【ITニュース解説】Tailgating Prevention Techniques for Turnstile Speed Gates in Kuwait

2025年09月04日に「Medium」が公開したITニュース「Tailgating Prevention Techniques for Turnstile Speed Gates in Kuwait」について初心者にもわかりやすいように丁寧に解説しています。

作成日: 2025年09月04日更新日: 2025年11月06日

ITニュース概要

クウェートのスピードゲート型回転式改札における、不正な追尾通過（Tailgating）対策技術に関する記事。赤外線センサーや画像解析を用いた人数カウント、ゲート通過速度の監視、異常時のアラート機能などが紹介されている。これらの技術は、セキュリティ強化とスムーズな通行を両立させる目的で導入されており、効率的な入退場管理に貢献する。

出典: Tailgating Prevention Techniques for Turnstile Speed Gates in Kuwait | Medium公開日: 2025年09月04日

ITニュース解説

このニュース記事は、クウェートにおける回転式スピードゲートでのテールゲーティング（共連れ）防止技術について解説している。システムエンジニアを目指す初心者向けに、その内容を具体的に説明する。

まず、テールゲーティングとは、許可された人がゲートを通過する際に、許可されていない人がその後ろに続いて不正に侵入する行為を指す。これはセキュリティ上の大きな問題であり、特に多くの人が出入りする場所では、その対策が重要となる。

記事では、いくつかのテールゲーティング防止技術が紹介されている。

高度なセンサー技術: スピードゲートには、複数のセンサーが搭載されていることが多い。これらのセンサーは、ゲートを通過する人の数、動き、方向などを正確に検知する。従来の赤外線センサーだけでなく、ToF (Time-of-Flight) センサーや3Dセンサーなどが用いられることで、より高度な検知が可能になる。ToFセンサーは、光が対象物に反射して戻ってくるまでの時間を計測することで距離を測定する。これにより、人の形状や奥行きを把握し、複数人が同時にゲートを通過しようとした場合でも、正確に人数をカウントできる。3Dセンサーは、対象物の立体的な形状を認識できるため、より複雑な状況でも正確な判断が可能になる。
AIを活用した人物認識: 近年では、AI（人工知能）を活用した人物認識技術がテールゲーティング防止に役立っている。ゲートに搭載されたカメラで撮影した映像をAIが解析し、顔認証や体型認証を行うことで、許可された人物かどうかを判断する。これにより、IDカードやパスワードを持たない人物の侵入を防ぐことができる。また、AIは過去のデータを学習することで、不審な行動パターンを検知することも可能になる。例えば、許可された人物に極端に近づいてゲートを通過しようとする、あるいは不自然な動きをする人物を検知し、警告を発したり、ゲートをロックしたりすることができる。
ゲートの設計: テールゲーティングを物理的に防止するために、ゲートの設計も重要である。ゲートの間隔を狭くしたり、ゲートの高さを高くしたりすることで、不正な侵入を困難にすることができる。また、ゲートの素材を強化することで、無理やりこじ開けようとする行為を防ぐことができる。近年では、透明な素材ではなく、不透明な素材を使用することで、後ろの人物の動きを見えにくくし、心理的な抑止効果を高める設計も採用されている。
アラームシステムと連携: テールゲーティングが検知された場合、アラームシステムと連携して、警備員に通知する仕組みも重要である。アラームが鳴ると同時に、ゲート付近の監視カメラの映像が警備員のモニターに表示されるようにすることで、迅速な対応が可能になる。また、アラームシステムは、ゲートのロックダウンや、他のセキュリティシステムとの連携も可能にする。
生体認証の活用: 指紋認証や虹彩認証などの生体認証技術は、極めて高いセキュリティレベルを実現できる。これらの技術は、IDカードやパスワードが盗まれたり、紛失したりした場合でも、不正な侵入を防ぐことができる。ただし、生体認証は、導入コストが高く、認証に時間がかかる場合があるため、利用状況に応じて適切な技術を選択する必要がある。
行動分析: 過去のゲート利用者の行動パターンを分析し、異常な行動を検知するシステムも有効である。例えば、通常とは異なる時間帯にゲートを通過しようとする、あるいは特定の人物が頻繁にテールゲーティングを試みている場合などを検知し、警告を発したり、注意を促したりすることができる。

これらの技術を組み合わせることで、より効果的なテールゲーティング防止対策を実現できる。システムエンジニアとしては、これらの技術を理解し、それぞれのメリットとデメリットを考慮した上で、最適なシステムを設計・構築する必要がある。また、構築後も定期的なメンテナンスやアップデートを行い、常に最新のセキュリティ対策を維持することが重要である。

さらに、これらの技術は相互に連携することで、より高度なセキュリティシステムを構築できる。例えば、AIによる人物認識と行動分析を組み合わせることで、過去のデータから学習した不審な行動パターンを検知し、リアルタイムで警告を発することが可能になる。また、生体認証とアラームシステムを連携させることで、不正な侵入があった場合に、即座に警備員に通知し、迅速な対応を可能にする。

このように、テールゲーティング防止技術は、高度なセンサー技術、AI、物理的なゲート設計、アラームシステム、生体認証、行動分析など、多岐にわたる要素で構成されている。システムエンジニアは、これらの要素を総合的に理解し、最適な組み合わせを選択することで、効果的なセキュリティシステムを構築する必要がある。