食品製造工場における衛生・安全の確保に、機械学習はどのように貢献するのか

　NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）の事業化支援を受け、食品製造工場における作業従事者の異常行動を検知するプロジェクトを立ち上げたブローダービズ。工場のラインが途切れないよう監視し、衛生・安全を管理するためElasticオブザーバビリティを使ったシステムを構築している。

　このシステムには機械学習を組み込んでおり、人の姿勢を骨格の座標変化として捉え、時系列データを繰り返し学習しながら予測し、モデルに対して異常値を検知できる仕組みを実現している。これにより、作業従事者の異常行動をリアルタイムに検知することができ、工場での作業を見守りながら、トラブルの未然回避を可能にしているという。

　本コンテンツでは同社担当者により、データ解析に利用している機械学習ソリューションのメリットや製品選定のポイントなどが語られる。ハンドリングするシステムとの相性の良さや視覚的な表現力の高さに加え、豊富な機能を組み合わせることで、さまざまなサービス提供につなげられる点などが導入の決め手になったという。