製造業や物流業界では、DX（デジタルトランスフォーメーション）やスマートファクトリーの推進に伴い、生産性の向上だけでなく、安全で持続可能な作業環境の構築が重要な経営課題となっています。特に日本をはじめ、韓国、ベトナム、さらにはグローバル市場では、人手不足や労働力の高齢化、安全基準の厳格化が進み、現場のリスクを未然に防ぐためのAIソリューションへの需要が急速に高まっています。
その中でも、多くの企業が共通して抱えている課題が、**不適切な作業姿勢によって引き起こされる筋骨格系疾患（Musculoskeletal Disorders：MSDs）**です。
重量物の搬送、繰り返し作業、長時間にわたる同一姿勢などは、作業者の身体へ継続的な負荷を与えます。その結果、慢性的な腰痛や肩・首への負担、関節障害などが発生し、欠勤率の増加、生産性の低下、医療費や労災補償コストの増加といった経営上の損失につながります。
従来、このようなリスク評価は安全管理者や産業保健担当者が現場を巡回し、目視による観察やチェックリストを用いて実施していました。しかし、この方法では評価結果が担当者の経験や判断に左右されるだけでなく、多数の作業現場を継続的に監視することは現実的ではありません。
近年では、Computer Visionや**Pose Estimation（姿勢推定）**をはじめとするAI技術の進歩により、これらの課題を解決する新しいアプローチが実現しています。AIは既存の監視カメラ映像をリアルタイムで解析し、人体の関節位置や姿勢を自動的に認識するとともに、国際的な人間工学評価基準に基づいて危険度を即座に判定します。
これにより企業は、事故や障害が発生した後に対応する「事後対応型」の安全管理から、リスクを事前に検知・予防する「予防型安全管理」へと移行することが可能になります。
本ケーススタディでは、GITSが開発したAI作業姿勢評価システムをご紹介します。本ソリューションは、Computer Vision、Pose Estimation、そして国際的に広く採用されているREBA、RULA、OWASの評価手法を組み合わせ、作業姿勢をリアルタイムで分析し、筋骨格系疾患のリスクを自動評価するAIシステムです。
なぜ筋骨格系疾患対策が企業競争力に直結するのか
世界保健機関（WHO）をはじめとする多くの国際機関では、筋骨格系疾患を製造業・物流業における代表的な職業性疾病の一つとして位置付けています。
特に以下のような業界では、そのリスクが高いとされています。
– 製造業
– 自動車産業
– 電子機器組立
– 物流・倉庫業
– 建設業
– 食品製造業
– 重工業
これらの現場では、反復作業や不自然な姿勢が日常的に発生するため、安全教育だけでは十分なリスク低減を図ることが困難です。
企業にとって筋骨格系疾患は、単なる健康問題ではありません。
以下のような経営課題にも直結します。
– 生産性の低下
– 欠勤・休業の増加
– 労災補償コストの増加
– 安全基準・法令への対応負荷
– 熟練作業者の離職
– 現場運営コストの増加
さらに近年では、ESG経営や人的資本経営への関心が高まる中、作業者の健康と安全を継続的に管理することは、企業価値向上の重要な要素となっています。
こうした背景から、多くの企業では、人による点検に依存した安全管理から脱却し、AI作業姿勢評価システムを活用した継続的なモニタリングへと移行し始めています。
お客様の背景
本プロジェクトのお客様は、労働安全・産業保健ソリューションを提供する韓国企業です。
同社は、既存の監視カメラを活用し、作業者の姿勢を自動的に分析して、筋骨格系疾患の発生リスクをリアルタイムで評価できるAIシステムの構築を目指していました。
プロジェクト開始時点で、お客様はさまざまな作業環境から収集した映像データおよび学習用データセットを保有していました。しかし、それらを実際の現場で利用可能なAIソリューションへと発展させるためには、Computer Visionアルゴリズムの開発、Pose Estimationモデルの最適化、そしてリアルタイム画像解析システムの構築に関する高度な専門知識が求められていました。
GITSは、お客様の要件を詳細に分析し、AIモデルの設計からアプリケーション開発までを一貫して担当しました。現場で即時に活用できる実用性と、高い精度を両立したAI作業姿勢評価システムの実現をプロジェクトの目標としました。
プロジェクトにおける技術的課題
AIによる作業姿勢分析は、人を検出するだけの一般的な画像認識とは異なります。
システムは、さまざまな照明条件や作業環境においても人体の関節位置を高精度に検出し、リアルタイムで姿勢を推定する必要があります。また、現場で実用化するためには、高い認識精度と低遅延処理の両立が不可欠です。
本プロジェクトでは、主に以下の技術課題に取り組みました。
– 照明環境の変化に左右されない高精度な人体関節検出
– 作業機械や資材による身体の一部遮蔽への対応
– リアルタイム映像解析における低遅延推論
– 関節座標データをREBA・RULA・OWAS評価へ変換するアルゴリズムの開発
– 作業者ごとの体格差や作業環境の違いに対応できるAIモデルの最適化
– 既存のCCTV環境へ容易に導入できるシステムアーキテクチャの構築
これらの課題を解決するため、GITSはTensorFlow MoveNetを活用したPose Estimation技術と独自開発の姿勢評価アルゴリズムを組み合わせ、高速かつ高精度なAI画像解析基盤を構築しました。
AI作業姿勢評価システムの導入ソリューション
TensorFlow MoveNetによる高精度なPose Estimation
本プロジェクトでは、リアルタイムで人体の姿勢を認識するために、Googleが提供するTensorFlow MoveNetを採用しました。
MoveNetは軽量かつ高速なPose Estimationモデルであり、製造現場や物流センターのようにリアルタイム性が求められる環境でも、高い認識精度と安定したパフォーマンスを発揮します。
AIはカメラ映像から作業者の身体を継続的に解析し、以下の主要な関節ポイントを自動で検出します。
– 頭部
– 首
– 肩
– 肘
– 手首
– 背骨
– 腰
– 膝
– 足首
取得した関節座標データをもとに、各関節の角度や身体全体の動きをリアルタイムで算出し、作業姿勢を高精度に分析します。
従来の画像認識システムが「人物の有無」を判定することを主な目的としていたのに対し、本システムは身体の動きや姿勢そのものを定量的に評価できる点が大きな特長です。
国際基準に基づくAI作業姿勢評価
人体の姿勢を検出するだけでは、現場の安全管理には十分ではありません。
そこで本システムでは、Pose Estimationによって取得した関節データを、人間工学分野で広く採用されている国際評価基準と組み合わせることで、客観的なリスク評価を実現しました。
REBA（Rapid Entire Body Assessment）
全身姿勢を総合的に評価し、重量物運搬や反復作業による身体への負荷を分析します。
製造業や物流業など、全身を使う作業のリスク評価に適しています。
RULA（Rapid Upper Limb Assessment）
首、肩、腕、手首など上半身を中心に評価を行い、デスクワークや組立作業などで発生しやすい上肢への負荷を分析します。
OWAS（Ovako Working Posture Analysis System）
背中、腕、脚の姿勢に加え、取り扱う荷重も考慮しながら作業負荷を評価します。
建設現場や重工業など、多様な作業姿勢が発生する環境において有効です。
これら3つの評価手法を統合することで、業種や作業内容に応じた柔軟な姿勢評価が可能となり、より信頼性の高い労働安全管理を実現します。
リアルタイムモニタリングと危険姿勢の自動検知
AI作業姿勢評価システムは、既存のCCTVや産業用カメラから取得した映像をリアルタイムで解析し、危険な姿勢を継続的に監視します。
管理画面では、以下の情報をリアルタイムで確認できます。
– REBAスコア
– RULAスコア
– OWASスコア
– 関節角度（Joint Angle）
– 作業時間
– 荷重情報
– 総合リスクレベル
– 危険姿勢アラート
危険度が設定した閾値を超えた場合や、不自然な姿勢が一定時間継続した場合には、自動的に警告を表示します。
これにより、安全管理者は現場全体を効率的に監視し、事故や労働災害につながるリスクへ迅速に対応できるようになります。
システム開発プロセス
GITSでは、お客様の業務要件と現場環境を十分に分析したうえで、段階的な開発プロセスを採用しました。
要件分析・システム設計
作業内容やカメラ配置、評価基準などを詳細に分析し、AIシステム全体のアーキテクチャを設計しました。
AIモデル開発
TensorFlow MoveNetをベースにPose Estimationモデルを構築するとともに、REBA・RULA・OWASの評価ロジックを組み込んだ独自アルゴリズムを開発しました。
アプリケーション開発
Flutterを採用し、現場管理者が直感的に操作できるダッシュボードを開発しました。
管理画面では以下の情報を一元的に表示できます。
– リアルタイム映像
– 人体スケルトン表示
– 姿勢解析結果
– リスクスコア
– AIアラート
シンプルで視認性の高いUIにより、専門知識がなくても容易に運用できる設計となっています。
導入効果
AI作業姿勢評価システムの導入により、お客様は作業現場の安全管理をデータに基づいて継続的に実施できるようになりました。
主な導入効果は以下のとおりです。
作業姿勢評価の自動化
従来は専門スタッフが実施していた姿勢評価をAIがリアルタイムで自動化し、評価工数を大幅に削減しました。
筋骨格系疾患の予防
危険姿勢を早期に検知することで、身体への負担を軽減し、労働災害や職業性疾病の予防に貢献します。
評価基準の標準化
REBA・RULA・OWASを活用することで、評価担当者によるばらつきを抑え、一貫性のある姿勢評価を実現しました。
労働安全管理の高度化
客観的なデータを活用することで、安全管理体制の強化や現場改善の迅速な意思決定を支援します。
既存設備を活用した導入
既存の監視カメラを利用できるため、新たな設備投資を最小限に抑えながらAIソリューションを導入できます。
プロジェクト概要
本プロジェクトは以下のスケジュールで実施されました。
開発プロセス
– 要件定義
– システム設計
– AIモデル開発
– システム実装
– 統合テスト
– 現場検証
開発期間
企画・設計：3か月
テスト期間：1か月
採用技術
– TensorFlow
– TensorFlow MoveNet
– Computer Vision
– AI画像解析
– Pose Estimation
– Flutter
– Deep Learning
– Real-time Video Analytics
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適用可能な業界
AI作業姿勢評価システムは、人体動作の分析が求められるさまざまな業界で活用できます。
– 製造業
– スマートファクトリー
– 物流センター
– 倉庫管理
– 自動車産業
– 電子機器製造
– 建設業
– 食品製造
– 医療・介護
– 重工業
特に、人手不足や安全管理の高度化が求められる日本の製造業では、AIによる作業姿勢分析は、生産性向上と労働安全を両立する重要なDX施策として注目されています。
AI作業姿勢評価システムが実現する次世代の労働安全管理
製造現場や物流センターでは、労働安全の確保は単なる法令遵守ではなく、企業の持続的な成長を支える重要な経営課題となっています。
GITSが開発したAI作業姿勢評価システムは、Computer Vision、Pose Estimation、TensorFlow MoveNetを活用し、さらに国際的な評価基準であるREBA、RULA、OWASを組み合わせることで、作業姿勢をリアルタイムに可視化し、筋骨格系疾患（MSDs）のリスクを自動的に評価します。
その結果、企業は危険な作業姿勢を早期に把握し、事故や職業性疾病を未然に防止するとともに、安全管理の標準化、生産性の向上、ESG経営の推進、さらにはDX・スマートファクトリー戦略の加速を実現できます。
今後、AIとComputer Visionを活用した労働安全ソリューションは、日本をはじめとするグローバル製造業において、現場の安全性と競争力を同時に高める中核技術として、ますます重要な役割を担っていくでしょう。
