はじめての画像認識によるロボット監視｜工場・倉庫の安全を守る活用事例と導入法

危険を察知

たとえば、自律移動ロボット（AMR・AGV）が荷物を運ぶ工場では、障害物との接触や人とのニアミスなど、安全面の不安は常につきまといます。

ここに画像認識AIを組み合わせれば、カメラ映像からロボットの動きや周囲の状況をリアルタイム分析し、危険を事前に察知することができます。

人との距離感を管理

協働ロボット（コボット）が人と並んで作業を行う現場では、「作業者の手がどこにあるか」「近くに人がいないか」を常に見守ることが重要です。
画像認識AIがリアルタイムでこれを検知することで、労働災害リスクの低減につながります。

こうした安全監視の取り組みは、労働安全衛生法やISO 10218（協働ロボットの安全要求）などの国際規格に加え、国内では経済産業省が策定する「ロボット導入に関する安全ガイドライン」 なども参考になります。

①外観検査を画像認識で自動化

製品の外観検査の際、これまで人の目に頼っていた細かなキズや異物の確認も、画像認識によるロボット監視なら高精度に自動検出できるようになりました。

これにより、検査精度の安定化と品質向上が実現できます。

自律走行ロボットの安全確保に欠かせないのが、衝突予測です。
画像認識によるリアルタイム分析で、人や障害物の動きを監視し、接触リスクが高まるとロボットが自動停止します。

さらに、以下のような作業者の異常行動検出も可能です。

●危険エリアへの立ち入り
●転倒・転落の予兆
●異常な作業姿勢の検知

画像認識によるロボットの監視は、労働災害防止や現場のヒヤリハット削減にも役立ちます。

①監視方法の仕組みの違い

画像認識によるロボット監視と、従来のルールベース監視では「そもそもの仕組み」に大きな違いがあります。

こうした仕組みの違いが、異常の検知精度や柔軟性に大きく影響します。

②学習・適応の仕組みの違い

AIがどのように「学習」して成長していくかも大きな違いです。

AI学習の力で、従来では対応しきれなかった未知のパターンにも柔軟に対応できる点がロボット監視の魅力です。

メリット

画像認識によるロボット監視は、従来の仕組みでは実現しづらかった安全性や効率性の向上を大きく助けてくれます。

1.作業者の動きや周囲状況をリアルタイムに把握し、安全性向上に寄与
2.人手不足の現場でも省人化・自動化が可能に
3.危険行動・接触リスクの早期検知ができる
4.24時間365日、途切れない監視体制を構築できる
5.作業改善・教育データとしても活用可能

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ステップ①現場ヒアリングと要件整理

まず最初のステップは「現場のヒアリング」です。
どんな作業を監視したいのか、どこにロボットが移動するのか、どの範囲をカバーすべきかなどを整理することで、カメラ配置やAIモデル設計の方向性が決まります。

1.危険箇所やヒヤリハットの発生エリア
2.現行の作業動線・自動化の範囲
3.検出したい異常や作業パターン
4.工場のネットワーク・通信環境（連携プロトコルの確認）

こうした情報が整理されると、PoCの設計もスムーズに進みます。

ステップ②PoC（概念実証）で小さく検証

いきなり本格導入ではなく、まずはPoC（概念実証）で小規模にテストを行います。
たとえば「特定エリアだけ」「1台のロボットだけ」で検証を行い、以下を確認します。

1.AIカメラの認識精度は十分か？
2.誤検知・未検知のパターンはないか？
3.作業に影響なく安全監視できるか？

このPoCフェーズで得られた学習データは、モデルの改善にも活用できます。
さらに、必要に応じて「追加学習（再学習）」を行いながら精度を高めていきます。

死角や光条件の影響に注意

カメラを使った画像認識は「映っていない部分」「見えにくい条件」に弱い面もあります。

●死角：カメラの死角に作業者や障害物が入り込むリスク
●光条件：逆光や暗所、まぶしい照明があると検知精度が落ちやすい

PoC段階でカメラ位置や照明環境も含めて細かく検証しておくのがポイントです。

通信遅延とアラート運用設計

リアルタイムの安全監視を行う場合、カメラ映像を処理してアラートを出すまでの遅延にも注意が必要です。

●通信回線の負荷や遅延
●複数台カメラの同時処理による計算リソース不足

また、アラートを出すルールも整理が必要です。
例えば「軽微な誤検知でも毎回アラートが鳴る」と現場のストレスになります。

現場での運用しやすさを考慮した運用設計が大事です。

PoC（概念実証）で現場検証からスタート

まずは現場ヒアリングを行い、監視対象や配置場所、AIの学習内容をすり合わせ。
小さく試せるPoC（概念実証）から始めることで、ムダなコストや設計ミスを防ぎます。

カスタマイズ開発と柔軟な技術対応

AIのアルゴリズムも現場に合わせてカスタマイズ開発が可能。
たとえば「暗所対応」「高速移動物の追跡」「死角検知」など、細かなチューニングに対応します。