犯罪・事故予測AI「CRIME NABI」を手がけるSingular Perturbations（東京都千代田区）は2026年1月23日、東京都の「キングサーモンプロジェクト」第6期に採択され、秋葉原駅前でAIを用いた警備最適化の実証を行うと明らかにしました。中南米の政府機関14件へ警備最適化AIを提供した実績があるとしています。
実証では、AIカメラなどで人流・交通量データを高解像度に可視化し、混雑や事故のリスクと、警備員の配置による効果を定量的に評価します。これにより、安全性と費用対効果の両立を狙った根拠ある警備計画の策定につなげます。
背景には、インバウンド需要の回復で秋葉原の来街者が増え、歩行者・自転車・車両が交錯する駅周辺や中央通り周辺の区道で雑踏事故リスクが続いていることがあります。同社はフィールド実証で最大68.5％の犯罪抑止効果を確認したとし、同様の考え方を都市の雑踏警備にも応用します。
今後は都市型AI警備モデルの確立を進め、観光地やオーバーツーリズム課題を抱える都市へ水平展開する方針です。将来的にブラジルの大規模イベント警備など、海外都市への展開も視野に入れます。
【イベント情報】
実証場所: 秋葉原駅前
対象: 秋葉原駅前の雑踏環境におけるAI警備最適化（混雑・事故リスクと警備効果の評価）
公式HP: https://www.singular-perturbations.com
問い合わせ/詳細: https://www.singular-perturbations.com/contact