工場内安全衛生リスクのAI自動識別PoC
工場内で日々発生する危険行為に対して、AI（画像解析）にて自動的にリスクを抽出する取り組みを推進しました
背景と目的
- 製品製造を行う工場内での作業員の安全衛生を脅かす危険行為が多々発生。物損事故につながっている状況
- 特に、工場内を行き交うフォークリフトのオペレーションにおいて危険行為（急発進、わき見運転、高積運搬等）が多数発生し、危険検知トライアルとして工場内既設カメラ画像から危険行為をAIにて自動判別する実験を実施
ご支援領域
実際の現場に訪問し、環境面（光、粉塵、構内の地面凹凸、危険行為のデモ、カメラのスペック等）を確認させていただき、PoCアプローチのご提案を行ったうえ、AIモデル開発・精度検証を実施
検証用画像の収集・アノテーション：
- AI学習用のサンプル画像を現場設置の既設カメラの画像データ（動画、静止画）から収集
- AI学習用のタグ付けデータの作成（アノテーション：数千枚の学習用画像データ）
AIモデル開発：
- アノテーション画像をAIに学習
- 危険行為を判別するための物体検知用のAIアルゴリズム設計・開発を実施
検知精度検証実施・報告：
- AIアルゴリズムを実行し数回チューニングを実施し精度検証を行い検知率を算定する
- 検証結果報告にて本格実装に向けた課題やさらなる精度向上に向けた施策も提示
