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。
未払い商品が通過する際にビープ音が鳴る店の出口にある高いゲートを通り過ぎたことがあるなら、電子商品監視（EAS）システムが稼働しているのを見たことがあるでしょう。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ます。これらは、チェックアウト時に無効化されていないセキュリティタグが付いた商品を検出するように設計されています。基本的な盗難防止には役立ちますが、EASシステムはタグ付き商品の捕捉に限定され、他の種類の盗難を見逃すことがよくあります。
人工知能（AI）は、コンピュータビジョンという、AIの一分野のより高度なソリューションを提供できます。コンピュータビジョンを使用すると、機械は周囲の世界からの視覚情報を解釈および分析できます。コンピュータビジョンは、顧客の行動の分析、在庫の追跡、さらにはリアルタイムでの不審な活動の認識に使用できます。タグ付けされたアイテムだけに頼る代わりに、コンピュータビジョンシステムは、制限区域に長居したり、アイテムを隠したり、チェックアウトポイントを迂回したりするなど、潜在的な盗難を示すパターンを検出できます。
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。
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を通じて、セキュリティ対策を大幅に改善できます。物体検出は、ビデオフィード内の特定の物体、人、またはアイテムを識別するのに役立ち、物体追跡は、これらの識別された物体を複数のフレームにわたって追跡し、店舗全体での動きを監視するために使用できます。これらの手法を組み合わせることで、店舗で発生しているアクティビティの包括的なリアルタイムビューを提供できます。
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。
CNNは物体検出の基礎を形成し、画像やビデオフレームのような視覚データを分析するように設計されており、システムが特定のアイテムや店舗エリアを認識するのに役立ちます。対照的に、LSTMは、時間経過とともに情報を保持するように構築されており、システムが顧客の行動パターンを検出できるようにします。これは、LSTMが、顧客が同じアイテムを頻繁に手に取るといった反復的な行動を追跡できることを意味します。
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。
窃盗防止のために特別に設計されたVision AIイノベーションを補完できる他のコンピュータビジョン技術があります。顔認識は、顔の特徴を分析して個人を識別するために使用されるツールの1つであり、既知の犯罪者または不審な行動を示す人物を検出するのに役立ちます。一部の店舗では、このテクノロジーを使用して、要注意の万引き犯が入店したときにセキュリティに警告します。ただし、プライバシーへの懸念に対処するには、顧客にこの使用について知らせる必要があります。
姿勢推定は、体の位置や動きを分析して、アイテムの隠蔽や窃盗に関連する異常な姿勢などの行動を検出することにより、セキュリティを強化できます。この技術により、システムはボディー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行できます。
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監視システムがリアルタイムで盗難を検出するのにどのように役立つかの好例です。複数の防犯カメラを設置しているにもかかわらず、店主のKJ Singhは万引きによる損失に日々直面していました。
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、小売およびセキュリティチームに、より効果的に損失を検出し削減するための信頼性の高いツールを提供し、盗難防止に多くの利点をもたらします。AIによる盗難防止の主な利点を以下に示します。
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1つは、コンピュータビジョンを通じて識別機能をぼかしたり、匿名化したりすることです。顔の特徴やその他の個人情報は自動的にぼかすことができ、システムは個人を特定せずに行動パターンを追跡できます。YOLO11のようなモデルは、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、リアルタイムでオブジェクトを検出および監視することにより、これらのプライバシー保護の実践をサポートできます。これにより、店舗は顧客のプライバシーを保護しながら、リアルタイムで盗難を検出できます。
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、疑わしい行動を検出し、より合理的な方法で損失を削減するためのインテリジェントなツールを提供することにより、店舗が盗難を防止する方法を変革しています。
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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