川崎汽船と日本アイ・ビー・エム（日本IBM）は10月27日、 IoT機器やAIを活用し、 自動車船内における車両走行の情報、 車両や作業員の位置情報、 作業員のバイタル情報などを収集して分析することで、 荷役作業の安全管理強化による作業品質の向上を目的とした実証実験を行ったと発表した。
＜AIカメラによる監視＞
実証実験では、 車両の走行スピード抑制、 作業員と車両の接触防止、 車両の追突防止、 作業員のバイタル情報の収集について検証した。 具体的には、 荷役会社協力の下、 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てデータを収集。 また、 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分別し、 接近状況が分かるようにした。
さらに、 ウェアラブルデバイスから心拍データを取得し、 アルゴリズムを元に解析したデータから作業員のストレス傾向を把握した。 これらの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、 発生状況を可視化することで、 安全管理強化による作業品質の向上を図ることを目指している。
データの分析にはデータ基盤としてセキュアで多くの企業で実績のあるIBM Cloudを採用した。 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であるIBM Maximo MonitorをIBM Cloud上に構築し、 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、 実装に向けた更なる検証を進めていく。
LegalOn Tech／AI法務コンテンツの第一弾に運輸・物流業界向け
