警備業界の人手不足、警備費の高騰に対して、「警備効果」の評価指標がありません。配置したリソース量による課金体系の中、前例を踏襲したリソース配置となっています。

CRIME NABI for 雑踏警備は、独自アルゴリズムで警備員の巡回・配置効果を数値化。どの地点で警備員が混雑抑止に寄与しているかをデータで可視化し、安全を確保しつつ無駄を削減でき、人的リソースの最適化と説明責任の両立を実現します。​

カウントダウンイベントや花火大会、観光地など、大規模人流が発生するエリアにおいて、事故・混乱・軽犯罪のリスクを事前に予測。警備員や防犯カメラの配置を最適化することで、警備コストを削減しつつ、安全性とサービス品質を両立させます。

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大規模イベントや観光地における人流リスク（事故、混乱、犯罪）を事前に予測し、警備員や防犯カメラの配置を最適化。防犯カメラ監視と連携し、警備コストを削減しつつ、安全性とサービス品質を両立させる。また、KPIベースで警備業務の質を可視化・評価する機能も備えており、現場改善のPDCAを支援します。
 

マラソン大会での導入イメージ：

警備効果の高い場所から優先的にコース沿道各所に警備員を設置。優先度の低い箇所（閑散地点）はAIカメラ監視のみとし、異常時は遊撃隊が駆けつけ対応。リアルタイム解析でリスクの高まりを検知し、警備本部が即応配置を変更。

• 警備コストの削減、省人化

  警備員配置の効果を数値に基づいて評価・説明できるため、無駄を省きつつ安全を確保できます。これにより人的リソースの最適化と説明責任の両立を実現し、警備要員の省力化によるコスト削減が期待できます。

• 警備の質の向上

  警備の効果をデータに基づき「見える化」し、人員配置を最適化することで、経験や勘に頼らない合理的な警備計画が可能になります。AIとデータに裏付けられた計画により、安全性を高めながら効率化も図れ、結果として警備品質の向上につながります。

• イベント運営の効率化

  専門知識がなくても先端AIを活用した高度な事故・犯罪対策が行えるようになります。警備計画の立案にかかる時間を大幅に短縮でき、事前準備の効率化やイベント当日のスムーズな運営に寄与します。