フォークリフトAIカメラで事故防止｜最新の画像認識技術で接触リスクをゼロへ

実際に起きているフォークリフト事故の例

厚生労働省の調査によると、次のような事故が多く発生しています。
・荷物のかげにいた作業員に気づかず接触してしまう
・フォークリフトが方向を変えるときに作業員を巻き込む
・死角から出てきた車両と人がぶつかる
・壁とフォークリフトの間に人が挟まれる
参考：フォークリフト事故統計の紹介 ―厚生労働省労働災害統計―

こうした事故は、「挟まれ」「巻き込まれ」「激突され」といったパターンが多く、全体の約6割を占めています。
なかには命にかかわる大事故になるケースもあるのが現状です。

事故が起こすダメージはとても大きい

フォークリフトの事故が起きると、ケガの治療や補償だけでなく、設備の修理、生産ラインの停止など、大きな損失を企業にもたらします。
だからこそ、現場ではより安全で確実な対策が強く求められているのです。
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よく使われてきた安全対策

監視員による交通整理
作業員が現場で目視して、人や車両の動きを整理する方法です。
しかし、広いエリア全体をひとりで見守るのはむずかしく、見落としや対応の遅れが起こることもあります。
人と車両の動線を分けるレイアウト設計
人と車両の通る道を分けて事故を防ぐ方法です。
ただ、通路を人が横切ったり、車両が間違って入ることもあるため、「完全な分離」は現実的に難しい場面もあります。
センサーによる検知システム
作業員とフォークリフトにそれぞれタグやセンサーをつけ、一定の距離になるとアラームで警告する仕組みです。
ただし、システムの導入コストが高く、定期的なメンテナンスも必要です。

従来の方法だけではもう限界に…

これらの方法は一定の効果がありますが、「広い現場」「作業の多様化」「人の動きの変化」には対応しきれない場合があります。
そのため、より柔軟でかつ高度な安全対策が求められるようになってきています。

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人だけを見分けるAIで誤作動を防げる

AIカメラは、物や影ではなく「人だけ」を見分けて危険を検知できます。
たとえば、棚の角や台車などを誤って人と認識することが少ないため、無駄な警告音が鳴ることも減ります。
誤作動が減ると現場の作業もスムーズになり、ストレスの少ない安全対策が可能です。

警告灯と音で危険をすぐに伝えてくれる

AIが危険を見つけると、ブザー音や警告灯を使ってすぐに作業員に知らせます。
これにより、人や車両がぶつかりそうな場面でもすぐに避けることができ、大きな事故を見前に防ぐことができます。

耳と目で同時に警告が届くため、注意力が散っているときでも気づきやすいのが特徴です。

複数カメラで広い範囲を同時にチェックできる

1台のモニターで複数台のカメラ映像を同時に見られるため、死角が多い現場でも安心です。
たとえば、フォークリフトの前後や左右など、複数の視点から人の動きをチェックが可能に。
これにより、見落としがちな場所でも安全が確保されやすくなります。

場所に合わせて検知エリアを調整できる

AIカメラは、危険だと判断する範囲を現場ごとに自由に設定できます。
たとえば、狭い通路では感知エリアを広くし、作業員の多い場所では重点的に監視するといった調整が可能です。
これにより、必要なところだけを無駄なく見張れるのもメリットです。

危ない運転を自動で見つけて記録できる

フォークリフトの急ブレーキや急カーブなど、「危ない運転」もAIが自動で記録できます。
運転者本人が気づきにくいクセやミスを見える化することで、安全教育にも役立ちます。

運転の質を客観的に見直すことで、事故の予防につながるでしょう。

現場の状況に合ったカメラ選びが必要

AIカメラには、「固定型」「車載型」などの種類があり、それぞれ得意な場面が違います。
たとえば、広い交差点を見守るには固定型が向いていて、狭い場所を移動する車両には車載型が便利です。

現場の広さや人の動き、使っている車両の種類に合わせて、ぴったりのカメラを選ぶことが大切です。

カメラの設置場所によって効果が変わる

AIカメラは「見る場所」が決まっているため、設置場所を間違えると、人や車両をうまく見つけられなくなります。
たとえば、棚や壁にさえぎられてしまうと、AIの目が届かず、事故を防ぎにくくなります。

事前に現場をよく観察し、「どこで危険が起きやすいか」を考えて取り付けることがポイントです。

AIの特性や限界を理解しておく

AIはとても賢いですが、人間と同じようにすべてを完ぺきにこなせるわけではありません。
たとえば、強い逆光や悪天候のときには、見えにくくなることがあります。
また、見た目が人に似ている物を間違って認識することもあります。

AIを過信せず、人の目によるチェックやルールと一緒に使うことで、安全性がさらに高まります。

ヒアリングと課題整理

お客様の現場環境や業務プロセスを詳細にヒアリングし、AI導入の目的や課題を明確化します。
これにより、最適なソリューションの方向性を定めていきます。

要件定義と提案

現場の課題に基づき、必要なAI機能やシステム構成を極めていきます。
また、既存のカメラやインフラを活用した効率的な導入方法を提案します。

PoC（概念実証）の実施

実際の現場データを用いて、AIモデルの性能や効果を検証します。
これにより、導入前に期待される成果を具体的に把握していきます。

システムの開発と導入

PoCの結果を踏まえ、AIモデルの最適化やシステムの開発を行います。
その後、現場への導入と運用のサポートに進みます。

運用支援と改善提案

導入後も、システムの運用状況をモニタリングし、必要に応じて改善提案や追加機能の開発を行います。これにより、継続的な効果の最大化を図っていきます。

アラヤの支援体制は、各企業のニーズや現場環境に柔軟に対応できるような体制を整えています。
詳細な情報や具体的な事例については、公式サイトをご参照ください。

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