工場内のムダ動線をカメラ映像から解析するレイアウト改善サービス

工場内のムダ動線をカメラ映像から解析するレイアウト改善サービス

はじめに：昭和の流れを断ち切るDXの潮流

日本の製造業は「現場主義」「カン・コツ・経験」が美徳とされる一方で、今も昭和的な手法が根強く残っています。
紙ベースの帳票、現場を歩いて感覚で掴む生産ラインのボトルネック、非効率な人の移動やムダな作業。
こうしたアナログ体質が、コスト競争力や納期対応力のネックになっています。
このような状況下で、最新テクノロジーを活用し「現場のムダ」を見える化し、真の生産性改善を実現するDXサービスが注目を集めています。

工場内の人やモノの「動線」をカメラ映像で客観的に解析し、レイアウト改善を加速させるサービスは、多くの現場で成果を上げ始めているのです。

1. なぜ今、工場の「動線解析」が必要なのか

工場の生産性向上は、単に設備やITを最新にすれば解決するわけではありません。
非常に多くの現場で、目に見えない非効率—「ムダな動線」が生まれています。

よくある課題は次のようなものです。

• 作業者が部品を取りに倉庫と現場を頻繁に往復している
• 完成品の移動に時間がかかり、仕掛かり品が溜まる
• 検査工程や梱包工程が端に追いやられて、作業者が遠回りになっている
• AGVやフォークリフトの通行ルートが非効率のまま放置されている

これらは「現場の慣習」や「過去のレイアウト設計」のまま、惰性で引き継がれている場合が大半です。

昭和から続く“カイゼン主義”では、「勘」と「現場ヒアリング」に頼りがちで、全体最適につなげにくいのが現実です。

そこで現代の技術を使い、客観データに基づくレイアウト改善＝「動線解析」が必要とされています。

2. カメラ映像解析による動線の「見える化」とは

最新の動線解析サービスでは、工場内の天井や壁に設置したカメラ映像をAIで処理し、「人の流れ」「モノの流れ」「フォークリフトやAGVの軌跡」などを自動的に抽出します。

今まではストップウォッチ片手に現場観察したり、アンケートやヒアリングで作業動作を記録したりするアナログ作業が主流でしたが、
AI画像解析を活用することで、【24時間365日】、【全ての作業者・搬送物】の動きを “見える化” できます。

特徴的なポイントは以下の通りです。

• 作業者ごとの移動経路、滞在時間、往復回数などを自動計測
• どの場所に交通渋滞（ボトルネック）が生じているかをヒートマップ表示
• 部品や仕掛かり品の運搬距離、保管滞留時間を定量化
• フォークリフトやAGVの走行ルート最適化に活用

この客観データの蓄積により、「どの場所に、どんなムダ動線があるのか」を誰でも分かりやすく把握できるようになります。

3. 動線解析で判明するムダとレイアウト改善例

ここで、実際に動線解析で判明した代表的なムダ動線の事例を紹介します。

3-1. 部品倉庫の配置ミス

あるメーカーの組立ラインでは、主要な部品が遠い倉庫にストックされており、作業者が1日に50回以上、長距離を往復していました。

動線ヒートマップで移動経路を可視化した結果、
「部品仮置き場を現場近くに設置する」
「保管レイアウトを使用頻度順に並び替える」
といった改善施策を実施。

結果、月間で約50時間分の作業ロスと、作業者の負担軽減に成功しています。

3-2. AGVの“渋滞ポイント”の可視化

工場の自動化が進んだ現場でも、AGV（自動搬送車）が交差点でしばしば“詰まり”を起こしています。

カメラ解析で複数車両の停止・渋滞ポイントを明確化し、
「AGV用の専用通路新設」
「一方通行化」
「搬送タイミングのスケジューリング」
を検討の上で導入。

人とAGVの混在現場でも安全で効率的な搬送ラインを実現しています。

3-3. 検査・梱包工程の遠回り問題

スペースの都合で、出荷前の“検査・梱包”工程だけがフロアの端に追いやられ、毎回作業者が遠回りの移動を強いられていました。

動線解析で歩行距離を見える化し、検査工程をライン直結できるミニセルに移設。
移動距離80％削減と、出荷リードタイムの短縮を実現しました。

4. 動線解析サービス導入の手順・注意点

導入の具体的なステップと、経験者だから分かる現場目線の注意点をまとめます。

4-1. 現状ヒアリングとゴール設定

まず現場の悩みや目指すゴール（リードタイム短縮・残業削減・歩行距離短縮など）を定めます。
ここで現場担当者を早い段階から巻き込むことが、プロジェクト成功のカギを握ります。

4-2. カメラ設置とデータ収集

工場レイアウトや安全指針に配慮しつつ、死角のない場所にカメラを設置。
人権・プライバシー保護の観点で映像情報の取扱いをきちんと周知しておきましょう。

4-3. データ分析と可視化

AIによる動線解析により、歩行経路・物品の流れ・停滞時間などをヒートマップやグラフで比較。
現場管理者とサービスベンダーが一緒に結果をレビューするプロセスが重要です。

4-4. 改善案の検討・評価

収集データをもとに、
「新たな仮置き場の設置」「AGVルート変更」「作業順序の見直し」など具体的な改善案を複数立案。
費用対効果と現場の運用負担を比較しながら、最適案を絞り込むことが必須です。

4-5. 改善実行と定着化

一度の変更で終わるのではなく、定期的に動線再解析し、PDCAを回しながら最適な形へと進化させていきます。

5. バイヤー・サプライヤー双方に拡張される効果

動線解析によるレイアウト改善は、生産現場だけの話ではありません。
バイヤー（調達購買部門）にとってもサプライヤー（部品メーカーや外注先）にとっても、大きなメリットがあります。

調達部門の視点

– 納入品の置き場や引き取りタイミングを工場と連携し、物流コストとリードタイム削減
– サプライヤーとの情報共有が増え、異常時の迅速な対応が可能に

サプライヤーの視点

– 買い手側（バイヤー）がどのような工場運営を目指しているかデータで理解でき、提案力が向上
– レイアウト提案や包装仕様の最適化ビジネスも成立する

つまり、動線解析をきっかけに「共通言語」として現場データを共有する習慣が生まれ、バイヤー・サプライヤー間のパートナーシップ深化も可能となります。

6. 日本の製造業における今後の展望

「現場感」と「データドリブン」の二刀流が、日本のものづくりの強みとなる時代です。

AIカメラ映像解析の普及により、昭和から続く“カンと経験に頼る運用”から、客観データ主導の全体最適へと大きく転換しています。
人件費高騰や人手不足、多品種少量への対応など、現代の課題に対し、抜本的な解決アプローチとなるでしょう。

現場のムダ動線排除は、即コストダウンであり、作業者の安全・負担軽減、サプライチェーン全体の効率化にも直結します。

まとめ：レイアウト改善は現場発、日本の技術の底力

カメラ映像解析を活用した動線の可視化・レイアウト改善は、
「現場のリアル」と「テクノロジー」をつなぐ最前線の取り組みです。

現場担当者、バイヤー、サプライヤーそれぞれがデータを手に対話を重ね、
「根拠ある意思決定」「現場主導の改善文化」へと進化が加速しています。

今後ますます普及が見込まれるこのサービス、まずは自分たちの工場・業務の中にどんな価値が生まれそうか、具体的にイメージを膨らませてみてください。

製造業の底力は、「現場力」と「変革への一歩」から生まれます。
昭和から脱皮し、次世代の日本製造業を共に築いていきましょう。