作業員の心拍データなど収集しストレス傾向把握
川崎汽船と日本IBMは10月27日、IoT機器やAIを活用し、自動車船内の荷役作業に関する安全管理を強化、作業品質向上につなげるための実証実験を行ったと発表した。
実証実験は荷役会社の協力を得て、船内にビーコン（位置情報センサー）、状況監視カメラ、スピード計測機器を設置しデータを収集。AIによる画像認識技術を利用してカメラ映像から自動車と作業員を見分け、接近状況が分かるようにした。
さらに、ウエアラブルデバイスから心拍データを取得し、アルゴリズムを基に解析したデータから作業員のストレス傾向を把握。多様で複雑なデータを分析し、船内でのスピード違反や「ヒヤリハット」の発生件数、発生状況を可視化し、トラブルの発生源を絶つことを目指す。
日本IBMはセンサー情報の収集、管理、分析のため、大規模データのリアルタイム可視化、AIによる異常検知、構成可能なダッシュボードを提供するリモートモニタリングのソリューション「IBM Maximo Monitor」を「IBM Cloud」上に構築。データサイエンティストが中心となり、IoTアプリケーションの設計やデータ分析などを支援している。
今後、川崎汽船は今回の実証実験の結果を踏まえて、実装に向けた検証を引き続き進める。
AIカメラによる監視
（画像は両社提供）
（ロジビズ・オンライン編集部）
