日立が示す製造現場のAI未来：熟練者のノウハウを動画で継承する新技術がもたらすインパクト

開発の背景と課題
開発された映像AI技術の特長
確認された効果
今後の展望
関連情報
AI Workstyle Lab編集部コメント

開発の背景と課題

製造現場では、技能継承と作業品質の維持・向上が重要な課題とされています。従来の文章ベースの手順書では、手元の微細な動きが伝わりにくく、作成者の負担も大きいという問題がありました。そのため、直感的に理解しやすい「作業動画」の活用が期待されていましたが、映像解析による自動化には技術的な壁が存在していました。具体的には、隣接する工程で同じ部品や道具が映り続けるため、見た目だけでは工程を区別しにくいという課題です。また、動画から各手順の区切り（開始・終了時刻）を人手で設定する作業は膨大な負担となり、結果として現場動画が十分に活用されていない状況でした。

開発された映像AI技術の特長

日立が開発した映像AI技術は、これらの課題を解決するために以下の特長を備えています。

1. 人手による時間ラベル付けの負担を減らす作業手順抽出技術

この技術は、動画から手の動き、道具、対象物、場所などの作業情報を抽出し、それらの関係を構造化して時系列で分析します。現場で既に保有している作業名や簡易的な手順リストを補助情報として活用することで、動画のどの時間帯がどの作業に対応するかを自動で推定します。これにより、各手順の開始・終了時刻を詳細に指定することなく、動画を手順単位に分割することが可能になります。作業工程の変更時にも動画整理や学習データ整備の負担を抑え、手順書作成・更新の効率化を支援します。

2. 見た目が類似した作業工程の違いを捉える時間変化分析技術

作業現場の動画では、同じ作業者、道具、部品などが連続して映り続けるため、一枚の画像や画像と文章の類似度だけでは手順の違いを識別することが困難な場合があります。本技術は、連続する複数のフレーム単位で、作業者の手や使用した道具がどの対象物に触れ、操作対象がどのように移動し変化したかをAIで分析し、作業の進行に伴う時間的な特徴を捉えます。これにより、見た目がよく似た工程であっても識別精度を向上させ、細かな違いまで理解する必要がある作業の整理や教育に役立てることができます。

3. 手順書作成・更新の効率化や知識共有に活用しやすくする説明文抽出技術

この技術は、動画を作業手順単位に分割するだけでなく、各区間の作業内容を説明文として抽出することが可能です。これにより、熟練者の作業動画を、手順書作成・更新の効率化に加え、技能継承や教育に活用しやすい形へ整理できます。現場ごとの作業内容や対象物の違いに応じて、動画と簡易的な手順情報を組み合わせながら知識を整理できるため、非熟練者への教育や知識共有に貢献します。

確認された効果

本技術の有効性は、一般公開されている作業データセットと、日立が独自に構築したデータセットの2つを用いて評価されました。一人称視点の一般的な作業動画データセット「EgoYC2」を用いた基本性能の検証では、作業動画と手順リストのみ（開始・終了時刻なし）から手順の区切りを推定したところ、従来手法に比べて手順抽出性能を約35％向上できることを確認しています。また、動画から作業説明文を生成する質も約13％向上しました。

さらに、医療機器や精密電子機器などの複雑な組立作業を対象とした独自のデータセット「EgoIndAssembly」を新たに構築して識別性能を評価した結果、見た目が類似した工程であっても、フレーム単位の手順識別精度を従来手法に比べて約73％向上しました。これにより、人手による詳細な時間ラベル付けをすることなく、手順書作成・更新に活用できる基本性能の高さに加え、現場特有の「見た目が類似した複雑な工程」も識別できることが確認されています。

今後の展望

日立は今後、顧客との協創を通じて本技術の有効性を検証し、複雑な作業工程を有するさまざまな現場へと適用領域を拡大していく予定です。具体的には、手順書作成・更新の効率化に加え、熟練者の技能継承や作業教育に活用できるサービスへの展開を目指しています。その一つとして、次世代AIエージェント「Naivy」が扱う作業センシングデータや分析・可視化機能との連携も検討されています。さらに、映像や手順文書などのITデータと、現場に蓄積されたOTナレッジにAIを組み合わせることで、Lumada 3.0を実現する技術の一つとして強化し、現場業務の持続可能な運用や、人財育成・技能継承の高度化に貢献していくとしています。

なお、本成果の一部は、2026年6月に米国で開催された「The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026 (CVPR 2026)」のワークショップで発表されたほか、2026年9月13日から17日にフィンランドで開催される「The IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2026)」で発表予定です。

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回の発表は、製造業をはじめとする現場業務のデジタルトランスフォーメーションを加速させる重要な一歩と言えるでしょう。熟練技能者のノウハウが属人化しやすいという課題に対し、動画AIが客観的な手順書作成と教育を支援することで、企業は安定した生産性維持と人材育成の効率化を実現できます。特に、見た目が類似した微細な作業の違いをAIが識別できる点は、品質管理や精密作業が求められる業界で大きな意味を持ちます。今後は、現場での導入事例がさらに増え、具体的なROI（投資収益率）が示されることで、より広範なビジネス領域での活用が期待されます。

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