豊田自動織機、画像AIでフォークリフトの安全運転を評価、人身事故ゼロの現場も

判断基準を持つ側とAI技術を持つ側で役割を分けた組み方が、この取り組みの土台になっています。トヨタL&Fは何が危ない運転なのかという物流現場のノウハウを持ち、富士通は画像解析技術を蓄積したAI「Fujitsu Kozuchi」を持つ。どちらか一方だけでは、精度の高い評価軸を映像解析に落とし込むのは難しかったはずで、安全運転の定義づけと解析エンジンを分担した構図が、国内初とされるサービスの成立につながったと考えられます。

「ユーザーの手間を省く」と「解析精度を高める」を同時に満たすことを設計の狙いに据えた点も見逃せません。安全確認のために現場を止めたり、働き手の生産性を落としたりしては、そもそも導入されない。精度だけを追わず、使う側の負担を要件の中心に置いた判断が、忙しい物流現場でも回る形に収れんさせたのだろうと読み解けます。現場管理者の一人が語る「人手をかけなくても、どんなタイプのフォークリフトでも、安全運転の基本に立ち戻れる」という要件は、車種を選ばない汎用性まで含めて設計に織り込まれていたことを示しています。

新規のシステムを一から立ち上げるのではなく、2021年から積み上げてきたデータ基盤「FORKLORE」の上に載せた点も、実装のハードルを下げた要素でしょう。現場のデータをクラウドで集めて分析する仕組みがすでにあるところへ、映像評価という新しい機能を追加する形になっており、AIを「教習指導員」と位置づけて運転のクセを見える化する見せ方も、取り締まりではなく指導として受け止められやすい枠組みになっています。