老人ホームを危険から守るには?

おはようございます🌞
アシストユウの小幡です!

今日もおこしいただき、ありがとうございます。

今日のテーマ「緊急ブログ!老人ホームで起きた事件、見直しが求められるセキュリティ体制を作るには」というテーマでお話します。

カメラをどう運用すればいいのか?

📰 最近のニュース:老人ホームでの衝撃事件とセキュリティの穴
2025年10月15日未明、埼玉県の老人ホームで、元職員の男性が入所者2名の命を奪うという、痛ましい事件が発生しました。
報道によれば、容疑者はかつて勤務していた経験を持ち、当時使用していた暗証番号を使って施設に侵入したとされています。
また、防犯カメラには、容疑者が刃物を持って施設内を歩いている様子も記録されていたとのことです。
現在のところ、以下のような点が課題として浮かび上がってきています:
• 電子ロックに使用されていた暗証番号が、複数の出入口で共通の番号だったこと
• 異動や退職などがあった際に番号を変更する運用が徹底されていなかったこと
• 元職員という立場から、内部事情をある程度把握していた可能性があること
もちろん、これは特定の施設に限った問題ではなく、多くの福祉施設や医療機関などでも同様の運用が行われているケースは少なくありません。
人手不足や日々の業務に追われるなかで、どうしても“後回し”になりがちな部分があるのも、現場を知る立場としては理解できます。
ただ今回のような事件を教訓とし、施設運営の安全性を再点検することは、今後の利用者の安心につながる重要な一歩ではないでしょうか。

暗証番号方式の限界と顔認証方式の優位性
暗証番号方式の問題点
• 番号の共通化リスク:複数の入口・ドアで同じ番号が使われていれば、1つが漏れていれば全て突破され得る。
• 運用の負荷:退職者や異動者が出たら、全入口の番号を変える必要があったり、変えるのを忘れたりする。
• なりすまし/共有可能性:番号は他人に知られやすく、紙に書かれたり教えられたりするリスクがある。
• 侵入タイミングの狙われやすさ:職員が少ない時間帯、番号を知ってる者が試しやすい。
今回の事件もまさにその典型例で、番号が変わっておらず元職員がそれを利用して侵入した可能性が高いと報じられています。
顔認証方式を使う強み
顔認証システムを使うことで、次のようなメリットが得られます:
• 登録された人だけが認証通過可能:退職・異動した人をデータベースから削除すれば、その人は入れなくなる。
• “なりすまし防止”技術併用可能性:生体認証(ライブネス検出など)を導入すれば、写真・マスクを使ったなりすましを防ぐことができる可能性がある。
• 不審者・未登録者のリアルタイム検知:登録されていない顔がカメラ範囲に入ると、即座に警備担当者や管理者に アラート通知 が可能。
• 履歴・ログ管理しやすい:いつ、誰が、どこから入ったか記録に残るため、異変時の追跡が容易になる。
たとえば、防犯カメラ+顔認証を入り口に設置し、未登録者を検知したらリアルタイムでアラートを送る運用例が、オフィスや学校で導入され始めています。

ただし、顔認証システムにも注意点/弱点があります(後述します)。

移動式ネットワークカメラ「モニタリングミックス」通称:MICS(ミックス) や AI/映像解析の応用:変えるべきカメラ運用
老人ホーム・医療施設向けにカメラシステムを強化するには、以下の観点を組み合わせるといいです。
🔍 MICS(映像+AI解析カメラ) でできること
“MICS AI” (ミックス エーアイ)の仕様として、人物・不審者・転倒検知等の画像解析を搭載しており、様々なシステムをカスタマイズ可能とされています。
例えば:
異常行動検知:意図しない移動、うろうろ、侵入・侵入未遂行動などを常時監視
顔認証オプション:顔認証拡張によって登録顔との一致判定が可能
遠隔操作・ズーム機能:パン・チルト・ズーム (PTZ) による追尾監視も可能
夜間対応・赤外線補正など:暗い場所でも映像を確保
外部機器連携:アラーム、ドア制御、入退室設備と連携可能性あり
このようなカメラを入口、通路、共用部、居室の入口付近などに戦略的に配置しておけば、不審者侵入の初動を検知できる可能性は格段に上がります。
⏱ 事前検知・アラート運用を前提とする設計
ただ「映っているだけ」では不十分で、以下の運用をセットで組むことが肝です:
1. リアルタイム監視 + AI異常検知
→ 異常挙動を即座にアラート化。警備担当者・施設管理者に通知。
2. 警備対応フローの明確化
→ アラートが出たとき現場でどう対処するかを設計。例えば、警備員出動、通報、音声アナウンスなど。
3. ログ・映像保存とレビュー
→ アラート時の映像を保持しておき、後続調査・改善に活用。
4. 連携システム
→ 入退室管理、非常ボタン、モーションセンサー、ドア制御と統合する。
5. 定期的なモデル再学習/チューニング
→ 誤警報を減らすため、AIモデルを施設特性に合わせて最適化。
こうして「カメラ+顔認証+AI解析+適切な運用フロー」の組み合わせでこそ、防犯性は飛躍的に向上します。

顔認証導入時の注意点・リスク管理
顔認証は万能ではありません。導入前に以下点をしっかり検討すべきです。
リスク・課題 内容 対策
プライバシー・
個人情報保護 顔画像・顔特徴データは個人情報扱いとなる可能性が高い。被撮影者が同意していない状態での無差別撮影は法的問題となることがある。 利用目的を明示、撮影エリアを限定、同意取得、ガイドライン遵守
誤認識・拒否誤差 マスク・陰影・角度・表情変化で正しく認識できないことがある。 高精度エンジン/ライブネス検出を使う、角度補正、複数認証方式併用
なりすまし・攻撃 赤外線や写真、マスクでの攻撃(顔写真を使って突破)などが研究されている。 フェイス検知(ライブネス検知)、多要素認証併用(ICカード+顔)
コスト・維持管理 カメラ、ネットワーク、AIモデル、保守運用コストが発生 初期費用とランニングコストを見積もる、予算確保、保守契約必須
説明責任・透明性 なぜアラートしたか説明できないと信頼性が低くなる AI判断の説明性を考慮・ログ出力・説明可能AI技術採用
顔認証付きカメラシステムを設置する場合、個人情報保護法や関係ガイドラインに合致するよう、利用目的の特定・通知・撮影区域制限などが法律上の要件とされています。

現場視点:導入プロセスとチェックリスト
導入を成功させるためには、現場との調整と段階的アプローチが鍵です。以下は導入時の流れとチェックリスト例。
導入フロー(例)
1. 現地調査・危険箇所分析
死角、通行ルート、入退室口、非常口などを洗い出す
2. 要件定義設計
監視範囲、解像度、夜間性能、顔認証対象範囲、アラート基準など
3. システム構成・機器選定
MICSタイプカメラ、顔認証モジュール、ネットワーク、サーバー
4. 運用ルール設計
アラート対応フロー、ログ管理、登録・削除ルール
5. 試験運用・チューニング
誤警報調整、認識精度テスト、運用課題抽出
6. 本運用開始・モニタリング
定期レビュー、改善、教育訓練
チェックリスト(例)
• 顔認証登録データの管理体制は明確か?
• アラート基準(どの行動で警告を出すか)を定めているか?
• 異常検知時の初動対応フローは設計済か?
• 古い職員・退職者の削除運用ができる仕組みか?
• 夜間や暗所でも顔認証・映像性能を確保できるか?
• 映像保存期間・ログ閲覧権限・アクセス制御は整備されているか?
• 同意取得や掲示・通知など、プライバシー配慮はできているか?
• 保守契約・故障時交換対応体制は確立されているか?
こうした設計を丁寧に行えば、顔認証付きカメラシステムは強力な“最前線の防御網”になります。

まとめ
今回の事件は、暗証番号方式という古典的なセキュリティ方式が持つ「運用ミス」「共通化」「変更忘れ」「元職員知識の漏洩」といった課題がありました。
これに対し、顔認証付きカメラ + AI/映像解析機能 + 運用設計 の三要素で構成されたセキュリティ体制は、防犯能力を大きく引き上げる可能性があります。
ただし顔認証導入にあたっては、プライバシー・誤認識・なりすまし・運用コストといったリスクに配慮する設計が不可欠です。技術と制度、運用を三位一体で考え、現場目線でのチューニング・教育も重視することが成功の鍵です。

次回は通常ブログに戻します。
次回は「海の家を、海水浴場の安全・安心を守る」についてお届けします!
本日も最後まで読んでいただき、ありがとうございました。

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