今年も、今後12か月間にセキュリティ セクターに影響を与えるテクノロジートレンドを予測する時期が来ました。変化のペースはこれまで以上に速くなっています。
いくつかのトレンドは、過去数年にわたって見られたトレンドの進化形です。明らかなのは、AIが業界でどのように適用されるかという関心が継続することです。また、今後取り組む必要がある新規の検討事項についていくつかご紹介します。新規トピックや、しばらく焦点を当てていないトピックの再燃もあります。
国内や地域の立法機関は、再び技術革新に追いつこうと努めるでしょう。AI、サイバーセキュリティ、プライバシー、重要事業体におけるリジリエンスの必要性…。これらすべて (およびその他)のトピック が、提案された新規規制についての焦点となります。当社はこれを具体的なトレンドとして強調していませんが、これは優先事項であり、すべての組織が対応する必要があります。
これらのトレンドの中には、この分野にとって大きな機会があると信じています。お客様にとっては、機能、柔軟性、効率性、価値の向上を意味します。
ハイブリッドソリューション: 選択の自由のための基盤
この数年間、当社はエッジ、クラウド、オンプレミスの技術を最大限に活用したハイブリッドアーキテクチャが、セキュリティソリューションにおけるデフォルトの選択肢になっていることをお話ししました。
アーキテクチャの選択要因は、技術的、法的、倫理的、ガバナンスの懸念と要件を考慮するため、組織ごとに異なります。環境は急速に変化しているため、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、ビデオの閲覧、デバイスの管理などにおいて選択の自由を与えます。エッジ、クラウド、オンプレミスの技術を組み合わせて最適なトータルシステムソリューションを構築したり、その柔軟性を活用して好みのインスタンスを選択したりします。
現地や地域の新たな規制やデータ、コスト、エネルギー効率の管理に関する懸念が求められる場合でも、ハイブリッドソリューションは特定組織のニーズに最適なアーキテクチャを構築し、システムの拡張を可能にする上で最大の柔軟性を提供し続けます。
AIの効率化に伴うAIの進化
AI分野の開発は今後も進んでいきます。ディープラーニング技術はセキュリティ分野の大部分における分析機能の根幹となっていますが、新規の生成AI技術は急速に成熟しています。一部の分野では依然として大きな注目が集まっていますが、セキュリティ分野では生成AIが実際に応用できるようになっています。進化の各段階には新しい機会がもたらされるだけでなく、倫理的、法的、企業的な考慮事項も含まれます。
生成AIモデルは大規模で、実行には多くの計算能力が必要であり、AIのコスト (財務投資の観点からだけでなく、エネルギー使用と環境への影響の観点からも) とその価値のバランスを取る方法について議論が生じます。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くの努力がなされています。AI技術の使用が増加するにつれて、ハイブリッドアーキテクチャが標準として強化されます。
AIには、ディープラーニングベースの対象物体の認識から生成AIまでと多岐にわたり、バリューチェーンのさまざまな場所や特定の環境に適用されることで、需要や利点が得られます。生成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を支援できますが、少なくとも当面は、かなりの処理能力が必要になります。逆に、強化された対象物体の認識などのディープラーニングベースの分析機能は、監視カメラ自体で実行することができます。
これにより、最終的には、生成モデルを少なくとも部分的にカメラ上で実行し、高品質の結果を得ることができるようになります。同時に、倫理的側面、偏見、誤解、間違った決定を下すリスクに関して、モデルの品質が向上しています。
時間の経過とともに、セキュリティ動作の効率性と有効性を劇的に変える大きな機会があります。アルゴリズムは視覚情報に限らず、さまざまな種類の入力データの分析に基づいて、シーンで何が起こっているかを理解し、異常に反応できるようになります。入力データはレーダー、音声、その他多くのセンサーから得られます。 これにより、プロアクティブな機能をますます有効にし、長期計画向けのセキュリティシナリオで貴重な洞察を生成するソリューションを作成できるようになります。
安全と安心を超えたものが現実となる
高度化するコンピュータビジョン、音声、アクセスコントロール、その他の接続技術の応用は、セキュリティと安全性のユースケースに貢献し続けています。AIの応用による分析機能精度の向上により、特に対象物体の認識において、インシデントにこれまで以上に迅速かつ効果的に対応できるようになりました。
また、ビデオ、音声、環境など、あらゆるタイプのセンサーによって生成されるデータが、従来のものを超えた多くのユースケースに役立つことは明らかです。まだ市場の比較的小さな部分ですが、運用効率とビジネスインテリジェンスに合わせた応用の加速が期待されています。
このトレンドは、顧客組織全体でコラボレーションを強化する機会を浮き彫りにしています。あるユースケースのために調達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も使用される可能性があります。たとえば、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、顧客や従業員の体験、持続可能性、またはプロセス効率を向上させるために、時間の経過とともに分析することができます。
高品質のハードウェアプラットフォームが利用できるようになったことで、開発とイノベーションのスピードは驚異的になりました。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調的なエコシステムを促進するハードウェアベンダーは、最も迅速に顧客に最大の価値をもたらします。
画質の「復活」
画質に重点を置くことが業界のトレンドであると言うのは直感に反するかもしれません。多くの人は、画質が常に優先事項であったと考えるでしょう (無論それは事実です)。視覚センサーからの画像がどのように使用されるかがトレンドであり、それに伴い、画質の向上がもたらす機会も増えています。
現在では、画像が最初に閲覧および分析されるのは人間ではなくコンピュータであることが多くなり、また、その画像が関心の有無にかかわらず継続的に閲覧されることを考慮すると、パラダイムシフトが起こります。
分析機能とAIの進歩により、解像度の高い画像はどのようなユースケースにおいても必ずより良い結果につながります。対象物体の認識により、さらに正確で詳細なデータ (およびメタデータ) が作成されます。さらなる高画質化への取り組みが再燃しているのです。
これにより、効率性と有効性の両方の機会が生まれました。超高画質を生成する1台のカメラで、以前は複数のカメラが必要だったほどの広域をカバーすることができます。高解像度の画像は、大規模な混雑、混雑した交差点、動きの速い生産ラインなどの分析にも役立ちます。
人間は依然として「ループの中にいる」状態です。オペレーターは注意が必要なシーンで自動的にアラートを受け取り、応答の効率性と効果を高めることができます。画質を重視することで、監視カメラのメンテナンスにも細心の注意を払うことになります。小さな障害物が分析に大きな影響を与える可能性があるため、多くの場合、メンテナンスは依然として手作業で行われます。
製品の長期的価値はソフトウェアサポートが生み出す
セキュリティ分野のハイエンドでは、ハードウェアの品質が年々向上しています。今日のハードウェア装置は、特にパフォーマンスと機能の面で非常に高品質であるため、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。
保証期間の長さからもわかるように、高品質のハードウェアは長年にわたって使用できますが、サイバーセキュリティを含むカメラの機能性、さらにカメラの生涯価値を決定するのは継続的なソフトウェアサポートです。
ハードウェアの想定寿命を通じてソフトウェアをサポートするベンダーのコミットメントは不可欠です。カメラの機能を継続的に強化および構築し、可能な限り安全に保つソフトウェアが必要です。
これは、ハードウェアの総所有コストの裏付けにもなります。ライフサイクルを通じて包括的なソフトウェアサポートを備えた高品質なカメラへの投資は、最終的にはより効果的で効率的なソリューションになります。
技術の自律性による顧客利益
私たちの役割、そしてパートナーエコシステムの役割は、最終的には顧客のニーズを満たすことに重点を置くことです。テクノロジーのためのテクノロジーは誰の役にも立ちません。イノベーションはエンドユーザーの優先事項に合わせて行う必要があります。
これは明らかに、安全性とセキュリティ、運用効率、ビジネスインテリジェンスにおける顧客の目標をサポートすることを意味します。しかし、それはまた、サイバーセキュリティの体制、エネルギー効率の高いソリューションを通した持続可能性への取り組み、オープンスタンダードベースの技術とプラットフォームによって柔軟性と選択の自由をサポートすることも意味します。
コアテクノロジーに対するより高い自律性を持つテクノロジーベンダーは、明らかにこれらの顧客要件をサポートするのに最適な立場にあります。シリコンから「上向き」に基礎技術をより適切に制御することで、ベンダーは顧客のニーズに合わせて特定の機能を製品に設計できるようになります。コアテクノロジーの所有権に対するこのようなアプローチにより、ベンダーは「設計によるセキュリティ」の約束を守ることもできます。
さらに、グローバルなサプライチェーンへのより広範な混乱のリスクをより効果的に軽減するためには、部品レベルや材料レベルで技術をより適切に制御することが重要な前提条件です。これにより、必要に応じて顧客の要件に対応する能力が向上します。
従来はソフトウェアベンダーとして見られていた企業 (特にAI分野) が、サービス提供の制御を強化するために独自の半導体を設計しています。このトレンドはすべての分野で継続すると予測されます。コアテクノロジーの独立性は、当社がこのトレンドをはるかに先取りしていると自負しており、過去25年間にわたり独自のシステムオンチップであるARTPECを開発してきました。
2025年のセキュリティ分野を形作るトレンドをいくつかご紹介しました。皆さんも、これらのトレンドや他のトレンドについて独自の見解をお持ちだと思います。この件につきまして、皆さんと議論を続けていきたいと思います。
