不安全行動検出AIシステム開発。ネットワークカメラ映像で荷役作業・脚立使用を自動監視。飛島建設とアクシスウェア

飛島建設とアクシスウェアは、安全管理業務におけるDX推進の一環として、作業所に設置されたネットワークカメラの映像を活用した不安全行動検出AIシステムを「AI現場監督®」の一機能として開発した。

市販のネットワークカメラの映像利用が可能で専用機器の導入が不要であり、2024年8月から4つの作業所で運用を開始している。

マルチモーダルモデルで人物姿勢推定と位置関係を特徴量として抽出、翌朝結果確認が可能

システムは荷役作業や脚立使用時の不安全行動を自動的に検出する機能を備えている。

工事現場ではカメラの設置方向を調整するだけで運用可能で、ハードウェア調達コストや現場側の運用負担を大幅に軽減する。


近年、工事現場へのネットワークカメラの設置が一般化し、遠隔での状況確認やトラブル発生時の記録映像の確認などの活用が進んでいる。

一方で、工事現場の多数の映像を見続けるには専任の担当者が必要となるため、大部分の映像は活用されずに蓄積または破棄される状況にあった。

これらの映像は工事現場に関する貴重な情報資産であるものの、従来は人の介在がなければ有用な情報へと変換できないという課題があった。

画像認識技術を利用してネットワークカメラ映像から有用な情報を自動的に抽出するAIシステムの開発に着手し、開発初期段階では「不安全行動」に着目した。


特に「トラック荷台でのよじ登りと飛び降り」及び「脚立・可搬式作業台の不適正使用」の2つを検出対象として選定した。

建築現場では車両の出入りが頻繁なゲート周辺や、危険を伴う躯体工事が行われる最上階にカメラが配置されることが多く、これらの位置では映像収集が比較的容易に実現できる。

本不安全行動検出AIは、作業所のネットワークカメラの映像を蓄積し、その中から不安全行動に該当するシーンを収集しAIに学習させている。

映像から人物やトラック・脚立等の不安全行動に起因する物体の検出や人物の姿勢推定、人物やトラック・脚立等の領域・位置関係を特徴量として抽出している。

これらの特徴量から不安全行動を学習するマルチモーダルモデルを構築し、特許出願中である。

検出結果確認Webアプリでは、不安全行動の検出結果を確認できる他、日々の検出件数の推移や不安全行動の種類をグラフ等で確認することができ、各作業所の安全意識の傾向を分析することが可能である。

AIの検出結果に対する正誤チェック機能も備えており、日々のシステム運用を通じてAIの精度向上を半自動的に実現する仕組みが実装されている。

本システムはリアルタイムで不安全行動を検出するものではなく、前日に収集した映像データを夜間にAIが推論処理し、翌朝に作業所職員が結果を確認できる仕組みである。

朝礼やKYミーティング等における前日の作業の反省及び安全意識の向上に活用されており、加えてカメラの存在そのものが安全行動の意識を向上させる効果も生んでいる。