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公開：2025-04-24

ブレインズテクノロジーがImpulseの作業分析機能で特許取得、AIによる動作比較で教育プロセスを効率化

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

• ブレインズテクノロジーがImpulseの作業分析機能で特許取得
• AIによる動作比較で作業改善ポイントを自動特定
• 豊田自動織機と共同開発し教育プロセスを効率化

AI異常検知ソリューションImpulseの作業分析機能が進化

ブレインズテクノロジー株式会社は、AI異常検知ソリューション「Impulse」の作業分析機能拡張技術に関する特許を2025年3月11日に取得した。作業分析アプリケーションは生産現場の作業動画から異常を自動検出し、作業時間の自動計測によって効率や品質を定量的に評価することが可能になっている。^[1]

従来は教育担当者が異常や遅延が発生した作業動画と正常な作業動画を手作業で比較し、改善点を特定する必要があったため、作業者ごとの指導ポイントの特定が属人的で時間と労力を要していた。新技術により、標準作業の動作と分析対象の動作をAIが自動で比較し、教育やカイゼンの対象を動作レベルで特定できるようになった。

作業中の作業者の体の各部位の動きを数値データとして抽出・特徴量化し、時系列に沿って標準作業と比較することで、作業の違いを生んでいる体の部位を自動で特定することが可能になった。手の動きの遅さや体の姿勢の違いなどの具体的な差異を可視化し、改善点をピンポイントで指摘できるようになっている。

Impulseの特許情報まとめ

Impulse作業分析アプリケーションの詳細はこちら

異常検知について

異常検知とは、通常の状態や動作から逸脱した事象を自動的に検出する技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 機械学習やAIを活用して正常パターンを学習し異常を検出
• リアルタイムでのモニタリングと分析が可能
• 人手による監視や分析の負担を大幅に軽減

2014年にリリースされたImpulseは、センサー、音声、画像、動画などの複雑で膨大なデータを活用し、閾値ベースの管理では発見できない異常を検出することが可能である。35,000を超えるAIモデルが実際の現場で稼働しており、機械や設備の故障予兆検知、不良品の検出、作業工程の分析・改善を支援している。

Impulseの作業分析機能に関する考察

作業者の動作を数値データとして定量化し、AIによる自動比較を可能にした点は、製造現場における作業改善の新たな指標となるだろう。従来の目視による主観的な評価から、客観的かつ定量的な評価へと移行することで、より効果的な改善活動が実現できる可能性がある。

一方で、AIによる分析結果を現場で効果的に活用するためには、現場指導者のAIリテラシー向上が必要不可欠である。分析結果を正しく解釈し、適切な改善指導につなげるためのトレーニングプログラムの整備が今後の課題となるだろう。

今後はAIによる分析機能をさらに発展させ、作業者の疲労度や負担の測定、作業環境の最適化提案など、より包括的な現場改善支援へと進化することが期待される。製造現場のデジタル化が進む中、人とAIの協調による新しい作業改善のあり方を示すモデルケースとなる可能性を秘めている。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「AI異常検知ソリューション「Impulse」、作業分析の機能拡張に関する特許を取得 | ブレインズテクノロジー株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000049.000014739.html, (参照 25-04-24).
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