画像認識AIによる安全管理とは？メリット・仕組みや導入事例を徹底解説！

製造現場や建設現場での事故を防ぎたい。でも人手による安全管理には限界があり、ベテラン社員の減少で危険予知能力も低下している。また、24時間体制での目視確認には限界があり、重大な見落としが発生するリスクは常に存在する。

そんな悩みを抱える方々に、画像認識AI（人工知能）を活用した最新の安全管理システムをご紹介します。

24時間365日の継続監視、安全装備の未装着検知、危険行動の自動検知など、画像認識AIを活用した新しい安全管理の手法について、最新の導入事例とともに解説します。システムの基本的な仕組みから、具体的な導入プロセス、実際に得られる効果まで、現場での実装に必要な情報を体系的にまとめています。

安全管理の効率化と高度化を目指す方々に、確かな指針を提供します。

関連記事：「AIで画像認識を行う方法、画像解析との相違点、AIモデルの種類、活用されている分野」

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画像認識AIを活用した安全管理とは？

画像認識AIを活用した安全管理とは、作業現場で撮影した監視カメラや防犯カメラの映像から、作業員の安全装備の未装着や特定の不安全行動を自動的に検知し、事故を未然に防ぐシステムです。このシステムは、人による目視確認の限界を克服し、より効率的で確実な安全管理を実現します。

従来の目視監視の限界

目視による安全管理には深刻な限界があります。長時間の監視作業により作業員の集中力が低下し、重要な危険信号を見逃すリスクが高まります。特に複雑な形状の設備や高精度な確認が必要な場所では、人の目による判断だけでは不十分です。

また、世代交代の進行により作業経験の少ない若手社員が増加している現状では、経験に基づく危険予知能力の低下も課題となっています。

AIによる安全管理のメリット

画像認識AIを導入することで、安全管理の質が大きく向上します。AIによる監視は24時間365日継続的に行うことができ、人間では見落としがちな微細な危険行動も確実に検知します。

さらに、危険な状態が検知された場合は即座にアラートを発信し、管理者への通知やパトランプの点灯による注意喚起を自動的に行うことができます。このリアルタイムな監視と分析により、事故を未然に防ぐことが可能となります。

画像認識AIによる安全管理システムには、以下のような重要な特長があります。

• ヘルメットやマスクなどの安全装備の着用状況を自動的に確認
• ポケットに手を入れて歩く行為や歩きスマホといった危険行動も検知可能
• 企業特有の装備品や不安全行動を追加で学習させることができ、各現場の特性に合わせたカスタマイズが可能

これにより、現場管理者は遠隔地からでも効率的に安全管理を行うことができ、業務効率の向上と安全管理の徹底を同時に実現できます。

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製造業・建設業における画像認識AIによる安全管理の導入事例

製造・建設現場における画像認識AIの導入は、安全管理の新たな標準として急速に普及しています。大手企業を中心に新たな取り組みが進められています。

作業員の危険行動の自動検知

現場に設置されたカメラの映像は、AIによってリアルタイムで解析されます。システムは作業員の安全装備の未着用状態を自動的に検知し、ヘルメット、マスク、ハーネス、手袋、ゴーグルなどの必須装備品の装着状況を常時モニタリングします。

東京エレクトロン株式会社と株式会社HACARUS（ハカルス）が共同開発した労働災害防止システムは、製造業、特に半導体製造工場における安全性向上を目的としています。このシステムは、画像認識AIとカメラ技術を組み合わせることで、24時間体制での現場監視を可能にしました。

このシステムの活用例としては、クリーンルーム内での安全バーやゴーグルの不適切使用の検知、作業者の行動監視などが挙げられます。AIが装置前で作業を行う作業者を判定し、必要に応じてモニターに注意喚起を表示することも可能です。

システムの中核となるのは、製造現場に設置された小型カメラです。これらのカメラが常時撮影を行い、取得した映像データをHACARUSが開発したAIソフトウェアがリアルタイムで解析します。

AIは事故や危険の予兆を高精度で検知し、問題が発見された場合には即座に作業員と責任者にアラートを発信します。

このリアルタイム監視システムの特筆すべき点は、アラートの前後の状況を自動的に録画する機能です。これにより、事後の状況確認や詳細な分析が可能となり、将来的な事故防止策の立案に役立てることができます。また、AIの学習と推論はすべて端末内で行われ、データ処理は事業所内に限定されるため、セキュリティ面でも配慮がなされています。

ウェアラブルカメラとネットワークカメラの活用

現場の状況把握には、固定式のネットワークカメラと作業員が装着するウェアラブルカメラを組み合わせた総合的な監視体制が採用されています。ネットワークカメラは現場全体の状況を広域的に監視し、資材の搬入状況や工事の進捗確認にも活用されています。

一方、ウェアラブルセンサーを装着した作業員の動態はAIによって分析され、危険な作業姿勢や不安全行動をリアルタイムに検知することが可能です。

事故防止効果

画像認識AIの導入により、現場の安全性は大幅に向上しています。JFEスチール株式会社とNECソリューションイノベータ株式会社が協業した事例では、従来人手のみで行われていた安全管理業務を効率化し、製鉄所における安全推進に関して国内業界初の画期的な成果を上げました。

また、建設機械にAIを搭載することで周囲の作業員や障害物を認識し、接触事故のリスクを大幅に低減することにも成功しています。さらに、蓄積された映像データは安全教育にも活用され、ヒヤリハット事例の共有や再発防止策の立案に役立てられています。

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安全管理システムにおける画像認識AIの実装方法

画像認識AIによる安全管理システムを効果的に実装するためには、適切なハードウェア構成とソフトウェアの連携が不可欠です。実装にあたっては、現場の特性に合わせた柔軟な設計が求められます。

必要なカメラ設備とシステム構成

安全管理システムの基盤となるカメラ設備には、固定式のネットワークカメラと作業員が装着するウェアラブルカメラを組み合わせた総合的な監視体制が推奨されます。ネットワークカメラは作業現場全体の状況を広域的に監視し、死角のない配置計画が重要です。

• ネットワークカメラ：作業現場全体の広域的監視
• ウェアラブルカメラ：作業員視点での詳細な状況把握

カメラの設置位置や解像度は、検知したい対象物の大きさや動きを考慮して決定する必要があります。また、照明条件の変化に対応できるよう、適切な明るさ調整機能を備えたカメラを選択することが重要です。

さらに、AIカメラやAI画像解析ユニットの導入により、エッジでのリアルタイム処理が可能になります。

関連記事：「AIカメラの種類やメリット・デメリット、業界別の活用事例まで広くご紹介」

データ収集と学習モデルの構築プロセス

AIモデルの構築には、以下に挙げるような質の高い学習データの収集が不可欠です。

• 安全装備の着用状態や危険行動のサンプルデータを大量に収集
• 収集データへのタグ付け（アノテーション）による教師データ作成
• 現場特性を反映した多様なデータの確保

データの質と量は認識精度に直結するため、現場の特性を反映した多様なデータを収集することが重要です。学習モデルの構築では、ヘルメットやマスク、ハーネスなどの安全装備品の検知に加えて、ポケットに手を入れて歩く行為や歩きスマホといった危険行動も検知できるよう、適切なパラメータ設定が必要です。

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エッジデバイスでの処理と中央管理システムの連携

効率的なシステム運用のために、カメラやセンサーに直接接続されたエッジデバイスでのリアルタイム処理とクラウドでの中央管理を適切に組み合わせることが重要です。エッジデバイスでの処理により、データをクラウドに送信する時間を短縮し、リアルタイムな危険検知が可能となります。

一方で、検知された危険事象のデータは中央管理システムに送信され、長期的な分析や改善に活用されます。システムの運用では、AIモデルの定期的な更新も重要で、季節やユーザー動向の変化に応じて柔軟にモデルを更新できる仕組みを構築する必要があります。

関連記事：「エッジAIを導入し、活用している事例・応用例やユースケースを紹介」

なお、画像認識を用いた安全管理では、以下のような画像認識技術と組み合わせて行われることもあります。

• 顔認証
• 生体認証
• アイトラッキング
• 人数カウント
• 人流解析

まとめ

画像認識AIを活用した安全管理システムは、24時間365日の継続監視により、作業員の安全装備の未装着や危険行動を自動検知し、事故を未然に防ぐ新しいソリューションです。従来の目視による安全管理の限界を克服し、ヘルメットやマスクなどの装備確認から歩きスマホといった危険行動まで、AIが自動的に検知します。

鹿島建設やJFEスチールなどの導入事例が示すように、システムの導入により安全性が大幅に向上し、管理業務の効率化にも成功しています。さらに、蓄積されたデータは安全教育にも活用でき、より効果的な事故防止策の立案が可能となります。

しかし、効果的な導入には現場の特性を考慮した適切なシステム設計が不可欠です。カメラの配置計画や、AIモデルの学習データの収集方法、運用体制の構築など、専門的な知見が必要な領域も多くあります。

システムの導入をご検討の際は、画像認識AIの専門企業やシステムインテグレーターへの相談をお勧めします。

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画像認識AIによる安全管理についてよくある質問まとめ