ブローダービズ、食品製造における時系列映像データの解析、異常行動発生検出向けにElasticsearchを導入

■ブローダービズ株式会社について

ブローダービズ株式会社は、AI活用の推進を行うAIイネーブラー / AIインテグレーターとしての役割を自らのビジネスの中心に据え、社会に役立つAIの普及に向け、各種のソリューションを提供している。過去20年以上にわたり、Webや画像処理などに関わる最新技術を、国内外の企業にソリューションとして提供してきたメンバーが中心となり、画像解析技術の実装と活用のための事業立ち上げを目的に、2017年7月に設立。基礎研究としてのAI技術の追及に留まらず、システムインテグレーターとしての実業務への適用を通じて、働く人々に貢献できるAIの創造を目指している。

Elastic製品群を導入したブローダービズ株式会社は、各作業担当員の鼻・首・腰の3点を把握し、骨格構造と振る舞いを時系列にデータ化。Elasticsearch、Machine Learning、Alertingにより異常行動の発生を検知し、高速検索した情報と共にアラートを発信します。

■採用背景・課題

近年、食品業界では、異物混入や悪意の薬物混入などの事故・事件が発生しており、大きな問題となっている。また同様に、働く人々の安全確保も重要なテーマとして挙げられる。このような事故・事件の発生を未然に防ぎ作業の安全性を確保するために、従来は、管理者が担当者の作業の流れを見ながら、進行状況や問題の発生を捉えた上で対処を行ってきた。最近では、ビデオ映像として作業状況を録画するといった対応も行われてきている。

しかし、このような従来のアプローチには、以下のような課題がある。

• 長時間にわたる工場作業を、管理者の目のみによって監視し続けることは容易ではない
• 担当者は、制服、帽子、マスクを着用しているため、見た目だけでは個人の特定が困難
• 定量化された数値などによって状況を把握・記録することができず、過去と照らし合わせることも困難
• 録画されたビデオ映像は、問題が発生した後の証跡として利用できるが、瞬時の対応には不向き

ブローダービズが着目し検討を開始したのは、このような人手による作業を、AIを駆使したシステムによって“見守り”、担当者の姿勢やある時間内での行動を、数値化された統計値との比較し、通常の行動を逸脱した異常事態の発生を瞬時に判断することで、トラブルの拡大を未然に防ぐという仕組みの実現だった。

ブローダービズCOOの青木誠氏は、「従来は、人が見て監視・管理してきた作業担当者の行動を、数値的な管理のベースを作って定量化された明確なものにすることが重要と考えました。」と話す。この取り組みは、食品偽装や働き方改革という大きな注目が集まる課題をテーマとしているため、NEDO（国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構）の共同開発事業として実施された。

導入ポイント

• データ数週から解析・可視化・通知に至るまで、一気通貫で実現できる
• 機械学習を活用し、時間軸と行動パターンから時系列データをモデル化
• ブローダービズ株式会社　導入事例: https://www.elastic.co/jp/customers/broaderbiz