警備業界のAI活用事例｜監視カメラ・異常行動検知・巡回省人化で人手不足を補う導入ガイド

警備業界のAI活用は、AI監視カメラによる異常行動検知と自律移動型警備ロボット・ドローンによる巡回の省人化を中心に、深刻化する警備員不足を「無人化」ではなく「省人化＋人の高度業務へのシフト」で補う段階に入っています。現時点では、駅・空港・大型ビル・病院などで実導入が進み、警察庁も省力化投資を後押しする方針を公表しました。

この記事でわかること：

• 警備業界がAI導入を急ぐ背景（人手不足・高齢化・行政の後押し）
• AI監視カメラ・異常行動検知・警備ロボット・ドローン・生成AIの業務別の活用と効果
• 企業名・製品名・導入施設つきの具体的な国内導入事例
• 導入コスト感・警備業法・個人情報保護法などの注意点
• 自社に向いているか/向いていないかの判断材料

対象読者は、警備会社の経営・現場責任者、施設管理者・ビルオーナー、警備の外注・内製を検討する企業の総務・防災担当者です。「警備員が集まらない」「夜間・広域の監視を効率化したい」という課題を持つ方に向けた実務ガイドです。

警備業界がAIを導入する理由：人手不足・高齢化・行政の後押し

出典：警察庁 公式サイト（www.npa.go.jp）

警備業界のAI導入は「便利だから」ではなく、人手が構造的に足りず、現場が回らなくなりつつあるから進んでいます。加えて2025年末には行政も省力化投資を後押しする方針を打ち出しました。

慢性的な人手不足と高齢化

警察庁「令和6年における警備業の概況」（令和5年12月末時点）によると、認定業者数は約1万674業者、警備員数は約58万人、売上高総額は約3.3兆円規模です。市場は伸びている一方で、担い手の確保は年々難しくなっています。

• 有効求人倍率が突出して高い：警備・保安の職種は月によって6〜7倍台で推移し、全職業平均（おおむね1倍前後）を大きく上回ります（厚生労働省 職業別有効求人倍率、時点により変動）。
• 高齢化の進行：複数の民間調査・報道で「60歳以上が半数近く」といった数値が示されており、若手の入職が追いついていません（数値は調査主体・時点で差があります）。
• 中小業者の淘汰：東京商工リサーチは、人件費上昇とテック導入の格差により、体力のない中小警備業者の淘汰が進むと指摘しています。

つまり「募集をかけても人が来ない」「来ても続かない・高齢化する」という状況が、AI・ロボットによる省人化を現実的な選択肢に押し上げています。

行政も省力化投資を後押し

2025年12月22日、警察庁は「省力化投資促進プラン ―警備業―」を公表しました。これは、警備業の深刻な人手不足を背景に、AI・ロボット・ドローンなどの省力化投資を政策的に後押しする方針を示した公式資料です。行政が「人を増やす」だけでなく「一人あたりの生産性を上げる」方向を明確にしたことは、導入を検討する企業にとって追い風となります。

AI活用の前提となる生成AIやAIエージェントの基礎は、生成AIとは何かを解説した記事やAIエージェントの仕組みを整理した記事も参考にしてください。

警備業務のどこがAIで省人化できるか：警備業法4区分マッピング

AIによる省人化が最も進むのは1号警備（施設警備）で、2号（交通誘導・雑踏）が続きます。一方、4号（身辺警備）は人が中核で、AIによる代替は困難です。警備業法は警備業務を4区分に分けており、区分ごとにAIの適用度が大きく異なります。

（出典: 警備業法 e-Gov法令検索の区分定義を基に整理）

重要なのは、AIカメラ・ロボット・ドローンは「検知・通知・抑止」までを担い、最終的な確保・避難誘導・実力行使は人が担うという役割分担です。導入のゴールは「無人化」ではなく、単純監視をAIに任せ、警備員を緊急対応や顧客対応など高度な判断業務にシフトさせる「省人化」にあります。

警備業界のAI活用領域：業務別の役割・効果・主要ツール一覧

出典：アジラ（asilla）公式サイト（jp.asilla.com）

警備×AIの中核は、大きく「AI監視カメラ／異常行動検知」「警備ロボット」「ドローン」「生成AI（バックオフィス）」「バーチャル警備員」の5領域に整理できます。全体像を一覧で示します。

① AI監視カメラ・異常行動検知

AI監視カメラは、映像を解析して「いつもと違う動き」を自動で見つけ、警備員に通知します。従来の監視カメラが「録画して後から確認する」用途だったのに対し、AIカメラはリアルタイムに異常を検知し、事故や事件の予兆段階でアラートを出す点が決定的に異なります。

• アジラ「AI Security asilla」：不審者の行動パターンを学習し、異常を検知した際に短時間で通知する「予兆検知」を訴求。大型複合施設・商業施設・オフィス・医療介護施設・大学・駅・インフラなどへ導入が拡大しています。
• NTT東日本「MIMAMORI AI」：既存のネットワークカメラ1台から導入でき、24時間フルモニタリングを実現。初期投資を抑えたいユーザー向けの選択肢です。
• 東急セキュリティ「TS-Zero」：東急電鉄・渋谷駅で、駅構内のトラブルや急病人、異常行動の予兆を画像解析で発見する実証を実施しました。

異常行動検知は、置き去り・転倒・滞留・逆走・侵入といった具体的なシーンに応じて検知ロジックを設定できる製品が増えています。監視の目が届きにくい夜間・広域施設ほど効果が出やすい領域です。

② 自律移動型警備ロボット（巡回の省人化）

警備ロボットは、巡回・立哨・動哨といった「歩いて見て回る」業務を自動化します。カメラを搭載して移動しながら映像を確認し、異常があれば通知する仕組みです。

• SEQSENSE「SQ-2」：独自の3D-LiDARで自己位置推定と経路計画を行い、巡回を自動化。導入実績にはJR西日本の駅（大阪・関西万博期間の鉄道駅構内での運用）、虎ノ門ヒルズ ステーションタワー（エレベーター連動で多層フロアを巡回）、東京オペラシティビル（建物外周巡回）、そして大阪医科薬科大学病院（病院での巡回・立哨自動化に本格導入）などがあります。
• ugo（ugo株式会社）：遠隔操作と自律走行を組み合わせたアバター型警備ロボット。人が遠隔から複数拠点を見守りつつ、巡回・監視を省人化します。

夜間の定時巡回のように「決まったルートを繰り返す」業務は、ロボットが最も得意とする領域です。エレベーター連携で複数フロアを回る運用も実用段階に入っています。

③ 警備ドローン・広域監視

ドローンは、広い敷地や屋外拠点を上空から効率的に監視する用途で導入が進んでいます。

• セコム「セコムドローン」：AIで人や車両を検知し、不審者を追跡しながら巡回・侵入監視を行うセキュリティドローンを発表しています。
• セコム×KDDI（駐屯地向け）：固定AIカメラ、映像管理システム（VMS）、視覚言語モデル（VLM）基盤、無人地上車両（UGV）、AIドローンをネットワーク連携し、24時間365日で警備・巡回を支援するシステムを構築。全国展開を目指すとしています。
• 空港での実証：羽田空港などでALSOK・セコムが参画し、警備ロボットとドローンを連携させる実証が行われています。

工場・物流拠点・太陽光発電所・空港といった「広くて人が回りきれない」施設ほど、ドローンによる広域監視の費用対効果が高くなります。物流拠点の警備効率化は物流業界のAI活用事例の観点とも重なります。

④ 生成AIによるバックオフィス省人化

見落とされがちですが、報告書・日報の作成、シフト調整、採用（求人票作成）といった事務作業も生成AIで効率化できます。現場のAIカメラやロボットに比べて初期投資が小さく、多くの警備会社が最初に着手しやすい領域です。

• 巡回記録や異常検知ログから報告書・日報を自動生成し、警備員の書類作成時間を削減。
• シフト・勤怠管理の最適化や、人手不足の中での採用業務の効率化。
• 成田空港などでは、AI巡回ロボットが自動で異常を検知し、警備員は緊急対応や顧客対応など高度な判断業務に集中する運用が進んでいます。

生成AIの業務活用全般については生成AIとはや、実務でどのツールを選ぶかは生成AIツールのおすすめ比較も参考になります。

⑤ バーチャル警備員

セコムなどが提供する「バーチャル警備システム」は、ディスプレイに表示した仮想の警備員が音声認識で来訪者対応・受付・緊急対応を自動化するものです。受付に人を常駐させにくい施設や、夜間・早朝の対応を省人化したい現場で活用が始まっています。

国内のAI警備 導入事例まとめ（企業×施設×技術）

出典：ugo株式会社 公式サイト（ugo.plus）

具体的にどこで何が使われているかを一覧化しました。導入検討時の比較材料として活用してください。

この一覧からわかるのは、駅・空港・大型ビル・病院といった「人流が多く広い施設」から実導入が進んでいることです。逆に、小規模店舗や住宅では、まずAIカメラ＋機械警備の組み合わせから始めるのが現実的です。

AI導入のコスト感と導入ステップ

現時点では、警備ロボットやドローンの多くは個別見積もり・非公開が中心で、公表された定価は限られます。そのため「いくらかかるか」は施設規模と構成で大きく変わりますが、コスト感の目安と進め方は整理できます。

コスト感の考え方

ポイントは、「1台から」「既存カメラ活用」でスモールスタートできる領域から始めることです。AIカメラや生成AIは投資回収の見通しが立てやすく、いきなりロボット・ドローンに投資するより失敗リスクを抑えられます。

導入ステップ（推奨フロー）

1. 課題の特定：夜間巡回・受付・広域監視・報告書作成のどこが最も負担かを洗い出す。
2. 機械警備との組み合わせを設計：AIはセンサー＋遠隔監視（機械警備）と組み合わせて初めて効果が出る。
3. スモールスタート：AIカメラ1台・生成AIの試験導入など、小規模で効果を検証。
4. 役割分担の再設計：AIに単純監視を任せ、警備員を緊急対応・顧客対応にシフト。
5. 段階拡張：効果が確認できた領域からロボット・ドローンへ広げる。

AI導入の注意点：法規制・プライバシー・セキュリティ

出典：セコム株式会社 公式サイト（www.secom.co.jp）

AI警備は便利な一方で、個人情報保護・警備業法・サイバーセキュリティの3点で必ず配慮が必要です。ここを軽視すると、導入後にトラブルや行政指摘のリスクを抱えます。

プライバシー・個人情報保護

顔認証や行動解析は、個人情報や要配慮情報に触れる可能性があります。日経の報道でも、セコムの「AI警備員」に関してデータ管理の規制論が指摘されています。実務では、

• 撮影範囲・保存期間・利用目的の明示
• 個人情報保護法および各自治体の条例への適合
• 顔認証データなど機微情報の取得・管理ルールの整備

が求められます。「撮っているだけ」で済ませず、運用ルールを文書化することが重要です。

警備業法上の位置づけ

ロボット・AIはあくまで警備業務を「支援」する位置づけであり、警備業の認定や警備員の資格制度（検定など）自体は存置されています。AIを導入しても警備業法の遵守が前提であり、「AIに任せたから人はいらない」とはなりません。

サイバーセキュリティと物理的制約

ネットワークに接続されたカメラ・ロボット・ドローンは、サイバー攻撃の対象になりうる点に注意が必要です。システムの脆弱性管理は導入とセットで検討すべきです。関連する考え方はサイバーセキュリティ分野のAI活用も参考になります。

また、ドローン運用では航空法、公道近接の巡回では道路使用に関する個別法令への対応が必要です。屋外・悪天候・複雑な動線、段差やエレベーター連携といった物理的制約も、自律移動ロボットの運用範囲を左右します。

AIで代替できないこと

• 臨機応変な状況判断・緊急時対応（予期せぬ事態への柔軟な対応はAI単独では困難）
• 対人コミュニケーション・要人警護（4号）は人が中核
• 最終的な実力行使・確保・避難誘導は人が担う

犯罪捜査や公共安全に近い領域でのAI活用の考え方は警察分野のAI活用事例も併せて参照すると、代替可能な範囲の理解が深まります。

AI警備の導入に向いている企業・向いていない企業

自社が導入に向いているかの判断材料を整理します。

向いている企業・施設

• 駅・空港・大型商業施設・オフィスビル・病院など、人流が多く広い施設を管理している
• 夜間・早朝・広域の巡回に人手を割かれ、募集をかけても警備員が集まらない
• 既存の監視カメラがあり、AIカメラへの置き換え・追加で効果を検証しやすい
• 報告書作成やシフト管理など、バックオフィスの事務負担が大きい
• 省人化した人員を緊急対応・顧客対応など高度業務にシフトさせたい

向いていない・慎重に進めるべき企業

• 身辺警護（4号）が中心で、対人判断が業務の核になっている
• 管理対象が小規模店舗・住宅のみで、機械警備で十分カバーできる
• 個人情報・顔認証データの管理体制を整える余力が現時点でない
• 屋外・悪天候・複雑動線が多く、自律移動ロボットの物理的制約に当たりやすい

判断に迷う場合は、まず生成AIによる報告書作成や、AIカメラ1台からの試験導入といった低コスト・低リスクの領域から始め、効果を見てからロボット・ドローンへ広げるのが堅実です。

まとめ

警備業界のAI活用は、深刻な人手不足と高齢化を背景に、「無人化」ではなく「省人化＋人の高度業務へのシフト」として現実的な段階に入りました。要点を整理します。

• AI監視カメラ・異常行動検知、警備ロボット、ドローン、生成AI、バーチャル警備員の5領域が中核。
• 省人化が進むのは1号（施設警備）中心で、4号（身辺警備）は人が担う。
• 駅・空港・大型ビル・病院など「広く人流が多い施設」から実導入が進む。
• 2025年末に警察庁が省力化投資を後押しする方針を公表し、行政も追い風に。
• 導入はAIカメラ1台・生成AIのスモールスタートが失敗を避ける近道。
• 個人情報保護・警備業法・サイバーセキュリティへの配慮は必須。

まずは自社で最も負担の大きい業務を特定し、低コストで検証できる領域からAIを取り入れることが、警備員不足を補う第一歩になります。

よくある質問（FAQ）

Q. AIで警備員の仕事はなくなりますか？

現時点では「なくなる」よりも「役割が変わる」が正確です。AIは監視・巡回・検知といった定型業務を担い、警備員は緊急対応・顧客対応・臨機応変な判断など、AIが苦手な高度業務にシフトします。特に要人警護（4号）は人が中核であり続けます。

Q. 小さな警備会社でも導入できますか？

できます。いきなりロボットやドローンを導入するのではなく、生成AIによる報告書・シフト作成の効率化や、既存カメラを活かしたAIカメラの試験導入なら初期投資を抑えて始められます。

Q. AIカメラの導入で個人情報の問題は起きませんか？

顔認証や行動解析は個人情報・要配慮情報に触れる可能性があるため、撮影範囲・保存期間・利用目的を明示し、個人情報保護法や自治体条例に適合させる必要があります。運用ルールの文書化が前提です。

Q. 警備ロボットやドローンの費用はどれくらいですか？

多くは個別見積もり・非公開で、施設規模と構成によって大きく変わります。現時点では定価を断定できないため、複数社に見積もりを取り、機械警備との組み合わせを含めて費用対効果を比較することをおすすめします。

Q. 何から始めるのが良いですか？

自社で最も人手の負担が大きい業務（夜間巡回・受付・広域監視・報告書作成など）を特定し、そこに合う低コストの技術（生成AI・AIカメラ）からスモールスタートするのが定石です。効果を確認してからロボット・ドローンへ拡張します。