L1警備・ビルメンテナンス規模非公表
施設警備A社（大型商業施設）
画像検査・写真整理／アジラ（AI Security asilla）
月間約100時間の巡回時間削減※母数規模の記載なし（参考値）
L1 ベンダー公表
警備C社（ファシリティマネジメント系）
施設警備・ファシリティマネジメント／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
- 2025年11月
課題
導入前に抱えていた問題
警備業務がヒト中心の構造に依存し、危険の予兆を事前に検知できず、事後報告体制に基づく対応になっていた
- 対応スピード
- 属人化・ノウハウ継承
導入
導入したツール・取り組み
アジラ（AI Security asilla） を導入。 用途は「既設カメラにAI行動認識技術を導入し、立ち入り禁止エリアへの侵入やエスカレーター周辺のトラブルなど危険の予兆を自動検知」（出典元の記載による）。
成果
公表されている成果
事象への反応速度を『通報ベース』から大幅に短縮
※母数規模の記載なし。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。
出典（原文）: https://jp.asilla.com/post/casestudy-maxsecurity-20251114
定性的な変化（出典元の記載を要約）
同一地点での事象発生パターンを可視化して根本対策が可能になり、オーナーとの情報共有品質も向上した
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。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/casestudy-maxsecurity-20251114
最終確認日: 2026-07-16。掲載内容に誤りがある場合はお問い合わせからご指摘ください。
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