Axisは、セキュリティ業界のテクノロジートレンドを前進させています。 2025

今後12カ月間は、セキュリティ部門では、過去数年間の進展によって特徴づけられるでしょう, AIの技術革新は、ほとんどの開発の焦点になりますが, 専門家による分析によると、 アクシス・コミュニケーションズ: ヨハン・ポールソン, マッツ・トゥーリンとトーマス・エクダール.

変化のスピードはかつてないほど速くなっていますが, 彼らが指摘するように 軸 彼の 現在のトレンド分析 2025 セキュリティ環境で, それらのいくつかは、前年に始まったものの進化です.

明らかな傾向は、 AIがセキュリティ分野でどのように適用されるか, その中で、Axisは、将来対処しなければならないいくつかの考慮事項と、最近浮かび上がった他の考慮事項を強調しています.

この会社が作成したインフォグラフィックによると, 国や地域の政策立案者は、AIの技術革新に再び歩調を合わせようとするでしょう, サイバーセキュリティ, プライバシー。。。これは、各組織が対応しなければならない提案された規制と新しい規制の焦点となります.

「私たちは、これらすべてのトレンドの中でそう信じています」とAxisは指摘します- このセクターには大きなチャンスがあります. お客様のために, これは、機能の強化を意味します, 柔軟性の向上, 効率性と価値の向上」.

ハイブリッドソリューション: 選択の自由の基礎

例年実績, Axisは、ハイブリッドアーキテクチャ, エッジテクノロジーを最大限に活用するもの, クラウド&オンプレミス, セキュリティソリューションの事実上の選択肢となっています.

アーキテクチャの選択を決定する要因は、各組織に固有のものになります, 懸念事項と技術的要件を考慮に入れて, 合法, 倫理とガバナンス. 環境は急速に進化します, したがって、選択の自由が不可欠です.

ハイブリッドソリューションは、ビデオの保存に自由度を提供します, 表示またはデバイスの管理, など. エッジテクノロジーの組み合わせ, クラウドとオンプレミスで最適なトータルシステムソリューションを実現するか、その柔軟性を活用する, 組織は、そのビジネスに最も適したものを選択する必要があります.

新たな地域や地域の規制やデータガバナンスの懸念によって必要かどうか, コストまたはエネルギー効率, ハイブリッド ソリューションは、各組織の特定のニーズに最も適したアーキテクチャを作成する際に最も柔軟性があり、システムの拡張を可能にします.

AIの進化

AI分野での展開は進み続けています. ディープラーニング技術は、セキュリティ業界のほとんどの分析ソリューションの基盤です, 一方、新しいジェネレーティブAIテクノロジーは急速に成熟しています.

Axisからは、「特定の地域ではまだ多くの騒ぎがある」と指摘しています, しかし、セキュリティ分野では、ジェネレーティブAIの実際の応用がますます増えています. 進化の一歩一歩が、新たな機会をもたらします, しかし、倫理的な考慮事項もあります, 法律および企業」.

ジェネレーティブAIモデルは大規模で、実行には多くの計算能力が必要です, これは、そのコストをどのようにバランスさせるかについての議論を生み出します (金融投資とエネルギー使用および環境への影響の両方の観点から) その価値とともに.

その点, Axisの専門家は、「結果の品質を維持しながら、モデルのサイズを縮小するために多大な努力が払われている」と指摘しています. AI技術の使用の増加は、ハイブリッドアーキテクチャを標準として強化します。.

AIのさまざまな「味」, ディープラーニングベースの物体認識から生成AIまで, バリューチェーンのさまざまな場所や特定の環境でのアプリケーションの需要または利益.

ジェネレーティブAIは、オペレーターが自然言語でセキュリティソリューションと対話するのに役立ちます, だがしかし, 少なくとも近い将来には, かなりの処理能力が必要になります. 逆に, ディープラーニングに基づく分析, 物体認識の向上など, 監視カメラ自体の内部で実行できます.

時間の経過とともに, これにより、ジェネレーティブモデルを実行できるようになります, 少なくとも部分的に, 高品質の結果が得られるチャンバーで. 同時に, モデルは、倫理的側面の観点から品質の面で改善されています, バイアス, 幻覚と誤った決定を下すリスク.

「時間の経過とともに, セキュリティ運用の効率性と有効性を抜本的に変える絶好の機会が訪れるでしょう. アルゴリズムは、シーンで何が起こっているかを理解し、異常に反応することができます, さまざまなタイプの入力データの分析に基づく, 含ま, とりわけ, 視覚情報」.

入力データはレーダーから取得されます, オーディオおよびその他のセンサー, これにより、ますますプロアクティブな機能の開発を可能にし、長期的な計画のためのセキュリティシナリオに関する貴重な情報を生成するソリューションが作成されます.

セキュリティの未来が現実になる

コンピュータビジョンの応用, オーディオ, アクセス制御やその他のますます高度化するコネクテッドテクノロジーは、安全性とセキュリティのユースケースに引き続きサービスを提供しています.

AIの活用による分析精度の向上, 特に物体認識において, つまり、インシデントに以前よりも迅速かつ効果的に対応できることを意味します.

あらゆる種類のセンサーによって生成されたデータ (ビデオ, オーディオ, 環境, など。) は、従来のユースケースを超えた多数のユースケースにメリットをもたらします. それはまだ市場の比較的小さな部分ですが, Axisは、運用効率とビジネスインテリジェンスに合わせたアプリケーションの加速を予測しています.

この傾向は、顧客組織間のコラボレーションを強化する機会を強調しています. ユースケースのために取得または指定されたテクノロジーは、企業の業務の別の領域で使用される可能性があります.

例えば, 主にセキュリティ目的で使用されるビデオカメラによって作成されたデータは、顧客や従業員のエクスペリエンスを向上させるために、時間の経過とともに分析できます, プロセスの持続可能性または効率性.

利用可能な高品質のハードウェアプラットフォームのおかげです, 開発とイノベーションのペースは驚くべきものです. アプリケーション開発者とシステムインテグレーターのオープンで協力的なエコシステムを育成するハードウェアベンダーは、より多くの価値をより迅速に顧客に提供します.

画質の「ルネッサンス」

画質への注目が業界のトレンドであることを示唆しています, 多くの人がそれが常に優先事項であったと想定しているところ (そして、これはそうです), この分析に当てはまらない可能性があります, このメーカーが指摘しているように. トレンドは、視覚センサーからの画像がどのように使用されるか、そして, それで, より良い画質によって提供される機会.

パラダイムは、画像が通常、人間ではなくコンピューターによって最初に表示および分析されるようになったことを考えると、シフトします, そして、それは継続的に表示されます, 関心のある事件が発生したときではなく.

分析とAIの進歩により、高解像度の画像ほど必然的により良い結果が得られます, どのようなユースケースでも. 物体認識の精度が向上し、データが作成されます (とメタデータ) より詳しく. さらなる高画質化への動きが復活しました.

これにより、効率性と有効性の面での機会が生まれました. はるかに高い画質を生成する 1 台のカメラで、以前は複数のデバイスが必要だった領域をカバーできるようになりました.

分析のために、高解像度の画像もサポートされています, 例えば, 大勢の人で, 交通量の多い交差点や動きの速い生産ライン.

人間はまだ非常に「情報に通じている」, また、オペレーターは注意が必要なシーンに自動的に警告されます, これにより、対応の効率と効果が向上します.

また、ピントとしての画質は、監視カメラのメンテナンスにも細心の注意を払っています, 多くの場合、これは手動のタスクのままです, 小さな障害物は解析に大きな影響を与える可能性があります.

ソフトウェアサポートの長期的な価値

セキュリティ業界の上層部, ハードウェアの品質は年々向上しています. 今日, デバイスはそのような高品質にすることができます, 特にパフォーマンスと機能の面で, その寿命に対する期待はかつてないほど高まっています.

だがしかし, 高品質のハードウェアは何年も使用できますが, 保証期間に示されているように, カメラの機能を定義する要素, サイバーセキュリティを含む, そこで, その生涯価値, 継続的なソフトウェアサポートを通じて実現.

ハードウェアの予想される寿命全体にわたってソフトウェアをサポートするというベンダーのコミットメントが不可欠です, カメラの機能を改善し、開発し続けるにつれて, 可能な限り安全に保つ.

これにより、ハードウェアの総所有コストもサポートされます. より高品質のカメラへの投資, ライフサイクル全体にわたる包括的なソフトウェアサポート, 最終的には、より効果的かつ効率的なソリューションになります.

お客様のための技術的な自律性

最近, 「Axisとパートナーエコシステムの役割は、お客様のニーズを満たすことに焦点を当てることです. テクノロジー自体はあまり役に立ちません: イノベーションはエンドユーザーの優先事項と一致している必要があります」.

同社が指摘した通り, これは、お客様のセキュリティ目標をサポートすることを意味します, 運用効率とビジネスインテリジェンス. しかし、サイバーセキュリティに対する同社の立場を支持することも, エネルギー効率の高いソリューションによる持続可能性への取り組みと、オープンスタンダードに基づくテクノロジーとプラットフォームによる柔軟性と選択の自由.

コアテクノロジーに対してより自律性を持つテクノロジープロバイダーは、顧客の要件に対応するのに最適な立場にあることは明らかです. コアテクノロジーの制御を強化することで、製品の顧客ニーズに合わせた特定の機能を設計し、「設計による安全性を確保する」というコミットメントを実現できるようになります.

さらに, テクノロジーの制御を強化, コンポーネントや材料のレベルで, これは、グローバルサプライチェーンの広範な混乱のリスクをより効果的に軽減するための重要な前提条件です. これにより、適切なタイミングで顧客の要件を満たす能力が向上します.

Axisが指摘したように, 「私たちはすでに、従来はソフトウェアプロバイダーと見なされていた企業が、サービスの提供をよりコントロールできるようになっています, 特にAIの分野では, そして、この傾向はすべてのセクターで続くと予想しています。」.

主流のテクノロジーからの独立は、「私たちが少し先を進んでいることを誇りに思っています」というトレンドです, 私たちは独自のシステムオンチップを開発したので, アルペック, 過去25年間」.

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