インドは5月にCOVID-19のロックダウンから脱却した際、工場労働者を感染から守ることが緊急の優先課題となりました。
ビッグデータ分析などの人工知能ソリューションは、企業がソーシャルディスタンスの確保や防護具の着用を監視し、労働者が陽性と判明した場合の接触者追跡を容易にするのに役立ちます。
スマート技術により、工場、オフィス、店舗、空港を安全に再開できる可能性があります。
インドが5月末頃にCOVID-19のロックダウンから脱却した際、当社の人工知能部門には、国内外の経営者から緊急の問い合わせが寄せられました。経営者たちは、労働者の健康を守り、工場内でのコロナウイルスの拡散を防ぐため、迅速で信頼性が高く、手頃な価格のソリューションを必要としていました。当社グループであるBharat Light & Power（BLPグループ）は再生可能エネルギーを専門としていますが、ビッグデータ分析や機械学習などのスマート技術を開発する人工知能プラットフォーム、BLP Industry.AIも保有しています。現在、企業はこれらの技術の力を活用して工場を安全に再開する方法を知りたがっていました。
当社に問い合わせてきた企業の中には、世界最大級の日用消費財（FMCG）企業の一つがありました。石けん、歯磨き粉、洗剤、シリアルなど、毎日何百万人もの人々が使用する日用品を供給するためには、安全な製造環境を確保し、従業員が安心して職場に復帰できるようにすることが極めて重要でした。感染リスクは特に人が密集する屋内空間で高いため、製造業者には、工場内のクラスターが社会の他の部分に広がるのを防ぐという公衆衛生上の責務もありました。これまで、このような複雑な課題に直面した企業はほとんどなく、その課題はパンデミックの制御だけでなく、人的資源管理、生産性、そして世界のサプライチェーンにも深刻な影響を及ぼすものでした。
パートナー企業と協力して必要なソリューションを迅速に開発する中で、当社は世界中の企業に役立ち、現在および将来の衝撃に対してより強靭で安全な工場を実現しうる教訓を得ました。
早期警戒のためのAI
当社がIndustry.AIを立ち上げたのは、風力発電機の一基が焼失し、多大な損失が生じたことがきっかけでした。その狙いは、ビッグデータ分析や機械学習のツールを使い、風力タービンの故障を大きな損害が発生する前に予測することでした。その後、Industry.AIは、同様の予測技術やその他の人工知能（AI）アルゴリズムを世界中の企業に提供するまでに成長しました。これらの高度な早期警戒システムは、COVID-19との闘いにおいて当社に大きく貢献しました。
フロアマネージャーや監督者は、ウイルスの拡散を食い止めようとする際、通常いくつもの問題に直面します。まず、防護マスクやフェイスシールドなどの必要な防護具を労働者が着用しているか、また労働者や外部からの訪問者がソーシャルディスタンスのルールを守っているかを、直接常時監視することは不可能です。従業員に毎日体調不良の有無や封じ込め区域への立ち入りを報告させる企業もありますが、この自己申告を監視するのは手間がかかります。また、監督者は全従業員の体温を監視し、高熱のある人を速やかに隔離し、COVID-19陽性者の接触者を完全に追跡することも求められています。しかし、実務上の困難はさておき、これらの措置にかかる費用だけでも、中小規模の企業には大きな負担となるでしょう。
当社は、こうした企業を支援するため、3つの幅広いソリューションを開発しました。これらは、早期発見から封じ込め措置に至るまで、コロナウイルス危機の間に即時の保護を提供します。また、火災の検知など、他の一般的な安全シナリオにも適用できます。
監視のためのカメラ映像とクラウド技術
第1のソリューションは、工場のフロア、オフィス、ショッピングモール、空港のカメラからの既存の映像を分析するために、視覚分析モデル、数理モデル、ニューラルネットワークモデルを組み合わせて導入するクラウドベースのシステムを中核としています。
これらの映像の中には、労働者の通常の作業風景を撮影した動画もあり、それらはクラウドにアップロードされます。アルゴリズムは映像をリアルタイムで分析し、労働者が適切な防護具を着用していない場合や、ソーシャルディスタンスのガイドラインに違反した場合に、担当の安全責任者に警告を発します。また、サーマルカメラを設置するという選択肢もあります。サーマルイメージングの映像は、体温を色分けして表示し、平均より高い温度はオレンジや赤で示されます。アルゴリズムはこれらのサーマル画像を分析し、人が発熱している可能性がある場合に警報を発することができます。
アルゴリズムはまた、データの傾向やパターンを分析し、管理者がフロアの状況をより広い視点で把握し、システム全体にわたるセキュリティの欠陥や安全でないプロセスを検出して修正するのに役立ちます。
安全のためのモバイルフォン技術
第2のソリューションは、携帯電話同士が通信できる仕組みである、モバイルフォン技術に基づいています。このシステムは、ソーシャルディスタンスのルールが破られた際にリアルタイムで警報を発し、潜在的な発熱を検知するために数時間ごとに従業員の体温を記録します。同じ技術により、全員が携帯電話を携帯している限り、感染者と近接していた全員をリスト化することで、陽性者が出た際の迅速な接触者追跡が可能になります。
職場における接触者追跡は、公衆を守るための政府の取り組みを支援することができます。例えば、インド政府は、Aarogya Setuと呼ばれるモバイル接触者追跡・自己評価アプリケーションを展開しており、最初の40日間で1億回ダウンロードされました。世界の他の政府も同様のツールを導入していますが、その普及率は国によって大きく異なります。このため、コロナウイルスにより工場の操業停止を回避し、生産の損失を防ぐためにも、民間企業が自社の従業員に対して接触者追跡を実施することがますます重要になっています。
ウェアラブルデバイス
第3のソリューションは、リストバンドやスマートIDカードなどのウェアラブルデバイスに基づいています。これらの機器は、労働者がソーシャルディスタンスのルールに違反するたびに振動するとともに、組織が分析のために許可し、必要とする場合には、関連データをクラウドに送信します。この技術は通常、工場のフロアにおける労働者、機械、資材の位置を特定し、生産性を最大化するための最適な作業フローを確保するために使用されます。現在の危機においては、重要な公衆衛生上の機能を果たすよう適応されています。
振動するリストバンドは、近づきすぎていることに気づいていないかもしれない労働者に、明確な信号を送ります。また、担当の安全責任者にも通知し、繰り返し発生するパターンや問題の根本原因を特定するのに役立ちます。例えば、スペースの制約や工場のレイアウトにより、製造工程の特定の段階で労働者同士が近づきすぎてしまうことがあります。大学や学校は、厳格なプライバシー規範に配慮しつつ、これらの技術の活用を検討しています。
これらの技術を組み合わせることで、職場におけるコロナウイルス感染の潜在的な連鎖を、予防から、感染発生時の接触者追跡に至るまでカバーすることができます。しかし、これらの技術には固有の課題も伴います。技術的な課題などの一部は、開発の過程で解決することができます。プライバシーなどの他の課題は、人々が安心してこれらの技術を利用できるよう、開発段階に加え、導入段階においても対処する必要があります。
データの責任ある利用
人々、その行動、健康を継続的に監視するあらゆる技術は、プライバシーや機微な個人データの利用に関して明らかな懸念を生じさせます。パートナー企業との対話を通じて、当社はこうした懸念を軽減するためのいくつかの方法を考案しました。
まず、これらの技術は工場や特定のオフィスの範囲内でのみ適用されています。安全遵守状況および初期のCOVID関連症状の監視以外の目的では使用されず、他者と共有されることもありません。すべてのデータは匿名化され、当該企業の安全または健康の責任者や任命された管理者のみがアクセスできます。カメラ映像はいかなるサーバーにも保存されません。アラートは、各企業のプライバシーポリシーに従い、一定期間経過後に削除されます。
労働者のプライバシーを守ることは、単なる道徳的な義務ではありません。導入や遵守の面でも実際的な影響があります。労働者は、これらの技術の目的が、自分たちを強制したり管理したりすることではなく、自らと社会全体の健康を守ることだけであると感じられて初めて、これらを受け入れるでしょう。信頼に基づく適切な人的資源管理と前向きな企業文化は、労働者がこれらのスマートツールの範囲と利点を理解する上で極めて重要な役割を果たします。信頼と協力の環境があれば、従業員は、これらを採用することがすべての人にとって最善であると受け入れやすくなるでしょう。
COVID以降を見据えて
危機の時に、企業がパートナーシップを築き、力を合わせる姿を目にすることは心強いことです。今回のケースでは、数社の大企業と機敏な技術企業とのパートナーシップ、そしてその後の他産業でのパイロットプログラムにより、拡張可能で低コストなソリューションが短期間で試験され、展開されるに至りました。
これらのツールは、インド全土やその他の地域にあるクライアントの工場で導入されてきましたが、オフィス、店舗、空港にも適応させることが可能で、そこで働く人々だけでなく、顧客や旅行者も監視できます。企業は既に、コロナウイルスのパンデミック以外のシナリオにおいても、労働者の安全を高めるためにこれらがどのように活用できるかを検討しています。
パンデミックが波状に再来する懸念があり、ワクチンがすべてのウイルス変異株に対応できていない可能性もあります。このような状況において、産業界は互いに支え合い、政府が生活の多くの分野で次世代技術の導入を加速させるよう支援する必要があります。サプライチェーンの混乱により、企業はデジタル変革の計画を加速させ、労働者の安全だけでなく、組織の生産性や意思決定の向上を図らざるを得なくなっています。AIはこれらのプロセスにおいても役立ち、現代の製造業を変革し、明日の安全で、強靭かつ生産的な職場を創出することができます。
