3G〜5Gも1台でOK！超広帯域GaN増幅器：狙いはBeyond5G（2/2 ページ）

[永山準，EE Times Japan]

AIが自動で骨格情報分析、作業効率UP「骨紋」

　このほかにも、Maisartを利用したシステムとして、カメラで撮影している人の映像から骨格情報を抽出、その作業内容を特定してミス検知や作業の改善につなげるシステム「骨紋」を展示していた。

　従来、人の動作分析を高精度で行うためには、3Dカメラの利用や作業員へのセンサー取り付けなどコストや手間がかかっていたというが、骨紋では作業者の骨格の姿勢や動きを事前に機械学習することで、一般的なカメラ1つで対応を可能。Maisartによって動作から作業手順を判別して記録を行うことで、作業時間の計測や作業ミスを自動で検出するという。

左＝「骨紋」が骨格情報から作業内容を特定している様子。動きから「ねじ締め」と判断していることが分かる／右＝「外観検査」をしないまま「定置」の作業に入ると即座に「作業抜け発生」のアラートが出た（クリックで拡大）

　実際に同社の製造ラインで実証実験を行っており、従来、人手作業で30日程度かかっていた不具合発生時の作業分析が、3日で可能になったという。また、精度についても目視と同程度の作業認識率約90％を実現。説明担当者は、「従来の不具合発生時の分析作業は人手作業のため監督者への負荷が高く時間が必要で、また、詳細までの記録が難しかった。骨紋は1日の作業を全て自動で抽出、分析しておりすぐに検出が可能だ」と説明する。

　また、「動作経済の原則」に基づいた骨格の動きの分析によって、無駄な動き、無理な動きを自動で検出し、課題抽出を行うことも可能だという。説明担当者は、「経験や熟練度の違いによって、監督者ごとに異なっていた抽出課題や改善検討結果が標準化できる」としている。同社は、骨紋を2020年度以降、順次市場投入する予定だという。

無駄な動きの見える化のデモ。各作業の所要時間や作業時の動きの比較、無理な動きや無駄な動きの検出などが一覧できる（クリックで拡大）