[市場動向]

2022年6月20日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部）

リスト

　NECは、工場での組み立て作業の映像から、作業者がどのような作業をしているのかを識別できる技術を開発した。「電動ドライバーでネジを締める」といった作業の映像から手指の動きをとらえて識別する。部品/工具を事前に登録することなく、カメラで撮影した数回分のお手本映像で学習モデルを作成できる（図1）。

図1：組み立て作業映像から個々の作業の違いを識別するAI技術の概要（出典：NEC）
拡大画像表示

　NECによると、従来も肩や肘、手首などの人体の大きな動きを捉える方法で作業内容を分析する技術はあったが、手先の細かな動きを伴う作業を識別できなかった。また、部品や工具を用いた作業を識別するためには、それらの画像を事前に登録する必要があったという。

　同社が今回開発した技術は、各指の関節と指先（両手合計42箇所）の動きを基に手指形状の特徴量を捉え、指周辺の画像の特徴量との共起関係（ある手指の形と、特定の部品や道具が同時に現れる状況）を学習する。

　部品や工具の事前登録を要さずに、数回分の手本映像だけで学習モデルを作成可能である。例えば、「モジュラージャックを取る」「マイクをはめ込む」「電動ドライバーでネジを締める」といった細かい作業を識別する。

　作業の識別に加えて、個々の作業にかかる時間の測定も可能である（図2）。作業の手順違い/手順漏れの発見や、規定の作業時間と実作業時間の差の分析などが行え、生産性の向上につながるとしている。

図2：作業を識別し、各作業に要する時間の規定値と実測値を分析できる（出典：NEC）
拡大画像表示

　NECは開発した技術を、IT機器を製造するNECプラットフォームズの白石事業所（宮城県白石市）で実証テストを行っている。各作業時間を実測し、規定値との差異を検証。その結果を利用して、部品置き場の再調整、組み立て方の指導、手順の再考といった対策へとつなげられるようになったという（表1）。

表1：NECプラットフォームズ白石事業所で実証した、各作業の規定時間と実測時間の比較（出典：NEC）
拡大画像表示