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DX・AI｜公式原文リンク付き
AI警備の導入事例を、2026年に確認できた事業者公式発表だけから整理します。実証と本導入を分け、公式が述べた効果と未公表の巡回時間・省人化は区別します。
AI警備 導入事例を探すときに混ざりやすいのは、実証と本導入、公式が書いた効果と、検索記事が補った巡回時間削減や省人化の数字です。本ページは、編集部が当該製品を運用して測ったレビューではありません。2026年9月3日時点で取得できた事業者公式発表だけを行に分けます。
二次的な検索語であるAI警備システム、AI監視カメラ 警備、警備DX、施設警備 AIは、公式発表の対象を探すための手がかりです。AI警備 費用対効果やAI警備 省人化で数字を求める場合、公式通知に数値がなければ「公式は公表していない」と書きます。
人流分析という語は、検索意図の説明に留めます。確認した公式発表は「混雑」などの注意行動として書いており、人流分析という語と公式数値は付けません。
施設警備のAIは、既存カメラの解析、通知、人が確認する流れが中心です。配置・上下番・勤怠までつなぐ話は、管制システムの解説 /articles/security-control-system と、業界全体の整理 /ai-dx をあわせて読んでください。
表はHTMLではなく、施設／発表元／段階／開始時期／公式が述べた効果／出典の順で1行ずつ示します。検証していない発表は載せません。
施設：東京ビルディング ／ 発表元：アジラ公式（2026-09-01） ／ 段階：実証 ／ 開始時期：2026年6月から約3か月 ／ 公式が述べた効果：実証の結果、当初想定していた効果を確認できたと記す。巡回時間削減％や省人化人数は当該発表にない ／ 出典：https://jp.asilla.com/post/introduction-mitsubishi-tokyobldg-20260901
施設：東京ビルディング ／ 発表元：アジラ公式（2026-09-01） ／ 段階：本導入（本格導入） ／ 開始時期：2026年9月 ／ 公式が述べた効果：転倒などが発生した際の体調不良者への早期対応、立入禁止区域への立ち入り検知、敷地内での喫煙や駐輪、車路への立ち入りに対する注意喚起 ／ 出典：同上
施設：新丸の内ビルディング ／ 発表元：アジラ公式（東京ビルディング発表内の経緯） ／ 段階：本導入（運用開始） ／ 開始時期：2022年10月 ／ 公式が述べた効果：当該リリースは棟別の効果数値を掲載していない ／ 出典：同上
施設：丸の内ビルディング、丸の内パークビルディング ／ 発表元：アジラ公式（同上） ／ 段階：展開（本導入） ／ 開始時期：新丸の内ビルディングの後（当該リリースは各棟の開始月を書いていない） ／ 公式が述べた効果：丸の内エリアの主要物件で運用。東京ビルディングの本格導入で丸の内エリア4棟目、と公式は記す ／ 出典：同上
施設：国内大型施設（施設名は当該リリースでは個別に特定されていない） ／ 発表元：アジラ公式（2026-06-24、AsillaVision） ／ 段階：先行導入の後、本格展開 ／ 開始時期：2026年春に先行導入、2026年6月より国内大型施設へ本格展開 ／ 公式が述べた効果：先行導入先の運用データおよび自社検証に基づき、従来手法と比べ検知精度を最大約8割向上（対象：転倒・喧嘩、検証期間2026年3月〜5月）。公式の注記付き ／ 出典：https://jp.asilla.com/post/news-asillavision-20260624
アジラの2026年9月1日発表によると、東京ビルディングでは2026年6月から約3か月の実証実験を実施し、当初想定していた効果を確認できたことから、2026年9月にAI警備システム「AI Security asilla」を本格導入した、とあります。
公式が挙げる効果は、既設の防犯カメラ映像をAIで解析することによる、(1) 転倒などが発生した際の体調不良者への早期対応、(2) 立入禁止区域への立ち入り検知、(3) 敷地内での喫煙や駐輪、車路への立ち入りに対する注意喚起です。巡回時間削減や配置人数の変化は、当該発表に数値として出ていません。
同じ発表は、2022年10月に新丸の内ビルディングで運用を開始し、その後丸の内ビルディング、丸の内パークビルディングへ展開し、今回で丸の内エリア4棟目、と書いています。編集部が4棟を現地確認した記録ではありません。事業者公式発表の引用です。
AI警備 費用対効果を見るときは、公式が書いた効果と、公式が書いていないKPIを分けます。東京ビルディングの発表は、転倒時の早期対応、立入禁止区域、喫煙・駐輪・車路立入の注意喚起を効果として挙げています。巡回時間削減％、省人化人数、ROIは公式に無いので書きません。
AsillaVisionの発表は、検知精度を最大約8割向上と書いています。ただし公式注記は、先行導入先での運用データおよび自社検証、対象は転倒・喧嘩、検証期間は2026年3月〜5月です。全施設・全検知項目の平均値としては読めません。
編集部の実務上の見方：実証で「想定した効果を確認した」とあっても、自社現場のカメラ画角、夜間、混雑、通知先、人が確認する手順が同じとは限りません。導入前に、公式が書いた効果のどれを自社の成功条件にするかを契約と運用手順に落とす必要があります。製品レビューとしての優劣は判定しません。
警備 人流分析で探す場合、確認した公式発表は「人流分析」という語を効果指標としては使っていません。アジラの製品説明は、暴力、転倒、侵入などの異常行動に加え、徘徊、混雑、体調不良などの注意行動を検知する、と書いています。
したがって本ページでは、混雑の検知など公式の表現に合わせます。人流分析という語は検索意図の説明に留め、通過人数、滞留時間、混雑率などの公式数値は付けません。
施設警備で混雑や滞留を扱う現場は、2号の雑踏警備とは契約も配置も別です。検定や配置義務の話は /articles/security-type-2-basic を参照し、AIの検知結果だけで配置人数を決めないでください。
公式発表は施設側・ベンダー側の告知です。警備会社が受託現場へ持ち込む前に確認するのは、既存カメラの流用範囲、通知先（防災センター、巡回員、遠隔）、人が確認してから現地へ向かう手順、個人情報と映像の取扱い、夜間・逆光での見落とし、障害時の代替です。
人手不足への言及は公式発表にもあります。ただし「限られた人員でも高い安全性を維持」は製品説明の文言であり、省人化人数の公式値ではありません。警察庁の省力化投資促進プランなど、業界全体の公式資料は /ai-dx で整理しています。
他社製品や、公式ページを取得していないベンダーの事例は追加しません。ALSOK等の発表を載せる場合は、当該事業者の公式ページを確認してからにします。
東京ビルディングの公式発表では、2026年6月から約3か月が実証、2026年9月から本格導入です。実証は効果の確認、本導入は正式運用、と公式の段階を分けて読んでください。
確認した東京ビルディングの公式発表には、巡回時間削減の数値はありません。公式が述べた効果は、転倒時の早期対応、立入禁止区域、喫煙・駐輪・車路立入の注意喚起です。
アジラ公式は、2022年10月の新丸の内ビルディングを起点に、丸の内ビルディング、丸の内パークビルディングへ展開し、東京ビルディングの本格導入で丸の内エリア4棟目と記しています。
載せていません。確認した公式発表は混雑などの注意行動という表現です。人流分析は検索意図の説明に留め、通過人数などの公式数値は付けません。
違います。編集部が当該システムを運用して測った評価ではありません。事業者公式発表の段階（実証／本導入）と、公式が書いた効果だけを整理しています。
管制・警備システム・DX
管制、配置、勤怠、請求、AI活用を、導入目的と運用課題から比較・検討します。
