タイの自動車部品製造者向けに、順次組立検証とステップタイム計測用AIカメラTask Camの試験使用

課題の背景

本事例の課題は、作業者が部品組立の全工程を順序どおりに行ったかどうか、各工程に何秒かかったかを把握することです。お客様はタイの自動車部品メーカーです。ステーションでの組立作業は複数の工程からなり、お客様は各工程の時間グラフと、後から見返すための動画クリップを求めていました。

2026年、当社はこの自動車部品メーカーの実際の組立ラインに、SequentialモードのTask Camと、Skeletonモードのもう一台のTask Camを設置しました。

要件と制約

システムは実際の現場環境で作業者の手から作業順序を検査する必要があります。主な要件と制約は次のとおりです。

• 作業者は白い布手袋を着用しており、既存の手検出モデルではこの種の手袋を着けた手を正確に検出できませんでした。
• 作業者の動きが速く、カメラは全工程で手の動きに遅れずに検出できる必要があります。
• 全工程の動画クリップとデータファイルをNAS（ネットワーク接続ストレージ）に保存する必要があります。
• お客様は現場で一台のタブレットのみを使うことを希望しています。このタブレットで両カメラの映像を並べて表示する機能は、POCフェーズで試験を継続中です。

Task Camは作業者が順序どおりに全工程を行ったかをどのように検査するのか

Task Camは、各工程の検出枠（カメラに監視させる画像内の指定領域）に入った作業者の手から順序を検査します。これらの枠は、手が部品を取る、または組み付けるために入る位置に描き、実際の作業順序に沿って並べます。カメラは作業サイクルごとに、作業者の動作をその順序と照合します。

手から検査する方式を選んだのは、課題が部品を扱う順序だったためです。もう一台のカメラをSkeletonモードで使うのは、お客様が各作業サイクルの時間も必要としていたためです。Duo viewページでは、両カメラの映像をWebブラウザで並べて表示します。

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   画面上で工程を設定

   Webブラウザで工程ごとに検出枠を描き、実際の組立順序に沿って並べます。

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   枠の色で次の工程を表示

   黄色の枠は次に行う工程、緑色の枠は手が正しい枠に入ったこと、赤色の枠はまだ順番が来ていない工程を示します。

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   順序完了時にワーク数をカウント

   システムは、作業者が全工程を順序どおりに完了した場合にのみワーク数を加算します。

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   Skeletonモードで時間を計測

   もう一台のTask CamがSkeletonモードで身体の骨格を読み取り、各作業サイクルの時間を計測します。

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   クリップとファイルを保存して見返す

   システムは動画クリップとCSVファイル（Excelで開ける表形式のデータファイル）を工程別に記録し、NASに保存します。

手袋の問題を解決するため、当社は現場の実物の布手袋を使って手検出モデルを再学習し、このモデルを生産ラインのカメラに適用しました。

POCフェーズでの納品物

POCフェーズでは、実際の作業ステーションでの作業順序検査システムを、データ保存システムおよび操作マニュアルとともに納品しました。内容は次のとおりです。

• 手から順序を検査し、ワーク数をカウントするSequentialモードのTask Cam
• 各作業サイクルの時間を計測するSkeletonモードのもう一台のTask Cam
• 白い布手袋向けに学習した手検出モデル
• 全工程の動画クリップとCSVファイルのNASへの保存
• 両カメラの映像をWebブラウザで並べて表示するDuo viewページ（一台のタブレットでの並列表示は試験を継続中）
• 現場チーム向け操作マニュアル

本案件の現在の段階と次のステップ

本案件はPOCフェーズとして実際の生産ラインで試験運用を実施中です。次のステップは、より処理性能の高いカメラを組み合わせた本番版ソフトウェアです。2026年の作業の流れは次のとおりです。

1. お客様と打ち合わせを行い、方針を決定。結論にはハードウェアのアップグレードと白い布手袋向けのモデル再学習が含まれます。
2. プロジェクトを開始し、発注書（PO）を受領して、作業ステーションにシステムを設置。
3. 現場チームに操作マニュアルを提供。
4. 生産ラインで試験運用し、お客様に進捗を定期的に報告。
5. 次のステップ：より処理性能の高いカメラを組み合わせた本番版ソフトウェア、およびカメラがNASを自動で検出できるようにするコード修正。

試験運用中に確認できた成果

現時点で確認できた成果は、システムが実際の生産ラインに設置されて試験運用されていること、および当社が現場チームに操作マニュアルを提供したことです。本案件はPOCフェーズが進行中のため、効果を示す数値はまだありません。そのため、文書で裏付けられた事項のみを報告しています。

試験中に発生した問題は文書に記録されています。作業者の手の動きが、POCフェーズで使用したカメラ機種の検出速度を上回ったことが、本番版でより高スペックのカメラを使用する理由です。現場の問題については、問題のあったカメラの交換と、カメラより先にNASを起動して準備を整える取り決めにより、応急的に対応しました。

私たちが学んだこと

本案件から得た重要な原則は、実物の手袋でモデルをテストすること、実際の手の速さからカメラの仕様を決めること、NASの起動順序を最初に定めることです。各項目の詳細は次のとおりです。

• 作業者が実際に着用するものでモデルをテストします。白い布手袋により既存の手検出モデルでは正確に検出できなかったため、当社は現場で手袋の画像を収集し、運用前にモデルを再学習しました。
• 実際の現場の手の速さからカメラの処理性能の仕様を決めます。POCフェーズは、本番用ハードウェアを選定する前に、カメラの検出が作業テンポに間に合うかを測定できる期間です。
• ネットワークストレージに記録するシステムでは、起動順序を最初に定める必要があります。NASの準備が整う前にカメラが動作を開始すると、記録に問題が発生します。

この方式をお客様の組立ラインに適用するには

お客様の組立ラインの工程順序が固定されており、工程を飛ばすと不良が発生する場合は、本事例と同じ方式を利用できます。作業順序に沿って検出枠を描き、手から検査し、各工程のクリップと時間を保存する方式です。調整が必要なのは手検出モデル、カメラの仕様、設置位置で、お客様のステーションの状況に合わせます。

• Skeletonモードのデータは、作業ステーションと作業順序の改善に使用すべきもので、作業者個人の評価に使用するものではありません。また、カメラの設置前に作業者へ通知する必要があります。
• 同じ画像内の検出枠は重ねて配置しないようにしてください。
• 作業順序の問題が最も明確なステーションから始めて、手の速さ、照明、手袋に関する所見を収集し、その後で他のステーションの仕様を決めてください。