AI

エーアイ

公開：2025-02-01

NECが映像解析と生成AIを活用した作業改善技術を開発、熟練作業者の技術伝承と教育コスト削減に貢献

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• NECが映像解析と生成AIによる作業改善技術を開発
• お手本動作との差異を検知し適切なアドバイスを自動生成
• 2026年度内のサービス提供開始を目指す

NECが開発した映像解析と生成AIを活用した作業改善技術の詳細

NECは製造や物流、建設など様々な業種の作業現場における技術伝承の課題解決を目指し、映像解析技術と生成AIを組み合わせた作業改善のアドバイス自動生成技術を2025年1月29日に発表した。多品種少量生産の増加や労働者の多様性と流動性に対応し、指導者による作業教育のコスト削減と作業品質の向上を実現する技術として期待が高まっている。^[1]

映像解析技術によってお手本動作と実際の作業を比較し、同じ動作が行われている区間の対応付けを行うことで、作業者の細かな動きの差異を正確に検知することが可能になった。人の動きだけでなく作業対象の物体に対する「つかむ」「持つ」といったインタラクションも捉えることで、動作時間が異なる場合でも正確な分析を実現している。

アドバイス生成技術では、検出した差異区間映像に加えて腰や膝の動き、手や指の形状といった骨格情報を大規模視覚言語モデルに入力することで、改善すべき作業姿勢や動作を正確に特定している。生成されたアドバイス文を該当部分の映像と共に提示することで、物品の細かな組み立て作業や箱詰め、運搬作業などの作業習熟を効率的に支援することが可能になった。

NECの作業改善技術の特徴まとめ

大規模視覚言語モデルについて

大規模視覚言語モデルとは、画像などの視覚情報と自然言語（テキスト情報）を組み合わせて分析するAIモデルのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 画像キャプション生成機能を備えた高度な画像認識能力
• 画像に基づく質問応答やマルチモーダル検索が可能
• 視覚情報とテキスト情報の複合的な処理による精度の高い分析

NECの作業改善技術では、大規模視覚言語モデルに作業動作の差異区間映像と骨格情報を入力することで、改善すべき作業姿勢や動作を正確に特定している。映像情報と骨格情報の両方を活用することで、より具体的で実践的なアドバイス文の生成を実現し、作業者の効果的な技術習得を支援することが可能になっている。

参考サイト

1. ^ NEC. 「NEC、映像解析技術と生成AIを組み合わせ、作業改善のアドバイスを自動で生成する技術を開発 (2025年1月29日): プレスリリース | NEC」. https://jpn.nec.com/press/202501/20250129_01.html, (参照 25-02-01).
2. NEC. https://jpn.nec.com/

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧