インテリジェントセキュリティの未来を切り拓く、エッジコンピューティングとエッジAI

急速に変化するデジタル環境の中で、よりスマートで迅速、かつ効率的なセキュリティソリューションへのニーズは、これまで以上に高まっています。今日、都市のあらゆる場所で数百台のカメラが、瞬間ごとに膨大な映像データを収集しています。従来の映像システムはデータを迅速に処理しにくく、主に事後分析に用いられてきました。その結果、セキュリティ事象への対応遅延、非効率な対処、潜在的な脆弱性といった課題が生じています。マッキンゼーの調査によると、通信業界の経営層の84%が、エッジコンピューティングの導入における最優先領域として「映像モニタリング」を挙げています。これは、リアルタイムのデータ処理が可能な技術へと産業が移行していることを示しています。

エッジコンピューティングとエッジAIの登場により、セキュリティおよびビジネス運用の在り方は大きく変革しています。データが生成される現場で即時に処理することで、遅延を低減し、性能を向上させ、迅速なインテリジェント意思決定を可能にします。

エッジコンピューティングとエッジAIの理解

エッジコンピューティングは、コンピューティングとデータストレージをデータソース（情報発生源）により近い場所に配置する分散型コンピューティングのパラダイムです。すべてのデータを中央サーバーやクラウドに送るのではなく、ネットワークカメラなどのデータソース側で直接処理を行います。

データをネットワークの「エッジ（端）」で処理することで、遅延時間を大幅に短縮でき、セキュリティアプリケーションが潜在的な脅威に対してより迅速に対応することが可能になります。例えば、映像モニタリングにおいて、不正アクセスや不審な活動を迅速に検知することは極めて重要です。エッジコンピューティングは、リモートサーバーとのデータ送受信によるタイムラグの問題を解決し、リアルタイムに対応できます。

エッジAIは、AIをエッジコンピューティングと組み合わせ、AIアルゴリズムをデバイスに直接搭載することで、中央サーバーへの継続的な接続がなくても現場でリアルタイム分析を可能にします。中央集約型の処理からエッジコンピューティングへの移行は、特定産業においてAIモデル進化の次のステップと捉えられています。企業が2023年に主に基礎的なAIモデル学習へ注力したのに対し、今後数年でAIモデルの大規模導入が進むと見込まれます。短い処理時間が優先されることによって、企業がAIモデルを商用的に導入し始めると、その相当量のデータ処理がエッジへ移行すると予測されます。

エッジにAI機能が搭載されると、カメラは映像フィードを即時に解析し、物体・動き・異常兆候を発生と同時にリアルタイムで識別できます。こうしたデバイス内AIにより、クラウド解析を待つことなく、アラート発報、扉の施錠、警備担当者への通知など、即時のアクションが可能になります。

課題と解決策

今日のダイナミックな環境において不可欠な「効果的な運用」という観点で、従来のセキュリティシステムにはいくつかの課題が存在します。

その一つは、対応時間の遅延です。カメラなどのセキュリティデバイスから収集されたデータが、処理のために中央サーバーへ転送される際に発生する遅延は、即時的な介入を困難にします。このような遅延により、セキュリティ侵害や不法行為の発見が遅れることは、大きな問題になる可能性があります。

また、こうしたシステムは高い運用コストを伴います。ネットワークを介して膨大な映像データを転送する必要があるため、多大な帯域幅とストレージ容量を消費します。これはコストの増大を招くだけでなく、収集されたデータの限定的な処理（場合によっては、IoTによって生成されたデータの25%未満しか処理されない）という非効率な状況を引き起こします。

データセキュリティも、従来方式における重要なリスクです。機微情報をネットワーク経由で中央サーバーへ送信することは、盗聴やサイバー攻撃のリスクを高めます。世界的にデータ規制は重要な論点となっており、60カ国以上が高度なデータ保護要件を各国で規定しています。これらの脆弱性は、セキュリティシステムだけでなく、送信される個人情報や機密データを危険にさらし、拡張性の課題がこれらを一層深刻化させます。従来のセキュリティシステムを拡張するには、一般的にインフラへの膨大な投資が必要で、既存ネットワークリソースへの負荷も増えるため、プロセスが複雑で高コストになりがちです。

エッジコンピューティングとエッジAIは、データソースに近い場所でデータを処理することで、このような課題を解決します。デバイス側で即時に処理・対応することで、中央サーバーへデータを転送する際に生じる遅延をなくします。例えば、エッジ機能が搭載されたカメラは映像をリアルタイム解析し、不審な行動を検知した瞬間に警備担当者へ通知したり、イベントを発生させることができます。このリアルタイム処理により、セキュリティシステムの即応性が向上させます。

エッジ技術のもう一つのメリットは、高効率性です。ローカルでデータを処理することで、高帯域ネットワークと大規模なクラウド保存の必要性が低減し、運用コストの削減につながります。機微情報のネットワーク送信を最小化することで、データセキュリティも強化されます。データがエッジで処理・保存されるため、転送中の盗聴やサイバー攻撃リスクを大幅に低減できます。そして、システムの拡張性向上も、重要なメリットです。既存インフラを再設計せず、ネットワークへエッジデバイスを容易に追加でき、柔軟でコストパフォーマンスの高い拡張が可能になります 。

セキュリティ分野におけるエッジAI導入の推進要因

リアルタイム対応ニーズ

セキュリティシステムの運用においては、一瞬一瞬が重要となります。対応の遅れにより、盗難や器物損害などのセキュリティ被害を未然に防ぐ機会を逸する可能性があります。エッジAIはデータをリアルタイムに処理・対応し、事後対応じゃなく、予防を目的としたセキュリティ対策を可能にします。

データ量と帯域の最適化

高画質のモニタリング映像は、膨大なデータを生成します。すべてのデータ処理目的に中央サーバーへ送信することは、ネットワーク帯域の負荷を高め、コスト増加につながります。エッジコンピューティングはローカルでデータを処理し、必要な情報やアラートのみをネットワークへ送信することで、負荷を軽減し帯域の使用を最適化します。

AI技術の進化

近年のAIと機械学習の進展により、より小型のエッジデバイスでも高度なアルゴリズムを実装できるようになりました。これにより、セキュリティシステムにおける高精度な物体認識、属性把握、行動分析などが可能になります。

産業別に見るエッジAIのインパクト

リテール

消費者行動のリアルタイム分析は、万引きの抑止や資産管理の改善をサポートします。エッジAI搭載カメラは、顧客に合わせたショッピング体験を目的に顧客の動線のインサイトを収集し、ショッピングカート盗難の抑止など、先回りしたセキュリティ強化にも活用できます。

公共施設のセキュリティ

エッジコンピューティングは、交通パターンのモニタリング、事故の迅速な検知、より効果的な緊急対応管理を通じて公共施設の安全性向上に貢献します。こうしたリアルタイムデータ処理は混雑度の緩和など、より効率的な都市運営計画にも寄与します。

製造・物流

高度化された装備モニタリングとと安全遵守は、製造・物流分野におけるエッジAIの代表的なメリットです。エッジでのリアルタイム分析により、維持補修と作業者の安全性を高め、ダウンタイムを削減し、運用効率を高めます。

次世代ビジョン

Hanwha Vision は、こうした技術革新をリードしています。　ビジョン技術とイノベーションの先行企業として、当社のセキュリティソリューションにエッジコンピューティングとエッジAIを統合させることに注力しています。Hanwha Visionの継続的な取り組みは、さまざまな業界でセキュリティを強化し、有益なビジネスインサイトを提供するインテリジェントデバイスの開発へとつながっています。

詳細は hanwhavision.com をご確認ください。