フレドリック・ニルソン氏はAxis Communicationsの南北アメリカ担当副社長であり、北米と南米における同社の事業を統括している。
約30年前、セキュリティ業界に大きな変化が起きた。インターネットプロトコル（IP）カメラの登場により、組織はネットワーク機能を活用し、従来のアナログデバイスから脱却することが可能になった。IPカメラがより高度になり、モノのインターネット（IoT）が他のセンサーやセキュリティソリューションを含むように拡大するにつれ、組織は企業全体にリアルタイムのセキュリティ洞察を提供できる強力な統合型データ生成ツールにアクセスできるようになった。
現在、ほとんどのセキュリティチームは、従来のデータソースでは捉えられない環境、行動、運用シグナルを取得できる高度なセキュリティソリューションを利用している。さらに良いことに、組織はこのテクノロジーを活用して運用とビジネスインテリジェンスを強化し始めており、データ駆動型の洞察を活用してよりスマートな意思決定を行い、プロセスを合理化し、部門全体のパフォーマンスを向上させるトレンドを発見している。
今日の高度なエッジデバイスは、組織のあらゆるレベルで意味のある改善を可能にするため、エンタープライズインテリジェンススタックの不可欠な構成要素となっている。
エッジの進化が企業データを解放する
つい最近まで、監視デバイス、音声センサー、その他のセキュリティソリューションはセキュリティチームだけが使用していた。アナログデバイスは後で確認するためにビデオを記録することはあっても、現代的な意味での「データ」を生成することはなかった。
ビデオ分析の登場により、この状況は変化した。組織はビデオを外部サーバー（またはクラウド）に送信してさらに分析を行い、デバイスからより有用な洞察を生成できるようになった。それでも、初期の分析には限界があった。完全な長さのビデオを必要としたため、分析に関連するストレージ料金と帯域幅コストが高く、ほとんどの組織にとってアクセスが困難だった。
今日のより高度なチップセットの登場により、デバイス自体にディープラーニング機能を搭載し、ビデオがデバイスを離れる前に幅広い分析を実行できるようになった。これらのデバイスは、完全な長さのビデオをクラウドに送信する代わりに、タグ付けされたメタデータ（付随する静止画像や短いビデオクリップとともに）をクラウドに送信できるようになった。これに加えて、最新のAV1圧縮技術の登場により、ビデオ分析に関連する帯域幅とストレージコストが大幅に削減された。その結果、これらの分析技術はあらゆる規模の組織にとってアクセス可能になった。
現代のデジタル環境では、情報技術（IT）、運用技術（OT）、セキュリティ技術が加速度的に融合し、組織が扱うデータ量が大幅に増加している。分析技術が視覚データを解析する能力が向上するにつれ、セキュリティ目的だけでなく、運用やビジネスインテリジェンスにもますます活用できるようになっている。ビデオデータは、販売、マーケティング、保守、運用などのソースからのデータと組み合わせることで、組織のより全体的な状況を把握し、更新情報、アラート、価値ある洞察を提供することができる。
そのデータを組み合わせることで、組織はビジネスのあらゆる領域で実用的な洞察を生成できる。
コンテキストを認識する現代ビジネスへのアプローチ
最新のエッジデバイスのアクセシビリティが向上したことで、多くの組織はビジネスインテリジェンスを特に念頭に置いて、導入範囲を拡大する機会も得ている。セキュリティカメラを出入口や機密エリアの近くに設置するだけでなく、企業は工場の床、小売スペース、販売キオスク、倉庫の棚など、何百もの場所に向けてカメラを設置している。その結果、カメラやその他のセンサーは、現在では実質的で定量化可能なROIを持つようになったため、もはやコストセンターとは見なされなくなっている。
例えば、一部の製造業者はエッジインテリジェンスを使用して工場の床を自動的に監視するためにカメラを使用している。彼らは、あるアセンブリラインが遅れている場合を特定したり、床のどの領域が移動しにくいかを判断したり、製品の最終検査を行ったりすることができる。小売業者は人数のカウントや列の監視などの活動にカメラを使用しながら、どの製品が注目を集めているかも追跡している。販売時点情報とマーケティング情報と組み合わせることで、最新のエッジデバイスは彼らがこれまで以上に顧客を理解できるようにしている。
特に現在、多くのエッジデバイスがコンテキストをより効果的に理解できるコンピュータービジョン機能を搭載しているため、ユースケースは無限にある。これらのデバイスは在庫レベルを監視し、補充アラートを発行できる。不良品を特定し、倉庫内のオブジェクトを追跡できる。医療現場での錠剤のカウントなどのタスクを支援し、製品の損失を防ぎ、コンプライアンス基準を強制することができる。高品質なデータでトレーニングされた場合、コンピュータービジョン機能を備えたデバイスは、今日の組織が実世界のユースケースに対応し、ますます適応性が高く、コンテキストを認識する方法で対処できるようにしている。
どのようなビジネスでもこれらの機能を活用することができるが、常に全く同じように見えるとは限らない。エッジインテリジェンスが自社の分析成熟度と優先事項にどのように適合するかを評価しようとする企業は、まず目標と成長の余地を理解することから始めることができる。次に、現在導入しているソリューションとデバイスを棚卸しし、それらの既存のデバイスがこれらの目標をさらに推進するために適応できるか、あるいは追加のリソースが必要かどうかを判断することができる。多くの企業は、エッジインテリジェンス機能を活用するために必要なものの多くがすでに整っていることに驚くかもしれない—彼らはただ、ビジネスのより全体的な視点を得るために、それらのデバイスを他のデータソースと統合する必要があるだけだ。
エッジビデオデバイスは強力なデータソースの一つだが、多くの組織は他のIoTセンサー、運用システム、AI駆動の分析にも依存して、企業の洞察を生成する上で同様の役割を果たしている。
企業データを最大限に活用する
ネットワークエッジでの進歩により、企業は効率性を向上させ、運用を合理化し、価値あるビジネスインテリジェンスを生成できるようになっている。もちろん、これらのデバイスだけでは十分ではない。ビデオ管理システム（VMS）、VSaaSソリューション、より広範なIoTやデータ統合ツールなどの集中型データ管理または分析プラットフォームを通じて管理・統合されると最も効果を発揮する。幅広いデータソースを組み合わせることで、組織はセキュリティと運用パフォーマンスの両方を強化するユニークで実用的な洞察を生成できる。
今日、ビデオデータはコンピュータービジョンやその他の分析によって解析され、企業全体からの情報と統合されることで、現代のビジネスインテリジェンスのための全体的で統一されたビジョンの創出を支援している。エッジデバイスがよりアクセスしやすく、より高度になるにつれて、競争優位性を生み出したい組織は、自社のデータを最大限に活用していることを確認するための措置を講じるべきである。
