序章：誰もが見逃してきた「現場の声」という資産

警備の仕事は、決して「何も起きないこと」がゴールではない。
むしろ、「何も起きなかった」の裏には、未然に防がれた無数のトラブルや、経験によって瞬時に対応された危機的状況がある。

しかし、それらの経験は往々にして記録されず、共有されず、やがて現場担当者の頭の中だけに埋もれてしまう。
これは非常にもったいない話だ。なぜなら、それは“トラブル対応のデータベース”そのものであり、企業にとっての知識資産だからだ。

いま、その埋もれてきた「現場の知」を、AI――とりわけChatGPTが構造化し、活用可能な資産として再生するという動きが、静かに進んでいる。

1章：警備業界における「知識のブラックボックス化」

警備業界は現場主義である。トラブルの種は現場にあり、学びも現場にある。
しかし、業界構造として「共有文化」が弱く、次のような問題が起きがちだ：

• 情報が属人化している（特定の人しか知らない）
• マニュアル化しづらい（状況が毎回異なる）
• 報告書に記載できないことが多い（対外的に出せない内容）

こうして、重要なナレッジが社内で活かされることなく風化していく。
これは「もったいない」というレベルではない。
次のトラブル時に、誰かが同じ失敗を繰り返す温床となる。

2章：ChatGPTがもたらす「脱・個人の知識」のパラダイムシフト

2-1. 音声やメモからの事例再構築

例えば、ある警備スタッフがスマホの録音アプリで「こんなことがあった」と雑談的に話す。それをテキストに起こし、ChatGPTに次のようなプロンプトで渡す：

この出来事から、他の現場でも活用できる教訓を抽出して、事例形式で要約してください。

すると、以下のように再構築された「教訓ベースの事例」が生成される：

• 発生日時・場所
• 事象概要
• 初期対応内容
• 結果と評価
• 他現場への示唆

これにより、「共有できるトラブル事例」が次々と生まれていく。

2-2. 表に出せない話も“匿名化処理”できる

企業にとって共有が難しい事例は、「プライバシー」「機密性」「契約上の制約」があるからだ。

ChatGPTはこの問題にも対処できる。固有名詞や企業名、場所などを伏せた“匿名処理”の再構成を行えば、内容だけが生き残る。
「学べる内容」だけを抜き出して、社内マニュアルやケーススタディとして再利用できるのだ。

2-3. 警備員向けナレッジベースの自動構築

こうした事例がある程度集まると、それらをカテゴリ別に整理した「ナレッジベース（知識ベース）」をChatGPTが構築・更新できる。

• 暴力トラブル対応
• 不審者の傾向
• 駐車場で起きた車両接触トラブル
• 商業施設での顧客クレーム対応
• 高齢者対応・迷子対応

このように“現場の声”が、組織知に昇華されていく。

3章：ChatGPTが現場にもたらす「新しい教育のかたち」

3-1. 文章が苦手な警備員でも「話せばナレッジ」

文章化が苦手でも、話すことならできる。録音されたトラブル内容をChatGPTが構造化し、教育素材に変換できる。

3-2. 新人教育が“リアルに寄る”

よくある「空虚なケーススタディ」ではなく、現実に起きたトラブルベースの教材が作れる。

しかもChatGPTは、学習者のレベルに応じて出力の難易度を調整できる。

• 初心者向け：やさしく要約＋対応手順を箇条書き
• 中堅向け：リスク評価付きで詳細なフロー提示
• 管理者向け：対応の妥当性・法的観点を含めて分析

“同じ素材”を“複数の学び”に転化できるのはAIならではだ。

4章：導入上の課題──「情報の質」と「現場の納得感」

4-1. 入力情報の質がすべてを左右する

AIはあくまでも「与えられた情報」からしか学べない。
録音の音質、発話の明瞭さ、文脈の曖昧さなどが出力に直結するため、記録の質の標準化が必要となる。

4-2. 現場の心理的抵抗

「AIに頼るのは現場軽視だ」という反発も起こりうる。
しかしここで重要なのは、ChatGPTは“代替”ではなく“補完”であるという理解だ。

つまり、「AIはベテランの経験に追いつけない」のではなく、「ベテランの経験を次世代に橋渡しする手段」として活用されるべきである。

5章：ChatGPT×警備業の未来──“安全”の定義が変わる時

5-1. “個人対応力”から“組織対応力”へ

従来：その場の判断力・経験でトラブルを乗り切る
これから：過去の知見を使い、組織的に対応する

つまり、「個の武勇伝」から「組織知による事故防止」への進化だ。

5-2. 定型業務と非定型業務の境界が再定義される

AIに記録・分析されることで、非定型だったトラブル対応が、定型知識として蓄積されるようになる。

「予測できないこと」も、数が集まれば「予測できること」になる。
この変化は、警備のあり方を根底から変える。

結語：現場の“語り”を、未来の“知恵”へ

警備員が帰り際に同僚へ話す「あのとき実はさ…」という雑談。
今までは消えていったその言葉が、ChatGPTによって“データ”に変わる時代が来た。

人間の経験は、話され、記録され、整理され、再利用されて初めて「知識資産」になる。

そして、ChatGPTはそれを可能にする“通訳者”であり、“編集者”であり、“記憶の司書”でもある。

警備業は、AIとは無縁の業界に見えるかもしれない。
だが実は、もっとも「人間の知恵」に依存している業界の一つだ。
だからこそ、AIはこの現場に、かつてない価値をもたらす。

「何も起きなかった」が毎日続くために。
「何か起きたとき」に、未来の誰かが救われるために。

現場の声を、次世代の盾に変える──。
警備業界とAIの共進化は、もう始まっている。