IT-P50-18

公益社団法人 日本船舶海洋工学会

造船業における最新 IoT 技術の利用検討に関する研究委員会

最終報告書

令和元年 6 月

研究組織（平成 31 年 3 月末現在）
氏

名

所

属

会長

濱田 邦裕

広島大学大学院 工学研究科輸送・環境システム専攻 教授

幹事

藤原 浩二

三井 E&S 造船(株) 企画管理本部企画管理部
システムグループ 主管

会計

浅田 典彦

川崎重工業(株) 船舶海洋カンパニー企画本部情報システム部
坂出システム課 課長

委員

青山 和浩

東京大学大学院 工学系研究科システム創成学専攻 教授

委員

稗方 和夫

東京大学大学院 新領域創成科学研究科人間環境学専攻 准教授

委員

川村 恭己

横浜国立大学大学院 工学研究院
海洋空間のシステムデザイン教室 教授

委員

竹澤 晃弘

広島大学大学院 工学研究科輸送・環境システム専攻 准教授

委員

平田 法隆

広島大学大学院 工学研究科輸送・環境システム専攻 助教

委員

木村 元

九州大学大学院 工学研究院海洋システム工学部門
船舶海洋人材育成寄付講座 教授

委員

大和 裕幸

国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所
構造基盤技術系基盤技術研究グループ 理事長

委員

松尾 宏平

(独)海上技術安全研究所 構造基盤技術系基盤技術研究グループ
主任研究員

委員

竹澤 正仁

(独)海上技術安全研究所 構造基盤技術系基盤技術研究グループ

委員

佐々木 吉通一般財団法人 日本海事協会 ﾃﾞｼﾞﾀﾙﾄﾗﾝｽﾌｫｰﾒｰｼｮﾝｾﾝﾀｰ 主管

委員

富澤 茂

(社)日本中小型造船工業会 技術部 技術部長

委員

安藤 英幸

(株)MTI 技術戦略グループ PM

委員

尾崎 雅

(株)NTT ﾃﾞｰﾀｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞｼｽﾃﾑｽﾞ ｶｽﾀﾏｰ&ｻｰﾋﾞｽ事業本部
第三ｶｽﾀﾏｰ事業部開発部 部長

委員

土井 憲治

(株)NTT ﾃﾞｰﾀｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞｼｽﾃﾑｽﾞ ｶｽﾀﾏｰ&ｻｰﾋﾞｽ事業本部
第三ｶｽﾀﾏｰ事業部 ｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞｱﾄﾞﾊﾞｲｻﾞｰ

委員

岡本 直樹

(株)NTT ﾃﾞｰﾀｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞｼｽﾃﾑｽﾞ ｶｽﾀﾏｰ&ｻｰﾋﾞｽ事業本部
第三ｶｽﾀﾏｰ事業部開発部第二開発課

課長

委員

広崎 貴

(株)NTT ﾃﾞｰﾀｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞｼｽﾃﾑｽﾞ ｶｽﾀﾏｰ&ｻｰﾋﾞｽ事業本部 本部長

委員

益井 崇好

NAPA Japan(株) 副社長

委員

青木 一紀

NAPA Japan(株) テクニカルコンサルタント

委員

砂川 祐一

(株)エスエス・テクノロジー 代表取締役

委員

伊藤 健

（次ページに続く）

1

氏

名

所

属

委員

中尾 洋一

(株)大島造船所 情報システム部 部長

委員

平山 隆男

(株)大島造船所 情報システム部技術システム課

委員

八起 雄太郎(株)大島造船所 情報システム部技術システム課

委員

西田 侑樹

(株)大島造船所 生産管理部生産情報課

委員

平木 常正

三菱造船(株) マリンエンジニアリングセンター開発部
システム開発課 課長

委員

三森 裕司

三菱造船(株) マリンエンジニアリングセンター開発部
システム開発課 主席

委員

酒井 史彦

三菱造船(株) マリンエンジニアリングセンター開発部
システム開発課委員

佐脇 裕太

川崎重工業(株) 船舶海洋カンパニー企画本部情報システム部
坂出システム課 主事

委員

安永 亮

川崎重工業(株) 船舶海洋カンパニー坂出造船工場
工作部生産技術課

委員

小野 博志

サノヤス造船(株) 技術本部設計情報革新部 部長

委員

国貞 泰介

サノヤス造船(株) 技術本部船殻設計部構造設計課 課長

委員

小山田 聡史サノヤス造船(株) 技術本部艤装設計部機装設計課 主任

委員

長野 元睦

ジャパンマリンユナイテッド(株) 技術総括部
システム開発グループ 主幹

委員

大下 達哉

ジャパンマリンユナイテッド(株) 技術総括部
システム開発グループ 総括スタッフ

委員

吉冨 祐介

ジャパンマリンユナイテッド(株) 設計本部艦艇技術部
管理グループシステムチーム チーム長

委員

桑原 大明

ジャパンマリンユナイテッド(株) JMU システムズ
ソリューション開発部技術 2 グループ技術 1 チーム

委員

伊藤 圭司

住友重機械マリンエンジニアリング(株)製造本部システム戦略部 部長

委員

関口 晋

住友重機械マリンエンジニアリング(株)製造本部システム戦略部 主任技師

委員

竹薮 直紀

三井 E&S 造船(株) 設計本部建造設計部船殻設計課 課長

委員

春田 常典

三井 E&S 造船(株) 設計本部建造設計部船殻設計課 主任

委員

木村 亨

三井 E&S 造船(株) 製造本部千葉工場エンジニアリング部
計画グループ 主任

委員

松尾 稔

(株)名村造船所 経営業務本部企画部 WIN21 推進グループ 課長

委員

末次 英明

名村情報システム(株) 製造ビジネス本部海洋システム部
開発 3 グループ 課長（次ページに続く）

2

氏

名

所

属

委員

中山 憲治

常石造船(株) 設計本部船体設計部 グループ長

委員木根森 弘治常石造船(株) 海外事業・経営管理本部情報システム室 課長代理

委員

橋本 利治

常石造船(株) 海外事業・経営管理本部情報システム室 課長代理

委員

渡邉 真吾

常石造船(株) 海外事業・経営管理本部情報システム室 課長代理

研究発表
平成 30 年 5 月日本船舶海洋工学会春季講演会の一般公演（設計・計画・生産）にて、「無線 LAN
受信強度を利用した造船所内での作業者位置推定システム」の研究成果を公表した。
出版物：春季講演会テキスト
また令和元年 6 月日本船舶海洋工学会春季講演会の一般公演（建造・深層学習）にて、「ディープラーニングを利用した造船作業者の作業分類法に関する研究」の研究成果を公表した。
出版物：春季講演会テキスト

3

1. 研究委員会発足の経緯と目的
IoT（Internet of Things）やビッグデータに代表される Industry4.0 と言われる世界的な産業革
命の動きの中、ロボット、位置測位、センサ、画像認識、ネットワーク、モバイル、ビッグデータ及び AI などの最新 ICT が、造船業における様々な課題（例えば生産性の更なる向上、造船現場の労働安全環境の抜本的改善、少子化および超高齢社会の到来による労働人口減少など）を解決する突破口になることが期待されている。
そこで上記課題を解決するために、IoT 活用の先進的な取組みについて情報収集と新たな技
術動向について調査し、今後の船舶建造における IoT デバイス活用の可能性および課題を明確化することを目的に研究活動を実施することとした。
具体的には、参加各社のニーズが高かった作業分析モニタリングおよび熱中症予防モニタリ
ングを研究テーマとして選定し、造船所の現状調査、最新技術調査、プロトタイプ開発、また造船所での実証実験・評価までを行った。

2. 活動内容
本委員会の活動期間は平成 28 年 1 月から平成 29 年 12 月までの 2 か年を当初計画していたが、実証実験期間の制約等により採取データが不足していたことから、新たなデバイスを選定
して平成 30 年 12 月まで期間延長、その間に計 9 回の研究委員会を以下の内容にて実施した。

【1 年目】
・テーマ選定（作業分析および熱中症予防モニタリング）と造船所の現状調査
・IoT 機器の技術調査および造船所での最新 ICT デバイス利用検討
・造船所における業務毎の予実管理の状況および課題整理【2 年目】
・作業分析プロトタイプの開発、造船所での実証実験
・熱中症予防モニタリング用 IoT デバイスの調査・選定、造船所での実証実験
・造船所での実用化検討、課題整理【3 年目】
・作業分析プロトタイプによる作業分類の解析とブラッシュアップ
・デバイス見直しによる熱中症予防モニタリングの実証実験・まとめ、報告
3 ヵ年の研究委員会により、作業分析モニタリングについては小組立工程の作業を、溶接・付随・移動・休憩の 4 つの作業に分類することを試みた。モニタリング結果とディープラーニ
ングを利用した作業分類システムを開発し、95％を超える精度で作業の分類が可能となった。
熱中症予防モニタリングについては、新たに選定したウェアラブルデバイス、スマートフォンを活用し生体データをリアルタイムに収集した。作業員の業種および作業場所毎に身体負荷、熱環境及びストレス等の傾向を把握することができた。
以下に研究委員会の活動実績を整理する。

4

第 1 回研究委員会（第 33 回情報技術研究会）
日時：H28 年 6 月 7 日
場所：川崎重工業（株）坂出工場
出席者：28 名
活動内容：造船業における最新 ICT デバイスの利用検討に関する審議を行った。安全管理
技術の検証用に、バイタルセンサデバイスを導入、まずは大学で試行し、その後造船所への展開が提案された。

第 2 回研究委員会（第 34 回情報技術研究会）
日時：H28 年 10 月 7 日
場所：広島大学
出席者：25 名
活動内容：前回に引き続き、造船業における最新 ICT デバイスの利用検討に関する審議を行った。予実管理について、各業務の各社実施状況ならびに今後の計画が議論された。

第 3 回研究委員会（第 35 回情報技術研究会）
日時：H29 年 1 月 18 日
場所：ジャパンマリンユナイテッド（株）有明事業所
出席者：25 名
活動内容：広島大学で製作された作業分析モニタリングプロトタイプシステムを活用する方針とし、安全管理を中心にシステムイメージの検討ならびに試行対象範囲の決定を行った。

第 4 回研究委員会（第 36 回情報技術研究会）
日時：H29 年 6 月 2 日
場所：住友重機械マリンエンジニアリング（株）横須賀造船所
出席者：29 名
活動内容：ICT デバイス（ヘルメット，シャツ）および広島大学の作業分析モニタリングプ
ロトタイプシステムを活用した実証試験の進め方について審議を行った。各社
持ち帰りニーズヒアリングの後、試行造船所を選定することとした。
海技研松尾委員のコーディネイトにより、熱中症防止センサ内蔵 IoT ヘルメッ
ト、導電性繊維によるバイタルセンサ内蔵 IoT シャツのベンダーデモ紹介がなされた。

第 5 回研究委員会（第 37 回情報技術研究会）
日時：H29 年 9 月 20 日
場所：東京大学 柏の葉キャンパス
出席者：31 名
活動内容：IoT ヘルメット実証実験についての中間報告ならびに作業モニタリングについて

5

の報告がなされた。次回 12/5 企画部会にて IoT ヘルメットのベンダーから最終報告を受けた後、今後の進め方を次回 1/16 プロジェクト研究委員会にて協議する。

第 6 回研究委員会（第 38 回情報技術研究会）
日時：H30 年 1 月 16 日
場所：常石造船（株） 常石工場
出席者：31 名
活動内容：KHI 安永委員より、IoT ヘルメット実証実験の報告がなされた。また、広島大学
平田先生より、作業モニタリング実証実験の作業分類(溶接/移動/付帯作業/休憩)の解析結果報告がなされた。
本研究委員会は来年度延長申請する方針とし、検証実験時期を 7～8 月として脈拍等収集データの種類拡大、ビデオ画像と連携した分析等の活動を行う方針とする
ことが確認された。

第 7 回研究委員会（第 39 回情報技術研究会）
日時：H30 年 6 月 6 日
場所：サノヤス造船（株）水島製造所
出席者：31 名
活動内容：熱中症予防モニタリングの実証実験についての審議が行われた。ウェアラルブデ
バイスの性能や予算から、富士通製のバイタルセンシングバンドを採用することとした。また、各造船所からの実験可否を元に三井 E&S 造船にて実証実験を行うこととした。
個人情報取り扱いリスクの高まりから、サンプルユーザ本人からデータ収集する
旨の同意を取ることとした。
広島大学平田先生より、常石造船で実施した作業モニタリング実証実験の作業分
類(溶接/移動/付帯作業/休憩)の解析結果報告があった。重回帰分析およびニューラルネットワークによる作業分類結果の報告があり、一定の成果があるとの報告があった。付帯作業の定義が困難であり、付帯作業の細分化や新たなセンサ追加等の検討が必要であるとの意見があった。

第 8 回研究委員会（第 40 回情報技術研究会）
日時：H30 年 9 月 21 日
場所：（国研）海上技術安全研究所
出席者：29 名
活動内容：実証実験開始前に大原記念労働科学研究所を訪問、熱中症及びデバイスに関する情報交換を行い、研究所からいただいた実証実験に関するアドバイス内容が紹介された。
また三井 E&S 造船で実施した熱中症予防モニタリングの実証実験の結果が報告された。実験で使用されたウェアラブルデバイスの紹介とデモが行われた。この結果を含めてプロジェクトの完了報告書を作成することとした。

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第 9 回研究委員会（第 41 回情報技術研究会）
日時：H31 年 1 月 16 日
場所：三菱重工業（株）長崎造船所
出席者：29 名
活動内容：2017 年 9 月に常石造船にて取得した作業モニタリングデータを利用した再帰型ニューラルネットワークによる作業分類の解析結果についての報告があった。結果
として、前回の解析結果（重回帰分析、ニューラルネットワーク）よりも結果が向上したとの報告があった。
P-50 は今年度で終了のため、今回の研究結果は熱中症モニタリングと併せて最終報告書としてまとめる。

3. 研究成果
本研究の成果として、日本船舶海洋工学会平成 30 年春季講演会の一般公演（設計・計画・生産）にて論文を発表した。講演会では、本委員会での検討内容に基づき、新たな設備投資をする
こと無しに GPS の電波が届かない造船所の屋内にて作業者や物品の位置を把握するため、既存の無線 LAN 設備の電波強度を利用して位置を把握する方法についての技術調査と開発および評価を行った結果について報告した。
日本船舶海洋工学会春季講演会
日時：2018 年 5 月 22 日
場所：ホテルコスモスクエア国際交流センター（大阪市）
一般公演 GS14（設計・計画・生産）
15:00 ～ 15:20 無線 LAN 受信強度を利用した造船所内での作業者位置推定システム
岩内 也樹, 吉田 裕一, 木村 元
また日本船舶海洋工学会令和元年春季講演会の一般公演（建造・深層学習）にて論文を発表した。講演会では、本委員会での検討内容に基づき、作業者に取り付けたセンサを用いた高精度な作業分類手法の検討結果、センサから取得したデータと目視での作業分類結果を用いた Neural
Network での学習結果、またさらなる精度向上のためのディープラーニングによる学習結果を紹介した。これらの公表資料の一部を参考資料として示す。
日本船舶海洋工学会春季講演会
日時：2019 年 6 月 3 日
場所：長崎県勤労福祉会館
一般公演 GS6（建造・深層学習）
11:00 ～ 11:20 ディープラーニングを利用した造船作業者の作業分類法に関する研究
平田法隆, 濱田邦裕, 乾恵輔

7日本船舶海洋工学会講演会論文集 第 26 号

論文番号 2018S-GS14-7

無線 LAN 受信強度を利用した造船所内での作業者の位置推定システム
正会員

岩内 也樹*

正会員

吉田 裕一**

正会員 木村 元***A Position Estimation System Making Use of Signal Strength of Wireless LAN in a Shipyardby Nariki Iwauchi, Member
Yuuichi Yoshida, Member
Hajime Kimura, Member
Key Words: Indoor positioning system, position estimation, wireless LAN, Radio field intensity

1. 緒

言

造船所において，人・モノの管理や作業・配置改善等のために人・モノの位置の取得が求められている．位置検出の主流はGPSだが，屋根のある建屋内の位置検出には向いておらず，屋内外に対応した位
置検出／推定手法が必要である．屋内に対応した位置検出法として無線LANを利用した方法がある．
これは一般に無線LANのインフラが整ってきており，これらを利用し導入コストを削減できるからである．しかし，市販の位置推定サービスを利用すると導入や維持・管理に大きなコストがかかる．サービ
ス形態にもよるが400万円近い導入・管理費用がかかるものもある1,2)．そこで本研究では，オフィスや工場にすでに導入されている無線LANのインフラをそのまま利用し，複数の不特定の無線LANルータの電波強度を用いて造船工場内で作業員などの位置を推定するシステム構築の可能性について検討する．

2. 既存の無線 LAN 利用位置検出方法
3)

無線LAN利用位置検出法 は以下の3つに大別される．
(a) Triangulation：位置が既知である基地局からの相対的な距離を用いて位置推定を行う方式である(Fig.1)．推定したい端末で観測される基地局の電波強度を用いて距離を算出する．しかし電波は障害物や壁による反射波や散乱波の影響により，距離特性どおりに減衰しないことが多いため
壁や什器の多い屋内での適用は難しい．また本研究では無線基地局の位置情報は使用しないため，この方式を利用できない．

Fig. 1 Triangulation* 常石造船株式会社（研究当時九州大学工学府）

原稿受付** 川崎重工業株式会社（研究当時九州大学工学府）

春季講演会において講演 平成30年5月21, 22日*** 九州大学大学院工学研究院©日本船舶海洋工学会

1

平成30年3月23日

(b) Proximity：推定対象の受信強度によって，推定対象がどの無線LAN基地の近くに存在するのかを特定する方式(Fig.2)．事前に無線LAN基地局の位置情報と，各基地局がカバーする範囲を把握しなければならず，また推定結果は無線基地局のカバーする範囲全域となるため比較的精度が低い．(a)と同じく基地局の位置情報を必要とするため本研究では利用できない．

Fig. 2 Proximity(c) Scene Analysis：対象領域中の複数の位置でシーン（場面）の観測を行い，各シーンとその観測された位置情報をデータベース化あるいは機械学習を事前に構築し，位置推定に用いる方式である．推定するときには，推定したい端末から観測されるシーンと事前に用意したデータベースを比較し，データベース中のどの位置が観測されるシーンと類似しているかどうかで位置を推定する．この方式では反射波・散乱波の影響が加味されており，予め観測しておく地点の間隔を狭めることでデータ量が増える代わりに位置推定精度を上げることができる．本研究ではこの方式を採用する．

Fig. 3 Scene Analysis
Scene Analysis による位置推定の先行研究として，藤田らは無線 LAN 受信電波強度を正規分布として仮定し，Gaussian Mixture Model という正規分布の線形結合を用いた混合正規分布で電波受信強度モデルを作成した上で最尤推定法によって位置推定を行う方法を提案している．しかしこの方法では混合正規分布モデル生成の際に結合重みを手動で調節したり，モデル生成のために観測したデータ点よりもはるかに多い基底関数を用いてモデルを作るなど有効性に疑問な点が多い．本研究では，予め観測されたデータ点に対して必要最小限のリソースにより関数近似を行い，
CT スキャンにおける画像再構成に類似した技術を利用して位置の推定を行う全く新しい方法を提案する．
2

3. 無線 LAN 利用の新位置推定法の提案
3.1 位置推定の処理の流れ
本手法の位置検出処理手順を Fig.4 に示す．

Fig. 4 Flow of the proposed positioning system(1) 計測対象領域内での電波強度情報の収集
位置検出を行う領域において無線 LAN 電波強度情報を収集する．領域の図面が必要となるが，簡易的なフロアガイドなどでもよい．無線 LAN 通信機能を有するタブレット PC を用い，1 地点
に対して複数回（本研究では 50 回約３分），無線 LAN 基地局の識別番号である BSSID とその電波強度を計測し，平均をとる．それらを図面上で計測位置情報と結合し，データベースを構成す
る．Fig.5 に Linux OS の iwlist コマンドと Python のスクリプトを利用して無線 LAN 電波強度のデータを取得する様子を示す．Fig.5 に示したデータでは，BSSID と電波強度(Signal level)を計算に用いていることを示している．iwlist コマンドだけでは必要無いデータが多く含まれているため，必要なもののみを記録するプログラムを作成した．

Fig. 5 Sample of the observed wireless LAN data.
Fig.6 に位置検出を行う領域の図面を用いて各計測点の位置をシステムへ入力している様子を示す．

3

Fig. 6 Associate data with the corresponding map point.
(2) 無線 LAN 基地局(BSSID)毎の電波強度マップ作成
収集した電波情報と図面上の位置情報を用いて対象領域の電波強度マップを作成する．本来，電波強度は実際に計測された図面上の「点」
でしか与えられていないが，図面上で観測されていな
い場所における電波強度は，それらの周囲での観測点の強度より線形補間して推定値として与える．図面上の計測点の凸包領域内を，計測点を母点としたドロネー三角形分割して電波強度を線形補間し，位置検出領域の電波強度マップを作成する．

Fig. 7 Relation between distance and the signal strength.

4

Fig.7 は九州大学ウエスト 2 号館 6 階およびウエスト 4 号館 5 階で強い電波と弱い電波の無線
LAN 基地局との距離と受信電波強度の計測結果を示す．かなりノイズが多いが，電波強度[dBm]と距離はグラフで示す範囲ではほぼ比例しているため，電波強度マップ作成のために計測点以外の領域を Fig.8 のように計測点の電波強度の値から線形補間することは妥当である．Fig.8 の縦軸（青）はある BSSID の電波強度，赤と緑の軸で表わされる平面は位置検出の領域，図内の 3 角形の各頂点は観測を行った位置とその強度，3 角形内の点はその位置における電波強度を 3 角形の頂点の観測データからの補間により推定される電波強度の例を示す．

Fig. 8 Interpolated signal strength from the observed data.

Fig. 9 Delaunay triangulation with the observed points.
5

また Fig.7 では見切れているが-80[dBm]以下になるとグラフが横ばいになる傾向があるため，
電波強度マップ作成において最低電波強度の閾値を設け，それ以下の場合は電波強度ゼロとす
る．
Fig.9 は計測点を母点として対象領域をドロネー三角形 分割する例を示す．Fig.10 は対象領域の地図と，ある BSSID の電波強度マップの対応の例を示す．

Fig. 10 An example of a signal strength map of a BSSID.
(3) 電波強度マップを利用したクエリの位置推定
位置を推定したい端末で観測される BSSID と電波強度を取得し，それをクエリとする．本
システムの目的は，クエリの電波強度データを先に作成した電波強度マップへ照合してクエリの位置を推定することである．用意されたマップデータの全メッシュに対し，メッシュに対するクエリとの電波信号間の類似度 X の計算を行う．しかし，ここで単純に各 BSSID
を座標軸としたユークリッド空間中での距離の逆数を類似度として計算すると，Fig.11 のように類似度のピーク領域がフラットになってしまい，クエリ位置の推定精度が出ない問題が発生した．

Fig. 11 Similarity function using a simple Euclidean distance.
そこで本研究では各 BSSID 毎に電波強度マップとクエリとの電波強度の差から Fig.12 に示す類似度関数の値を計算し，これをクエリが観測した BSSID 全てについて合計した値を類似
6

度 X とする方法を提案する．実験で用いた類似度 X の計算方法を以下に示す：

Fig. 12 Proposed similarity function for one BSSID.

ここで Di は各メッシュとクエリの電波強度の差の絶対値，X は電波強度類似度，n は BSSIDの数，xi (M)はメッシュが電波強度マップとして保持している電波強度，xi (Q)はクエリとして取得された電波強度である．この式を BSSID１つだけについて示したグラフが Fig.12 である．
クエリとマップ上の電波強度の差が小さいほど類似度は大きく，差が大き過ぎても小さ過
ぎても類似度がゼロになるが，注目すべきなのは電波強度の差が 5～8[dBm]付近で類似度関数の値がゼロではなく負の値としている点である．当初，この負の部分をゼロとしたり負の部分が発生しないよう三角形の関数を全体的に上方へシフトした関数を用いてみたが，
Fig.12 のような形状が最も 推 定 精 度 が 良 か っ た ．こ れ は ，ク エ リ が 受 信 し た BSSID 毎に各電波強度マップ上で類似度が高い箇所を画像化して全ての BSSID で重ね合わせている点
で，様々な方向からの X 線透過画像を重ね合わせて立体的な映像を得る CT スキャンの画像再構成処理と類似している．CT スキャンでは，各透過画像にエッジフィルタに類似したフィル
タ処理を施してから重ね合わせることにより，ボケの無いシャープな再構成画像を得る．
Fig.12 の類似度関数はちょうどこのエッジフィルタと同じ機能を持つと考えられる．この関数を用いて Fig.11 で示した類似度を再計算した例を Fig.13 に示す．

Fig. 13 Similarity function using the proposed method.
このようにして計算される類似度 X は，クエリで観測される BSSID の個数などによって最大値が異なってくるので，最大値を１として正規化した類似度 L として表示を行う．

7

4. 実

験

4.1 九州大学伊都キャンパス W2 号館 6 階
提案した位置検出システムの実用性の検討を目的として，九州大学伊都キャンパス W2 号館 6 階
にて実験を行った．ここは大半が工学部の研究室や実験室，教員室となっており，不特定多数の無線 LAN ルータが設置されている．Fig.14 は対象とする領域のフロア図と，電波強度マップ作成のためにデータ計測を行った位置を表す．
Fig.15 は位置推定対象のクエリとして計測した真の位置を示す．これらのデータ計測において，シグナルを受信できた BSSID の数は，計測位置によって異なるが，少ない場所で 21 個，多い場所
で 42 個だった

Fig. 14 Floor map and observed data points in advance.

Fig. 15 Right positions of the queries.
Fig.16 は Fig.15 の点 0 の位置で計測したデータを Fig.14 で計測したデータから得られた電波強度
マップに照合して得られた推定結果である．Fig.16 のコンターの明るい箇所ほどクエリがその場所にいる可能性が高いことを示し，その最大点を赤点で示している（青点と数字はクエリの真の位置）．Fig.17，Fig.18，Fig.19 は同様に Fig.15 のクエリ点 1，点 2，点 3 の推定結果を示す．クエリ
点 0 の推定結果は誤差が約 8[m]，クエリ 1 は誤差約 5[m]，クエリ２は誤差約 3[m]，クエリ 3 については誤差約 5[m]となった．データ収集位置もクエリ位置も建物内の通路のみで，壁による電波の反射や減衰が予想される中でそれなりの位置推定精度が出ている．

Fig. 16 Position estimation result of the query 0.
8

Fig. 17 Position estimation result of the query 1.

Fig. 18 Position estimation result of the query 2.

Fig. 19 Position estimation result of the query 3.
4. 2 造船所の小組立工場の棟内
次に，株式会社大島造船所様のご協力により，無線 LAN 設備を備えた小組立工場内にて，クレーンで搬送中の小組鋼鈑や小組ブロックが多数存在し，電気溶接作業等が行われている環境下にて実験を行った．Fig.20 は本実験で計測を行う建物内において，無線 LAN 基地局のおおよその設
置場所を青丸で，電波の指向性を楕円で示す．実験の対象とした領域は，およそ 85[m]×248[m]で，無線の規格は 802.11g である．
本実験ではデータ計測した結果，観測された BSSID の数が 10 個程度と少なく，また受信電波強度も弱かったため，3.2 節の(2)で設定した最低電波強度の閾値を-80[dBm]から-90[dBm]に変更して位置推定処理を行った．

Fig. 20 A floor map of an assemble line, positions ofwireless LAN routers and radio intensity.
920[m]

Fig. 21 Position estimation result of the query 2.
Fig.21 は青い点で示されたクエリのうちの 2 番を推定した結果を示し，可能性の高い場所を明るい色のコンターで示し，それが最大の点を赤の点で示している．白い点(0～21)は電波強度マップ作成に用いた計測点を示す．実際のクエリの場所と赤い点で示された場所とでは誤差が約 18[m]となっているが，コンターを見ると可能性の高い黄色いエリア内に真の位置が含まれている．
20[m]Fig. 22 Position estimation result of the query 0.
Fig.22 は，Fig.21 でクエリとしていた青い点群 0,1,3,4～12 を電波強度マップ作成用データとして
クエリ 2 のみを位置推定の対象として計算した場合の結果を示す．
Fig.22 の青い点 0 が真の位置，赤い点 0 が推定された位置，白い点(0～33)が電波強度マップ作成に用いた計測点を示す．誤差は約 8[m]程度に改善した．
Fig.23 も Fig.22 と同様の推定結果を示すが，電波の受信状況が良くない場所のため，類似度が最大の場所（赤い点）が 3 ヶ所表示されている．可能性が高い場所を示すコンターも大きな領域を示しているが，真の場所（青点）を含んでいる．また，誤差の大きさについては，電波強度マッ
プ作成時に対象領域をメッシュ分割するが，そのメッシュの粗さも影響していると考えられる．
20[m]Fig. 23 Position estimation result of the query 0.

10

5. 結言本論文では，新たな設備投資無しで既存の無線 LAN のインフラをそのまま利用して GPS の使えない
工場の屋内での無線端末の位置検出について考察を行った．あまり高精度な位置検出は難しいが，工場内であれば 10[m]程度の誤差で検出できることを示し，リアルタイムでの人やモノの位置把握や作業分析への利用可能性を示した．本研究で用いたデータ処理方法には改善の余地があるため，今後さらに精度が向上する可能性がある．リアルタイムの位置検出システムを構築するためには，情報を集めて位置推定を行うサーバと，位置検出対象であるモバイル PC のクライアントアプリが必要であり，安価なシステム構築については今後の課題である．

謝辞
本研究を進めるにあたり，株式会社大島造船所様には工場内での電波強度計測データ取得に多大なるご協力とご支援をいただきました．ここに厚く御礼申し上げます．

参 考 文 献1) 無線 LAN 位置情報システム
株式会社 NEC ネッツエスアイ
http://www.nesic.co.jp/solution/nw/wps.html#Col6
2) Wi-Fi リアルタイム位置情報サービス：ネットワー ク：
株式会社日立システムズ:
http://www.hitachi-systems.com/solution/s002/m usen_lan/wi-fi_location/
3) WLAN_ASSOCIATION_ATTRIBUTES structure
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windo ws/desktop/ms706828(v=vs.85).aspx
4) 藤田 迪・梶 克彦・河口 信夫:
Gaussian Mixture Model を用いた無線 LAN 位置推定手法，
情報処理学会論文誌 52(3) ， pp.1069-1081 (2011).

11

P-50 実証実験報告書
IoT センサを利用した造船作業者の作業分類
広島大学 濱田邦裕, 平田法隆

1. 緒

言

近年，製造業では画像情報や IoT を活用した作業の見える化が盛んに行われている．しかし，造船業はジョブショップ型で人が行う作業が多いことから見える化が難しいといわれてきた 1)．一方，これらの技術を活用して造船分野でも見える化を可能にする研究が行われている．既往研究として，撮影された画像
情報から作業者の位置や行動を把握する研究が挙げられる 1)2)．しかし，画像情報を用いる場合にはカメラの死角に隠れる作業を検出できないなどの課題がある．
そこで，本実証試験では死角等の条件に関係なく，高精度な作業分類を行うために，作業者に取り付けたセンサを用いる手法を検討する．センサから取得したデータと目視での作業分類結果を用いて Neural
Network(以下 NN)で学習を行い，さらなる精度向上のため，ディープラーニング 3)で学習を行った．

2. 計測対象と作業分類の定義
本研究の対象は小組立工程の溶接作業者とする．作業者が行う作業は溶接，付帯作業，休憩，移動の 4
種類に分類する．それぞれの作業の定義は以下の通りである．
溶接:

アークタイム移動:

手作業，目視を伴わない移動

休憩:

休憩，他作業との兼ね合いでの待機

付帯作業: 上記以外の作業

3. モニタリング実験の概要
2017 年 9 月 12～14 日に常石造船(株)常石工場において，小組立工程の溶接作業者に IoT センサモジュール(以下センサ)を装着して計測を行った．センサは Cervo 社製の BlueNinja4)を Fig. 1 に示すような 3D プ
リンタで作成したケースに収納したものを使用している．主な性能を Table 1 に示す．20Hz で計測した 3
軸加速度および 3 軸角速度のデータを Bluetooth Low Energy (BLE)でスマートフォンに送信して記録している．地磁気センサは周囲の磁気の影響が大きいため使用していない．

Fig. 1 IoT センサモジュール

Table 1 IoT sensor module specifications
Size(mm)

55×32×15

Weight(g)223-axis accelerometer

Sensor type3-axis gyroscope
3-axis magnetic field

Measurement interval(Hz)Recording method

20
Send to smartphone with BLE

1 日目はベテラン溶接作業者に 10 個のセンサを取り付けた．センサの取り付け位置は Fig. 2 に示すようにヘルメット，胸ポケット，両上腕，両手首，両脚ポケット，両足首の合計 10 か所である．また，直立した時に前方が XS，右方が YS，下方が ZS となるように取り付けた．そして，センサは Fig. 3 に示すように
養生テープやリストバンドで固定した．なお，ヘルメットと胸ポケットに取り付けた橙色のセンサは一部取得できない時間帯があったため，残りの 8 個のセンサで学習と作業分類を行った．また，後述する教師
データの作成のために，実験の様子をビデオカメラで撮影した．

IoT sensor module

YS

Fig. 2 センサモジュールの取り付け位置

Fig. 3 センサモジュールの取り付け方法

2

X

2

Z

1

1

0.5

0.5

0

0

10

20

30

40

50

60

-0.5

0

10

-1.5

-1.5

30

40

50

60

50

60

50

60

-2

時間(秒)

時間(秒)

(a) 左腕の加速度(b) 右腕の加速度

2

2
X

X

Z

Z

1.5
1

0.5

0

0

10

20

30

40

50

60

-0.5

加速度(G)

1

0.5

0

0

10

-1

-1.5

-1.5

40

時間(秒)

(d) 右手首の加速度(c) 左手首の加速度
X

30

-2

時間(秒)

2

20

-0.5

-1

-2

2

Z

1.5

X

Z

1.5

1

1

0.5

0.5

0

0

10

20

30

40

50

60

-0.5

加速度(G)

加速度(G)

20

-0.5
-1

1.5

0

0

10

20

30

40

-0.5

-1

-1

-1.5

-1.5

-2

-2

時間(秒)

時間(秒)

(f) 右脚ポケットの加速度(e) 左脚ポケットの加速度
2

2
X

X

Z

1.5

Z

1.5

1

1

0.5

0.5

0

0

10

20

30

40

-0.5

50

60

加速度(G)

加速度(G)

Z

0

-1

-2

加速度(G)X

1.5

加速度(G)

加速度(G)

1.5

0

0

-1

-1

-1.5

-1.5

-2

10

20

30

40

50

60

-0.5

-2

時間(秒)

(g) 左足首の加速度

時間(秒)(h) 右足首の加速度

Fig. 4 溶接作業者に取り付けたセンサの加速度データ
2 日目以降はセンサの数を半分にして 2 名の溶接作業者に取り付けて計測を行ったが，取り付け位置が不適切であったり，センサに不具合が発生したりしたため，本報告書では結果を割愛する．
溶接→移動→付帯→移動→溶接と作業を行っている時の 8 個のセンサの加速度を Fig. 4 に示す．全体
的にみると，溶接のように静止しているときには定常値を示し，移動では振動する特徴がとらえられていることがわかる．センサによって姿勢や振動の大きさが異なっているなど，各作業による特徴がセンサの計測値に表れていることが確認できた．そこで，解析には 20Hz で計測した時系列データをそのまま使用するのではなく，姿勢と振動の大きさを表現するために 1 秒ごとの平均と標準偏差を用いることにした．加速度データを平均と標準偏差に変換した例を Fig. 5 に示す．青線の加速度の平均が橙線，標準偏差が黒線である．元データでは加速度の振幅が大きく，周期も速かったが，姿勢と振動の大きさがわかりやすくなっていることがわかる．
3
2.5

加速度(G)

2
1.5
加速度
平均
標準偏差

1
0.5
0
3150

3200

3250

3300

3350

3400

-0.5
-1

時間（秒）

Fig. 5 加速度の平均と標準偏差4. 解析の方針
4.1 NN の概要
本研究では NN を用いて教師あり学習を行うことで分類問題を解く．そのため，各センサの計測値から 1
秒ごとの平均と標準偏差を求めて入力とし，作業分類結果を出力とする NN を構築する．入力層 X が 3 次
元，隠れ層 U が 3 次元，出力層 Y が 4 次元の NN の例を Fig. 6 に示す．このとき出力層 Y は重み W1，W2とバイアス b1，b2 を用いて式(1)，(2)で表すことができる．ここで，活性化関数 f1，f2 は，本研究では f1 に式(3)の ReLU 関数，f2 に式(4)の softmax 関数を使用した．また，教師あり学習では出力 Y と，教師データ
T と比較して，誤差関数が最小となるように学習させた．本研究では誤差関数は式(5)で表される交差エントロピーを使用した．実際の 1 秒ごとの入力データは 1 センサ当たり 3 軸加速度と 3 軸角速度の平均と標準偏差の 12 データであるので，8 センサで 96 個となる．

𝐘 = 𝑓2 [𝑾𝟐 {𝑓1 (𝑼)} + 𝒃𝟐 ]𝐔 = 𝑾𝟏 𝑿 + 𝒃𝟏
𝑓1 (𝑥 ) = max⁡(𝑥, 0)

(1)
(2)
(3)

exp⁡(𝑥 )𝑓2 (𝑥𝑖 ) = ∑𝑚 exp⁡𝑖(𝑥 )(4)𝐸𝑐𝑟𝑜𝑠𝑠 = − ∑𝑘 𝑡𝑘 log 𝑦𝑘

(5)

𝑖

𝑖=1

計測したデータを用いて作業分類を行い，作業分類の時間間隔を検討するまでの流れを以下に示す．
20Hz で計測したセンサの 1 秒ごとの平均と標準偏差(以下入力値)を算出



実験を撮影した映像より 1 秒ごとに作業分類した教師データを作成



8:2 の割合で訓練データとテストデータに分割

訓練データを用いて学習

テストデータを用いて評価
結果の評価は出力とテストデータが一致した時間をテストデータの総時間で除した一致率を使用して評価する．
Input Kernel Hidden Kernel
layer W1
layer W2
X
U

Outputlayer
Y

Teacher
data
T

Bias
b2

Bias
b1

Fig. 6 ニューラルネットワークの模式図

5. 解析結果と考察
5.1 NN での作業分類
NN を用いて作業分類を行った結果を Table 2 に示す．一致率は全体では 91.6%であったが，一致率が最も低い移動は 76.8%であった．ガントチャートを Fig. 7 に示す．青点がビデオ解析で得た実際の作業で，橙点がニューラルネットで求めた作業分類結果である．チャートで見る限り，ほぼ一致していることがわかる．詳細に検討したところ，Fig. 8 で示すように，移動の一致率が低くなった理由は，移動が連続する
ようなところで途中に誤検出が入っているためであることが分かった．
Table 2 ニューラルネットによる作業分類結果
Weld

Move

Rest

Others

Total

Working time[corr.](s)

955

151

49

709

1864

Working time[est.](s)

964

150

44

706

1864

Match time(s)

918

116

42

631

1707

Match rate (%)

96.1

76.8

85.7

89.0

91.6

Move
Rest
OthersWeld

Actual work

Time
Work Classification

Fig. 7 ニューラルネットで分類したガントチャート

Move
Rest
Others
Weld

Time (s)Actual WorkWork Classification

Fig. 8 作業分類の失敗例
5.2 RNN での作業分類
NN による作業分類では移動の一致率が低く，連続しているところでの誤検出が見られたため，時系列に適したディープラーニングによる作業分類を行った．階層の深い NN をディープラーニングといい，中でも Recurrent Neural Network（以下 RNN）は時系列のデータを扱うのに適していると言われている 5）．
RNN は Fig. 9 に示すように現在の中間層に過去の中間層を反映することにより，時間による変化を予測する．本節では Fig. 10 に示すように時刻 t の作業分類を予測するのに，t − 4からt + 4までの 9 秒間の入力値を用いる RNN を構築する．
RNN を用いて作業分類を行った結果を Table 3 に示す．NN を用いた場合と比較して，移動の一致率が向上し，すべての作業の一致率が 90%以上に上昇した．

Time

t-1

t

t+1

Output
layer

Yt-1

Yt

Yt+1

Hidden
layer

…….

…….

Input
layer

Xt-1

Xt

Xt+1

Fig. 9 Recurrent neural network

output

Yt

RNN

input

…
Xt-4

…

Xt

Xt+4

Fig. 10 RNN による作業分類の入力と出力
Table 3 RNN による作業分類結果
Weld Move Rest Others Total
Working time[corr.](s)

955

151

49

709

1864

Working time[est.](s)

952

161

48

703

1864

Match time(s)

924

140

48

661

1773

Match rate (%)

96.8 92.7 98.0

93.2

95.1

Move
Rest
OthersWeld

Actual work

Time
Work Classification

Fig. 11 RNN で分類したガントチャート

5.3 10 秒間の最頻値を用いた作業分類
これまでは 1 秒ごとの作業内容を予測してきたが，実際には 1 秒ごとでの見える化の需要はあまり見込まれない．そこで，10 秒間の作業の最頻値の予測を検討する．
前節までは教師データを 1 秒ごとの作業分類にしていたが，本節では 10 秒間の作業の最頻値を教師データとして使用する．RNN は Fig. 10 に示すように入力を t10i から t10i+9 までの 10 秒間の入力値とし，出力は t10i から t10i+9 までの 10 秒間の作業の最頻値とする．
RNN で 10 秒間の作業の最頻値を予測した結果を Table 4 に示す．Table 3 の 1 秒ごとの作業を予測した場合と比較すると，全体の一致率は 1%程度しか向上していないが，付帯作業と移動の一致率が向上し，どの作業でも一致率が 95%以上の予測ができるようになった．
実際の作業と本節での作業分類結果のガントチャートを Fig. 13 に示す．1 秒ごとの作業分類と比較し，頻繁な作業の変化がなくなり，わかりやすいガントチャートが得られた．
Mode(Y[t ]…Y[toutput

10i

10i+9

])

RNN

…
input

…

X[t ]

X[t

10i

10i+4

X[t

]

10i+9

]

Fig. 12 RNN による 10 秒ごとの作業分類の入力と出力
Table 4 RNN による 10 秒ごとの作業分類結果（8 センサ）
Weld Move Rest Others Total
Working time[corr.](s)

921

112

49

782

1864

Working time[est.](s)

922

118

50

774

1864

Match time(s)

892

110

49

743

1797

Match rate (%)

96.9 98.2

100

95.0

96.2

Move
Rest
OthersWeld

Actual work

Time
Work Classification

Fig. 13 10 秒ごとのガントチャート（8 センサ）
5.4 4 個のセンサによる作業分類
作業者に 8 個のセンサを取り付けて作業の見える化を行うことは，取り付けるセンサが多く，現実的とはいえない．そこで Fig. 14 に示す作業分類への影響が大きい利き(右)腕の手首，反対側の左腕と手首，右脚ポケットの４センサで 10 秒ごとの作業分類を行った．4 センサのみを用いて作業分類を行った結果をTable 5 に示す．Table 4 に示す 8 センサすべてを使用した結果と比較すると，全体の一致率の低下は 0.3%
で，作業ごとの一致率の低下は 2%以下であった．Fig. 15 に示すガントチャートは Fig. 13 と比較すると赤丸の部分に差異があるものの，ほぼ一致していることがわかる．

SensorFig. 14 作業分類に有効な 4 個のセンサ取付位置
Table 5RNN による 10 秒ごとの作業分類結果（4 センサ）
Weld Move Rest Others Total
Working time[corr.] (s)

921

112

49

782 1864

Working time[est.] (s)

928

117

51

768 1864

Match time (s)

894

108

48

737 1787

Match rate (%)

97.1 96.4 98.0

94.2 95.9

Move
Rest
OthersWeld

Time
Actual WorkWork Classification

Fig. 15 10 秒ごとのガントチャート（4 センサ）

6. 結言
本研究では造船作業者の両手両足の 8 か所にセンサを取り付けて，作業分類を行う手法を検討した．その結果，作業分類の一致率は，NN では 91.6%，RNN では 95.1%であった．また，10 秒間の最頻値の場合の一致率は 96.2%で，しかも，すべての作業で 95%以上の一致率で作業分類することができた．
さらに，センサを 4 個に減らした場合でも，全体の一致率は 95.9%とセンサを 8 個使用した場合と遜色なく，作業を分類できることが分かった．
しかし，実用化するには更なるセンサ数削減が必要である．そこで，長期間のデータ取得や異なる作業，
複数の人へ対象を広げて行き，数少ないセンサで汎用性のあるシステムを構築していく必要がある．

謝辞
実験には常石造船(株)にご協力いただいた．この場をお借りして御礼申し上げます．

参 考 文 献1)(一財) 日本船舶技術研究協会：造船工場見える化システムによる解析及び実用可能性評価
一般財団法人

2)

報告書，

日本船舶技術研究協会，2017

篠田岳思：画像情報を活用した造船所における作業･安全観測法，生産効率向上化のための「工場見える化システム」の実用化 2015 年度成果報告書，20163)

岡谷貴之，深層学習，講談社，ISBN:978-4-0615-2902-1

4)https://blueninja.cerevo.com/ja/

5)

巣籠悠輔，詳解ディープラーニング TensorFlow・Keras による時系列データ処理，マイナビ出版，

ISBN:978-4-8399-6251-7

P-50 実証実験報告書
ウェアラブルデバイスを活用した熱中症モニタリングシステムの開発
三井 E&S 造船(株) 藤原 浩二，竹薮 直紀，
木村 亨，春田 常典

1. 緒

言

安全衛生管理は，造船所共通の最優先課題である．中でも真夏に 40℃を超えるような過酷な造船現場において，熱中症の発症件数は年々増加しているため，各社様々な熱中症対策に取り組んでいる．一方，体調の変化は本人の判断によるケースが多いため，各種対策を行っていても熱中症が発症してしまうこと，また広大な造船現場では，情報の伝達や共有がし難いために熱中症が発症しても発見が遅れ，症状が重症化し生命の危険に繋がるといったリスクも未だ多く残っている．
このような環境下で，ウェアラブルデバイスやセンシング技術等の最新 ICT を活用して，労働災害の発生を予防しようとする取り組みが多くみられるようになってきた．
そこで本実証実験では，作業者の状態・状況を遠隔でリアルタイムに把握する ICT デバイスの選定，造船所での評価および造船現場の安全管理を実現するためのモニタリングシステムの検討を行った．

2. IoT ヘルメットによるモニタリング実験
2.1 実験概要
2017 年 9 月 5～29 日に常石造船(株)常石工場において，建造部外業グループの作業者 4 名に IoT ヘルメット(以下ヘルメット)を装着して熱中症対策として有効なデータが取得できるかを確認した．ヘルメット
は温度センサ，湿度センサおよびジャイロセンサを持つ Fig.1 のスターライト工業（株）製のものを使用した．このヘルメットにて環境温度・湿度，ひたい温度および作業員の状態（転倒や不調）等を測定した．
また中継機として利用した Android スマートフォンおよびドコモ回線の電波状況も確認した．システム構
成イメージを Fig.2 に示す．

Fig. 1 IoT ヘルメット

Fig. 2 システム構成イメージ2.2 モニタリング結果
次に測定期間中の測定地点周辺の天気，気温を Fig.3 に示す．9 月でも気温が 30℃を超える日があったが，幸いにも熱中症が発症することはなかった．作業者が特に暑いと感じた 9 月 13 日の作業者別測定データを Fig.4 に示す．暑さ指数 WBGT の判断基準は，「危険」(31℃以上) ，「厳重警戒」(28～31℃) ，「警戒」(25～28℃) ，「注意」(25℃未満) である．

特に暑かった 9/13 のデータをピックアップ

Fig. 3 測定地点周辺の天気，気温(日本気象協会 tenki.jp より)

Fig. 4 作業者別測定データ

以上のモニタリング結果から，ひたい温度センサにより，ヘルメット装着の有無およびひたい温度の変化をリアルタイムに確認することができた．また温度・湿度センサによる WBGT 近似値から，作業場所の推測(室内 or 室外)，休憩時間・休憩環境の推測および各作業場所の熱中症の危険度を確認することができた．
一方で管理者が複数のデータから複数の作業者の熱中症危険度を瞬時に判断することは難しいため，1つのデータで誰が危険かをすぐに判断できる指標（カラダ暑さ指数）を作り，それを確認することとした．
2.3 カラダ暑さ指数の確認「ひたい温度」および「WBGT」近似値を点数化し，1 分毎に一定時間累積した「カラダ暑さ指数」を測定した．ユーザ 1（作業内容：溶接 QC）の測定結果を Fig.5 に示す．適切な休憩をとることで，累計危険度を下げる(点数をマイナスする)こととしている．

Fig. 5 測定データとカラダ暑さ指数
また 9 月 13 日の作業者別カラダ暑さ指数を Fig.6 に示す．

Fig. 6 作業者別カラダ暑さ指数

今回実験に協力いただいたスターライト工業(株)の見解では，累計 2,000 点を超えると注意が必要とのことだったが，ユーザ 4（作業内容：作業車で裏戻し）のカラダ暑さ指数は 17 時時点でそれを超えており，またカラダ暑さ指数のカーブが職業性熱中症災害の発生時刻のカーブと類似していたため，熱中症は発症していないものの危険な状態だったと考える．
2.4 デバイス精度の確認
このように熱中症対策として有効なデータが測定できることを確認したが，一方でヘルメットが造船所内の環境で常時正常に動作しなければ効果は半減してしまうため，デバイスが誤検知等無く正常に動作す
るか以下の項目を確認した．
＜測定項目＞
・転倒：ヘルメットに衝撃があり，ヘルメットが横向きもしくは下向きで数秒静止している場合
・不調：ヘルメットが横向きもしくは下向きで数十秒静止している場合
センサによる転倒・不調検知件数を Fig.7 に示す

Fig. 7 転倒・不調検知件数
各作業者にヒアリングしたところ，実際には転倒・不調の発生は無かったため，全て誤検知であることを確認した．転倒・不調を検知した時間帯をログで確認すると，Fig.8 のように大半が朝 7 時～8 時に検知していることから，作業者がヘルメットを装着する際に転倒・不調と誤検知していることがわかる．

Fig. 8 転倒・不調を検知した主な時間帯

2.5 造船所の電波状況の確認
Fig.2 に示した通り，ヘルメットで採取した測定データをサーバに転送するための中継機として，
Android スマートフォンおよびドコモ回線を利用した．実験を行った常石工場において 2 回圏外を確認したが，電波状況は概ね良好であった．圏外となった作業者の作業状況を確認すると，圏外となった時間帯
は船の真下で進水作業を行っていたため，鉄板で電波が遮断されたと思われる．

3. バイタルセンシングバンドによるモニタリング実験
3.1 実験概要
17 年度は，前章の通りヘルメットを活用した熱中症モニタリングシステムを検討したが，IoT デバイス活用の可能性および課題を明確化することを目的に，新たなデバイスを選定し，18 年 12 月まで検討を継続することとした．
デバイスは，計測可能なデータおよび機能をカタログベースで十数種類比較検討した結果，気温・湿度・体温・脈拍および加速度情報など発汗以外の情報が測定できる富士通製のバイタルセンシングバンド(以下バンド)を採用，2018 年 9 月 3 日～10 月 31 日まで三井 E&S 造船(株)千葉工場において，製造部外業，内業，物流および生産計画グループの作業者 5 名に Fig.9 に示すバンドを装着して生体情報を収集した．

Fig. 9 バイタルセンシングバンド
また生体情報を富士通の IoT プラットフォーム（クラウド）に送信するためのゲートウェイとして，
Android スマートフォンを作業者全員が常時所持することとした．システム構成イメージを Fig.10 に示す．

Fig. 10 バンドによる実証実験イメージ
実験に先駆け，18 年 6 月に公益財団法人 大原記念労働科学研究所を訪問し，造船所の課題，熱中症およびデバイスに関する情報交換を行っていたため，研究所からいただいた実証実験に関するアドバイスも参考に，実験では熱ストレス等のバイタル情報，バンド・スマートフォンやソフトの使用感および昨年の実験でも課題となった誤検知等を中心に確認した．
3.2 モニタリング結果
ソフトで確認できる作業者リストを Fig.11 に示す．この図の通り，ユーザ登録した複数の作業者の状態を一つの画面で簡単に確認することができる．

Fig. 11 作業者リスト

実験中にいくつかのアラームが表示されたが，例を Fig.12～13 に示す．

Fig. 12 作業者 A(外業課)に表示されたアラーム

Fig. 13 作業者 B(生産計画課)に表示されたアラーム

Fig.12 から，アラームが出る前の 9 時過ぎからパルス数が上昇し，身体負荷レベル(パルス数から算出・推定)が一定以上に達したため発生したと考えられる．
一方 Fig.13 の左図では身体負荷レベル：危険，右図では転倒を検知しているが，作業者にヒアリングしたところ実際には転倒・不調は無く，現場を歩行中に身体負荷レベルが上昇，また事務所で作業服を羽織ったところアラームが表示されたようであり，これらは誤検知であることを確認した．
3.3

造船所特有の通信環境の考察

2.5 章と同様，バンドを活用して造船所特有の電波状況についての対応を検討した．今回使用したバン
ドはデバイス自体にメモリ機能が搭載されており，約半日分のデータを蓄積可能となっている．通信が途切れた状態からデータを蓄積し，通信が回復した際にクラウドへログデータを転送することができる．本機能により，リアルタイムではないが継続的にデータのログが収集できることを確認した．熱中症の発見はリアルタイム性が求められるが，一方でそれを必要としないケースにおいては十分威力を発揮すると考える．
造船所のような電波状況の悪い環境下で万全の通信環境を整備することは不可能と思えるため，メモリ機能を搭載することによって，その大部分を運用面で補完出来る可能性があることを確認した．

4. 結言
本研究では 2 種類のウェアラブルデバイスを活用して，熱中症対策に有効な情報が確認できるモニタリ
ングシステムを検討し，リアルタイムに複数の作業者の情報を確認することができた．測定結果の精度向
上や誤検知率の改善は課題であるが，今まで個人の判断に委ねられていた熱中症の前兆が精度よく客観的に判断できるようになれば，熱中症の発症を未然に防ぐことができる可能性があることを確認した．
一方で造船現場の作業者全員にウェアラブルデバイスやスマートフォンを配布するとなると，高額投資になるため，多用途で使える汎用的なデバイス選定や運用方法の検討も必要である．

謝辞
本研究を進めるにあたり，スターライト工業(株) ，富士通(株) ，(公財)大原記念労働科学研究所，常石造船(株)そして三井 E&S 造船(株)には多大なるご協力とご支援をいただきました．ここに厚く御礼申し上げます．

参 考 文 献1) 熱中症の現状と予防，杏林書院，2015
2) 産業安全保険ハンドブック，公益財団法人 労働科学研究所，2013