L1警備・ビルメンテナンス規模非公表
ビルマネジメントB社（大型複合施設）
画像検査・写真整理／アジラ（AI Security asilla）
異変への初動対応が迅速化し、スケートボード等の迷惑行為が抑止された（定性）※母数規模の記載なし（参考値）
L1 ベンダー公表
施設警備A社（大型商業施設）
施設警備（大型商業施設の常駐警備）／画像検査・写真整理／導入ツール: アジラ（AI Security asilla）
- 業種
- 警備・ビルメンテナンス
- 規模帯
- 規模非公表
- 業務領域
- 現場・店舗運営
- 公表時期
- 2026年7月13日
同じ用途（画像検査・写真整理）の導入事例をまとめて見る（13件）
この事例と同じ用途の導入事例を、業種をまたいで13件収録しています。 業種の分布・業務パターン別の整理は、用途別ページに掲載しています。
課題
導入前に抱えていた問題
650台のカメラがあるが人の目だけですべてをカバーするのは難しく、事象が起きた際に連絡を受けてからカメラを確認して駆けつける事後的な対応になっていた
- 人手不足・採用難
- 対応スピード
導入
導入したツール・取り組み
アジラ（AI Security asilla） を導入しています。 用途は「既設の防犯カメラ映像をAIが解析し、転倒・エスカレーターでの巻き込み・出入口付近での滞留や座り込み・禁止エリアでのスケボー走行・夜間に敷地内で寝込む酔客などをリアルタイムで検知。650台中50台のカメラと連携し、アラート発生→映像確認→現場対応の運用を確立」です（出典元の記載による）。
成果
公表されている成果
1日あたり約3時間、月間で約100時間の巡回時間を削減
※母数規模の記載はありません。当サイトの基準により、この数値は見出し・集計には使用していません。
測定期間: 2026年4月の正式運用開始後
出典（原文）: https://jp.asilla.com/post/introduction-tokyu-security-interview-20260713
定性的な変化（出典元の記載を要約）
対応のスピードが格段に上がった。警備員個人のスキルや経験に左右されず、誰が担当しても同じ水準の対応ができるようになり、限られた人員をより重要度の高い業務に集中させられるようになった
出典とエビデンスレベル
L1 ベンダー公表
ベンダー（提供企業）が公表した導入事例です。当サイトでは企業名を匿名化し、出典リンクを明示して引用しています。
出典: https://jp.asilla.com/post/introduction-tokyu-security-interview-20260713
最終確認日: 2026-10-20。掲載内容に誤りがございましたら、お問い合わせよりご指摘ください。
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