世界の都市は、急速な都市化と人口増加により、複雑で前例のない課題に直面しています。各国の政府は、人工知能（AI）とデータ技術を活用した「スマートシティ」の構築に、その解決策を見出そうとしています。グローバル市場調査機関であるMarketsandMarketsによると、世界のスマートシティ市場は2025年の6,997億ドルから2030年には1兆4,456億ドルに達し、年平均成長率（CAGR）15.6％という堅調な成長が見込まれています。

特に注目すべきは、スマートシティの各分野の中でも「公共安全（Public Safety）」領域が年平均19％という、さらに高い成長率を示すと予測されている点です。都市が高度化し、人口密度が上昇するにつれて、従来の人手による監視や安全管理システムは限界に達しています。そのため、AIを活用したインテリジェントな監視体制によって、市民の安全を先回りして確保することが、他のスマートサービスを実現するための前提条件として認識されるようになっています。

本事例に入る前に、世界中の都市が共通して抱える根本的な問題を振り返る必要があります。それは、人手に依存した都市監視システムが持つ明確な限界です。少人数の監視員が数百から数千台に及ぶCCTV映像を24時間体制で監視する仕組みは、非効率的であるだけでなく、人間の集中力低下による監視の空白を避けることができません。事件や事故が発生してから映像を見返して事後分析を行う従来の「反応型」アプローチでは、急速に増加する都市の安全需要をもはや満たすことができないのです。いまこそAI技術によって都市の「目」に知能を与え、事後対応から「先制的予防」へとパラダイムを転換する時です。

課題：都市成長の裏に潜む、スマートシティの安全と効率の課題

韓国で革新的な都市として急速に発展していたG市は、複合的な問題に直面していました。都市の急激な物理的拡大に対し、既存の行政・安全インフラが追いつかず、市民の安全と都市運営の効率性が深刻な脅威に晒されていたのです。これは多くの新興国都市が共通して経験する「成長痛」とも言えます。

1. 既存監視システムの限界：見るだけにとどまる受動的モニタリング

G市にとって最大の懸念は、多額の予算を投じて設置した数百台のCCTVが、十分に機能していないことでした。管制センターは、少数のスタッフが膨大なモニターを同時に監視するという従来の方式を維持していました。根本的に「事件発生後」に容疑者を追跡したり証拠映像を収集したりする事後対応型の運用であり、予防的な安全管理には至っていませんでした。公園での転倒、火災、交通事故などの緊急事態が発生しても、管制員が偶然その画面を見ていない限り、リアルタイムでの把握はほぼ不可能でした。真のコストは、単なる人件費ではなく、防げたはずの事故によって生じる莫大な社会的損失と、市民からの信頼の喪失にありました。

2. 交通インフラの飽和：成長に追いつけない都市の血流

イノベーション都市の名にふさわしく、G市は人口と経済規模が継続的に拡大していました。その結果、道路交通システムは過負荷状態に陥りました。通勤時間帯の慢性的な交通渋滞は、市民の時間と燃料を浪費させ、大気汚染を引き起こし、都市全体の生産性を著しく低下させる深刻な問題となっていました。既存の交通システムは特定の時間帯に固定された信号制御しか行えず、リアルタイムな交通量の変化に柔軟に対応できる知能を欠いていました。成長を支えるべき交通インフラが、逆に都市の発展を阻む足かせとなっていたのです。

3. 増大する市民安全への脅威：予測不能なリスクに晒された公共空間

都市の成長は、公園や貯水池など、市民のための公共レジャー空間の拡充をもたらしました。 しかし、こうした空間は管理の死角になりやすく、予測の難しい安全事故のリスクに晒されていました。 特に人通りの少ない時間帯に発生する転倒や暴行事件、あるいは祭りやイベント時に群衆が密集して起こり得る圧死事故などに対して、G市には先制的な対応策が存在していませんでした。市民が安心して憩うべき公共空間が潜在的な危険区域になり得るという懸念は、都市行政への信頼を損なう要因となっていました。 単なる「監視」にとどまらず、異常の兆候を事前に検知し警告を発する予防型安全システムの構築が、今まさに求められていたのです。

解決：都市データをAI管制システムへと転換

G市が直面する複合的な課題を解決するために、Superb AIは断片的な技術導入にとどまらず、都市データを知的資産へと転換する体系的な4段階ソリューションを提案・実行しました。データ収集からカスタムAIモデル開発、そして統合管制システムの実装に至る全工程を包含するEnd-to-Endのアプローチでした。

第1段階：都市データの体系的アセット化

あらゆる知能型システムの基盤は高品質なデータです。Superb AIは、G市全域に設置されたCCTV映像、公共のオープンデータセット、ドローン撮影映像などの膨大なデータを体系的に収集するところからプロジェクトを開始しました。この過程で合計850万枚に及ぶ画像を処理し、AIモデル学習のための堅牢な基盤を築きました。

(Superb Platform の合成データ例)

特にこの段階の重要な差別化要素は、現実世界では確保が非常に難しい災害状況に関する「合成データ（Synthetic Data）」を積極的に生成・活用した点でした。火災、洪水、建物倒壊といった大規模災害は発生頻度が低く、AIが学習する実データが絶対的に不足します。多くの標準的なAIシステムが日常的な状況ではうまく機能しても、最も重要な危機時に無力になりがちな理由がまさにここにあります。政府の災害対応能力は市民の生命に直結する最後の砦であり、危機時にこのシステムが作動しなければ巨額の投資は意味を失ってしまいます。Superb AIは高度なシミュレーション技術により、現実に極めて近い災害状況の合成データを大量生成してAIモデルを訓練しました。これにより、G市の管制システムは都市が直面し得る最悪のシナリオにも備えられるようになりました。

第2段階：精度と柔軟性を両立するハイブリッドAI戦略

従来のAI開発手法では、特定の課題を解くために個別のモデルをそれぞれ開発する必要がありました。これは時間とコストを要するだけでなく、新たな都市課題が発生するたびにゼロから開発に着手せざるを得ない非効率なプロセスでした。Superb AIのVideo Analytics（映像管制）ソリューションは、G市に特化したファインチューニングモデルの強みと、プロンプト駆動のファウンデーションモデルの適応性を組み合わせた革新的なハイブリッドアプローチを提供しました。

1. ファインチューニングモデルによる高精度検知：G市の優先度が高い課題を解決するため、特化型AIモデルを配備しました。これらのモデルはMLOpsパイプラインを通じて、特定タスクの精度を最大化するようファインチューニングされています。主なモデルは次のとおりです。

• 市民安全脅威のリアルタイム検知： 公園での「転倒」、建物で発生する「火災・煙」、交差点での「違法Uターン」や「横断禁止の横断」、「暴行」など、市民の安全に直結する多様な危険状況をリアルタイムで把握し、即時に警報を送信します。
• 知能型交通フロー分析： AIモデルが都市の主要オブジェクトである「車両（乗用車、バス、トラック）」「歩行者」「二輪車」「緊急車両」などを高精度に識別・追跡します。このデータに基づき交通量を分析し、流れを予測することで、データ駆動の交通政策立案と効率的な都市運営を支援します。

2. プロンプト駆動ファウンデーションモデルによる卓越した柔軟性：予測不能な事象に対応するため、Superb AIのビジョン・ファウンデーションモデル（VFM）であるZEROを統合しました。ZEROは事前学習を追加せずとも、簡単なテキストや視覚プロンプトを基に、ほぼあらゆるオブジェクトやイベントを識別できます。たとえば、管制担当者は事前に構築されたモデルがなくても、システムに「公園の立入禁止エリアを横切る人を探して」という新しい指示を即時に与えられます。長い開発サイクルなしに、新規・予期せぬ課題へ即応できるようになりました。

この2つのアプローチを組み合わせることで、G市は強力で将来志向のAIインフラを獲得しました。中核的な運用要件にはファインチューニングモデルの精緻な検知力を活用し、新たに発生するあらゆる状況にはファウンデーションモデルの即時適応性を活かすことが可能になりました。

第3段階：統合管制ダッシュボードの実装

最後に、AIが分析したあらゆる情報を都市管理者が一目で把握し迅速に対処できるよう、直感的な統合管制ダッシュボードを構築しました。このダッシュボードは、AIの分析能力と人間の最終意思決定をつなぐ重要な架け橋の役割を果たします。主な機能は次のとおりです。

• リアルタイム統合モニタリング： 都市全域のCCTV映像を単一画面で同時に監視・制御できます。
• AIベースのイベント自動通知： 転倒、火災、交通違反など、AIモデルが異常を検知すると、当該映像・発生場所・時刻などの情報がポップアップ形式で即時に管制要員へ報告されます。
• データ可視化と統計分析： AIが分析したオブジェクト（車両、人など）は映像上にバウンディングボックスで表示され、特定エリアの時間帯別交通量や事故発生頻度など、蓄積データは可視化された統計資料として提供され、長期的な政策立案を支援します。

(Superb Platform 統合管制ダッシュボードの例)

この統合管制システムは既存の管制人員を代替するのではなく、AIという強力なツールを通じて彼らの能力を最大化する「拡張知能（Augmented Intelligence）」の概念を具現化したものです。これにより、最小限の人員で都市全体を24時間隙なく管理する効率的な体制を完成させました。

第4段階：自動通知システムによる即時の現場対応

Superb AIのソリューションは、状況を検知して見せるだけでなく、「対応」の領域まで自動化します。システムは検知イベントの緊急度を自動判定し、転倒や火災のような緊急事態が発生した際には、担当職員や現場要員へ即座にSMS通知を送信します。この機能により、管制センターの判断・指示を待つ時間がなくなり、AIの分析結果をそのまま現場の措置につなげられます。これは「検知—判断—対応」と連なる管制プロセスのボトルネックを解消し、前例のないスピードの行政対応体制を構築します。

成果：データで実証された、より安全で効率的な都市

Superb AIのVideo Analyticsソリューション導入後、G市はデータで明確に示される革新的な変化を経験しました。技術的信頼性を裏づける定量的成果と、市民の生活の質を直接向上させる定性的価値を同時に創出し、韓国を代表するスマートシティモデルへと飛躍しました。

1. 定量的成果：技術的信頼性の証明

公共システム導入において最も重要な要素の一つは、技術の信頼性です。G市に適用されたAIモデルは公的試験機関による厳格な性能評価を経て、高い精度を実証しました。

• CCTVオブジェクト検出精度： 都市全域のCCTV映像を解析し、人や車両など主要オブジェクトを検出するモデルの精度は90％を記録しました。
• スマート交差点におけるオブジェクト検出精度： 複雑な交通状況が生じる交差点環境での検出精度は約85％を達成しました。

これらの数値は単なる統計ではなく、システムがどれほど安定運用できるかを示す客観的指標です。85％を超える高精度は、誤警報（False Alarm）による行政リソースの浪費を最小化し、実際の危機を見逃さないという信頼をもたらします。こうした技術的な堅牢性があったからこそ、管制センターはAIの分析結果を信頼して迅速な意思決定を下すことができ、以下のような実質的な公共価値の創出につながりました。

2. 定性的成果：市民のための価値創出

技術の究極の目的は、市民の生活を改善することです。G市はAI導入を通じて、次のような重要な定性的成果を得ました。

• 市民安全の強化： 犯罪・事故・災害など緊急事態に対する「先制的検知と迅速対応」の体制が整いました。公園で倒れた市民をAIが即時に感知して救急車がゴールデンタイム内に到着する、交通事故の兆候を事前に捉えて多重衝突を防止するなど、都市全体に緻密な知能型安全網が構築されました。これは事後対応型から、市民の生命・財産を守る予防中心の安全パラダイムへの転換を意味します。
• 交通フローの改善： リアルタイム交通量分析データに基づき信号体系を最適化することで、慢性的な渋滞問題を抜本的に改善しました。移動時間の短縮は、市民が家族と過ごす時間の増加につながり、物流車両の運行効率も高まり、都市の経済活力が向上しました。これは大気汚染・炭素排出の削減という環境的便益にも波及し、好循環を生み出しました。
• 行政効率の最大化： AIベースの24時間自動管制システムにより、最小限の人員で都市全体の安全を効率的に管理できるようになりました。既存の管制人員は単純・反復的な監視業務から解放され、AIが報告したイベントの分析、関係部門との連携、緊急時対応など、より高付加価値の業務に集中できるようになりました。これにより公共部門の生産性が最大化され、限られた予算でより高度な公共サービスを提供する革新が可能になりました。
• 即応行政による市民体感度の向上： 自動SMS通知システムは行政対応速度を劇的に短縮しました。担当者へ緊急状況が即時伝達されることで救急出動が迅速化され、交通規制も速やかに実施されるなど、市民が変化を直接体感できるようになりました。これは行政サービスへの信頼度を高める決定的な契機となりました。

拡張性：持続可能なスマートシティのための未来インフラ

Superb AIのVideo Analytics（映像管制）ソリューションは、一度のシステム構築で終わるものではありません。これは都市の成長に合わせて共に進化・拡張できる「生きたインフラ」です。G市プロジェクトは公共安全と交通管制を起点に、都市のあらゆる領域を包括する持続可能なスマートシティプラットフォームへ発展し得る無限の可能性を備えています。

1. AIモデルの継続的高度化

都市は絶えず変化し、新たな課題を生み出します。Superb AIのプラットフォームは、こうした変化に柔軟に対応できるよう設計されています。既に開発済みの14種のAIモデルの性能を継続的に改善するのはもちろん、都市のニーズに応じて新たな認識対象を追加し、管制範囲を拡張できます。たとえば、電動キックボードのような新しい移動手段、特定の有害化学物質を運搬する車両、新種の建設機械などをAIが識別できるよう学習させることで、都市管理の精度を継続的に高めていきます。

2. 大規模AIの適用による予測管制

現在のシステムが「検知（Detection）」中心であるのに対し、将来のシステムは「予測（Prediction）」中心へ進化していきます。Superb AIはG市のインフラを基盤に「大規模AI（Large-Scale AI）」モデルを適用する次世代管制システムを構想しています。これは単一事象の検知にとどまらず、複数のデータソース（CCTV、気象データ、SNSデータなど）を複合的に解析し、災害を事前に予測・警告するシステムです。たとえば、特定区域の群集密度・移動速度・周辺騒音データを総合分析して圧死事故の兆候を事前に警告したり、短時間の集中豪雨予報と低地の排水センサーデータを組み合わせて浸水リスク地域を予測し、先手を打って住民の避難指示を出すことが可能になります。都市の安全管理パラダイムを「対応」から「予防」へ、さらに「予測」へと一段引き上げられます。

3. 他の公共サービスとの融合

本プロジェクトで構築したAI・データインフラは、安全と交通に限定されない都市の中核資産です。この強力なプラットフォームは、他の公共サービス分野へ容易に拡張できます。

• 環境管理： 都市各所のCCTV映像を解析して不法投棄を監視し、大気質センサーデータと組み合わせて汚染源を追跡できます。
• エネルギー効率管理： 建物屋上の太陽光パネル設置状況を分析し、スマートメータリングデータと連携して都市全体のエネルギー消費パターンを最適化するスマートグリッド構築の基盤となります。
• 施設管理： 橋梁・道路・上下水道管など老朽化インフラの微細な亀裂や異常兆候をAIが自動検知し、保守の効率を最大化できます。

このように、初期投資で構築したAI管制プラットフォームは、都市の全データを統合・分析する「中枢神経（Central Nervous System）」の役割を担います。部局ごとに分断されていた縦割り行政を打破し、都市全体を一つの有機体のように統合管理する真のデータ駆動ガバナンスを実現します。これにより、初期投資の価値は指数関数的に増大していきます。

スマートシティの成功は、先端技術の導入だけではなく、都市固有の課題を正確に診断し、その解決に向けてデータを体系的に資産化し、継続的に進化するカスタムAIソリューションを実装する戦略的パートナーシップによって実現します。

Superb AIは、G市に単なる映像分析ソフトウェアを提供したわけではありません。都市データ収集戦略の立案から、希少災害データ生成を含むデータ加工、14種に及ぶ都市特化型AIモデルの開発、統合管制ダッシュボードの実装、将来の拡張計画の策定に至るまで、全工程を通じて都市のビジョンを共に実現する「戦略的パートナー」として並走しました。

Superb AIは各都市の特性と要件を深く理解し、最適なAIモデルとシステムをともに設計・開発し、継続的な技術支援とアップデートを通じて、システムが都市とともに成長するよう支援します。