作業動画は“教育”と“改善”を両立できる資産になる

製造現場では、作業標準の伝達や技術継承のために「動画による教育」が広まりつつあります。
一方で、「動画は撮って終わり」「見ても活かせない」という声も少なくありません。

そこで注目されているのが、作業動画をAIで分析し、改善点を自動で抽出する手法です。
教育と改善を同時に進めることで、“人が育ち、現場も進化する”次世代の現場力向上モデルが実現します。

作業動画の活用は、もう「見るだけ」ではない

従来の作業教育では、マニュアルやOJTが中心でした。
そこに動画を取り入れることで、以下のメリットが生まれました。

しかし、“良い作業動画”を作るには手間がかかり、分析・改善への活用までは至らないことが多いのが実情です。

AIの映像解析技術を活用すれば、撮影した作業動画から以下のような情報を自動的に抽出できます。

このように、AIは“定量的な視点”で作業内容を分析し、人では気づきにくい改善余地を可視化できます。

ある電子機器工場では、熟練者と新人の間で1台あたりの組立時間に20％以上の差がありました。
動画をAIで分析した結果、

といった違いが浮き彫りになりました。
これらをフィードバックとして共有し、教育用動画を再構成したことで、平均作業時間が10％改善しました。

別の自動車部品メーカーでは、作業改善案の効果検証にもAI動画分析を活用。

これにより「感覚ではなく数字で説明できる改善」が可能になり、現場の納得感と実行力が高まりました。

動画とAI分析を組み合わせると、以下のようなサイクルが生まれます。

このループが回ることで、「教育×改善」の好循環が生まれます。

無理に高額な設備を導入せず、まずは手軽な動画収録から始めるのがおすすめです。

顔や個人を特定できる映像を使う場合は、同意取得や匿名化処理を行いましょう。

最初は1工程、1作業者からで十分です。分析結果に価値を感じてもらうことが重要です。

AI分析技術はさらに進化を続けており、将来的には以下のような応用が期待されています。

こうした技術により、「人を育てる自動化」が一層進化していくことが予想されます。

作業動画はただの記録ではありません。
AI分析と組み合わせることで、教育と改善の“同時進行”を可能にする強力なツールになります。

この融合こそが、これからの“現場力の本質”を支えていくのです。