　富士通研究所は2021年2月18日、1つの教師データを元にして、映像から個別の要素作業を自動検出する技術を開発したと発表した。作業者1人の1回分の作業映像から、要素作業ごとに分割した映像を教師データとしてAI（人工知能）モデルを構築し、これを用いて同一作業の別の映像に対しても最適な要素作業を自動検出できる。

　工場などでの改善活動に利用するために、作業映像から個別の要素作業を手作業で判別する際は、多くの工数や時間が必要とされる。また、ディープラーニング技術を活用して目的の映像を自動検出するには、作業者や環境ごとの違いを吸収し、類似する動きと判別するための多くの教師データが必要だった。

映像を用いた作業分析（クリックで拡大）出典：富士通研究所

　今回開発した自動検出技術では、同社の行動分析技術「FUJITSU AI Technology Actlyzer」に含まれる3次元骨格認識技術を活用。教師データとなる映像から、3次元空間上での姿勢を推定し、上半身の姿勢の変化を特徴量として取得して単位動作に分類する。

　次に、部品を取る、ねじを締めるなどの要素作業ごとに分割位置を記載したデータを使用し、単位動作の並びと要素作業の対応付けを実施する。この時、要素作業を構成する単位動作の組み合わせの変化パターンを推定し、AIモデルとして生成する。これにより、動きのばらつきや類似する別の動作を含む同一作業の別映像でも、要素作業を正しく検出できる。

1人の1回分の作業映像と要素作業の分割データを教師データとしてAIモデルを生成（クリックで拡大）出典：富士通研究所

　同技術の評価を、富士通アイ・ネットワークシステムズの工場で実施したところ、90％以上の精度で要素作業を自動検出できた。

技術検証における対象作業と各種データ出典：富士通研究所

　富士通研究所は今後、同技術を富士通のAI（人工知能）技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai」として、製造業や物流、農業、医療など多様な現場で実証し、、2021年度中の実用化を目指す。

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