@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00242161,
 author = {井上, 貴夫 and 深江, 一輝 and 荒井, 研一 and 小林, 透 and Takao, Inoue and Kazuki, Fukae and Kenichi, Arai and Toru, Kobayashi},
 issue = {2},
 month = {Jan},
 note = {デジタルトランスフォーメーションが製造業の競争力強化に不可欠である現代において，付加価値のない作業の削減は生産性向上の鍵となっている．しかし，従来の作業動作分析や画像キャプション技術は，特定の作業環境に適応しにくく，具体的な改善情報の提供に課題がある．本研究では，中小製造業の作業現場において生成 AI である GPT-4o を活用し，監視カメラの映像から作業動作を識別し，抽出された画像から作業動作のムダを特定することで改善ヒントを自動生成する新たな手法を提案する．この手法では，作業者視点と管理者視点の両方から改善提案を行い，現場での実践的な活用可能性を探求した．この手法をラベル製造現場に適用した結果，画像キャプション生成を通じて作業動作改善の有効性を確認した．, In today's era, where digital transformation is essential for enhancing competitiveness in the manufacturing industry, reducing non-value-added work has become a key to improving productivity. However, traditional work motion analysis and image captioning technologies face challenges in adapting to specific work environments and providing concrete improvement information. This study proposes a novel method that utilizes the generative AI, GPT-4o, in small and medium-sized manufacturing workplaces. It identifies work motions from surveillance camera footage and visualizes improvement suggestions by pinpointing wasted actions from extracted images. This approach provides improvement proposals from both the worker's perspective and the manager's perspective, exploring the practical applicability in the field. When applied to a label manufacturing setting, the effectiveness of improving work motions was confirmed through image caption generation.},
 title = {監視カメラと生成AIを使用した中小製造業における作業改善手法の提案},
 year = {2025}
}