産業現場では世界各国でいまなお安全監視が大きな課題です。韓国雇用労働部の最新統計によれば、製造業は建設業と並び致命災害が最も多い高リスク業種の一つであり、毎年数百人が就業中に死亡・負傷しています。事故原因の多くは、個人用保護具（PPE）未着用などの人的要因に起因します。

近年、各国で安全規制が一段と強化され、企業の安全対策は根本的な転換を迫られています。これらの法律は、事故に対する金銭的罰則にとどまらず、労働者の安全確保・コンプライアンス不履行に対して事業主や経営層に直接的な責任を課すものです。実際、世界各地の製造現場では、はさまれ・衝突・爆発などの事故により、経営側が重大な法的・財務的リスクに直面しています。

いま企業に求められているのは、事故を未然に防ぐことに加え、強固な安全管理体制が機能していることを客観データで証明することです。安全の失敗が即、経営の失敗に直結するこの環境では、従来型の事後的・受動的な監視だけでは持続的な企業運営を担保できません。

課題：変化に追いつけない旧来型安全ソリューション

韓国の大手製造企業は、国内で厳格な安全規制である重大事故処罰法への対応として、安全要員の増強やCCTV拡張を進めましたが、PPE遵守率を100％で維持することは依然として困難でした。

同社はAI映像監視の導入を検討しましたが、既存AIモデルの「硬直性」という技術的な壁に直面しました。

中核課題：終わりなき“再学習”に縛られるAI安全管理

• 再学習の重荷：従来型のカスタム学習CCTVモデルは、特定のヘルメットや安全靴など限定的なPPE検知には強みがある一方、現場は常に変化します。より安全な新型ヘルメット、特定工程向けの専用手袋、強化されたフェイスシールドなど、新しいPPEが頻繁に導入されます。そのたびに「データ収集→ラベリング→再学習→再配備」という長く高コストなサイクルが必要になり、数か月単位の時間と多大なリソースを要しました。
• 柔軟性欠如による“安全の空白”：新しいPPE導入から再学習完了までの間は自動監視が停止し、管理者が目視監督に戻らざるを得ません。これは「継続的かつ途切れない安全監視」というAI導入の本来目的を損ないます。
• 保守費の増大によるROI低下：設備や環境の頻繁な変更が再学習・保守コストを膨らませ、AI投資の費用対効果（ROI）を押し下げました。同社には、固定的な事前学習モデルではなく、変化する基準に柔軟に適応できる持続可能なソリューションが必要でした。

結論として、同社に必要だったのは、人の目の代替を超えて、現場の変化に歩調を合わせて進化できる知的で適応的なAIでした。

解決：”学習不要AI”で柔軟性を獲得

従来AIの限界に直面した同社は、根本的に異なるアプローチを採るSuperb AIのVideo Analyticsを採用しました。選定理由はAI技術そのものだけではなく、AI導入最大の壁である柔軟性を革新的に解決できる点です。

中核技術：Zero-Shot学習 × Semantic Searchの融合

Superb AIは、従来の「カスタム学習」ではなく、Detect & Search（検出＋検索）アプローチを採用します。

1. 第1段階：Zero-Shotモデルによる高速検出
   強力なZero-shotビジョン基盤モデルが、追加学習なしでライブ映像から人やヘルメット、保護メガネ、手袋など各種PPEを高精度に一次検出します。
2. 第2段階：Semantic Searchによる厳密な同定
   一次検出したPPEが承認品かを判定するため、管理者は承認済みヘルメットや安全靴などの画像をあらかじめベクトルDBに登録。AIは検出PPEの特徴量をDBと照合し、承認・非承認を即時判定します。

変化への即応性

この方式の最大の強みは、圧倒的な柔軟性と拡張性にあります。 たとえば新しいデザインの安全帽を導入しても、もはや複雑な再学習プロセスは不要です。安全管理者は新しい安全帽の画像を1枚、システムの画像データベースに追加するだけで十分です。するとAIは即座に現場でその安全帽を「承認済みPPE」として認識し始めます。

このような「学習不要」アップデート方式は、同社に以下のような価値をもたらしました。

• 即時の現場適用：新装備の導入と同時にAI監視システムへ反映し、「安全の空白」を根本から排除。
• コストと時間の削減：繰り返されるデータ収集・ラベリング・再学習にかかる多大なコストと時間を削減し、AIシステムの総所有コスト（TCO）を劇的に低下。
• 将来対応力の確保：今後どのような新しいPPEが導入されても、データベース更新のみで柔軟に対応できる、将来志向の安全管理プラットフォームを構築。

同社は既存のCCTVインフラにSuperb AIを連携し、PPE違反の疑いがある作業者を自動ハイライト、管理者のダッシュボードやモバイルへリアルタイム通知。事後摘発→リアルタイム予防、硬直→適応への大転換を実現しました。

成果：安全と効率のパラダイム転換

Superb AIのVideo Analyticsは、安全文化と運用効率の両面で組織全体に好影響をもたらしました。

定量的成果：データが示す変化

導入後の効果は明確な数値で確認できました。

• PPE遵守率の劇的向上：手作業監督（死角あり）下の推定約75％から、導入後は監視エリア全体で98％以上を安定維持。
• 安全規則違反の90％削減：24時間のリアルタイム監視が現場の安全意識を向上。3か月以内に日次PPE違反件数は90％以上減少し、遵守が新たな標準に。
• 検知・対応の迅速化：見落としや数時間要していた対応が、発生から30秒以内の警告で即応可能に。

主要KPIの比較（Superb AI導入前後）

定性的成果：安全文化の本質的な変化

数字以上の変化は、組織文化に表れました。

• データドリブンな意思決定：いつ・どこで・どの種類のPPE違反が多いかを自動統計化。安全チームは、特定エリアへのPPEステーション追加、作業手順の見直しなど、対症療法から継続改善へ移行。
• 規制対応力の強化：すべての違反と是正措置をタイムスタンプ付きでアーカイブし、監査に耐えうる証跡を自動生成。各国で進む安全規制の強化に対しても、継続的な取り組みを客観データで立証可能に。

PPEを超えて：統合型セーフティプラットフォームへの道

最大の獲得価値は拡張性(Scalability)でした。これは「PPE検知器」ではなく、長期運用で多様な安全シナリオに再学習なしで適応する柔軟なAI安全プラットフォームです。

Superb AIのZero-shot×Semantic Searchを土台に、追加開発を最小化して次の機能を拡張できます。

• フォークリフト×作業者の衝突防止：移動体の周囲に動的な「危険ゾーン」を定義し、侵入時に即時アラート。
• 立入禁止エリア侵入検知：高電圧・有害化学物質エリアなどへの無断進入を検知し、重大事故を予防。
• 転倒・滑落検知：高所作業や滑りやすい床での転倒を検知し、迅速な初動対応を支援。
• 火災・煙検知：映像解析で初期兆候を早期把握し、センサーを補完してゴールデンタイムを確保。

Superb AIのソリューションは、点在するポイントツールの寄せ集めではなく、可視的な安全リスクを一元管理するAI安全管制センターへと進化。複数ベンダーの分断ソリューションを組み合わせるより、効率的かつ経済的です。

現場の安全は、ビジネスの安全

本ケースが示すとおり、複雑で変化の激しい現代の産業現場において、数十年来の受動的・事後的な監督ではもはや十分ではありません。“学習不要AI”の採用により、同社は硬直した仕組みの限界を超え、安全・効率・規制対応を同時に実現しました。

強化される安全規制の時代に、先手のデータ駆動型安全管理は「選択」ではなく必須条件です。Superb AIのVideo Analyticsは高度AI導入のハードルを下げ、妥当なコストとリードタイムで世界水準の安全管理を構築する最適解を提供します。

従来のCCTVを超えた予防型・データドリブンの安全管理をご検討中でしたら、ぜひご連絡ください。Superb AIの専門チームが速やかにご案内します。