Luminys Systems Corporationの会長兼Foxlinkの特別室エグゼクティブアシスタントを務めるフレディ・クオ氏。
現在、エージェント型AIに関する議論の多くは画面ベースのアプリケーションに焦点を当てています。これには、情報処理や単純なデジタルタスクの自動化を目的とした仮想アシスタント、コパイロット、ツールなどが含まれます。しかし、エージェント型AIの可能性はデジタルインターフェースをはるかに超えています。その最も革新的なインパクトは、物理的環境への応用から生まれる可能性があります。
セキュリティ分野では、エージェント型AIは対応システムの考え方を変革します。これらは単にビデオフィードを分析したりアラートを発したりするツールではありません。周囲の状況を解釈し、リアルタイムでリスクを評価し、事前に定義された安全策の範囲内で適切な行動を開始できるインテリジェントエージェントです。その結果、特にタイミングとコンテキストが最も重要な建築環境において、より応答性が高く適応力のあるセキュリティ体制が実現します。
物理システムに実世界のインテリジェンスを構築する
セキュリティインシデントが単一の瞬間や場所で展開することはほとんどありません。それらは時間と空間を超えて移動します。従来のセキュリティシステムは、これらの出来事を観察し記録するように設計されていましたが、多くの場合、事後的なものでした。エージェント型AIは新しいアプローチをもたらし、カメラ、センサー、照明、ロボティクスなどの接続されたデバイスが新たな脅威をリアルタイムで検出し対応することを可能にします。
例えば、物流ヤードでのシナリオを考えてみましょう。インテリジェントシステムは単なる動きだけでなく、時間の経過に伴う行動を監視します。動きが検出されたときに単に照明を作動させるのではなく、システムは複数のカメラフィードを分析し、制限された積み込みエリア付近での営業時間外の繰り返される活動を特定します。これにより、偵察や窃盗前の行動と一致するパターンにフラグを立てることができます。
業界でよく引用される推定によると、監視システムによって記録された映像の2%未満しか人間によって確認されていないとされています。これは物理的セキュリティにおける大きな盲点を浮き彫りにしています：インテリジェンスの大部分は、誰も分析する時間がない映像の中に閉じ込められているのです。エージェント型AIは、パターンを自動的にスキャンし、人間のオペレーターが見逃す可能性のある早期警告サインを表面化させることで、このギャップを埋めるのに役立ちます。
人間のオペレーターが何時間もの映像を確認したり、基本的なセンサートリガーに対応したりすることだけに頼るのではなく、エージェントシステムはアクセスログを相互参照し、タイムラインを関連付け、侵害が発生する前にセキュリティチームに警告することができます。孤立した入力ではなく文脈分析に基づくこのような積極的な警告は、従来の自動化に比べてAI搭載システムの価値を示しています。
労働者の置き換えではなく、支援
エージェント型AIは、人間の能力を複製または置き換えようとするときではなく、それを強化するときに最も価値を提供します。セキュリティの専門家は、より少ないリソースでより多くのことを行うよう求められることがよくあります：複数のサイトを監視し、リアルタイムのアラートを管理し、広大または複雑な空間で迅速に行動することが求められます。
インテリジェントシステムは、ビデオフィードをスキャンし、異常にフラグを立て、大量のデータを理解することで支援します。これにより、過度に拡張されたチームの負担の一部が軽減され、人間の判断と調整を必要とする決定に人員が集中できるようになります。
カプジェミニ・リサーチ・インスティテュートによるAIエージェントに関する調査によると、企業の20%未満しかデータ準備が完全にできておらず、80%以上がエージェントシステムを効果的に拡張するための成熟度が不足しているとのことです。この現実は、労働力を置き換えるのではなく、それを強化する方法でAIを慎重に展開することの重要性を強調しています。
より集中的で意味のある仕事をサポートすることで、エージェント型AIは生産性と安全性の両方を向上させることができます。目標は人々を方程式から取り除くことではなく、より良い可視性とより迅速な洞察で彼らを強化することです。
物理世界のための設計は異なる思考を意味する
物理的環境は本質的に予測不可能です。照明条件は一日を通じて変化し、騒音レベルは変動し、人々は必ずしも予想されるパターンに従って動くわけではありません。これらの条件に対応するインテリジェントシステムを設計するには、デジタルのみの使用のためのソフトウェア構築とは根本的に異なる考え方が必要です。
実世界のシステムは、接続性が変動する場合でも、変化する入力に迅速に対応できなければなりません。特にビデオセキュリティやリアルタイムアラートには継続的な接続が理想的ですが、エージェントシステムは低帯域幅やフェイルオーバーシナリオでも運用を維持するのに十分なエッジレベルのインテリジェンスを備えて設計されるべきです。混雑した商業地域や遠隔の屋外など、精度と信頼性を維持するには、ローカル処理とクラウド連携の両方を活用するハイブリッドアプローチが必要です。
感知と行動のギャップを埋めるには、単なるデータ収集以上のものが必要です。物理的環境におけるインテリジェントシステムは、コンテキストを解釈し、変化する条件に適応し、意味のある結果をサポートする方法で対応する必要があります。これは、リアルタイムの占有率に基づいて照明を調整したり、低視認性エリアでの異常な動きを特定したり、デバイス間で調整してアラートを適切にエスカレーションしたりすることを意味するかもしれません。価値は単なる自動化ではなく、状況を認識し、組織の目標と運用上整合したシステムを設計することにあります。
しかし、採用はまだ遅れています。2025年のPro-Vigilレポートによると、ビジネスリーダーの7%しか物理的セキュリティ戦略にAIを使用していないとのことですが、3分の1以上が窃盗防止、インシデント対応、サイトの回復力を大幅に改善できると考えています。
セキュリティシステムにおける責任ある自律性
インテリジェントシステムが自律性を獲得するにつれて、より説明責任を持つ必要があります。エージェント型AIは適切な安全策なしに展開されるべきではありません。これには、厳格なアクセス制御、詳細な監査ログ、およびユーザーがシステムが取る各行動の背後にある理由を理解できる透明性のあるロジックが含まれます。自動化された決定が安全性、プライバシー、倫理的期待に沿っていることを確認するための継続的なテストと検証も不可欠です。
プライバシーファーストの設計は、実世界向けAIシステム構築における最も重要な原則の一つです。それは単なるデータ保護についてではありません。インテグレーターやオペレーターから、これらのシステムが運用されるコミュニティまで、実装のあらゆる層で信頼を獲得し維持することについてです。つまり、不必要なデータ収集を最小限に抑え、許可を強制し、システムの動作を観察可能にすることを意味します。
エージェント型AIの中核的な強みは、コンテキストを行動に変換する能力にあります。物理世界では、これは単なる認識以上のものを必要とします。これらのシステムは、安全性、効率性、回復力をサポートするタイムリーで情報に基づいた決定を下す必要があります。
セキュリティ技術は、受動的なツールから積極的な協力者へと進化しています。それらはもはや何が起こるかを記録するだけに限定されません。リアルタイムで対応し、調整し、支援し始めています。エージェント型AIは、画面上だけでなく、フィールドに存在するインテリジェンスを提供することで、その変化を推進するのに役立っています。
