工場内安全衛生リスクのAI自動識別PoC

• 現場調査とアプローチ設計: 実際の工場現場を訪問し、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）を詳細に確認。その上で最適なPoCアプローチを提案。
• 検証用画像の収集・アノテーション: 現場に設置された既設カメラの画像データ（動画、静止画）を収集。AI学習用として数千枚規模の学習用画像データを作成（アノテーション）。
• AIモデル開発: 作成したアノテーション画像をAIに学習させ、危険行為（急発進、わき見運転など）を判別するための物体検知用AIアルゴリズムを設計・開発。
• 検知精度検証実施・報告: 開発したAIアルゴリズムを実行し、数回のチューニングを実施して精度検証を行い、検知率を算定。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を提示。

【課題】

• 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し、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）が多数発生しており、既設カメラ画像からAIで自動判別する実験が必要だった。

【成果】

• 実際の現場環境を確認したうえで、AIモデル開発・精度検証を実施。
• 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を提示。