SSII2026 [OS3-2] フロントラインワーカーに寄り添う センシング活用作業支援

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1. フロントラインワーカーに寄り添う センシング活用作業支援 2026.6.12 伊藤 良起（株式会社日立製作所）
2. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 2 About Me 伊藤 良起 (ITO Yoshiki, PhD) (株)日立製作所 研究開発グループ ビジョンインテリジェンス研究部 研究員 ◼ 専門  行動認識  マルチモーダル解析 ◼ 関わったテーマの例  監視映像解析  作業安全モニタリング  フロントラインワーカー支援 本日お話しするテーマ • (*1) https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC2724H0X20C21A7000000/ (*1)
3. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 3 目次 1. 日立がめざすセンシング活用作業支援のイメージ 2. ウェアラブルセンサの研究開発事例 ① 作業着センサ ② グローブセンサ 3. ウェアラブルセンサ・AIシステムの現場活用に向けて考えるべきこと
4. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 4 目次 1. 日立がめざすセンシング活用作業支援のイメージ 2. ウェアラブルセンサの研究開発事例 ① 作業着センサ ② グローブセンサ 3. ウェアラブルセンサ・AIシステムの現場活用に向けて考えるべきこと
5. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 5 社会背景 1. 日立がめざすセンシング活用作業支援のイメージ 社会を支えるフロントラインワーカーの世界的な不足、高まる現場の負荷 深刻な労働力不足 状況や環境に適応し、求められるマルチタスク 労働者をとりまく現場の状況 生産性の 向上 手厚い教育と 成長実感 安全・安心の 確保 • 技能継承に時間を要する • 夜間や危険環境での作業が求められる • 現場の状況を把握して迅速な判断が求められる 2040年 国内労働供給 1,100万人 不足 2025 2040 5,000 6,000 7,000 (万人) -1,000 -500 -100 (万人) -63.3 -1,100.4 6,867.9 5,767.9 ：供給不足（右軸） ：労働需要（左軸） ：労働供給（左軸） リクルートワークス研究所,2023,「未来予測2040」を加工して作成
6. コンセプトムービー（1分） ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved
7. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 7 提供価値と技術群 1. 日立がめざすセンシング活用作業支援のイメージ 現場のナレッジを構造化・可視化するAIエンジンとアプリケーション群 危険予知訓練 現場可視化 トラブルシュート 現場データ管理 重要観点の再現 工程管理支援 • 設計図面類 • 手順書・運用ログ • 暗黙的な知見 （ヒアリング） 熟練者 （リモート） 非熟練者 （現場） 技術伝承 安全・安心 生産性向上 教育と成長 シミュレーション 定義済みドキュメント・ノウハウ インタビューAI 図面理解AI 形式知のナレッジグラフ 日々蓄積される現場データ 暗黙知抽出 （マルチモーダルデータ活用） 音響・センサデータ 画像・動画 マルチエージェントAI ア プ リ ケ ー シ ョ ン Ａ Ｉ エ ン ジ ン メタバース構築 （現場の三次元モデル化）
8. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 8 提供価値と技術群 1. 日立がめざすセンシング活用作業支援のイメージ 現場のナレッジを構造化・可視化するAIエンジンとアプリケーション群 危険予知訓練 現場可視化 トラブルシュート 現場データ管理 重要観点の再現 工程管理支援 熟練者 （リモート） 非熟練者 （現場） 技術伝承 安全・安心 生産性向上 教育と成長 シミュレーション 日々蓄積される現場データ 暗黙知抽出 （マルチモーダルデータ活用） 音響・センサデータ 画像・動画 ア プ リ ケ ー シ ョ ン • 設計図面類 • 手順書・運用ログ • 暗黙的な知見 （ヒアリング） 定義済みドキュメント・ノウハウ インタビューAI 図面理解AI 形式知のナレッジグラフ マルチエージェントAI Ａ Ｉ エ ン ジ ン メタバース構築 （現場の三次元モデル化）
9. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 9 Frontline Coordinator - Naivy 1. 日立がめざすセンシング活用作業支援のイメージ デジタルツインを超え、フロントラインワーカーへ思考の入り口を提供 デジタル空間(ナレッジ) 現場(フィジカル) • 人とロボットの得意/不得意を相互にカバー • 海外から、時差を利用した24時間稼働が可能 ワーカーの物理的制約の超越 • 作業の目的・意味を提示し、不安解消 • 熟練者と非熟練者をつなぐ密なコミュニケーション • ワーカー個別教材で、成長・キャリア形成を支援 ワーカーの心理的負担を軽減：安心・やりがい向上 • https://rd.hitachi.co.jp/_ct/17775853
10. デモ映像（1分20秒） ※ 通常操作の倍速 ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved
11. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 11 研究開発の経緯 ― 第1回PoCで見つかった課題 1. 日立がめざすセンシング活用作業支援のイメージ 第1回PoCにて、業務効率の改善を確認（2025/2） 28% の業務遂行能力の向上を確認 評価結果 • 現場作業員が実際にプロトを利用して、トラブルシューティングの業務遂行を実施 • 装置名・部屋名から機器を特定できない。 • トラブルに応じて使うワークフローが分からない。 • 機器の場所が分からない。 • 対応時間：14分⇒10分 ── しかし、UXの満足度には課題あり。 ユーザビリティ評価やアンケート分析から、精度というよりも、判断プロセスの不透明さに起因。 SUS (System Usability Scale): 49 / 100点 対処方法の理由が分からなくて、 納得感が低い… 言われるままにやればできる、けど、 0 100 50 Not Acceptable Marginal Acceptable
12. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 12 研究開発の経緯 ― 第2回PoCでの改善 1. 日立がめざすセンシング活用作業支援のイメージ 施策：①エスノグラフィに基づくUI/UXの見直し＋②ナレッジグラフに基づく判断根拠の提示。 結果：第2回PoCでは、SUSスコアの向上を確認。（2025/7） ユーザはロボットではなく人。「不安の低減」「やりがいを高める仕組み」 が重要。 SUS (System Usability Scale): 65 / 100点 0 100 50 Not Acceptable Marginal Acceptable 49 判断に迷う時の不安を 軽減できる！ AIの研究者のみならず、社内のデザイナーと協働 • https://rd.hitachi.co.jp/_ct/17775853
13. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 13 提供価値と技術群 1. 日立がめざすセンシング活用作業支援のイメージ 現場のナレッジを構造化・可視化するAIエンジンとアプリケーション群 危険予知訓練 現場可視化 トラブルシュート 現場データ管理 重要観点の再現 工程管理支援 • 設計図面類 • 手順書・運用ログ • 暗黙的な知見 （ヒアリング） 熟練者 （リモート） 非熟練者 （現場） 技術伝承 安全・安心 生産性向上 教育と成長 シミュレーション 定義済みドキュメント・ノウハウ インタビューAI 図面理解AI 形式知のナレッジグラフ マルチエージェントAI ア プ リ ケ ー シ ョ ン Ａ Ｉ エ ン ジ ン メタバース構築 （現場の三次元モデル化） 再掲 日々蓄積される現場データ 暗黙知抽出 （マルチモーダルデータ活用） 音響・センサデータ 画像・動画
14. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 14 目次 1. 日立がめざすセンシング活用作業支援のイメージ 2. ウェアラブルセンサの研究開発事例 ① 作業着センサ ② グローブセンサ 3. ウェアラブルセンサ・AIシステムの現場活用に向けて考えるべきこと
15. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 15 作業着センサを用いた姿勢計測 2. ウェアラブルセンシングの研究開発事例 － ① 作業着センサ 現場受容性の高い作業着型センサ＋動作解析AI により、多様な現場にソリューションを提供 衣服へのセンサ埋込 作業員が物体の陰に隠れたり、物体の 中に入ったりする場合、撮影が困難 対象現場が広大 もしくは 各地に点在 ⇒ 全エリアへのカメラ設置が困難 2) 死角の問題 1) カメラ設置の問題 カメラを用いた作業計測の課題 プラント 鉄道 建設現場 工場 エレベータ保守 現場受容性の高い作業着型センサで作業計測 （場所・死角・プライバシー問題を問わずデータ計測可能に） 高精度に 姿勢推定 高精度に 姿勢推定 作業着型センサ 作業着型センサ 行動認識 行動認識 姿勢評価 姿勢評価 （株）Xenoma （株）Xenoma DFKI DFKI 姿勢誤差補正 行動認識技術など 日立 日立 強み技術 • https://www.nikkei.com/article/DGKKZO79477820T20C22A1TB0000/
16. デモ映像（20秒） ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved
17. デモ映像（30秒） ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved
18. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 18 複数センサ内蔵グローブ「FREEDi」 2. ウェアラブルセンシングの研究開発事例 － ② グローブセンサ 現場作業者の動作を可視化するグローブ型センサ • https://www.hitachi.com/ja-jp/insights/articles/design-freedi/ FREEDi 構成 専用Viewer
19. TBS NEWS DIG 様 YouTube （1分） https://youtu.be/tcLx7eGJK6M?t=135（2:15-3:25） ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved
20. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 20 活用事例（JST 国プロ） 2. ウェアラブルセンシングの研究開発事例 － ② グローブセンサ ライフサイエンス産業は人類の健康長寿を担う重要産業（例：再生医療・病理診断・新薬開発） しかし、人材不足・再現性の問題 が常態化（実験成功には職人芸的なノウハウや身体的暗黙知を要する場合がある） • 11機関連携の大型共研（代表機関：東大） • ライフサイエンスとAIの研究者が協力し、バイオ実験における暗黙知獲得AIモデルを構築 BioSkillDX プロジェクト [2025/8-2030/7予定] 映像＋複数センサの解析から、身体知を含む暗黙知の継承技術の構築をめざすPJ • https://rd.hitachi.co.jp/_ct/17794948 • https://www.jst.go.jp/pr/info/info1775/pdf/info1775.pdf （本課題は、JST【経済安全保障重要技術育成プログラム】 【JPMJKP25V1】（BioSkillDX:ライフサイエンス実験作業の暗黙知獲得と 作業支援）の支援に基づいて進めています。） • 非熟練者の早期熟達に向けたAIフレームワークの構築 • 感覚運動系の微細差異（身体知）を捉えるための マルチモーダル計測・解析基盤の構築 日立の目標
21. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 21 目次 1. 日立がめざすセンシング活用作業支援のイメージ 2. ウェアラブルセンサの研究開発事例 ① 作業着センサ ② グローブセンサ 3. ウェアラブルセンサ・AIシステムの現場活用に向けて考えるべきこと
22. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 22 運用面の制約 3. ウェアラブルセンサ・AIシステムの現場活用に向けて考えるべきこと 弊社内のウェアラブルセンサ研究者へヒアリング ── 1. 現場の理解を得られるか？ ✓ つけ外しは楽か、大変か？ ✓ 装着後に作業の邪魔にならないか？ ✓ 多少乱暴に扱っても壊れないか？ 2. コスト（対効果）は受容可能か？ ✓ まず安いか？（高いと先進的な技術も使われない。） ✓ 販売単価だけではなく、ランニングコストはどうか？直ちに交換できるのか？ 3. 通信環境に問題ないか？ ✓ 工場ごとで使用可能な無線種別か？ ✓ 遮蔽物の有無はどうか？
23. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 23 超えるべき壁 3. ウェアラブルセンサ・AIシステムの現場活用に向けて考えるべきこと 1. 運用 の壁 • 身体負荷、耐久性、通信、イニシャル・ランニングコストなど、導入にかかる負担は受容可能か。 2. 目的 の壁 • 現場のKPIや困りごとに直結しており、そのセンサ・システムである必然性は高いか。 3. 信頼 の壁（特にAIシステムの場合） • 説明可能性：なぜその提案か、ユーザが納得できるか。スキルレベルに合っているか。 • 不確実性の提示：どれぐらい自信があるのか。代替案や優先順はあるのか。 • 介入可能性：人が修正・確認できるか。 • 使用責任：最終判断は誰か。引き起こされた事象への責任は誰が持つのか。 • 学習と適応：オプトアウトすべきか。100%の精度ではないことへの理解を得られるか。
24. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 24 まとめ センシング技術は、現場の負担削減や効率化に寄与できる。 しかし、エンドユーザが人である以上、 それらのみを指標としても十分な価値にならない。 ユーザの感情や納得感を踏まえた設計、反復的なユーザスタディが、 魅力的な 「人が使うセンシング」 技術を作り上げる。 ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved