Brivo株式会社は、自然な言葉で監視カメラの検知条件を指定できるAI映像エージェント「Eeva」を紹介しました。
既存のカメラ映像をクラウド上で解析し、ごみの放置や安全装備の未着用などを検知します。
日本国内でも販売を開始しており、複数企業で試験運用が進んでいます。
記事の概要
Eevaは、Brivoの「Brivo Eagle Eye 映像監視」の機能を拡張するAI映像エージェントです。
利用者は、検知したい対象や状況を自然言語で入力して条件を設定できます。
プログラミングやAIモデル開発の専門知識は必要なく、設定条件は過去の映像で検証できます。
エンタープライズ向けのVLM（視覚言語モデル）を活用し、映像内の物体や位置関係、場面の文脈を踏まえて解析します。
検知結果の通知に加え、対応するシステム構成では、事前設定したアクションとの連携も可能です。
米国Brivoは2026年3月17日、ノルウェーのEnter Securityによる集合住宅でのごみ放置検知事例を公表しました。
英国のKings Secure Technologies（KST）は、EV充電施設でのケーブル盗難対策にEevaを活用しています。
現時点で検知条件の設定は英語のみですが、Brivoが設定をサポートします。
記事のポイント
- 自然言語で条件設定： ごみの放置や安全ベストの未着用などを、日常的な言葉で指定できます。
- 既存映像をクラウド解析： 専用カメラやAI処理機器の追加を前提とせず、対応する既存カメラを活用できます。
- 海外での活用事例： 集合住宅のごみ放置やEV充電施設のケーブル盗難対策で、検知機能が使われています。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： 既存カメラを活用し、過去映像で条件を検証できるため、小規模な試験運用から始めやすくなります。一方、英語設定や撮影環境、通知後の対応体制を導入前に確認する必要があります。
- 映像監視サービス提供者： 監視カメラや解析機器の提供だけでなく、利用者が現場ごとの条件を自ら設定し、業務システムと連携できるかが競争軸になる可能性があります。
- 施設管理・警備事業者： ごみ放置や盗難、安全装備の未着用など、従来は目視確認に頼りやすかった状況を横断的に扱えるため、巡回や初動対応の設計を見直す機会になりそうです。
このニュースの背景
施設や業種によって監視したい対象・状況が異なるため、固定的な検知ルールでは個別の運用に対応しにくい場面があります。
Eevaは自然言語で条件を設定でき、過去映像で検証できるため、プログラミングやAIモデル開発の専門知識を前提としない運用を目指しています。
既存カメラの映像をクラウドで解析する構成に加え、集合住宅のごみ放置やEV充電施設のケーブル盗難対策といった海外事例が示されています。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
Brivo株式会社のプレスリリース（2026年10月27日 11時00分）【Brivo】監視カメラの検知条件を、自然な言…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000041436.html