事例の概要
| 企業 | Pegatron（和碩聯合科技） |
|---|---|
| 地域 | その他 |
| 業種 | 電子・半導体 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | 品質・プロセス分析 |
| 使われた技術 | NVIDIA Metropolis の映像分析AIエージェント |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
電子機器の受託製造（EMS）の工場では、多数のラインと作業者が同時に動いており、作業の手順遵守や安全の確認を人の巡回だけで行うのは限界があります。工場内には監視カメラが多数設置されていますが、録画を後から見返す使い方が中心で、リアルタイムの判断には生かされていませんでした。
NVIDIAは2025年3月のGTC 2025で、PegatronがMetropolisの映像分析AIエージェントを工場の運用と作業者の安全に使っていると発表しました。Metropolisは、カメラ映像をAIで解析するNVIDIAの基盤で、エージェントは映像から状況を判断して通知や報告を行う役割を担います。
検知の対象や精度、事故やミスの削減などの数値は公表されていません。
カメラで作業者を撮影するAIは、日本では労使の合意、欧州ではAI Actの雇用分野の高リスク区分が論点になります。安全の確保と工程の改善に用途を限定し、映像の保存期間や利用範囲を事前に決めておくことが、導入を続けるための条件になります。
この事例から読み取れること
- 既設の監視カメラをリアルタイムの判断に生かす発想は、追加投資を抑えたAI活用の入り口になりうると考えられる
- 作業者の安全と工場運用を同じ映像基盤で扱う構成は、用途ごとに映像の扱いのルールを分けておく必要がある
- 効果の数値がないため、自社で検討する際は検知の見逃しと誤報の件数を評価指標に置く必要がある
出典
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