8月28日、日本・東京で開催されたAMD Embedded Tech Day 2026において、EYEFIREが開発したAIoTおよびエッジAIソリューションが、AMDのパートナーエコシステムを通じて、アジア地域の企業やテクノロジーパートナーに向けて紹介されました。 本イベントには、組み込みコンピューティング、AI、産業オートメーション、エッジコンピューティング分野の企業に加え、iBASEなどのハードウェアパートナーも参加しました。会場には多くのエンジニア、企業関係者、技術専門家が来場し、企業向けの最新ハードウェアプラットフォーム、ソフトウェア、AIアプリケーションを見学しました。 EYEFIREのソリューションがAMD Embedded Tech Dayに引き続き登場し、今回は日本市場で紹介されたことは、ベトナムのエンジニアチームが開発したAI技術を国際的なテクノロジーエコシステムへさらに近づける新たな一歩となりました。 エッジAIとロボット制御 ― 東京のAMD展示ブースにおける注目ポイント 「Edge AI and Robotic Control in Action」をテーマとしたAMDの展示エリアでは、AIカメラによる監視ソリューションとエッジコンピューティング技術が、デモテーブルに設置されたエッジコンピューティングデバイス上で実演され、イベントを通して多くの来場者から高い関心を集めました。 データ処理をクラウドインフラだけに依存するのではなく、データが生成される場所の近くでAI処理を行うエッジAIモデルは、引き続き多くのパートナーから注目される重要なトレンドとなっています。このアプローチにより、企業はデータをリアルタイムで処理し、遅延を低減するとともに、セキュリティを強化できます。また、ネットワーク接続が制限される環境においても、システムの安定稼働を維持することが可能です。 これは、EYEFIREが工場、倉庫、物流、交通インフラをはじめとするさまざまな産業分野向けにAIカメラおよびAIoTソリューションを開発するうえで推進している方向性でもあります。 研究室のAIを企業の実際の課題解決へ EYEFIREは、AIモデルの開発だけにとどまらず、AI Vision、エッジコンピューティング、AIoTを組み合わせ、現場に直接導入できるソリューションの構築に注力しています。これにより、以下のような実際の課題に対応します。 * AIカメラによる労働安全の監視 * PPE違反および危険行動の検知 * 工場内の車両、フォークリフト、危険区域の監視 * 人や車両のカウントおよびオペレーションデータの分析 * エッジデバイス上でのリアルタイム画像分析 展示期間中、多くの日本企業の担当者がブースのチームと直接意見交換を行い、監視および自動化に活用するAI VisionモデルとAMDハードウェアの統合可能性について詳しく確認しました。AMD Embedded Tech DayでEYEFIREのソリューションが紹介されたことは、従来型の監視システムから、デバイス上でデータを直接処理できるAIプラットフォームへの移行というトレンドに、EYEFIREのソリューションが適切に対応していることも示しています。 グローバルAIOTエコシステムにおける連携の拡大 EYEFIREは、国際的なテクノロジーパートナーのネットワークを通じて、最新のハードウェアおよびエッジAIプラットフォームとの統合能力を継続的に拡大するとともに、アジアのさまざまな市場における企業向け大規模AIプロジェクトの展開力を強化しています。 今後もEYEFIREは、AIoTエコシステムのパートナーとの連携を継続し、高いパフォーマンスと柔軟な導入性を備えたAIソリューションを提供していきます。また、デジタルトランスフォーメーションの過程でますます高度化する処理速度、システムの安定性、データセキュリティに関する要件にも対応していきます。

ISO 13855は、人体の接近速度に基づき、ライトカーテンや安全センサーなどの保護装置と機械の危険区域との間に必要な最小安全距離の算出方法を定めた国際規格です。プレス機、切断機、産業用ロボットをはじめ、さまざまな生産設備の安全システムを設計する際の基礎となる規格の一つです。本記事では、ISO 13855の主要な内容と、現在の機械安全においてComputer Vision（AIカメラ）が果たすことのできる役割について解説します。 ISO 13855とは？ ISO 13855（正式名称：Safety of machinery — Positioning of safeguards with respect to the approach speeds of parts of the human body）は、人体の一部が危険区域に到達する前に機械を停止できるよう、保護装置の設置位置を決定する方法を定めた機械安全に関する国際規格です。 ベトナムでは、この規格に相当する規格としてTCVN 7386:2011（ISO 13855:2010）「機械類の安全性－人体部位の接近速度に基づく保護装置の位置決め」が採用されており、科学技術省が発行する機械安全規格群の一つに位置付けられています。 この規格は主に、ライトカーテン、安全レーザースキャナー、および同様の存在検知装置など、電気的検知保護設備（Electro-Sensitive Protective Equipment）に適用されます。 ISO 13855に基づく安全距離の計算式 ISO 13855の一般的な計算式は S = K × T + C です。ここで、Sは最小安全距離、Kは接近速度、Tはシステム全体の停止時間、Cは保護装置の検出能力に応じて加算される追加距離を表します。 * S – 保護装置の検出区域から危険区域までの最小距離（mm）。 * K – 人体の想定接近速度。規格では一般的に2つの値が使用されます。手・腕の動きには 2000 mm/s、全身の歩行速度には 1600 mm/s が用いられます（K = 2000 mm/sで算出した距離が500 mmを超える場合に適用）。 * T – システム全体の応答時間。保護装置が信号を検出する時間、安全コントローラーの処理時間、および機械が完全に停止するまでの時間を含みます。 * C – 保護装置の検出分解能に応じた追加距離です。例えば、ライトカーテンにおける光軸間隔などが該当します。複数の光軸で全身を検出する装置の場合、腕の到達距離を補正するため、Cは通常最低850 mmとされます。 つまり、保護装置の応答が遅いほど、または機械の停止に時間がかかるほど、保護装置を危険区域からより遠くに設置する必要があります。 ISO 13855は他の工場安全規格とどのような関係がありますか？ ISO 13855は通常、ISO 13857（危険区域への到達を防止するための静的な幾何学的安全距離）、ISO 13849-1（安全関連制御システムの設計）、IEC 61496（電気的検知保護設備に関する技術要件）と組み合わせて使用されます。 よくある誤解の一つは、接近速度に基づく安全距離の計算にISO 13857を使用することです。実際には、ISO 13857は保護柵の開口部などの静的な幾何学的距離を規定するものであり、ライトカーテンやレーザースキャナーのように応答時間を持つ能動的な保護装置については、ISO 13855が適用されます。また、ISO 13849-1に基づくコントローラーの安全レベル（PL/SIL）も、上記の計算式における応答時間Tに直接影響します。 ISO 13855を実際に適用する際にはどのような課題がありますか？ ISO 13855に基づく安全距離を遵守することで、作業性が低下したり、生産性を維持するために追加のミューティング機構が必要になったりする場合があります。 設置スペースが限られている生産ラインでは、計算式によって算出された安全距離Sが、理想的な作業スペースを上回ることがあります。稼働中に材料をライトカーテンの保護区域内に通過させる必要がある場合、工場では一般的にミューティング機構を使用します。これは、材料を通過させるために検出区域を一時的に無効化する仕組みです。ミューティングの時間や範囲が適切に設定されていなかったり、生産速度を上げるためにその範囲が拡大されたりすると、当初計算された安全距離を満たしていても、実際の保護区域に安全上の隙間が生じる可能性があります。 もう一つの制約は、ISO 13855に基づく装置の多くが固定された平面への侵入のみを検出することであり、専用の処理機構がない限り、人の手と材料を区別できない点です。 COMPUTER VISIONは機械安全においてどのような役割を果たしますか？ Computer Vision（AIカメラ）は、ISO 13855に準拠した保護装置に加えて、インテリジェントな認識レイヤーとして活用できます。人と材料の識別、監視範囲の拡大、安全分析のためのデータ提供などが可能です。ただし、関連する安全規格に基づく認証を取得していない限り、通常は認証済み保護装置が担う機械停止機能を直接置き換えるものではありません。 人と材料を識別 ライトカーテンやISO 13855に基づく各種センサーは、検出区域を横切るすべての物体を同じように検知するため、材料を通過させる場合にはミューティング機構が必要になります。 AIカメラは対象物の形状を分析し、人の手や身体と、ワークや材料を識別できます。これにより、多くの状況でミューティングの必要性を低減し、保護区域をより継続的に有効な状態に維持することができます。 監視範囲を拡大 ISO 13855に基づく装置は通常、一つの平面または一方向からの接近を保護します。一方、カメラは複数の接近方向を同時に監視できるため、標準的なライトカーテンではカバーできない側面や背面から人が接近するケースの検知を支援できます。 無効化されるリスクを低減 生産性へのプレッシャーが高い製造現場では、作業を中断しないためにライトカーテンのセンサーを覆うなど、保護機能がバイパスされる可能性があります。 AIカメラは物理的な光線を使用しないため、同じ方法では無効化されにくく、さらに保護装置への干渉やバイパス行為を検知した際に、その状況を画像として記録することも可能です。 安全管理のためのデータを提供 ISO 13855に基づく装置は主に、機械を即時停止させる信号を生成することを目的としており、通常はイベント発生時の状況までは記録しません。 AIカメラはリスクを検知するたびに画像を記録できるため、HSE部門がニアミス（near-miss）を分析し、時間の経過とともに安全プロセスを改善するためのデータとして活用できます。 COMPUTER VISIONはISO 13855に準拠した保護装置を代替できますか？ いいえ。Computer Visionシステム自体が関連規格に基づき、Type 4、PLe、SIL3など、必要な安全レベルを満たすように設計・認証されている場合を除き、代替することはできません。 IEC 61496のType 4に準拠したライトカーテンと、ISO 13849-1に基づくPLe/SIL3レベルの安全コントローラーを組み合わせたシステムは、信頼性や応答時間について厳格な検証を受けています。これらはISO 13855に基づいて安全距離を算出するための重要な基礎となります。一般的なAIカメラシステムが関連する機能安全規格の認証を取得していない場合、それを独立した認証済み機械停止装置として扱うべきではありません。 したがって、推奨されるアプローチは多層的な保護システムを構築することです。認証済みの安全装置が規格に従って緊急時の機械停止機能を担い、AIカメラは追加の監視レイヤーとして、早期検知、誤警報の低減、監視範囲の拡大、安全管理のためのデータ提供を行います。 既存の安全システムにCOMPUTER VISIONを導入する場合、企業はどこから始めるべきですか？ AIカメラを追加する前に、企業はまず既存の保護システムがISO 13855に基づく安全距離を適切に満たしているかを再確認する必要があります。特に、ミューティング機構を使用している箇所や、誤警報が頻繁に発生している箇所を重点的に確認することが重要です。こうした箇所は、Computer Visionによる追加監視レイヤーが最も明確な価値を発揮できるポイントとなる場合があります。認証済み保護装置を置き換えるのではなく、ミューティング機構や幾何学的な死角によって生じる安全上の隙間を低減することが目的です。 次のステップは、安全アーキテクチャにおけるAIカメラの役割を明確に定義することです。システムを警告とデータ記録のみに使用するのか、それとも検知信号を既存の安全コントローラーを通じて機械停止系統に組み込むのかを決定する必要があります。この選択によって、システムに追加で求められる認証・検証要件が変わるため、設計段階から工場の技術チームや安全コンサルタントとともに検討することが重要です。 EYEFIREは、各生産現場における既存の保護システムの状況を調査し、それぞれの生産ラインの特性に適したAIカメラの設置位置やシステム構成を提案することができます。AIカメラは、現在稼働している認証済み保護装置と並行して機能する追加の安全レイヤーとして導入し、工場がすでに構築している中核的な安全アーキテクチャを変更することなく活用できます。  

AIカメラと赤外線センサー（PIR）：危険エリアへの侵入を警告するには、どちらがより効果的なソリューションなのでしょうか？ 工場や物流施設では、稼働中の機械、高電圧エリア、コンベア、昇降設備などの周辺にある危険エリアへの侵入を検知・警告することは、労働安全システムにおける基本的な要件です。赤外線センサー（PIR）は低コストであることから従来広く利用されてきましたが、近年ではコンピュータビジョンを活用したAIカメラも、多くの企業で導入が検討されています。本記事では、企業が適切なソリューションを選択できるよう、これら2つの技術を比較します。 赤外線センサー（PIR）はどのように動作するのか？ PIR（Passive Infrared：受動型赤外線センサー）は、人体と周囲環境との赤外線放射の差を利用して動きを検知するパッシブセンサーです。人が検知エリア内を移動すると、この熱の差によってセンサーが電気信号を発し、警告や機械停止の指令を作動させます。 PIRのメリットは、構造がシンプルで消費電力が少なく、導入コストが低いことです。また、追加の照明を必要とせず、暗い環境でも動作できます。 工場でPIRを使用する場合、どのような制限があるのか？ PIRは、人とその他の熱源を区別することが難しく、周囲温度の影響を受けやすいほか、正確な位置を特定できず、確認・検証用の画像を保存することもできません。 人とその他の熱源を区別できない PIRは対象物の形状ではなく、熱の差に基づいて検知します。そのため、炉、フォークリフト、発熱する設備などが存在する工場では、これらの熱源によって誤警報が発生したり、実際の侵入を見逃したりする可能性があります。 周囲温度の影響を受けやすい 気温が人体の温度に近い場合や、直射日光が当たるエリアでは、人と背景との温度差が小さくなり、検知精度が低下する可能性があります。 詳細な位置を特定できない PIRが判断できるのは、検知エリア内に「動きがあるかどうか」だけです。人がどの位置にいるのか、どの方向に移動しているのか、危険エリアまでどの程度の距離があるのかを把握することはできません。 複数レベルの警告ゾーンを設定する必要があるエリアや、天井クレーンのように設備の動きに応じて危険エリアが変化する場所では、PIRだけで対応することは困難です。 死角が発生しやすい 各センサーには検知角度と検知範囲の制限があります。広いエリアや複雑な形状のエリアをカバーするには、複数のセンサーを設置する必要があり、設備コストだけでなく調整・キャリブレーションの工数も増加します。 調査用の画像を保存できない PIRが警報を発した場合、システムに記録されるのは「動きを検知した」という情報のみで、実際の画像は残りません。そのため、HSE部門が警告内容を確認したり、事故・インシデントを分析したりする際に、状況を正確に把握することが難しくなります。 AIカメラはどのように危険エリアへの侵入を検知するのか？ AIカメラはComputer Vision（コンピュータビジョン）を使用して映像をリアルタイムで解析し、人を正確に認識するとともに、その位置を特定し、あらかじめ設定された警告エリアと照合します。単純に「動きがあった」という信号を検知するだけではありません。 人と物体、その他の熱源を区別できる AIカメラは対象物の形状や視覚的特徴を分析することで、人と設備、発熱する物体などを区別できます。そのため、PIRと比較して誤警報を大幅に削減できます。 位置を特定し、複数レベルの警告ゾーンを設定できる AIカメラでは、同じ画角内に「早期警告エリア」「危険エリア」「緊急停止エリア」など、複数レベルの警告ゾーンを設定できます。 また、移動する天井クレーンの下など、危険エリアがリアルタイムで変化する場所では、設備の位置に応じて警告ゾーンを動的に設定することも可能です。 より広い範囲を監視できる 広角カメラ1台で、1台のPIRセンサーよりも広いエリアを監視できます。これにより、必要な機器の数を減らし、死角が発生するリスクも低減できます。 確認・調査用の画像を保存できる 各警告イベントについて、検知時の画像や動画を保存できます。これらのデータは、HSE部門が警告内容を確認したり、時間の経過に沿ってニアミスを分析したりするための重要な情報となります。 1つのプラットフォームで複数の課題に対応できる 同じカメラインフラを活用して、PPE（個人用保護具）の着用監視、天井クレーンやフォークリフト周辺の危険エリアにいる人の検知、異常行動の警告などへ拡張できます。課題ごとに個別のシステムを導入する必要はありません。 AIカメラにも制限はあるのか？ AIカメラは、照明条件や設置角度の影響を受けるほか、PIRと比較して初期導入コストが高くなる傾向があります。 非常に暗い環境や粉塵・煙が多い環境では、十分な映像品質を確保するために、赤外線（IR）カメラや追加の照明が必要になる場合があります。また、大きな障害物によって人がカメラの視野から完全に隠れている場合、その人が再び監視範囲内に現れるまで認識することはできません。 さらに、カメラやAI処理インフラなどを含む初期導入コストは、一般的に単体のPIRセンサーよりも高くなります。ただし、実際の監視ポイントあたりのコストについては、監視範囲やシステムの拡張性を含めて評価する必要があります。 赤外線センサー（PIR）とAIカメラの簡易比較表 工場内のどのようなエリアに適しているのか？ PIRが適しているエリア： 補助通路、倉庫の出入口、人の通行が少ないエリアなど、「人が現れたかどうか」だけを確認できればよく、導入予算が限られている場所に適しています。 AIカメラが適しているエリア： プレス機、切断機、産業用ロボット、天井クレーン、フォークリフトなど、危険エリアに複数のリスクレベルが存在する場所、危険エリアの位置が頻繁に変化する場所、または事故調査やHSE安全報告のために画像データが必要な場所に適しています。 さまざまな種類の設備と異なるリスクレベルが存在する工場では、工場全体で1つのソリューションだけを使用するよりも、各エリアの特性に応じて両方の技術を組み合わせることで、より高い投資効果が期待できます。 では、企業はPIRとAIカメラのどちらを選ぶべきか？ PIRは、予算が限られており、温度環境が比較的安定し、干渉する熱源が少なく、固定されたポイントで「人がいるかどうか」だけを確認する必要があるエリアに適しています。 一方、AIカメラは、高い検知精度が必要な場合、複数レベルの警告ゾーンを設定する必要がある場合、調査用の画像データが必要な場合、または将来的に複数の安全監視用途へ拡張できるプラットフォームを構築したい場合に適しています。 多くの場合、2つの技術を相互補完的に活用できます。PIRは補助的なポイントで低コストかつ迅速な警告を担当し、AIカメラはより高い精度と高度な分析能力が求められる重要エリアを監視します。 EYEFIREはこの課題にどのようにアプローチするのか？ EYEFIREはComputer Vision AIを活用し、危険エリアに侵入した人をリアルタイムで検知し、複数のリスクレベルに応じた警告ゾーンを設定するとともに、それぞれの状況に適した警告を作動させます。 カメラは高リスクエリアに固定設置することも、天井クレーンやフォークリフトなどの移動設備に取り付けることも可能です。これにより、設備の移動に合わせて監視エリアを動的に変化させることができます。 検知されたイベントは画像とともに保存されるため、HSE部門は警告内容の確認、ニアミスの分析、安全プロセスの継続的な改善に活用できます。企業がPIR、AIカメラ、または両者を組み合わせた構成を検討している場合、EYEFIREは実際の運用環境を調査し、工場内の各エリアに適した構成を提案できます。