株式会社エムニは、ユキグニファクトリーと共同で、マイタケのパック詰め工程を対象とした動画分析AIの実証実験を2026年9月から始めました。
作業動画から工程ごとの時間を計測し、熟練者のカット技術や手の動かし方を言語化します。
正解の定義や人手によるアノテーションを必要としない点が特徴です。
熟練者の技能を教育資料に反映し、技能伝承に活用できるかを検証します。
記事の概要
実証実験では、作業者ごとの苦手な工程や習熟度を自動で可視化します。
動画分析AIが作業工程を分解し、各工程にかかった時間を計測します。
人手による計測と同等の精度を確認できれば、作業時間計測を自動化できます。
事前検証では、熟練者のカット方法や特有の手の動かし方をAIが抽出し、言語化できることを確認しました。
本検証では、複数の熟練者を分析した場合の出力の安定性を確認します。
さらに、実際の指導現場で教育資料として活用できるかを検証します。
ユキグニファクトリーは、1983年創業以来、40年以上にわたりマイタケを生産しています。
同社では、900gを超える株をカットし、50gから500gまでの商品に仕立てています。
記事のポイント
- 工程時間を自動計測： AIが作業動画を工程に分解し、各工程の時間を計測して習熟度を可視化します。
- 熟練者の技を言語化： カットの仕方や手の動かし方を抽出し、教育資料や手順書への反映を検証します。
- 他工程への応用も視野： 今後は教育システムやフィジカルAIに加え、溶接や組付け、目視検査への応用を目指します。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： 工程時間と熟練者との差分を継続的に把握できれば、全員一律の教育ではなく、苦手な工程に絞った指導へ移行しやすくなると考えられます。
- 同業のサービス提供者： 複数の熟練者を分析した際の出力安定性や教育資料としての有用性が検証対象となるため、技能の抽出精度だけでなく現場定着まで示すことが求められそうです。
- 製造現場の管理者： 人に依存していた技能を教育資料や将来のフィジカルAIに利用できるデータへ変換する発想が、品質に直結する工程の選定や投資判断に影響する可能性があります。
このニュースの背景
マイタケのパック詰めでは、株ごとに形や茎の付き方が異なるため、どこに刃を入れるかの見極めが品質を左右します。
熟練者の手さばきは言葉にしにくく、指導内容が教える側の経験に左右されるうえ、教育にも時間がかかっていました。
工程ごとの作業時間を測る場合も、動画を人手で分解して計測する負担があり、習熟度の継続的な把握を難しくしていました。
関連するニュース
- EfficiNet Xとハタケホットケが、AI自律走行型の水田除草ロボット開発を進めます。
- モノエンは、製造業の技術や企業を探せるB2B基盤「MONOTE」β版を11月1日に公開し、AI探索機能の開発を進めます。
- MICOTOは、経営陣の決定をAIエージェントと人で実行し、結果を次の判断に生かす「キメグリ」を提供します。
詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES
株式会社エムニのプレスリリース（2026年11月6日 14時00分）製造業特化型AI のエムニ、作業動画から熟練者の”見…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000044.000134983.html