セコムがお客様に提供する「安心」や「セキュリティ」は概念的なもののため、通常の科学や工学の方法論で扱うことが困難です。本テーマでは、現象学をもとに「安心」や「セキュリティ」の科学的な解明に取り組んでいます。
子どもに対する効果的な安全教育はまだ明らかにされていません。本テーマでは、小学生を対象とした効果的な安全教育は何かを探る実験を行います。また得られた知見は、安全教室の体験型学習コンテンツに活用します。
IoTデバイスやコミュニケーションロボットを組み合わせ、自宅で慢性疾患のための服薬治療を行っている高齢者を支援する服薬支援システムを研究しています。構築したシステムの実証実験を実際のユーザーの自宅で行っています。
監視カメラを施設のどこに何台配置するかのセキュリティープランニングは、大きな労力が必要です。本テーマでは、空間情報を活用して最小限の数のカメラで適切な監視の行える、監視カメラの配置の最適化を実現します。
各ユーザーにカスタマイズされたサービスを行うためには、ユーザーの状態や周りの環境を常に把握する必要があります。各企業のもつIoTデータや空間情報などのデータ（マルチソースデータ）を効率的に扱う共通の基盤技術を実現します。
携帯電話は利便性をもたらした一方で、悪用されるケースもあります。本テーマでは、場所や状況に応じて携帯電話の使用を制御するため、携帯電話を所持する人物の位置を特定する技術の実現を目指します。
ユーザーの体調などの異常を検知して対処を行う「見守りサービス」では、ユーザーの状態を常に把握する必要があります。本テーマでは、プライバシーを保護しつつユーザーの状態を把握するために、電波や超音波などの波動を扱うセンサーを活用します。
広大な敷地で切れ目なく状況を把握するためには一般的に膨大な数の防犯カメラが必要です。本テーマでは、固定された防犯カメラと移動カメラ（ロボットなど）を併用し、常時広範囲を監視しつつ、緊急時には詳細に状況が把握できる技術の実現に取り組んでいます。
本テーマでは、人間知識型AIと機械学習型AIを融合し、学習データの収集が困難なケースにも対応できる行動認識技術の実現を目指します。
本テーマは、人の属性（性別や顔、服装、所持物など）を解析する画像処理技術に取り組みます。防犯カメラの映像から状況判断を行うなどの人手による業務の効率化への活用を目指します。
AI技術は高い計算リソースや消費電力が要求されるため、実際のサービスの現場では、リソースの制約などで十分な性能を発揮できない可能性があります。本テーマでは、性能とコストを両立するためのAIの軽量化技術に取り組みます。
AIを未学習の問題に適応させるには、学習用データの収集と再学習の時間が必要です。しかし、サービスを運用する現場で問題が起きるたびに素早く対応することは困難です。本テーマでは、AIをサービスの現場の環境に迅速に適応させる技術に取り組みます。
大量のIoTデバイスを人手のみで管理すると、管理の質にムラを生じさせ、セキュリティなどのリスクの増大を招きます。本テーマでは、システム全体の信頼性を担保できる、人手によらない効率的なデバイス管理技術の実現を目指します。
情報資産を管理するITサービスにおいて、情報資産を狙った攻撃をリアルタイムで防ぐことは困難です。本テーマは、情報資産を狙う新たな脅威に対応するため、高度な攻撃検出・防止手法を研究し、情報漏洩に繋がる挙動を捉えるものです。
従来は困難だった資格情報の検証とプライバシーの保護を両立した属性認証は、暗号理論の発展に伴い、解決の糸口が示されています。本テーマでは、理論を含めた多様な観点から、その属性認証の実現に向けて取り組んでいます。
