DX進展の現状とAIカメラによる生産性向上のアプローチ

現在、DX（デジタルトランスフォーメーション）は着実に進展していますが、人間のような動作が可能なAIロボットでも、まだ業務を完全に代替するには至っておらず、今は「移行期」の段階にあります。そのため、多くの現場では依然として人の力に頼らざるを得ないのが現実です。

また、これらの技術を導入するには、初期費用やメンテナンスコストがかかるうえ、ROI（投資対効果）を考慮すると、場合によっては人を雇用した方がはるかにコストを抑えられるケースも少なくありません。

一方で、企業は深刻な労働力不足という課題にも直面しており、DXの推進は避けて通れないテーマとなっています

こうした状況の中、解決策として挙げられるのが 「一人ひとりの生産効率を向上させること」、そして 「無駄な時間をいかに削減するか」という視点です。限られたリソースを最大限に活用するための工夫が求められています。

その有効な手段のひとつとして、ご紹介したいのが AIカメラの活用です。

AIカメラの導入により、現場作業の効率が向上し、これまで見過ごされていた無駄な時間も大幅に削減できると期待されています。

それでは、詳しくAIカメラの活用方法について見ていきましょう。

AIカメラがOJT（現場教育）。AIカメラで作業効率化

製造現場では、「技術の継承」が長年の課題となっています。

これまでは、熟練者が新人に直接教え、間違いがあればその都度指摘するという“人頼み”の教育が中心でした。

しかし、教える人によって手順にバラつきがあったり、新人がすべてを正確に再現できなかったりと、効率的な技術習得はなかなか難しいのが現実です。

そこで登場したのが、 AIカメラを活用した作業の効率化です。

このAIカメラは、熟練者の効率的な作業手順を自動で分析し、それを基準に現場の作業者の動きを比較・評価します。

AIが無駄な動きや改善点を指摘し、具体的な改善指示を与えることで、作業の質とスピードを大きく向上させることができます。

1. 作業者の動きや手順をAIカメラで記録
2. 熟練作業者との動きの違いをAIが解析
3. 作業効率が上がる改善ポイントを抽出
4. 改善を実施し、作業時間を短縮

これまでの現場では、熟練者の技術を「見て覚え、自分で改善する」方法が中心で、習得に時間がかかることが課題でした。

しかしAIカメラを活用することで、熟練者の動きを基準に無駄な手順を省き、何を改善すればいいのかを最短で学べます。

また、AIカメラは、単なる記録ツールではなく、OJTの代替・補完としても機能します。非効率な動きがあればレポートでフィードバックし、繰り返し修正できるため、動作が自然と定着します。

その結果、何度も教え直す必要がなくなり、教育担当者の負担も軽減されます。「忙しくて教える時間がない」「細かいことを聞きにくい」といった現場の悩みからも解消されます。

AIカメラの活用は短期間で作業の質を高め、一人一人の生産効率を向上させることが可能になります。

作業動画から自動でマニュアルを生成するAIカメラ

近年では、 AIカメラが捉えた作業動作を自動で言語化し、そのままマニュアルとして出力できる製品も登場しています。

たとえば、作業者が組み立て工程で半田付けをしている場合、AIがインターネット上の類似動画（例：YouTube）を参照し、動作と名称を結び付けて学習します。

その結果、AIは映像から動作を見ただけ何をしているのかを理解し、「半田付けをしています」といったように、動作を言葉で説明できるようになります。

その後、AIカメラが捉えた作業動作を言語化し、それをそのままマニュアルに落とし込むことができます。

1. 作業者の動きをAIカメラが記録
2. AIが、その動作に類似する動画や情報をインターネット上から検索・参照・学習
3. AIが捉えた動作を解析・言語化し、マニュアルとして自動生成

これまでマニュアルを作成するには、作業の手順を一つひとつ言葉にして書き起こす必要があり、多くの時間と労力を要していました。

しかし今では、作業の様子を動画で記録するだけで済みます。AIカメラがその映像を分析し、作業内容を理解したうえで、自動的にマニュアルを生成してくれるのです。

しかも、AIによって作られたマニュアルは、説明が明確で、従来よりもわかりやすい場合も少なくありません。

マニュアル作成にかかる時間と負担を大幅に軽減できるこの仕組みは、製造現場にとって非常に大きな価値をもたらすと言えるでしょう。

AIカメラのデータを活用したシフト作成

工場ラインに設置されたAIカメラは、各作業者が組み立てなどの作業を完了するまでの時間を計測し、作業効率を可視化・数値化することができます。

こうして得られたデータは、シフト作成にも活用するでき、一番生産効率を上げるシフトを作成することが可能です。

たとえば、作業効率が高い人や、特定の工程が得意な人をAIが分析し、それに基づいてシフトを組むことで、最も生産効率の良い人員配置を実現できます。

さらに、シフト作成時には以下のような条件設定も可能です。

1. 新人の作業効率がまだ十分に高くないことを前提にする
2. スタッフ同士の相性や過去のトラブル履歴を考慮する
3. 労働時間や勤務回数の偏りを自動調整し、公平性を担保する

これにより、毎週のシフト作成にかかる時間を大幅に軽減しつつ、生産性と働きやすさを両立させたシフト運用が可能になります。

トレーサビリティの強化

従来の監視カメラでは、何か問題が発生した際、人が映像を後から確認して原因を特定する必要がありました。

しかし、AIカメラを活用すれば、映像を即時にで自動解析することが可能です。たとえば、顧客からのクレームが発生した際にも、AIが該当の作業工程や時間帯を即座に特定・分析し、原因究明を迅速に行えます。

この技術は、人手による確認作業の時間を削減できるだけでなく、問題の早期発見・対応にもつながり、現場のトレーサビリティを大幅に向上させることができます。

続いて、実際の導入事例を見ていきましょう。

導入事例

GEヘルスケア・ジャパンでは、作業の効率化と品質向上を目的に、AIによる作業分析カメラを導入しました。ベテランと新人作業者の動作を撮影・比較し、AIが作業の違いやムダな動きを分析。改善点を明確にし、作業指導や工程改善に活用しています。

導入前の課題

従来は新人が自己流で作業を進めてしまい、効率や品質にばらつきが出ていました。作業時間の差があっても原因の特定が難しく、指導者も教えるべきポイントが曖昧になりがちでした。また、ムダの抽出や改善活動に多くの時間と工数がかかっていたことも課題でした。

導入後の効果

AIカメラの導入により、作業のムダや違いを可視化し、改善サイクルが加速。ある工程では作業時間が34.2分から26.0分に短縮され、約24％の生産性向上を達成。作業も2人から1人対応へと省力化できました。動画による比較で指導の質も高まり、作業のバラつきや自己流を防ぐ仕組みが整いました。さらに、分析時間も半日以内に短縮され、改善活動全体の効率も向上しました。

参考サイト：Pr times 株式会社Ollo． “ Ollo FactoryがGEヘルスケア・ジャパン株式会社で導入 ”（2024年11月27日）．（引用日2025-3-15）

いかがでしたでしょうか。AIカメラのメリットについて、ご理解いただけたのではないでしょうか。

続いて、AIカメラのメリットとデメリットをあらためて整理してみましょう。

AIカメラのメリット

まず一つ目は、作業の効率化です。AIカメラは作業者の動きをリアルタイムで分析し、熟練者との違いを可視化することで、より効率的な動作や手順を明確にできます。これにより、個々の生産性を高めるだけでなく、現場全体のパフォーマンス向上にもつながります。

二つ目は、ミスや作業抜けの防止です。AIカメラは作業中の手順ミスや工程の抜けをリアルタイムで検知し、即座にアラートを出すことができます。これにより、品質トラブルや事故の発生を未然に防ぐことが可能です。

三つ目は、教育やマニュアル作成の効率化です。熟練者の動作をAIカメラで記録・分析することで、標準化されたマニュアルを自動で生成することができます。これまで属人化していた教育がデータに基づく形に変わり、短期間でのスキル習得が可能になります。

四つ目は、データの活用による現場最適化です。作業時間や得意工程などの情報をもとに、AIが最適な人員配置やシフト作成を支援します。これにより、無駄な時間や偏った業務負担を抑えつつ、公平で効率的な運営が実現できます。 続いてデメリットもご紹介いたします。

AIカメラのデメリット

AIカメラの導入にあたっては多くのメリットがありますが、一方で注意すべき課題も存在します。主に以下の4つのポイントが挙げられます。

まず一つ目はコストです。AIカメラの導入には初期費用やメンテナンスコストがかかります。将来的にロボットの導入を視野に入れている企業にとっては、AIカメラへの投資が無駄になる可能性もあり、慎重な検討が求められます。

二つ目は運用方法です。システムが誤認識を起こす可能性もあるため、導入前にサポート体制や運用フローを十分に確認しておくことが重要です。

三つ目はプライバシーの問題です。常時監視されることによる作業者の心理的な負担や、プライバシーへの配慮は避けて通れない課題です。

そして最後に挙げられるのが効果の差です。すべての作業工程や職種において、AIカメラの効果が均等に発揮されるとは限らず、導入後の成果にばらつきが出る可能性があります。