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  6. 【特集記事】「IoT×AI」で現場を可視化する

“夏恒例”のリスクから社員を守る!「IoT×AI」で現場を可視化する

高温多湿環境での作業者への過度な熱ストレスへの対応策に関心が高まっており、社会的にも大きな課題と認識されるようになりました。安全で働きやすい職場をつくる上では、積極的に対策を講じることが企業の重要ミッションになりつつあります。
この状況に対し、ICTが貢献できることは何なのか――。富士通では、IoT(モノのインターネット)、AI(人工知能)などの先進技術を駆使することによって、お客様の取り組みをサポートしています。

北村 卓也 氏のお写真

富士通株式会社
イノベーティブIoT事業本部
プラットフォーム開発統括部
ヒューマンセンシング開発部
マネージャー
北村 卓也

竹林 知善 氏のお写真

株式会社富士通研究所
人工知能研究所
人工知能実践PJ
特任研究員
竹林 知善

重要性を増す、業務現場の「労働災害対策」

特に夏の暑い時期に注意しなくてはならないのが、作業者への熱ストレスレベルの高まりです。現在は、企業における安全対策のひとつとしても関心が高まっています。

背景には、業務中に体調を崩して思わぬ事故が多発している状況があります。

もちろん、企業もこれまで対策を怠ってきたわけではありません。水分・塩分の補給体制や休憩所の整備、労働衛生教育などを通じた作業者への啓蒙活動、さらには「暑さ指数」と呼ばれるWBGT値注1に基づく作業指示や作業環境の可視化などを行うことで、多くの企業が職場環境改善に努めてきました。

それでも数が減らない理由の1つは、熱ストレスによる身体負荷ははっきりとした自覚症状が出にくいことにあります。本人でも直前まで体調悪化に気付かないことがあり、周囲の同僚や上司が気付いたときにはすでに手遅れになっていることもあります。また、たとえ体調の悪化に気付いても、業務中という責任感から、ぎりぎりまで我慢してしまうケースもあり、なかなか対策が奏功していないのが実情です。

「動き」を感知するセンサーで作業員の様子を把握

そこで富士通は、長年グループで培ってきたICTやデバイス開発の技術を活用することで、作業者の体調などを客観的に“見える化”する「FUJITSU IoT Solution UBIQUITOUSWARE 安全管理支援ソリューション」を提供しています。

安全管理支援ソリューションの基本的な仕組みは次のようなものです(図1)。


図1:「安全管理支援ソリューション」のイメージ

ウェアラブルデバイスで測定したデータをクラウド上のアプリケーションに送信。その内容を解析し、状況に応じて通知することで、作業者の状態を管理者と本人の双方でリアルタイムに把握できる仕組みを提供します。 

作業者は、複数のセンサーを搭載したウェアラブルデバイス(腕時計型の「バイタルセンシングバンド」)を身に着けます。このデバイスが、作業者の「動作」や「パルス」、作業者の周辺の「気圧」「温度・湿度」などを計測。データは、作業者手持ちのスマートフォンなどを介して、クラウド上のソフトウェアに送られます。

北村 卓也 氏のお写真

「クラウド上のソフトウェアでは、得たデータから、作業者個々人の『熱ストレス』のレベルを推定して表示します。この熱ストレスとは、文字通り、体が周囲の環境などから受ける熱による負荷のこと。これにより、作業者の熱によるリスクを客観的なデータによって把握できるようにするのです」とイノベーティブIoT事業本部 プラットフォーム開発統括部 ヒューマンセンシング開発部 マネージャーの北村 卓也は説明します。

もし熱ストレスレベルが高まっていたら、ウェアラブルデバイスを振動させたり、手持ちのスマートフォンで音を鳴らすことで本人に状況を通知。同時に、アプリケーションの管理者にも通知することで、周囲が素早くサポートすることも可能になります。

「これにより、例えば工場内で働く人が単独作業時に動けなくなる前に、管理者が気付いて対策を打つことができます。夏場などの過酷な熱ストレス環境下で働く作業者を見守ることで、安全で働きやすい職場を実現できるでしょう」(北村)

AIによって時系列の熱ストレス推定も実現

さらに富士通は、この安全管理支援ソリューションを、より多様な業務シーンで活用できるように強化しました。そのために適用したのが、「AI(人工知能)技術」です。

これまで取得してきたパルスや温度・湿度といったデータに、新たに「運動量」データや「熱ストレス関連の国際標準・指針」などの知見も加え、データの時系列性を考慮した分析を行います。そこにAI技術(機械学習)を適用することで、労働科学の専門家が行うような、状態の推定を行うことが可能になりました。

「従来の方式は、収集したデータから『今この瞬間』の作業者の熱ストレスレベルを推定するというものでした。一方AIは、時系列のデータを使い、労働科学の専門家による評価結果を機械学習でモデル化。様々な状態の変化を考慮した熱ストレスレベルが推定できるようになりました。これにより、リスクを未然に防ぐことが可能になると期待されます。」と人工知能研究所 人工知能実践PJ 特任研究員の竹林 知善は説明します(図2)。


図2:AIによる熱ストレス推定のイメージ

竹林 知善 氏のお写真

蓄積した時系列データをAIのアルゴリズムで分析することで、これまで相関関係が見えにくかったデータからも推定が可能になりました。

また、AIで微細なセンシングデータも活用できるようになり、ソリューションを適用できる職種も広がりました。これまでは、建設業、製造業の現場担当者といった、大きい動作を伴う職種が主な対象でしたが、今後は、警備員やイベント運営スタッフ、農作業従事者といった動作がそれほど大きくない職種にまで、幅広く適用できるようになりました。

「当社は、すでに30年以上に渡り蓄積してきたAIに関する知見や技術を『FUJITSU Human Centric AI Zinrai(ジンライ)』のブランドの下に体系化して、様々な領域への適用を目指しています。今回、安全管理支援ソリューションに実装したAIも、これまでの技術の蓄積を基に、高度な推定を実現しています」(竹林)

自社工場でも警備スタッフへの適用をスタート

すでに富士通は、このAIによる新しい仕組みの効果を実践するため、2017年6月から川崎工場の警備スタッフを対象として導入しています。


富士通川崎工場での実践の様子

計4人のスタッフにバイタルセンシングバンドを配布し、取得したデータを遠隔地にいる管理者が把握しながら業務を進めています。業務時間中の時系列データを機械学習による分析にかけることで、激しい動作の少ない警備スタッフにおいても、的確な熱ストレスレベルを予測することができています。

「実践で得たノウハウは、より一層のアルゴリズムの改善に生かすほか、将来的には『ディープラーニング(深層学習)』などを採用することで、個々人の肉体的特性や動作の特徴などもAIが自発的に学習して現場で成長するシステムへと発展させていくことも視野に入れています」と竹林は展望を語ります。

IoT、AIをあらゆる企業が使える時代に

労働災害が発生すれば、現場作業の中断、工期の遅れなどの損害が発生するだけでなく、安全管理を怠ったとして、企業の社会的責任を問われる事態にまで発展することになります。今回のAI技術の実装によって、より幅広い職種の安全に働ける職場づくり、および企業の安全対策高度化に貢献します。

「IoT、AIなどの先進技術は、すでに世界中のあらゆるお客様が使える段階にきています。しかし、実際の業務の現場でそれらを活かすためには、長年培ってきた技術とビジネスのノウハウが必要です。シンプルかつスピーディーに成果を上げる方法として、ぜひ当社のソリューションをご検討いただければと思います」(北村)

(注1) 暑熱環境下の人体への熱ストレスの度合いを判断するための温度、湿度、輻射熱を考慮した暑さの指標

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