工場安全DXで残る「人」のリスク
工場では安全機器や作業ルールの整備が進んでいますが、判断や操作を人が担う限り、ミスを完全になくすことは困難です。記事では、非常停止、電源遮断、故障診断などの手順を定めても、最終的な実行者が人である点を安全対策の課題として挙げています。
AIカメラで危険区域への接近を検知
記事で紹介されている主要ツールはAIカメラです。一般的なライトカーテンやレーザースキャナーは物体の存在を検知できますが、人、ワーク、設備を区別することは困難です。
AIカメラでは、撮影画像から人の存在を判別し、危険区域への接近を検知します。ただし、安全用途では高い認識精度が求められます。記事では、100回中99回を検知できても、残る1回を見逃す可能性があるなら安全用途へ採用できるのか、という問題が示されています。
AI単独ではなく「補完手段」として使う
安全ゲートは、AIカメラを従来の安全機器に置き換えるのではなく、これまで検知できなかった領域を補う仕組みとして位置付けています。
組み合わせる既存機器
- 非常停止スイッチ
- レーザースキャナー
- その他の従来型安全機器
AIと既存機器を組み合わせた多重の対策により、安全性を高める考え方です。
現場導入で判明したAIカメラの課題
安全ゲートは2024年3月からAIカメラを安全対策として現場へ導入しました。しかし、利用中のAIカメラには、コンベヤーの一部を人として認識するなどの誤検知が発生しました。
記事では、その原因として、学習データの内容が十分に把握できないことや、AI提供側がFA分野の現場を必ずしも熟知していないことが指摘されています。別の工場へ展開するには、性能面に課題が残ったとされています。
JR東日本のAIカメラ技術を採用
新たな選択肢として採用されたのが、東日本旅客鉄道（JR東日本）が開発したAIカメラ関連技術です。JR東日本は駅構内などで多数のカメラを運用しており、外部製AIカメラへの不満を背景に自社開発を進め、記事掲載時点では外販も行っています。
安全ゲートは、JR東日本が単なるベンダーではなく、自ら設備を運用するユーザーでもある点を評価しています。安全ゲートが製造現場で必要な機能や性能を伝え、JR東日本が製品を改善する協力関係が説明されています。
再学習データを安全に扱う環境
AIの精度改善には現場画像による再学習が必要です。一方、工場画像には個人情報などが含まれる可能性があります。記事によると、JR東日本の仕組みでは、画像データをセキュリティに配慮した閉じた環境で処理できる点も評価されています。
紹介されたツールと用途の整理
- AIカメラ：画像から人を識別し、危険区域への接近を検知する
- 非常停止スイッチ：異常時に設備を停止する既存の安全機器として併用する
- レーザースキャナー：区域内の物体を検知し、AIカメラを補完する
- 閉鎖環境での画像処理：再学習用画像に含まれ得る個人情報などへ配慮する
記事から確認できる導入原則
記事が示す事実を整理すると、AIカメラは単独で安全を担保する装置ではなく、既存の安全機器が検知しにくい領域を補完する技術として導入されています。また、現場展開には認識精度だけでなく、FA現場への理解、再学習の仕組み、画像データを扱う環境も必要です。
