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課題から探す/ビジネスモデル変革

作業者の行動を分析したい

工場・倉庫の「見えていない時間」を、AIで可視化する。

危険行動やシフト違反をリアルタイムに検知し、管理者の判断につなげます。

Key Topics
  • 危険行動検知
  • シフト違反検知
  • 不在・離席の把握
  • 多拠点同時モニタリング
工場のコンベアラインで作業する人とロボットアーム、見守る監督者のイラスト
01

お客さまの課題

  • Case 01

    誰も見ていない時間に、持ち場を離れた作業者が把握できない

    休憩の延長や長時間離席が起きても、口頭の噂と事後申告でしか管理側に上がってこない。

  • Case 02

    危険ゾーン進入や規定外動作を、事前に拾えない

    本来ヒヤリ・ハットの段階で止められるはずが、人の目では追いきれない。

  • Case 03

    事故の原因分析が、記憶と部分的な映像に頼っている

    必要な瞬間まで巻き戻すのに数時間。再構築は常に断片的になる。

  • Case 04

    複数拠点・夜間帯の状況を、同時に把握できない

    監督者の巡回には限界があり、見るべき時間ほど人が足りない。

02

ソリューション

見る → 検知する → 対応する → 振り返る。業務フロー全体をAIで支える。

  • リアルタイム監視画面 - 作業者をAIが検出、右側パネルに人数とリスク状況を表示
    Step 01

    リアルタイムに現場を見える化

    既設カメラの映像から、作業者数・滞在エリア・アラート状況を常時把握。巡回では追いきれない夜間帯や複数拠点の状態を、管理画面で一度に確認できます。

  • 検知詳細画面 - 夜勤帯の単独重量物操作をリスクスコア付きで検知
    Step 02

    危険行動を映像クリップで残す

    単独作業・シフト違反・危険ゾーン進入などを検知すると、リスクスコアと前後の映像をセットで保存。後から原因を辿れる状態にします。

  • 本日の検知一覧画面 - 拠点ごとの検知サムネイルをステータス別に表示
    Step 03

    対応が必要な検知だけを一覧化

    未対応・分析中・要対応のステータス別に検知を整理。拠点横断で異常をカードで確認し、管理者が優先順位をつけて動けます。

  • 週間レポート画面 - 日付ごとに検知件数とリスクスコアを集計
    Step 04

    週次レポートで傾向を共有

    日別の検知件数・対応状況・リスク傾向を自動集計。安全会議や管理層への報告に使える形で、現場改善の材料を残します。

主な構成要素

  • 01既設ネットワークカメラの映像ストリーミング基盤
  • 02人物検出・行動推定エンジン(個人非識別)
  • 03シフト計画との人数・配置照合ロジック
  • 04リアルタイムリスクスコア算出エンジン
  • 05スマートフォン通知 + 映像クリップ配信
  • 06検知一覧・週次レポート自動生成ダッシュボード
03

導入による変化

現場管理のBefore/After比較図 - シフト遵守の確認、危険行動への対応、事故・トラブル後の原因分析、管理層への報告の4領域でAI導入前後を比較
04

関連ユースケース

Tech StackPython / PyTorchYOLO 系 人物検出モデルWebRTC / 映像ストリーミングNext.js / TypeScript(管理ダッシュボード)PostgreSQL / TimescaleDBAWS / GCP(GPU 推論基盤)