AIビデオ監視の普及における3つの大きな課題

近年、セキュリティビデオ監視はソフトウェアとハードウェアの両方で大きな技術的進歩を遂げており、さまざまなスマート監視カメラが市場に投入されています。

しかし、他の新しい技術と同様に、AI ビデオ監視も、その導入と成長を制限するいくつかの課題に直面しています。投資収益率を数倍に高めることができる明らかな利点があるにもかかわらず、一部の顧客はまだ躊躇しています。

一般的に、市場のほぼすべてのレベルで追加の教育と意識向上が必要ですが、知識のギャップだけが問題ではありません。この記事では、現段階で AI ビデオ監視業界が直面している主な課題を簡単に分析します。

AIモニタリングはまだ応用段階にある

ビデオ監視は、主要な機関や場所のコアセキュリティシステムの 1 つであり、技術の発展と応用により、ビデオ監視カメラは基本的なセキュリティ防止機能を実現できるだけでなく、ビジネスインテリジェンスを支援する重要なツールでもあります。

アゼナのマーケティング担当副社長ファビオ・マルティ氏は、ビデオ監視カメラは現在、ますます重要なIoTセンサーデバイスになりつつあり、ビジネスインテリジェンス、都市管理、産業監視などの分野で重要な役割を果たしていると述べた。これはスマートセキュリティ業界の重要なトレンドとして認識されている。しかし、その人気の用途から判断すると、監視カメラは依然として主にセキュリティおよび監視ツールとして見られており、企業のデジタル運用に組み込まれるまでにはまだまだ時間がかかると思われます。 ”

ユーザー開拓はまだ成熟が必要

スマートカメラと AI 分析の応用は市場のトレンドであり、市場は複雑な分析を処理できるこれらの強力なエッジセンサーの可能性を受け入れています。

「顧客は、これらのカメラの真の可能性と、そこから価値を引き出す方法を理解する必要があります」とマルティ氏は付け加えた。「さらに、システムインテグレーターやエンドユーザーには、スマートカメラシステムを活用して貴重なデータを生成したり、運用効率を向上させたりするなどの取り組みを推進するために必要な、包括的なデータサイエンスの専門知識がまだ不足しています。」

Hakimo の創設者兼 CEO であるサム・ジョセフ氏によると、最大の課題は、エンドユーザーがまだ AI アルゴリズムに慣れておらず、そのため場合によってはアルゴリズムが実際に機能するかどうかについて躊躇していることです。

「しかし、人工知能ソリューションの導入を試みるエンドユーザーはますます増えており、時間の経過とともに、従来の方法と比較してAIアルゴリズムによってもたらされるエネルギー効率の向上をはっきりと実感できるため、これらのアルゴリズムに対する信頼が高まっています」とジョセフ氏は付け加えた。

AIモニタリングを使用するには一定の基準がある

AI ビデオ監視カメラの性能は、スマートなトレーニングによってのみ決まります。 Vicentive Systems の統合製品マネージャーである Dan Berg 氏は、ビデオ監視における AI の適用を制限する大きな課題は、分析の設定と微調整に必要な時間とコストであると指摘しました。

「統合組織が成功するには、適切な顧客、つまり業務における AI の必要性を理解し、日常的にテクノロジーに取り組んでいる顧客を見つける必要があります」とバーグ氏は語った。「AI 分析システムをうまく導入するには、インテグレーターとエンドユーザーが明確な目標と成功指標を持ち、忍耐強く取り組む必要があります。」