韓国のスタートアップ企業が開発した、既存のカメラ映像と高精度な位置情報技術を組み合わせた安全管理ソリューションが注目されています。AIによる映像分析で、工場内の作業者や重機の動きをリアルタイムに把握し、事故を未然に防ぐこのアプローチは、日本の製造現場における安全対策を考える上で重要な示唆を与えてくれます。
背景：人手不足と高まる安全管理の重要性
日本の製造現場では、労働人口の減少や熟練技術者の高齢化という構造的な課題に直面しています。こうした状況下で、労働災害をいかに防ぎ、誰もが安全に働ける環境を維持・構築していくかは、経営における最重要課題の一つと言えるでしょう。従来のKY活動（危険予知活動）や安全パトロールに加え、テクノロジーを活用した新たな安全管理手法の導入が求められています。
AI映像解析と高精度位置特定技術の組み合わせ
韓国のAI関連企業であるPAI Media Labが開発したソリューションは、この課題に対する一つの回答を示しています。この技術の核心は、工場内に既に設置されているCCTVカメラの映像をAIで解析するだけでなく、RTLS（リアルタイム位置特定システム）技術を組み合わせている点にあります。具体的には、UWB（超広帯域無線）タグを作業者やフォークリフトなどの重機に取り付け、その位置情報をカメラ映像と統合して分析します。
この方式により、従来のAI映像解析だけでは難しかった課題、例えば「柱の死角にいる作業員の検知」や「複数の作業員の中から特定の個人を識別して追跡する」といったことが、より高い精度で可能になります。GPSが機能しない屋内環境においても、人やモノの位置を数センチ単位で正確に把握できるのが大きな特徴です。
具体的な活用場面と実務上の利点
このソリューションが現場でどのように機能するか、具体的な場面を想定してみましょう。例えば、フォークリフトが、死角から出てきた作業者に接近した場合、システムが両者の位置と距離を瞬時に計算し、双方に警報（音や光など）を発して衝突の危険を知らせます。これにより、ヒューマンエラーによる重大事故を未然に防ぐことが期待されます。
他にも、以下のような応用が考えられます。
- 危険区域への侵入検知：プレス機やロボットアームの稼働範囲など、あらかじめ設定した危険区域へ作業者が侵入した場合に即座に警告する。
- 保護具の着用確認：AI映像解析により、ヘルメットや安全帯が正しく着用されているかを自動で監視する。
- 動線分析による工程改善：作業者や重機の動線データを蓄積・可視化することで、非効率な動きや危険な交錯が発生しやすい箇所を特定し、レイアウト改善や作業手順の見直しに繋げる。
既存のカメラインフラを有効活用できるため、導入コストを抑制しやすい点も実務的なメリットと言えるでしょう。
日本の製造業への示唆
この韓国企業の取り組みは、日本の製造業にとっても多くの示唆に富んでいます。以下に要点を整理します。
1. 「事後対応」から「予防安全」への転換
事故が起きてから原因を究明する従来の安全管理だけでなく、AIやIoTを活用して危険な状態をリアルタイムに検知し、事故そのものを発生させない「予防安全」へと発想を転換することの重要性を示しています。これは、安全管理のレベルを一段引き上げる考え方です。
2. 既存資産と新技術の現実的な組み合わせ
最新の工場をゼロから建設する場合とは異なり、多くの現場では既存の設備を使い続けなければなりません。今回の事例のように、既設のCCTVカメラという資産を活かしつつ、UWBタグのような比較的小規模な投資で導入できる技術を組み合わせるアプローチは、現実的かつ効果的なDX（デジタルトランスフォーメーション）の進め方として参考になります。
3. データに基づく継続的な安全改善
熟練者の経験や勘に頼った安全管理には限界があります。危険行動が検知された頻度や場所といったデータを客観的な事実として蓄積・分析することで、より効果的な安全教育の実施や、物理的な安全対策（保護柵の設置、通路の明確化など）に繋げることができます。安全管理もまた、データドリブンで進化させていく時代にあると言えるでしょう。
もちろん、作業者へのタグ装着の徹底やバッテリー管理といった運用面の課題は存在します。しかし、人命を守り、安定した工場運営を継続していくために、こうした先進技術の動向を注視し、自社の現場に適用できる可能性を検討していくことは、これからの製造業経営において不可欠な視点ではないでしょうか。
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