野の研究は進歩しており、検出精度を向上させるためのますます高度な技術が開発されています。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Long Short-Term Memory (LSTM)ネットワークという2種類のAIモデルを組み合わせたものです。
物体検出の基礎となるCNNは、画像やビデオフレームなどの視覚データを分析するように設計されており、システムが特定の商品や店舗エリアを認識するのに役立つ。これとは対照的に、LSTMは時間をかけて情報を保持するように設計されており、システムは顧客の行動パターンをdetect ことができる。つまりLSTMは、顧客が同じ商品を頻繁に扱うなど、繰り返される行動をtrack ことができる。
CNNとLSTMを組み合わせることで、Vision AIシステムは「何」（関与するオブジェクトまたは人物）と「いつ」（タイミングとアクションのシーケンス）の両方をキャプチャできます。この統合されたアプローチは、微妙な万引き行為を特定するのに非常に役立ちます。
盗難防止に特化して設計されたVision AIイノベーションを補完できるコンピュータ・ビジョン技術は他にもある。顔認識もそのひとつで、顔の特徴を分析することで個人を特定し、既知の犯罪者や不審な行動をとる人物をdetect のに役立つ。この技術を利用して、万引き犯が入店した際に警備員に警告を発する店舗もある。しかし、プライバシーの懸念に対処するため、この利用を顧客に周知する必要がある。
ポーズ推定は、体の位置や動きを分析することで、盗難に関連する物品の隠匿や異常な姿勢などの行動をdetect 、セキュリティのレイヤーをもう1つ増やすことができる。この技術は、システムがボディランゲージを解釈し、必要に応じてセキュリティが介入するための早期警告を発するのに役立つ。
AIは未来的なテクノロジーのように思えるかもしれませんが、今日すでに多くの実用的な方法で使用されています。特に、AIによる盗難防止は、世界中の店舗で広く採用されており、小売業者がリアルタイムで万引きに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でdetect のに役立つことを示す好例である。複数の監視カメラがあるにもかかわらず、店主のKJ・シン氏は万引きによる損失に毎日直面していた。
この問題に対処するため、彼は既存のカメラと連携するAI搭載の監視システムを設置しました。AIは顧客のボディーランゲージと動きを分析し、ポケットやバッグに物を隠すなどの不審な行動を特定します。何か異常を発見すると、シン氏は携帯電話にアクティビティのビデオクリップとともに即座にアラートを受け取ります。
ビデオ証拠により、店員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、盗難を防ぎ、シン氏が自信を持って万引き犯に立ち向かうことを容易にします。AIシステムを追加して以来、彼はいくつかの盗難を阻止することに成功しており、AI監視が小売店の盗難防止にどれほど効果的かを示しています。
AIは盗難防止に多くの利点をもたらし、小売店やセキュリティチームに、より効果的にロスをdetect し削減するための信頼できるツールを提供します。ここでは、盗難防止におけるAIの主なメリットを紹介する：
ただし、AIに頼った盗難防止にも限界があります。主な課題を以下に示します。
AIコミュニティと社会全体で倫理的かつ責任あるAIイノベーションが奨励されています。そのため、盗難防止におけるコンピュータビジョンの将来は、プライバシー保護技術を優先する可能性が高いです。これらの進歩は、効果的なセキュリティと顧客のプライバシー尊重のバランスを取り、店舗が個人の権利を侵害することなく、不審な行動を監視できるようにすることを目的としています。
関連する方法のひとつは、コンピュータビジョンによって識別できる特徴をぼかしたり匿名化したりすることである。顔の特徴やその他の個人情報を自動的にぼかすことで、個人を特定することなく行動パターンをtrack することができる。YOLO11 ようなモデルは、個人を特定するのではなく、特定の行動に焦点を当てながらリアルタイムで物体を検出・監視することで、このようなプライバシー保護をサポートすることができる 。これにより、店舗は顧客のプライバシーを保護しながら、リアルタイムで盗難をdetect ことができる。
同様に、エッジコンピューティングは、店舗内のカメラなどのローカルデバイスでデータを処理するのに役立ち、クラウドに情報を送信する必要性を減らし、プライバシーリスクを最小限に抑えます。これらのプライバシー重視の方法により、窃盗防止の未来は安全で尊重されるものとなり、店舗のセキュリティを向上させながら信頼を構築できます。
AIとコンピュータ・ビジョンは、不審な行動をdetect し、より合理的な方法で損失を削減するインテリジェントなツールを提供することで、店舗が盗難を防止する方法を変えつつある。
物体検出、追跡、高度な行動分析などの機能により、Vision AIはリアルタイム監視を可能にし、潜在的な脅威に迅速に対応できるデータ駆動型の洞察を提供します。AIを使用することで、窃盗が発生する前に防止し、顧客とスタッフの両方にとってより安全な環境を作り出すことができます。
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