先端技術の研究と応用|先端技術の活用とパートナーシップ|サステナビリティ重要課題|セキュリティのセコム株式会社-信頼される安心を、社会へ。-

先端技術の研究と応用

基本方針と推進体制

基本的な考え方・方針

セコム(SECOM)の社名は「セキュリティ・コミュニケーション(Security Communication)」を略した造語で、“人と科学の協力による新しいセキュリティ・システムの構築”というコンセプトを表しています。当社が開発した「オンライン・セキュリティシステム」は、センサー、機器、通信回線、コンピューターというハードと、人間の判断力・処置力という人的サービスのソフトを組み合わせたサービスシステムであることが特長です。このシステムをはじめ、セコムはこれまで「人とテクノロジーの融合」を具現化することを強みとして発展し、“人の力を最大限に発揮させるための技術”の創出に取り組んできました。

サステナビリティ、すなわち持続性を考えるときには、時間の幅を念頭に置く必要があります。その実現には、「いま現在の社会」を理解しながらも拘泥されず、離れた視点から思考することが重要となります。これこそが「研究」であり、社会や企業に価値を生むものであると考えています。

一方、社会課題の解決につながる革新的なサービスを提供するには、ニーズをいち早くキャッチし、市場にリリースすることが求められます。開発方針として「先進性」「独創性」「信頼性」を掲げ、社会のニーズを先取りしたシステム・機器の創造を目指しています。

推進体制

時代のニーズをセコムのサービスへと変換する出発点として、「IS研究所」「開発センター」が連携しながらセコムの研究・開発を担っています。IS研究所では、約130名の多彩な分野の研究者が6つの部門(ディビジョン)、21のグループに分かれて、画像処理技術やサイバーセキュリティなどの最先端技術を研究しています。セコム独自の開発部門である開発センターは、システム・要素技術によりチーム編成し、高品質・高機能・独創的な新システム・商品の開発を手がけています。また、各種の実験室や実験設備を使って製品の耐性・安全性・検証作業なども行います。

画像認識・センサー・AI技術の研究

画像から自動で異常を検知する技術の活用

監視カメラの映像を人が見続けて異常を発見することは、非効率な上に見落としも発生します。そこで、セコムでは高品質で高効率なサービスを実現するために、まずコンピューターで異常を自動検知し、その結果を人が高い判断能力をもって確認する仕組みを構築しました。

監視カメラの画像から異常を検知する「画像認識技術」に取り組み、1998年にこの技術を生かしたオンライン・セキュリティシステム「セコムAX」を、2010年には強盗を監視カメラの画像から自動で検出・通報する「セコムインテリジェント非常通報システム」、2014年には歩いている人物の顔認証を可能とした「ウォークスルー顔認証システム」を開発しました。その中にはAIのコアであるパターン認識※1が重要な要素技術として使われており、ディープラーニング※2が登場するずっと以前からAI技術を導入したサービスを社会に提供してきました。

2017年12月には、東京国際空港国際線旅客ターミナルビルにおいて、国土交通省が主催する国際テロ防止を目指した先進的警備システムの実証実験に参加しました。監視カメラの映像から、画像認識により不審行動を自動で発見し、服装や体型から特徴を把握して追尾する技術や、一定時間放置された荷物等を不審物として検知する技術により、混雑した環境での警備強化・警備員負担軽減に貢献しました。

近年では、大規模イベントにおける広域監視へのニーズも高まっており、群衆全体の行動を解析する「群衆解析技術」の研究も進めています。この研究では、国内のマラソン大会で実証実験を行い、観衆の混雑度推定や群衆の動きの解析によって監視員の負担軽減に貢献しました。

  • パターン認識・・・画像や音声等の多くの情報から、一定の規則や意味を持つ対象を選別し、取り出す処理
  • ディープラーニング・・・膨大なデータを機械に学習させて、ルールや特徴を自動的に抽出させる手法
図:画像認識技術で服装や体型から特徴を把握して追尾

画像認識技術で服装や体型から特徴を把握して追尾

図:群衆の動きや密度を画像から自動解析する

群衆の動きや密度を画像から自動解析する

「人の知識に基づくAI」と「データ解析に基づくAI」を融合

近年のAIは、機械に大量のデータを学習させるディープラーニングにより、高い性能を実現しています。しかし、「侵入行為」や「不審行動」などを間断なく自動検知することが必要なセキュリティサービスにおいて、これらのデータを大量に集めることは現実的に不可能で、データの「量」だけに依存しない技術の確立が必要です。

また、ディープラーニングは非常に多くの学習データを使用し、それらに対する膨大な計算が複雑に絡み合って結果が出力されるため、「なぜ」そのような結果が出力されたかを理解することが困難です。セコムが目指す「安全・安心」を提供するには、結果が出力された理由を人が明確に理解でき、その理解に基づいて持続的に技術を改良できることが重要です。

このため、人間の持つ常識や長年培った警備対象に関する知識やノウハウに着目し、独自の「人間の知識に基づくAI」の研究に取り組んでいます。さらに、現在主流となっている「データ解析に基づくAI」においても、学習データやアルゴリズム(計算方法)にさまざまな工夫を凝らすことで、透明性の高いAIの構築を目指し、さらに両者を融合させ、目的に応じてバランスを取りながら社会実装に取り組んでいます。

センシング技術の高度化

サービスの最前線に位置するセンサーは、人やモノ、空間などの状況を把握するために不可欠なものです。サービスをより良くするには、「より早く」「より確実に」「より詳細に」状況を把握できるようセンシング技術を進化させる必要があります。

そのために、個々のセンシング技術の高度化と、複数センサーの融合による高度化という2つのアプローチで研究に取り組んでいます。個々のセンシング技術として、光や電磁波、可聴音、超音波などの技術を継続的に進化させています。また複数センサーの融合において、各々の弱点を補い多様な環境で高い性能を維持する技術の確立を狙っています。

研究の応用先として、例えば家庭内での見守りが考えられます。実現にあたっては正確な状況把握はもとより、わずかな変化から将来の異常を予測する技術や、プライバシー保護などが大きな課題となります。このため、カメラを使わずに超音波やマイクロ波・ミリ波等の電磁波センサーを使用して人やモノの詳細な動きを把握する技術の研究に取り組んでいます。

写真:音波によるセンシング(セコムSCセンターの無響室にて)

音波によるセンシング(セコムSCセンターの無響室にて)

情報通信基盤の安全性の研究

「安全・安心」な情報通信基盤の研究

セコムは、通信回線を通じてセンサーの信号を集約するIoT(モノのインターネット)の考え方を50年以上前から具現化してきましたが、この実現のために信号を送受信する通信基盤の安全性の研究に取り組んできました。

インターネットの回線にはあらゆるモノがつながり、利便性が高まる一方で、サイバー空間には多種多様なリスクがある上に、日々進化するサイバー攻撃などの新たな脅威が生まれています。インターネット上の安全を確保するためには、システムやサービスの信頼性を担保する通信の秘匿性や、データの真正性を担保するセキュリティ、そして利用者のプライバシー保護が不可欠であり、セコムはセキュリティの根幹技術として暗号化や署名・認証などの技術や、サイバーセキュリティの研究に取り組んでいます。さらに、ビッグデータを活用した高度なパーソナル指向のサービスを実現するために、高速かつ高信頼のネットワーク基盤技術ならびに分散処理技術の研究を行っています。

写真:研究員が執筆に参加したブロックチェーン関連の書籍も出版されている

研究員が執筆に参加したブロックチェーン関連の書籍も出版されている

社会・サービス・ヘルスケア分野の研究

空間情報の活用で効率的な調査・分析・立案

世界中から要人が参加する国際会議や多くの選手や観客が集まるスポーツ大会などの大規模イベントでは、入念かつ高度な警備計画の立案が欠かせません。そこで、GIS(地理情報システム)とBIM(建物情報モデリング)を統合した空間情報の活用技術を研究し、2016年にはセコム3Dセキュリティプラニングとして販売開始しました。

デジタル空間に現場の環境を緻密に再現して、現場の状況把握とリスクの特定や分析をすることで、実際に現地に赴き調査をする労力を大幅に削減、さらに3Dマップやシミュレーションを活用することで、直感的に地形・建物・施設を確認できます。また、移動車両から撮影した全方位画像を確認できるなど、地理的環境を把握し、さまざまな計画の立案を効率的に行えます。

図:上空および地上のあらゆる角度から警備対象を直感的に把握可能に

上空および地上のあらゆる角度から警備対象を直感的に把握可能に

安全・安心・快適を効率よく提供するための研究

未来の社会に必要になるサービスをセコムが創造していくために、サービスそのものの在り方、品質・効率向上のためのオペレーションや警備計画の解析・最適化技術、そして人やサービスプロセスのような物理的には定式化できない対象のシミュレーション技術を研究しています。

シミュレーション技術の研究では、人の集まる空間の警備等の運用計画を最適化し、安全で快適な空間を提供することを目指し、人の動きをモデル化して予測する研究に取り組んでいます。また、サービスオペレーションのシミュレーションにより、スタッフの人数や稼働時間、サービス提供品質などを事前に評価する方法も研究しています。

図:シアター入口での人の動きのシミュレーション

シアター入口での人の動きのシミュレーション

ヘルスケア分野の研究

超高齢社会の課題解決に向けて、医療の質向上・経営効率化のための病院内のデータ分析技術の研究や、介護予防、健康増進のための研究に取り組んでいます。

セコムは1994年に日本初の遠隔画像診断支援サービス「ホスピネット」の提供を開始しました。CTやMRIの普及が急激に進む中、画像診断を行う専門医が少なく、診断に時間がかかり治療の遅れにつながるという社会課題がありました。それに対して、セコムグループのメディカル・技術開発・情報通信の専門家が集結して、「オンライン・セキュリティシステム」で培ってきた通信技術や画像圧縮技術などの技術基盤をベースに、遠隔画像診断の研究・開発を行い実現しました。

また、2018年から、東京都杉並区の「セコム暮らしのパートナー久我山」でコミュニケーションロボットを活用した高齢者のQOL(生活の質)維持・向上を目的とする実証実験を実施しており、服薬支援や孤独感の緩和に一定の効果があることが確認されています。高齢者が安心して暮らすためには、病院での医療サービスや通常の介護サービスだけでなく、ご自宅でも健康に豊かに過ごしていただくことが重要なため、生活のリズムに合わせた服薬誘導など、利用者の生活スタイルに応じた健康サービスのための技術研究を進めています。

写真:実証実験を行っている暮らしのパートナー久我山

実証実験を行っている「セコム暮らしのパートナー久我山」

次のページへ

このページの先頭へ

先端技術の研究と応用。セコムのサステナビリティについて紹介しているページです。セコムは、経済面、環境面、社会面の活動を通じて、「企業と社会が共に持続的に発展することが重要である」という考え方を根底におき、創業以来、事業を通じて社会・環境課題の解決に努めています。