AIがビジネスプロセスとインテリジェントセキュリティをサポートする方法

今年初め以来、ChatGPT のような生成型人工知能 (AI) ツールが世界を席巻しています。それは理解できます。 AI ベースのソリューションは長年にわたり幅広い業界で使用されてきましたが、これらのソリューションは通常、舞台裏で動作します。一方、生成 AI の進歩は広く宣伝されており、一般の人々は AI がどれほど進歩したかを突然認識し始めています。かつてはSFの世界のものと考えられていた機能が、急速に日常生活の一部になりつつあります。

そうは言っても、組織は AI が実際に何ができるかを現実的に理解し、ベンダーが約束する世界に警戒することが重要です。 AI は、特にセキュリティ、ビジネス インテリジェンス、運用効率などの分野で非常に便利なツールになりますが、生成 AI は万能のソリューションにはなりません。

人工知能が今日のセキュリティソリューションをよりスマートにする

セキュリティ分野では、AI ベースのソリューションが組織が拠点を安全に保つのに役立っています。壁に取り付けられた何十台ものモニターをじっと見つめる一人の警備員のイメージを多くの人が今でも心に抱いているが、実のところ、この認識はしばらくの間、現実と一致していなかった。一般的に、アナログ カメラは、ネットワークに接続し、オーディオ ソリューション、アクセス制御システム、その他のセキュリティ ソリューションと統合できる最新のインターネット プロトコル (IP) カメラに徐々に置き換えられています。

おそらくもっと重要なのは、カメラ自体がより強力になったことです。これは、画像の品質が向上するだけでなく、処理能力も向上することを意味します。これまでは、分析をローカルで実行することができず、ビデオ フィードを中央サーバーに送信して処理および分析する必要がありました。ただし、多くの組織では、コンピューティング能力、帯域幅、ストレージ機能が制限要因になる可能性があります。最新のチップセットのおかげで、今日のデバイスはネットワークのエッジで強力な AI ベースの分析を実行し、関連するメタデータのみをクラウドに送信できます。その結果、単一の監視デバイスを使用して、ほぼすべてのビジネスに最新の分析を実装できるようになります。

こうした AI ベースの分析が現代のセキュリティ機能をどの程度向上させるかを定量化することは困難です。今日のカメラは、不審な活動に対してリアルタイムで警告を発するようにプログラムでき、立ち入り禁止区域で侵入者が発見された場合、入口付近で個人または集団がうろついている場合、または誰かが攻撃的または危険な行動をとっている場合に警備員に通知します。オーディオソリューションと組み合わせることで、痛みの叫び声、ガラスが割れる音、さらには銃声までも瞬時に識別できます。

薄暗い場所でも人間と動物を区別できます。 AI が強力になるにつれて、物体認識や追跡などの機能がより正確かつ高度になり、組織が監視デバイスを受動的なツールから能動的なツールへと変革するのに役立ちます。

AIはすでにビジネスを推進する

AI ベースの分析の多くはセキュリティに根ざしていますが、組織はビジネスを前進させるために AI を活用する方法を見つけ出すことが増えています。不審なアクティビティを監視するデバイスには、よりビジネスに重点を置いた分析機能も装備できます。たとえば、小売業者は、特定の時間に店内に何人の顧客がいるかをカウントしたり、店内での顧客の動きを追跡したりできる分析に関心があるかもしれません。あるいは、徒歩で到着した顧客の数や、特定のプロモーションに参加した人数を追跡したい場合もあるでしょう。

これらすべての情報は小売業者の収益に実際に影響を与える可能性があります。これにより、小売業者は繁忙期にスタッフをより効率的に配置したり、店舗レイアウトを変更して人の流れをスムーズにしたりすることが可能になる。また、どの製品が最も注目を集めているかを小売業者に知らせることができるため、戦略的な場所に製品を配置したり、どのマーケティング キャンペーンが最も大きな影響を与えるかをよりよく理解したりするのに役立ちます。待ち行列ができたときにスタッフに通知することで、待ち時間を大幅に短縮し、顧客体験を向上させることができます。

小売業者は単純な例ですが、同じ原則が幅広い業界に当てはまります。製造業者は、工場の現場での動きを改善する方法や、組立ラインで不良品を探す方法を模索する場合があります。エネルギー会社は遠隔地を監視して潜在的なメンテナンスの問題を検出し、コストのかかるダウンタイムを回避できます。都市や自治体は、交通パターン、事故データ、犯罪統計を追跡して、緊急対応要員や法執行要員をより効果的に配置することができます。これらの洞察は、効率性と運用コストに実際の測定可能な影響を及ぼし、組織が経費をより適切に管理し、運用を合理化するのに役立ちます。一方、AI の価値を認識していない人は、文字通りお金を無駄にしていることになります。

もちろん、生成 AI の可能性について触れることは重要です。この技術の実用性はほとんど実証されていないが、安全性の観点とビジネスの観点からその可能性は興味深い。生成 AI ソリューションによってレポート機能が向上し、アラートに追加のコンテキストが提供され、現場で何が起こっているかをセキュリティ担当者に完全に把握できるようになると推測する人もいます。また、人間の観察者が見逃す可能性のある買い物客の行動パターンを識別して報告し、新しいビジネス インテリジェンスの洞察を追加することもできます。つまり、生成 AI はまだ誇大宣伝サイクルの初期段階ですが、より高度でアクセスしやすくなるにつれて、企業はそれを活用する方法を模索し始める必要があります。

慎重な楽観主義でAIを受け入れる

生成 AI ソリューションは人々の想像力をかき立ててきましたが、それには十分な理由があります。これらのソリューションがさらに進歩するにつれ、私たちがまだ予想できない方法で世界を変える可能性があります。しかし、AIは新しい技術ではありません。実際、組織は、セキュリティ ソリューションに AI を何年も活用していることに気付いていない可能性もあります。 「次の大きなもの」に飛び込む前に、組織は既存の AI ソリューションから最大限のメリットを得ていることを確認する必要があります。今日のテクノロジーは企業に多大な価値をもたらす可能性があり、それを活用できない企業は取り残されるリスクがあります。