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エッジAI技術で警備業界の課題解決へ：楽天モバイル・AWL・ヴィッセル神戸が総務省実証事業に採択
2025年6月、楽天モバイル株式会社、AWL株式会社、楽天ヴィッセル神戸株式会社の3社が、総務省の「地域社会DX推進パッケージ事業（AI検証タイプ）」における実証団体に採択されました。この実証事業では、エッジAI技術を活用した大規模施設の監視システムにおける通信負荷の最適化に関する共同研究が、神戸市のノエビアスタジアム神戸で実施されます。
警備業界が直面する深刻な課題
現在、警備業界とセキュリティ業界は深刻な人手不足と人件費の高騰という二重の課題に直面しています。この状況を受けて、DX化やAI技術による省人化・無人化への期待が高まっています。しかし、スタジアムなどの大規模施設でクラウドやAIを活用した監視システムを導入する際には、大容量の映像データの送受信によって既存の通信インフラが逼迫し、通信コストの増大や高額な設備投資が必要となるという新たな課題が浮上しています。
実証事業の全体像
今回の実証事業は、これらの課題を解決するため、通信量の削減と警備業務の省力化を同時に実現することを目的としています。実証の舞台となるのは、サッカーJ1リーグに所属するヴィッセル神戸のホームスタジアムである「ノエビアスタジアム神戸」です。
実証期間は2025年6月から2026年1月までの約8か月間を予定しており、スタジアムで開催される実際のイベントにおいて検証が行われます。この実証では、AWLのAIカメラソリューションと楽天モバイルの通信アーキテクチャー、さらに生成AI技術を組み合わせた革新的なシステムが試験されます。
3つの検証項目の詳細
実証1：通信量削減の検証
最初の検証では、監視カメラの位置にファーエッジを設置し、複数のファーエッジを接続するエッジサーバーをスタジアム敷地内に配置します。ファーエッジでは、画像認識AIが映像からリスクレベルを検出・分析し、エッジサーバーから取得した通信輻輳度と総合的に判断して、映像データをテキスト、画像、動画クリップの3段階に圧縮します。さらに、エッジサーバーでは複数のファーエッジから集約した監視情報を小規模言語モデル（SLM）で統合・要約し、警備担当者の端末へレポートとして配信します。この仕組みにより、通信インフラの逼迫が起きやすい環境下でも、モバイルネットワークの通信負荷を最適化し、警備業務の省力化を実現します。
実証2：AIの汎用性・拡張性の検証
2つ目の検証では、監視カメラ映像から異常を検知する画像認識AIの高性能化に焦点を当てます。人物の転倒や暴力探知など、警備における人物認識の想定事例について課題が生じるかを検証し、様々な環境下でも汎用的に活用できるAIソリューションの開発を目指します。
実証3：システム可搬性の検証
3つ目の検証では、将来的な展開を見据えたシステムの可搬性について検証します。環境に依存しない可搬性の高いソリューションとモバイルネットワーク技術を組み合わせることで、既存の通信インフラへの影響を最小限に抑えた汎用性の高い警備システムの構築を目指します。可搬型カメラを活用し、様々な環境下でのAIによる異常探知の精度向上に取り組むことで、大規模イベント会場、遊園地、駅、空港、小売店、過疎地域など、多様なシチュエーションにおいて警備業務の最適化を実現できる可搬性の高いソリューションの開発に貢献します。
RICプラットフォームの活用
本実証事業では、将来的な社会実装に向けて、AIにより無線アクセスネットワーク（RAN）を管理・制御する機能である「RIC（RAN Intelligent Controller）プラットフォーム」の活用も見据えた検証が実施されます。これにより、より効率的で柔軟なネットワーク管理が可能となり、システム全体の最適化が期待されます。
地域社会への貢献
この実証事業は、総務省の「地域社会DX推進パッケージ事業（AI検証タイプ）」の一環として実施されており、地域の安心・安全という全国的な課題解決への寄与が期待されています。3社は連携して検証に取り組み、その成果を広く社会に還元することを目指しています。
今後の展望
本実証事業の成果は、警備業界の人手不足解決や通信コストの削減だけでなく、より広範囲な社会課題の解決にも貢献する可能性があります。エッジAI技術と通信技術の融合により、効率的で持続可能な監視システムの実現が期待されており、今後の社会実装に向けた重要なステップとなることでしょう。
実証事業について解説
今回の実証事業は、単なる技術検証を超えた重要な意味を持っています。まず注目すべきは、この取り組みが「技術の組み合わせ」による課題解決のアプローチを採用している点です。
従来の監視システムでは、全ての映像データをクラウドに送信してAI処理を行うため、通信コストが膨大になり、リアルタイム性にも課題がありました。しかし、本実証では「エッジAI」という技術により、データ処理を現場に近い場所で行うことで、通信量を劇的に削減しながら、必要な情報のみを上位システムに送信する仕組みを構築しています。
特に興味深いのは、映像データを「テキスト、画像、動画クリップの3段階」に圧縮するという段階的なアプローチです。これは、状況に応じて必要最小限の情報量で効果的な監視を実現する、非常に合理的な設計思想と言えるでしょう。
また、小規模言語モデル（SLM）を活用した情報統合・要約機能は、AIが単なる検知ツールではなく、人間の判断を支援する「インテリジェントアシスタント」として機能することを示しています。これにより、警備担当者は大量の生データを処理する負担から解放され、より重要な判断業務に集中できるようになります。
さらに、可搬性への注目は、このシステムが特定の施設に限定されない汎用的なソリューションを目指していることを示しています。これが実現すれば、大都市部だけでなく、過疎地域や離島なども含めた全国的な展開が可能となり、真の意味での「社会インフラ」としての価値を持つことになるでしょう。
総務省の実証事業として採択されたことも重要なポイントです。これは国としてこの技術の社会実装を後押しする意思の表れであり、成功すれば他の地域や分野への横展開も期待できます。
今回の実証事業は、日本が直面する少子高齢化による労働力不足と、DX推進の必要性という2つの課題を、最新のAI・通信技術で同時解決する試みとして、非常に注目すべき取り組みと言えるでしょう。
楽天モバイル、AWL、ヴィッセル神戸が総務省の「地域社会DX推進パッケージ事業（AI検証タイプ）」における実証団体に採択
エッジAI活用の大規模施設監視システムにおける通信負荷の最適化に関する共同研究
https://corp.mobile.rakuten.co.jp/news/press/2025/0624_01/
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