AIカメラを使った作業分析は、主に以下のステップで行われます。
1. AIカメラによる作業時間測定と差異分析の仕組み
従来のストップウォッチを使った人手による分析とは異なり、AIカメラ
は映像から客観的かつ継続的にデータを取得・分析します 。
（１）動作の認識とデータ化
AIカメラは、撮影した映像から「姿勢推定」や「骨格検出」といった技術
を用いて、作業者の関節や手先の位置、体の向きなどをリアルタイムで
データ化します 。これにより、「部品を取る」「工具を使う」「組み立てる」
といった一連の動作をAIが自動で認識・分割します 。
（２）作業時間の自動計測
AIは、認識した各動作の開始から終了までの時間を自動で計測します 。
これにより、従来は困難だった微細な動作や、繰り返し行われる作業の
時間を正確に把握できます 。
（３）標準作業との比較分析
あらかじめ熟練者などのお手本となる作業を「標準作業」としてAIに学習
させておきます。AIは、分析対象者の作業データとこの標準作業のデータ
を比較し、各動作にかかった時間の差異や、手順の抜け漏れ、動作のズレ
などを自動で検出します。分析結果はグラフなどで可視化され、どこに
問題があるかが一目でわかります 。
2. 具体的な実施方法と流れ
実際にこの仕組みを導入するには、以下の手順で進めるのが一般的です。
ステップ1：目的の明確化と準備
まず、「生産性を15%向上させる」「新人教育の期間を2週間短縮する」と
いった具体的な目的を設定します 。その上で、作業分析機能を持つAIカ
メラソリューションを選定し、分析したい作業エリアにカメラを設置します。
この際、作業者の全身や手元がしっかり映るよう、カメラの画角や照明を
調整することが重要です 。
ステップ2：標準作業の学習
次に、熟練作業者や最も効率的な手順で行われる作業を「標準作業」として
AIカメラで撮影し、システムに登録します 。製品によっては、数回のお手
本映像だけでAIが学習モデルを構築できるものもあります 。
ステップ3：分析対象の作業を撮影・分析
分析したい作業者（例：新人や作業効率に課題がある従業員）の作業風景
を撮影します。システムは映像を自動で解析し、各動作の時間を計測して
標準作業と比較します 。
ステップ4：分析結果の確認と改善点の特定
システムから出力されるレポートやダッシュボードを確認します。多くの
場合、以下のような情報が得られます。
・サイクルタイムの比較グラフ
各工程にかかった時間が標準作業と比べてどれだけ長いか、または短い
かがグラフで表示されます 。
・動作の差異の可視化
標準作業と異なる動きや無駄な動きがあった箇所がハイライトされます 。
・ボトルネック工程の特定
最も時間がかかっている工程や、作業のばらつきが大きい工程が特定さ
れます 。
ステップ5：改善アクションへの展開
分析結果という客観的なデータに基づき、具体的な改善策を検討・実行し
ます。
・教育・指導
遅れが見られる特定の動作について、標準作業の映像を見せながらピン
ポイントで指導できます 。
・作業手順の見直し
無駄な動きや非効率な手順が見つかった場合、作業マニュアルを改訂
します。
・作業環境の改善
工具の配置や部品の供給方法など、作業環境に起因する問題があれば
改善します。
（導入時の注意点）
・プライバシーへの配慮
作業者の監視が目的ではないことを明確にし、データの利用目的や範囲
について事前に従業員へ十分な説明を行い、理解を得ることが不可欠です。
個人情報保護法や関連ガイドラインを遵守した運用が求められます 。
・PoC（概念実証）の実施
本格導入の前に、特定のラインや工程に限定して小規模にテスト導入
（PoC）を行い、技術的な実現可能性や投資対効果を検証することが成功
の鍵となります 。
・現場との連携
システム導入は、現場の作業者を巻き込み、彼らの意見を取り入れながら
進めることが重要です。分析結果を共有し、一緒に改善策を考えることで
やらされ感なく主体的な改善活動につながります 。
AIカメラによる作業分析は、経験や勘に頼りがちだった従来の改善活動を
データに基づいた客観的で効率的なものへと進化させる強力なツールと言え
るでしょう。
