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。