レポートの核心にあるのは現実的な問いです。大型公共事業のAI映像案件は数千万から数億元に達する一方、台湾の住宅の半数以上は築30年を超えています。これら既存建築は、同じ技術をどう負担すればよいのか。
なぜこのテーマなのか
レポートは同時に進行する二つの圧力から始まります。一つは警備業界の人員構造です。最低賃金の連続引き上げ、人員の高齢化、高止まりする離職率、若年層の参入意欲の低さ。その一方でマンションの管理費は長年据え置かれ、夜間の哨所は「払えない・人が集まらない」状態に近づいています。
もう一つは既存建築のスマート化の遅れです。レポートは内政部の統計を引き、台湾の住宅約922万戸のうち築30年超が約483万戸と過半を占め、築20年以内は4分の1に届かないと指摘します。さらに現実的な問題として、かつて環境共生建築やスマートビルディングの認証を取得した物件でも、デベロッパーが引き渡して撤退した後、後を継いだ管理会社や警備会社がそれらのスマートシステムを理解できず維持もできないため、数年で使われなくなり、建物は従来型の管理へ戻ってしまう例が多いといいます。
レポートが示す三つのハードル
華辰の解：仕様を上げるのではなく、ハードルを外す
レポートは四つの設計判断を整理しています。いずれも、既存建築のなかで解決策が成立するためのものです。
1. 既設NVRに接続し、カメラは替えない
プラットフォームは顧客既設のネットワークレコーダーへ直接接続します。標準のRTSPストリーミングに対応し、固定IPまたは遠隔接続が可能であれば足ります。ネットワーク端子すらない純アナログ系の現場では、既存システムには手を付けず、ネットワーク信号を出力できるデジタルレコーダーを並列で追加します。映像は顧客の既存機器に記録したまま、1系統を分岐して解析に回す——既存設備をそのまま使い続けられ、配線変更で元のシステムを壊す心配もありません。
2. VLMを使い、ルールは日常の言葉で書く
従来のAI映像解析は事前学習した物体しか認識せず、ルールは技術者が固定的に書き込む必要がありました。ハードウェア型AIカメラのモデルは出荷時に固定されるため、現場で誤報が出れば出続けます。視覚言語モデル（VLM）に切り替えると、モデルは映像で何が起きているかを直接理解でき、利用者は監視したい条件を一文で述べるだけで運用できます。ルールの追加に再学習もカメラ交換も不要です。
レポートは、その意味を示す三つの実例を挙げています。
- マンションの規約でペットは共用部で地面を歩かせないと定めている場合、システムは犬が床面で動いているかを判読し、管理側へ周知を促します。
- オフィスビルで22時以降は消灯と定めている場合、点灯していても実際にデスクで残業している人がいれば妥当と判断して通報せず、無意味な警報を避けます。
- ある顧客は退勤後は3人以上残っている場合のみ空調を使用可と定めていました。連動できる中央空調はなく、エアコンのパネルが映るカメラが1台あるだけ。そこでシステムはパネルの表示灯から稼働状態を判断し、室内の人数を数えて、3人未満のときだけ通知します。
3. 常時監視ではなく「巡回」にする
これが費用を抑える鍵です。システムは設定した時間帯にスケジュールどおり自動で撮影し、巡回頻度は人手の一晩3〜4回を大きく上回ります。休まず、手を抜かず、抜けもありません。24時間連続解析に比べ、スケジュール型のサンプリングは必要な演算量が大幅に下がります。各巡回はサムネイル・自然言語の説明・タイムスタンプを含む記録を自動生成し、紙のサインに代わる監査可能な証跡となります。
スケジュールの合間に突発事象が起きた場合、現場のセンサー（煙、扉・窓、漏水）が警報を発すると、システムは追加の巡回を即座に挿入します。コントロールセンターの担当者が目にするのは「顧客A・煙感知」という一行の文字ではなく、AIが判読済みの現場映像です。火災を確認すれば直ちに119へ、喫煙による作動と判読されれば現場担当者に確認を依頼する——事象の等級に応じた段階的な対応をとります。
4. 月額制で、初期のハード購入が不要
月額は現場のカメラ台数、巡回頻度、ルールの複雑さから算出し、初期のハードウェア費用は発生しません。顧客はカメラごとに巡回の時間帯と頻度を指定できます——重要地点は回数を増やし、一部は夜間のみ——費用を自らコントロールできます。
成果：どれだけ削減でき、それがどこまで明瞭か
レポートは比較の基準も示しています。夜勤警備員1名の月額コストを新台湾ドル5〜7万元とすると、1現場あたりのプラットフォーム月額は通常それを大きく下回ります。初期投入についても、既設NVRに接続し機器を交換しないため、1台3〜10万元のAIカメラを複数購入して数十万元に達する方式と比べ、導入ハードルは大幅に下がります。月額は固定で予測可能、ルールはいつでも変更できます。
進行中の二つの展開
認証取得済み建築の維持運用を補う
本サービスは台北市の統創企業ビルに導入済みです。同ビルは早い時期に環境共生建築とスマートビルディングの二つの認証を取得しましたが、今日の基準で見直すとスマート化の水準は十分とは言えません。レポートは、AI映像技術で認証取得済み建築の維持運用段階のギャップを補う取り組みが、認証更新や既存建築のスマート化改善という政策方向にとって参考価値を持つとしています。
マンション充電設備と火炎検知の連動
華辰はEV充電ソリューション事業者Sharp Energy（銳能智慧科技）とも協業し、マンションの充電設備の下部に特定の火炎波長を検知するセンサーを設置しています。信号は華辰のシステムに入りコントロールセンターへ届き、電話または映像で確認後、当該充電設備または充電回路全体の電源を自動で遮断してから通報へ進めます。レポートによれば、この仕組みにより事故発生から消防到着までの時間を、従来最大20分程度かかり得たところから10分以内に短縮できます。
レポートが整理した華辰の歩み
- 1997 設立。上場企業 Everspring Industry（云辰電子）の関係会社
- 2007 「イーグルアイ映像セキュリティ」を発表。警報発生時に現場映像が即時にコントロールセンターへ届く仕組みで、「見えるセキュリティ」と呼ばれる
- 2017 台湾で初めてAI映像認識を端末側の機械警備に適用
- 2022 ワイヤレスセンサーとリアルタイム映像を組み合わせた「AIイーグルアイ・クラウド巡回隊」を発表
- 2026 台湾高速鉄道本社、桃園運輸業務ビル、および南港・台北・板橋・桃園・新竹・苗栗の各駅における常駐警備業務を受託
レポートはさらに、親会社 Everspring Industry が主に新築建築のスマート化を担うのに対し、華辰セキュリティは既存建築へのスマート付加価値に注力していると指摘します。この立ち位置により、稼働中の現場が抱える制約とニーズを深く理解しているといいます。