交通誘導警備の現場では、「警備員を増やしたのに渋滞が改善しない」「毎年同じ配置で対応しているが、本当に最適なのかわからない」といった悩みを抱えるケースがあります。
大型商業施設やイベント会場では、現場責任者やベテラン警備員の経験をもとに配置計画を立てることも少なくありません。しかし、渋滞の原因は警備員の配置だけで決まるものではありません。駐車場の混雑状況、道路構造、周辺交差点の信号、来場者の動きなど、複数の要素が重なって発生します。
そのため、現場で見えている車列だけを見て警備員を増やしても、根本的な改善につながらない場合があります。重要なのは、「どこで」「なぜ」「どの時間帯に」渋滞が発生しているのかを把握し、警備計画や誘導方法の見直しにつなげることです。
こうした課題に対し、近年はAIや映像解析技術を活用して交通状況を分析・可視化する取り組みも進み始めています。その一例として、DataHax株式会社は2026年6月10日、道路と施設を一体で分析できる交通解析サービス「DENNOUリサーチ」の提供開始を発表しました。
本記事では、DENNOUリサーチの概要を紹介しながら、交通誘導警備におけるデータ活用の可能性や、これからの警備現場に求められる考え方について解説します。
なぜ渋滞は「警備員を増やすだけ」では解決しないのか
交通誘導警備の現場では、渋滞が発生すると「警備員を増員しよう」という判断が取られることがあります。もちろん、人員を増やすことで誘導の質が向上するケースもあります。しかし、それだけで根本的な改善につながるとは限りません。
例えば、大型商業施設では、入口付近で車列が発生していても、その原因が入口にあるとは限りません。場内の駐車場が満車に近づいていたり、出庫車両が滞留していたり、近隣交差点の右折待ち車両が流れを妨げていたりと、一見すると別の場所がボトルネックになっているケースもあります。
つまり、現場で見えている渋滞は「結果」であり、本当の原因は別の場所にあることも少なくありません。これまでは、こうした状況を現場責任者やベテラン警備員が経験則から推測し、配置変更や誘導方法の改善を行ってきました。長年の経験によって培われた判断は非常に重要ですが、一方で「なぜ改善したのか」「本当にその配置が最適だったのか」を客観的なデータで説明することは容易ではありません。
顧客から「来年はもっと効率的な誘導ができませんか」と相談された際にも、「例年この人数で対応しています」という説明だけでは、十分な提案にならない場面があります。人手不足が続く警備業界では、常に増員で対応することが難しい現場もあるため、限られた人員をどこに、どの時間帯に配置するかを見直す視点が重要になります。
そのため近年は、「どこで」「なぜ」「どの時間帯に」渋滞が発生しているのかをデータとして把握し、根拠を持って警備計画を見直そうという考え方が広がり始めています。AIカメラや映像解析技術の進化により、時間帯ごとの交通量や滞留が発生しやすい場所を把握し、配置計画や誘導方法の改善に役立てる取り組みも進みつつあります。
今回発表された「DENNOUリサーチ」も、こうした交通課題の可視化を支援する新しいサービスの一つです。
DENNOUリサーチとは？道路と施設を一体で分析する新サービス
DataHax株式会社が発表した「DENNOUリサーチ」は、交通量調査カメラと施設内・駐車場カメラを連携させ、施設周辺の交通状況を分析する交通解析サービスです。
同サービスの特長は、道路側の交通量だけでなく、施設内の入出庫状況や駐車場の混雑状況もあわせて可視化できる点にあります。商業施設やイベント会場では、道路上の渋滞だけを見ても、混雑の原因を正確に把握できない場合があります。
例えば、施設内の駐車場が満車に近づけば、入庫待ちの車列が周辺道路へ伸びることがあります。反対に、出庫が集中する時間帯には、場内の車両が出口付近で滞留し、周辺道路の流れに影響を与えることも考えられます。
DENNOUリサーチでは、道路側と施設側の映像・交通データを組み合わせて分析することで、「どこで混雑が発生しているのか」「どの時間帯に滞留が起きやすいのか」といった状況の把握を支援します。DataHaxは、累計1,000万台以上のナンバープレート解析技術で培ったノウハウを活用している点も、同サービスの特長として挙げています。
警備会社にとっても、こうしたデータを確認できれば、現場責任者の経験だけでは見えにくかった交通の流れを把握し、配置計画や誘導方法を見直す際の判断材料にしやすくなります。
AIや映像解析で「見えなかった渋滞」を可視化する
近年はAIカメラや映像解析技術の進歩により、「何台の車が通過したか」を数えるだけでなく、交通の流れそのものを分析できるようになってきました。
例えば、時間帯ごとの交通量の変化や、車両がどこで滞留しているのか、右折車がどの程度渋滞に影響しているのかといった情報も、映像データをもとに分析できるケースが増えています。
こうしたデータが蓄積されれば、時間帯ごとの混雑状況や滞留が発生しやすい場所を把握することで、警備員の配置や誘導方法を見直す際の判断材料になる可能性があります。もちろん、AIがすべての答えを出してくれるわけではありません。工事の影響や天候、イベント内容など、その日ならではの状況を踏まえた判断は、現場を知る警備員や管理者だからこそできるものです。
しかし、これまで感覚的に捉えていた交通状況を客観的なデータで確認できるようになることで、「なぜその配置にしたのか」「改善後にどの程度効果があったのか」を説明しやすくなる点は、大きなメリットと言えるでしょう。
これからの交通誘導警備では、「現場で対応する力」に加え、「データを活用して改善する力」も重要になっていくと考えられます。
データ活用で変わる交通誘導警備の提案力
近年はAIカメラや映像解析技術の進歩により、単に「何台の車が通過したか」を数えるだけでなく、時間帯ごとの交通量や車両の滞留状況などを把握しやすくなっています。
こうしたデータを活用できれば、「どの時間帯に車両が集中しているのか」「どこで滞留が発生しやすいのか」といった傾向を確認し、警備員の配置や誘導方法を見直す際の判断材料にできます。
例えば、午前中に入口付近で入庫待ちが発生しやすい場合は、開店前後の時間帯に入口側の誘導を厚くする。夕方に出庫車両が集中する場合は、出口側の誘導方法や車線運用を見直す。こうした改善は、現場責任者やベテラン警備員の経験によって行われてきたものですが、データを組み合わせることで、より根拠を持った提案につなげやすくなります。
商業施設やイベント主催者、自治体などの発注者の中には、単に警備員を配置するだけでなく、渋滞緩和や来場者導線の改善、周辺住民への影響抑制まで期待するケースもあります。そのため警備会社にも、「なぜ渋滞が起きたのか」「どのように改善できるのか」を説明できる提案力が求められています。
改善前後のデータを比較できれば、「どの時間帯の混雑が緩和されたのか」「車列の発生状況に変化があったのか」といった成果も説明しやすくなります。警備会社にとって、警備品質を“見える化”できることは、サービス価値を高めるうえで重要な要素になるでしょう。
これからの交通誘導警備では、「現場で対応する力」に加え、「データを活用して改善する力」も重要になっていくと考えられます。
AIは警備員に代わるものではなく、判断を支える存在
AIや映像解析という言葉を聞くと、「将来は警備員が不要になるのではないか」と不安を感じる方もいるかもしれません。
しかし、現在活用が進んでいる技術は、人の代わりに交通誘導を行うものではありません。交通量を分析したり、混雑傾向を可視化したりすることで、現場責任者や管制担当者がより適切な判断を行うための情報を提供する役割を担っています。
例えば、工事による片側交互通行や、大規模イベント終了後の来場者の流れなど、その場の状況に応じて柔軟に対応するには、現場経験を持つ警備員の判断が欠かせません。一方で、「どこに警備員を配置するか」「どの時間帯に人員を厚くするか」といった計画段階では、データを活用することで、経験だけでは気づきにくい改善点を見つけられる可能性があります。
つまり、AIと人は対立する関係ではありません。現場を知る人の判断に、データという根拠を加えることで、より安全で効率的な交通誘導につなげていく。そのような活用が、今後の警備現場では重要になっていくでしょう。
データ活用が、警備会社の新たな競争力につながる
警備業界では、人手不足や高齢化への対応が大きな課題となっています。限られた人数で安全を守るためには、「経験があるから大丈夫」という考え方だけでなく、データに基づいて現場運用を見直す視点も重要になります。
もちろん、AIカメラや映像解析を活用した交通解析サービスが、すべての現場ですぐに導入されるわけではありません。しかし、交通状況を可視化し、警備計画や誘導方法の改善につなげるという考え方は、今後さまざまな現場で重要性を増していく可能性があります。
これからの交通誘導警備では、単に警備員を配置するだけでなく、交通状況を把握し、発注者とともに改善策を検討・提案できることが、警備会社の新たな価値につながるかもしれません。
AIや映像解析は、その変化を支える選択肢の一つとして、今後も注目される技術といえるでしょう。
まとめ｜経験とデータを組み合わせる交通誘導警備へ
交通誘導警備では、これまで現場経験や勘に支えられてきた判断が数多くありました。その価値は、これからも変わりません。
一方で、人手不足や警備品質の向上が求められる中では、経験だけに頼るのではなく、データを活用しながら改善を重ねることも重要になっています。
DENNOUリサーチのようなサービスは、道路と施設の交通状況を一体で可視化し、警備計画の見直しや発注者への提案を支援する新しい取り組みです。AIや映像解析が警備員に代わるのではなく、現場で培われた経験をより生かすための“判断材料”として活用される時代が、少しずつ始まっています。
警備会社にとっても、こうした技術をどう現場改善に生かすかが、今後のサービス価値を高めるうえで重要な視点になるでしょう。
警備NEXTでは今後も、警備業界で進むDXやAI活用の最新動向を、現場目線で分かりやすくお届けしていきます。
参考文献
- プレスリリース「交通量調査カメラと施設カメラを連携し、施設周辺の渋滞要因を可視化 ｜ DataHax「DENNOUリサーチ」提供開始」（2026年6月10日公表）