動画×AIによる安全管理の進化—“事後対応”から“予防”へシフトする2026年の現場
安全管理の重要性は、どの業界においても変わりません。
しかし、これまでの安全対策の多くは「事故発生後の対応」や「ヒヤリハットの記録」に依存してきました。
一方、2024〜2025年にかけて、動画認識AIを活用した安全管理の高度化が急速に進んでいます。これにより、従来は難しかった「危険の予兆を捉える」「現場の動きを可視化する」といった取り組みが実現しやすくなってきました。
動画AIが安全管理に活用される背景には、技術の進化だけでなく、企業が“予防型の安全管理”へと舵を切り始めている流れがあると考えられます。
本記事では、2025年末から2026年初頭で見えてきた動画×AIの最新動向と、現場活用のポイントについて整理します。
なぜ「動画×AI」が安全管理で注目されているのか
① 動き・行動の“変化”は動画でしか捉えられない
安全リスクは、多くの場合「動き」によって発生します。
- 危険な姿勢
- 過度な前屈
- ふらつき
- 動線の交錯
- 作業速度の極端な変化
- 危険区域への立ち入り
これらは静止画ではなく、時系列の動作パターンとして捉える必要があります。
動画認識AIは、こうした動きの変化を継続的に捉えられるため、安全管理との相性が非常に高い技術と言えるでしょう。
② ルール遵守の“ばらつき”を客観的に把握できる
現場の安全ルールは、守られているようで守られていないケースや、個人差が大きいケースもあります。この“ばらつき”は、人が見て判断するには限界があります。
動画AIを活用すると、
- 個人による作業手順の違い
- 危険動作の頻度
- エリア侵入の傾向
- 無意識の危険行動
などを定量化し、改善ポイントを把握しやすくなると考えられます。
③ “何が危険の前兆なのか”を学習できる可能性
危険行動は、突発的に起きるわけではなく、何らかの前兆がある場合も多いとされています。
動画AIは、過去データを学習することで、
- 事故につながりやすい行動の組み合わせ
- 作業疲労を示す動作パターン
- 異様に遅い／速い動き
といった兆しを捉える手助けができるかもしれません。
こうした背景から、動画×AIは“事後対応”から“予防”へシフトするための技術として注目を集めているのではないでしょうか。
動画×AI安全管理の最新トレンド
1. 危険動作の自動検知がより高精度に
AIモデルの進化によって、
- 不自然な体勢
- 重心の傾き
- 高所での不安定な姿勢
- 危険区域への侵入
- 動線の交錯
など、細かな動きの変化を捉えられる精度が向上してきています。
以前は誤検知が多かった領域でも、学習データの増加やアルゴリズム改善により、
「実務レベルで使える精度に近づきつつある」と考えられます。
2. 作業内容の“流れ”まで分析できるように
単発の動作だけでなく、
動作の連続性や流れを分析できるモデルが増えています。
これにより、
- “急に動きがぎこちなくなる瞬間”の検出
- 作業手順の抜け漏れの把握
- 無駄の多い動きの抽出
- スキル差の可視化
など、従来の安全管理を超えた活用が広がりつつあります。
3. 現場に負担をかけない「エッジAI」活用
安全管理の映像は大容量のため、クラウドへ送ると負荷が大きいという課題がありました。
しかし近年は、エッジAI（カメラ側や現場PC側でAIを動作させる仕組み）が普及し、
- 映像を外部へ送らない構成を取りやすい
- 遅延が少ない
- プライバシーにも配慮しやすい
といったメリットが注目されています。
安全管理はリアルタイム性が特に重要なため、エッジAIの進化は今後も大きなポイントになりそうです。
4. 作業者教育でも使われ始めている
動画AIで抽出した危険動作のデータをもとに、
- 安全教育
- スキル改善
- 新人研修
などに活用するケースも増えてきています。
「見える化」されたデータは説得力が高く、改善活動との相性が良いと考えられます。
動画×AI安全管理の“典型的な活用領域”
一般的に次のような現場で活用が広がっています。
- 製造業：危険動作検知、設備接近アラート
- 物流・倉庫：フォークリフトと人の動線交差検知
- 建設業：高所作業の不安定姿勢の把握
- 小売・サービス：転倒リスクの検出、混雑時の危険行動
- 医療・介護：転倒前の兆候や動作リスクの把握
どの領域でも共通するのは、
“危険をゼロにはできないが、予兆は捉えられる可能性がある”
という考え方が広がっている点です。
導入時に気をつけたいポイント
① 現場の理解と合意が不可欠
安全管理のAI活用は「監視されている感」を与えてしまう可能性があります。
そのため、
- 目的は“監視”ではなく“安全支援”であること
- 個人評価に使わないこと
- 映像の扱いルールを明確にすること
などのコミュニケーションが非常に重要です。
② カメラの位置・角度・照明が精度を左右する
動画認識AIは、環境による影響を強く受けます。
- カメラの高さ
- 死角の有無
- 明るさ
- 背景の動き
- 影や反射
などを整えるだけで、AIの精度と安定性は大きく向上する可能性があります。
③ AIは“判断補助”であり、最終判断は人が行う
AIが危険動作や異常を捉えたとしても、
最終判断は現場側が行うべき領域となるケースが多いと考えられます。
AIはあくまで「注意を促す」「見落としを防ぐ」ための仕組みであり、それをどのように活かすかは現場の運用次第です。
2026年—安全管理は“リアルタイム×予防型”へ加速する可能性
2026年に向けて、
動画×AIの安全管理は「危険を自動で検知する」段階から、
“危険の兆しを早期に掴む”段階へ進化している
とも言えるのではないでしょうか。
- 動作パターンの変化を掴む
- 動線のリスクを予測する
- 個人のクセから危険傾向を把握する
- 事故が起こりやすい場面をデータ化する
この“予防型”の安全管理は、従来では難しかったアプローチであり、動画認識AIだからこそ可能になりつつある領域です。
事故ゼロは難しいかもしれません。
しかし、事故が起こる前の「変化」や「兆し」を捉えることで、現場の安全レベルを確実に引き上げる一助となる可能性があります。
関連記事
目指せ、労働災害ゼロ！～建設業でのさらなるAI活用のすゝめ～
建設AI導入が加速する理由：人手不足と法改正が後押しする「スマート施工」の時代
まずはPoCからご相談いただけます。お気軽にお問い合わせください。
Contact us
お問い合わせ
画像認識をはじめとするAIのことなら是非OkojoAIに！ご相談ベースで構いませんので、遠慮せずお気軽にお問い合わせください。
