2026年10月7日（水）～9日（金）にインテックス大阪で開催された「ものづくりワールド大阪2026」にて、弊社取締役 兼 企画本部長の小川が出展社セミナーに登壇しました。
本記事では、講演「生成AI活用、『地に足ついた』現場見守り」の内容をダイジェストでご紹介します。
▶展示会全体の様子はものづくりワールド大阪2026 出展レポートをご覧ください。
■ 最後に防犯カメラの映像を“見た”のは、いつですか？
講演は、会場の皆様へのこんな問いかけから始まりました。
多くの現場で、防犯カメラの映像を見るのは「何かが起きた後の証拠探し」のときだけではないでしょうか。
今回の講演のテーマは、カメラを「撮るだけ」から「見回って、記録する」に変えることです。
■ 【動画】2分でわかる講演のポイント
まずは講演の内容を、約2分の動画でご覧ください。
■ クイズ：この現場写真、気になるところはありますか？
講演の冒頭では、ある倉庫の部品棚を映した監視カメラの画像をお見せし、「気になるところはありますか？」とクイズを出しました。
※画像はイメージです（生成画像）
この画像に対して、Smart RoundsのAIはこう答えました。
通路中央に多数の黒い部品が散乱しており、転倒や滑りの危険性があります。また、作業中の足元妨害にもなり、作業効率が低下する可能性があります。
（AIの判定結果の1項目目を原文のまま掲載）
床に散らばった部品に気づき、安全（転倒・滑り）と効率（足元の妨害）の両面から指摘しています。数年前までの画像AIが言えたのは、せいぜい「人が2人います」まででした。
■ AIは「見える」ようになった。でも、価値が見えないAIは止まる
この1〜2年で、画像を理解する生成AI（VLM：視覚言語モデル）が実用レベルになりました。
| これまでの画像AI | 生成AI（VLM） |
|---|---|
| 学習した形のモノ（人・車など）を見つけて、数える | 状況を理解して、言葉で説明する |
| 事前に学習していないモノは見つけられない。現場ごと・モノごとに学習が必要 | 事前の学習なしで、人と同じ常識で判断できる |
一方で、AIへの期待と現実にはギャップもあります。Gartnerは、2026年末までに企業アプリケーションの40%がタスク特化型AIエージェントを搭載すると予測する一方で、エージェント型AIプロジェクトの40%超が、2027年末までに中止されるとも予測しています。理由は、コストの増大、ビジネス価値の不明確さ、リスク管理の不備です。
講演タイトルの「地に足ついた」とは、この中止されない側のAIを現場に入れること。そのために、どの現場にも必ずある「見回り（巡回）」という今ある仕事と、「防犯カメラ」という今ある設備に、生成AIを乗せることを提案しました。
出典：Gartner プレスリリース（2025年8月26日、2025年6月25日）
■ 見回りには「安全」と「効率」、2つの目的がある
多くの工場では、管理者や正社員の方が1日に何度も現場を見回っています。一方で、正社員が不足している企業は50.6%と半数を超えています（帝国データバンク「人手不足に対する企業の動向調査（2026年4月）」）。
見回りの目的は、大きく2つに分けられます。
| ① 安全を守る見回り | ② 効率を守る見回り |
|---|---|
| ・人が倒れていないか ・保護具を着けているか ・危険な場所に人が入っていないか ・火花・煙・液漏れはないか |
・整理整頓ができているか ・ラインで遅れ（渋滞）が起きていないか ・放置された台車が溜まっていないか ・ベルトコンベアの荷物が止まっていないか |
安全面では、労働災害で最も多いのが「転倒」で、休業4日以上の死傷者は年間37,195人にのぼります。転倒そのものをカメラが防ぐことはできません。しかし、職場の熱中症による死亡災害100件を分析した厚生労働省の資料では、78件で初期症状の放置や対応の遅れがあったとされています。重症化を分けるのは、「誰かが気づくまでの時間」です。
効率面では、台車の放置、工程間の滞留、作業台の散らかりといった小さな乱れが、生産の遅れにも、つまずきや接触などの事故にもつながります。実際に導入いただいた企業様からも、「渋滞が発生すると、その対応につきっきりになって、ヘルプを呼べないこともあった」という声をいただいています。
出典：厚生労働省「令和7年の労働災害発生状況」／厚生労働省 労働安全衛生規則改正資料（熱中症死亡災害100件の分析）
■ 見つけた乱れは「その場で直されて、消える」
見回る社員の方は、まじめに対応しています。人が倒れていれば駆けつけ、台車が放置されていればその場で片づけ、散らかっていればその場で指導する。
だからこそ、その場で解決して終わり。件数も内容も残らず、記録は0件になります。何回起きているのか、何時ごろ多いのか、どこで多いのかが分からないため、同じ乱れが繰り返され、根本的な対策も効果の測定もできません。
※イメージ図（架空の工場）
「報告書を書いてもらえばいい」と思われるかもしれません。しかし、現場従事者の約7人に1人はヒヤリハットを報告しておらず、その理由の6割超は「報告書作成の手間」や「報告しても意味がないと感じる」ことだという調査もあります。
直すことはできている。足りないのは「数えること」です。
現場の、3つの「ない」
いない：見回りに割ける人手が足りない
見ていない：防犯カメラは、事故後の証拠探しにしか使われていない
残らない：見回りの気づきは、その場で直されて消える
出典：tebiki株式会社「現場におけるヒヤリハットの実態調査」（2025年3月実施、n=225）
■ 私たちが「お断り」してきた3つの相談が、生成AIで「できる」に
フューチャースタンダードは2014年から、交通量観測、河川の水位検知、工場内の動線分析、踏切監視など、画像AIを現場に実装してきました。それでも、次の3つのお問い合わせは技術的に難しく、お断りしてきました。
| お問い合わせ | 従来のAIでは | 生成AIなら |
|---|---|---|
| 敷地内で喫煙している人を見つけたい | タバコは小さく、姿勢もさまざま | 「たばこを吸っている」という状況を、事前学習なしで判断できる |
| 作業台の整理整頓ができていないことを知りたい | 「散らかっている」の基準は現場ごとに違う | 「散らかっている」を、人と同じ常識で判断できる |
| 倒れている人を検知したい（体の一部しか映っていなくても） | 学習した「人の形」に当てはまらない | 体の一部からでも「人が倒れている」と判断できる |
従来のAIでは解決できなかった事象を、生成AIならカバーできる。これがSmart Rounds（スマートラウンズ）の出発点です。
■ Smart Roundsの考え方：「地に足ついた」生成AIとは
1. 動画を見続けるのではなく、静止画で定期的に“見回る”
生成AIで動画を常時解析し続けるのは、今の技術では費用面でも性能面でもまだ難しいのが現実です。一方で、「倒れている」「散らかっている」「溜まっている」といった検知したい事象の大部分は、静止画で判断できます。
Smart Roundsは、1分〜1時間の間隔で静止画を取得してAIが判定するため、計算量と費用を抑えられます。そして最後は、検知結果からその時の録画映像をすぐに確認し、人の目で確かめられます。
2. 「見張る」と「評価する」の2つのモード
| アラート（見張る） | モニタリング（評価する） | |
|---|---|---|
| 何をする | 今すぐ対応が必要な異常を知らせる | 通知せず、現場の状態を評価して記録に残す |
| 知らせ方 | メール・パトランプで即時に | ダッシュボードと統計で傾向を見る |
| 工夫 | 連続して検知したときだけ知らせる設定も可能 | 小さな乱れのたびに通知せず、現場を疲れさせない |
| 対応する見回り | ① 安全を守る見回り | ② 効率を守る見回り＋ヒヤリハット |
講演では、本当の価値は「評価する」側にあるとお伝えしました。小さな乱れのたびに通知していては、現場が疲れてしまいます。だからこそ「記録だけを残す」ことが大切なのです。
3. AIには「具体的に」聞く
同じ写真でも、AIへの聞き方で答えは大きく変わります。「安全面・作業効率の面で気になる点は？」と漠然と聞くと、AIは7項目もの指摘を返し、そのうち5項目は「可能性がある」「判別困難」といった推測でした。これを毎回アラートにしたら、現場は鳴りっぱなしです。
一方、冒頭のクイズの写真に「棚の間の通路の床に、部品・小物・ゴミなどが散らばっていないか」と具体的に聞くと、AIは次のように答えました。
異常あり：通路の床に黒い部品のようなものが多数散乱しており、通路の中央寄りに位置しているため、作業妨害や転倒の危険があり異常です。
（AIの出力を原文のまま掲載）
ないものは「なし」、あるものは「あり」と言い切ってくれます。現場のリーダーが新人に仕事を頼むのと同じで、見たいことを具体的に伝えるのがポイントです。何をどう聞くかは、導入時に弊社が一緒に設計します。
■ 見回りの「気づき」が、データになる
Smart Roundsを使うと、これまで「記録0件」だった見回りの気づきが、人が報告書を書かなくても、回数・時間帯・場所・写真とともに積み上がっていきます。
※イメージ図（架空の工場・実データではありません）
たとえば「毎日15時台に、通路に物が溜まる」と分かれば、それは人の注意力の問題ではなく、工程の問題です。現場で直すのはこれまでどおり人ですが、記録が残り、傾向が分かることで、5Sや改善活動のテーマ選び、指導の根拠、対策の効果測定に活かせます。
| これまでの見回り | Smart Rounds（モニタリング） | |
|---|---|---|
| 見つける | 見回った時だけ | 設定した間隔で24時間 |
| 直す | その場で人が直す | 変わらず人が直す |
| 残る | 何も残らない | 写真と判定理由が残る |
| 分かる | ― | 頻度・時間帯・場所の傾向 |
■ 導入事例：通販物流センター様
講演では、物流センターでの導入事例もご紹介しました。
背景
広いセンターの内部を管理するには、管理者の工数がかかりすぎる。根っこにあったのは、管理者の人手不足でした。
見たいこと
安全管理だけでなく、台車の渋滞やベルトコンベアの荷物の停滞も検出したい。しかも、検知したい事象は状況に応じて柔軟に変えたい、というご要望でした。
決め手
他社の提案は大がかりで高額、または「技術的に難しい」という回答だったなか、シンプルで誰でも操作できること、カメラへの投資が無駄にならないことを評価いただきました。導入作業はカメラのIP設定程度とシンプルで、現場の作業者の方に説明したうえで、「監視されている」という懸念の声も出ていないとのことです。
■ 地に足ついた始め方
今お使いのカメラが、そのままつながる
IPカメラであれば、メーカーや既設・新設を問わず接続を検討できます（型番による技術確認があります）。展示会でも、最も驚かれたのがこの点でした。
AIは、クラウドでもローカルサーバでも
標準はすばやく導入できるクラウドAI。画像を外部に出したくない現場には、構内のサーバで解析するローカルサーバ構成もご用意しています。どちらの構成でも、カメラ・画面・使い方は同じです。
「AI予算」は不要。カメラ更新予算の範囲で
防犯カメラを入れ替えるタイミングで、AIの巡回員が“付いてくる”。新たにAIの予算を確保しなくても始められる価格設計です。具体的な価格や構成は、講演資料でご紹介しています。
最短2か月で運用開始。導入後も伴走します
ご契約から最短2か月で運用を始められます（機器の在庫状況・設置工事の日程により変動します）。「何を見守りたいか」を一緒に決めるところから、プロンプトの設計、運用開始後の調整・保守まで伴走します。
■ 講演資料のダウンロード・ご相談はこちら
本記事でご紹介しきれなかった内容（デモ画面、価格・構成、導入の流れなど）は、講演資料にまとめています。
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講演資料「生成AI活用、『地に足ついた』現場見守り」
デモ画面、価格・構成、導入の流れまで掲載しています。
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