カメラ映像から作業者の動きを解析し、無理な姿勢・危険エリアへの立ち入り・1人作業・作業手順のズレを検出します。 人物を特定せず骨格情報だけを扱う構成にもでき、既設の防犯カメラの映像から始められます。
労働災害の死亡者数は減り続けている一方で、休業4日以上の死傷者数は4年連続で増えています（135,718人・2024年）。 しかも事故の型の1位は転倒（36,378人）、2位は動作の反動・無理な動作（22,218人）。 いずれも知識の不足ではなく、疲労や一瞬の不注意が原因になりやすい型です。
出典：厚生労働省「労働災害発生状況」、労働政策研究・研修機構（JILPT）主要労働統計指標。
映像内の人物の関節位置（骨格）と、対象物の位置を取り出して判定します。 何を「異常」とするかは現場ごとに違うため、判定のルールは作業に合わせて設計します。
腰をひねる、深くかがんで持ち上げる、腕を高く上げ続ける。関節の角度と継続時間から、負担のかかる姿勢を数値で拾います。 熟練者の動きを基準にして、差を可視化する使い方もできます。
事故の型2位：動作の反動・無理な動作映像の上に立入禁止の領域を描いておき、人が入ったら検知します。 稼働中の機械の周囲、フォークリフトの動線、開口部の近くなど、 「入ってはいけない場所」を線で決められる場面に向きます。
はさまれ・巻き込まれ／激突特定のエリアに何人いるかを数え、規定人数を下回った状態が続いたら知らせます。 2人以上での作業が決められている工程や、夜間・休日の単独作業の把握に。
単独作業時の事故骨格の姿勢が横倒しになった状態や、一定時間動かない状態を検知します。 発見が遅れると重篤化しやすい、転倒と急病の早期把握に用います。
事故の型1位：転倒決められた順番どおりに動いているか、抜けた工程はないかを、動作の並びから判定します。 標準作業書を配っても動きが人によってばらつく、という課題に対する手当てです。
品質のばらつき／手順不遵守どの工程に何秒かかっているかを自動で集計します。 ストップウォッチで人が測っていた作業を置き換え、全数・全時間帯のデータにできます。
工程改善／標準時間の見直し作業分析で必要なのは「体がどう動いたか」で、「誰が動いたか」ではありません。 映像から関節の位置を数値として取り出したあと、元の映像は保存せずに捨てる構成にできます。
何を記録し、誰が見るのかは導入時に決めていただく項目です。 既設の防犯カメラを使う場合、カメラとレコーダー側の録画はこれまでどおり残ります。 また、判定の精度を調整する期間は映像をお預かりし、運用開始後に座標だけの構成へ切り替えます。
検知は「起きたこと・起きかけたこと」を拾う仕組みです。拾った情報を現場に返して、はじめて行動が変わります。 当社は危険を体験させるXR安全研修と、カメラ映像の解析による検知の両方を手がけています。
| 役割 | やること | 当社の提供 |
|---|---|---|
| 事前（教育） | 危険を体験させ、「自分にも起きる」と分かった状態をつくる | XR安全研修（VR／MR／AR） |
| 常時（検知） | 人が見ていない時間も、危険動作・立ち入り・異常を拾う | 作業分析・安全管理AI（このページ） |
| 改善（分析） | どこで人が滞留し、どの動線が交差しているかを特定する | 人流分析 |
既設の防犯カメラの映像で始められることが多いです。斜め俯瞰で人物の全身がある程度写っていれば解析できます。 新規に設置する場合も、市販のネットワークカメラで構成できます。
映像を外に出せない現場では端末内で解析を完結させます。 複数拠点の結果を集約したい場合や、録画をまとめて解析したい場合はクラウド側に置きます。
その場で知らせるリアルタイム通知、後から見返す集計レポート、 既存の業務システムへの連携。運用に合わせて選べます。
どの作業の、どの事故・どのばらつきを拾いたいかを伺います。オンライン30分から。
実際の現場の映像から、どこまで検出できるかを確認してお返しします。
1台・1工程から小さく試し、誤検知の量と使い勝手を確認します。
結果を踏まえて本開発へ。通知の出し方や記録の残し方まで一緒に整えます。
費用は、検出したい内容・必要な精度・カメラの台数によって変わります。 まず映像を1本拝見したうえで、概算をお出しします。
可能な場合が多いです。斜め俯瞰で人物の全身がある程度写っていれば、姿勢や位置の解析ができます。 録画済みの動画ファイルからの解析にも対応しています。まず実際の映像を1本お預かりして、どこまで取れるかを確認するところから始められます。
骨格情報だけを扱い、人物の映像を保持しない構成にできます。 個人を特定せず、区域や工程の単位で集計する運用も可能です。何を記録し誰が見るのかを事前に決め、 現場に説明したうえで始めることをおすすめしています。
いきなり本番運用に入らず、まず1台・1工程で試して誤検知の量を実測してから判断していただく進め方をおすすめしています。 判定のしきい値は現場に合わせて調整します。
検出したい内容と現場の条件によります。既存の認識モデルで足りる範囲であれば短期間で試せますが、 自社特有の対象や動作を判別する場合は、映像を集めて学習させる工程が必要になります。 まず映像を拝見したうえで、期間の見立てをお伝えします。
KY活動や安全教育が形だけになっている場合は、教育の立て直しが先です。 現場が「危険だと分かっている」状態になっていないと、検知のアラートも受け止められません。 教育は回っているが特定の作業で事故が繰り返される場合は、検知から始めるほうが早く効果が出ます。
可能です。実証実験（PoC）からのご相談を多くいただいています。 1台のカメラ、1つの工程から始めて、効果を確認したうえで広げていく進め方をおすすめしています。
「この映像で何が取れますか？」というご相談で構いません。 実際の映像から、検出できることと概算の費用をお伝えします。技術的に難しい点もその場でお伝えします。
