東京エレクトロン株式会社は、半導体製造のクリーンルームでの作業において、積極的かつ継続的な安全管理の取り組みを展開しています。同社は「半導体製造工場における労災の低減」を目標とし、その目標達成に向けて安全管理業務の効率化と自動化に注力し、従業員がより安全な労働環境で作業できるように努めています。

東京エレクトロングループは、「すべての人々が、安全と健康を最優先とし、安全性向上および健康増進に向けて積極的かつ継続的な改善に努める」という考え方のもと、安全マネジメント体制を構築し、危険予知、安全教育など安全管理の取り組みを行っています。

一方で、製造技術は飛躍的に進化し、小さな事故や短時間のラインの停止が大きな事業損失のリスクをはらみ、安全管理にも進化が必要だと考えています。

半導体製造工場などの製造現場では、多くの作業員がさまざまな作業に従事しています。事故やヒヤリハットは、監督の目がない時に発生しやすい傾向にあります。一方で、人員計画やコストの面から、すべての作業現場を人が常時監視することは難しいものです。

防犯を目的としたカメラｘAIのようなソリューションは目にすることがありましたが、侵入検知などの単純なユースケースでは現場のニーズを満たしていませんでした。私たちが最初に必要だったユースケースは以下の３つでした。

1. 作業員が保護具を適切に着用しているか
2. 現場に潜む危険の検知
3. 作業中の行動監視

また、ソリューションの実行環境についても要件がありました。クラウドを前提とした一般的なソリューションでは、高いセキュリティ要件や検知スピードの要求を満たしません。さらに、事業所内で完結できる環境で、かつリアルタイム性を持つソリューションが必要でした。

まず、安全監視を行いたいエリアを選定し、監視対象とする状況や行動の決定を行います。これによりネットワークカメラの台数、AIの推論処理を行うエッジPCの台数、ホストPC、それらを接続するネットワークの設計を行います。 それと並行し、必要に応じてAIの再学習を行います。監視対象とする状況の動画を現場で撮影し、AIモデルを更新します。再学習なしで使えるユースケースもあるので、再学習は個々の状況に応じて判断していくことになります。この再学習プロセスも、データを外部に持ち出さず事業所内に留めたまま実施することができます。

機器の設置と再学習されたAIモデルのアップデートが完了したら、最終の調整や試験を行った後に運用を開始できます。 AIが現場の危険を検知すると、LEDライトで直接作業員に知らせるとともに、離れた場所にいる責任者にもホストPC経由で通知され、録画された動画から状況を確認することができます。

このソリューションは、これまで人が実施してきた安全管理業務を代替するだけでなく、実施が難しかった業務まで実現できるという大きなメリットがあります。 以下は、その主な価値を３つにまとめたものです。

１. 未然に防ぐ
AIを含む全ての処理を事業所内で完結できるため、リアルタイムで危険かどうかの判断ができます。これにより事故を未然に 防ぐ可能性が格段に高まります。

2. 見落とさない
人による安全対策では難しかった常時監視が可能になります。また、AIが検知する危険やその予兆は全て動画として記録されるため、後からすべての状況を振りかえることができます。

3. トータルコストの削減
AIの再学習は通常は大量のデータ（この場合画像データ）を必要としますが、HACARUSではスパースモデリングに代表される少量のデータからでも品質の高いAIモデルを開発する技術と経験を持ち合わせています。これは導入時だけでなく、運用開始後のコスト低減にも寄与します。

東京エレクトロンはDXによる安全管理を進めています。多くのパートナー企業と協力しながら、より安全で安心な労働環境を実現できるように、引き続き取り組んで行く予定です。