作業動画をAIで手順書化。動画に残る現場ノウハウを教育・標準化に活用する方法

はじめに

製造現場、食品加工、物流倉庫、保守点検、建設現場などでは、日々さまざまな作業が行われています。

作業動画で記録できる現場ノウハウ

現場では、日々さまざまな作業が行われています。
AIを活用することで、これらの作業動画を手順書・教育資料・確認記録として整理し、 属人化しやすい現場ノウハウを社内で共有しやすくなります。

🛠️

製品を組み立てる

部品の取り付け順や工具の使い方、確認ポイントを動画から整理し、 組立手順の標準化に活用できます。

⚖️

材料を計量する

材料の分量、投入順、容器の状態を記録し、 食品製造や調合作業の品質安定に役立てられます。

🔍

設備を点検する

点検箇所、確認手順、異常の有無を動画とテキストで残し、 保守点検の抜け漏れ防止につなげます。

✅

検査を行う

検査基準や確認項目を整理し、 良品・不良品の判断ポイントを教育資料として共有できます。

🧹

清掃・メンテナンスを行う

清掃範囲、作業順序、実施後の確認状態を記録し、 衛生管理や設備維持の標準化に活用できます。

👥

熟練者が新人へ教える

熟練者の説明や動作を動画として残し、 新人教育や技術継承のためのナレッジとして活用できます。

こうした作業には、現場でしか得られないノウハウが多く含まれています。

しかし、現場の作業ノウハウは、必ずしも文書として整理されているとは限りません。

動画に残る、現場の暗黙知

現場作業には、マニュアルには書ききれない判断やコツが多く含まれています。
AIで作業動画を解析することで、熟練者が経験的に行っている判断ポイントを言語化し、 教育・標準化に活用しやすくなります。

• 1

  「この順番で作業した方がよい」という作業の流れ

• 2

  「この状態になったら次の工程へ進む」という判断基準

• 3

  「ここは新人が間違えやすい」という教育上の注意点

• 4

  「この確認を忘れると不良につながる」という品質管理のポイント

• 5

  「熟練者は無意識にここを見て判断している」という経験に基づく視点

こうした現場の暗黙知を動画から抽出し、手順書・チェックリスト・教育資料として整理することで、 作業品質のばらつき防止、新人教育の効率化、技術継承につなげることができます。

このような知見は、現場では当たり前に共有されていても、マニュアルには残っていないことがあります。

そこで有効なのが、作業動画の活用です。

スマートフォンや固定カメラで作業を撮影すれば、手の動き、道具の使い方、作業の順番、確認ポイントなどを映像として残すことができます。

ただし、動画を撮影するだけでは、十分に活用できない場合があります。

作業動画を活用する際の課題

作業動画は、現場の動きやノウハウを残せる有効な手段です。
一方で、動画のまま保存するだけでは、必要な情報を探しにくく、 教育や標準化に活用しづらいという課題があります。

1

内容把握に時間がかかる

動画を最初から最後まで見なければ、どの作業がどこに映っているのか把握しにくくなります。

2

必要な場面を探しにくい

特定の工程や確認ポイントだけを見たい場合でも、該当シーンを探すのに時間がかかります。

3

手順書として整理されていない

動画には作業の流れが映っていますが、そのままでは工程順や注意点が文章化されていません。

4

注意点が埋もれてしまう

作業中のコツ、確認ポイント、ミスしやすい場面などが動画の中に埋もれ、共有しにくくなります。

5

教育・標準化に再利用しにくい

新人教育や作業標準化に使うには、工程ごとの説明やチェック項目として整理する必要があります。

6

社内ナレッジになりにくい

動画ファイルが保存されるだけでは、検索・共有・改善に活用できる知識として蓄積されません。

AIを活用して作業動画を解析・要約・手順化することで、動画に残る現場ノウハウを 手順書、教育資料、チェックリスト、社内ナレッジとして活用しやすくなります。

こうした課題に対して、AIを活用することで、作業動画を手順書化し、教育資料や作業標準として活用しやすい形に変換できます。

さらに、あらかじめ登録した「正しい手順」と実際の作業動画を比較することで、手順抜け、順番違い、確認漏れなどをNGとして検知する仕組みにも発展できます。

本記事では、作業動画をAIで手順書化する方法と、正しい手順との比較によって作業ミスを検知する仕組みについて紹介します。

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作業動画は「撮影して終わり」になりやすい

現場で作業動画を撮影すること自体は、以前より簡単になりました。

作業動画の撮影方法

作業動画は、特別な設備を用意しなくても始められます。
スマートフォン、固定カメラ、ウェアラブルカメラなどを活用することで、 作業内容や現場ノウハウを映像として残すことができます。

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スマートフォンで撮影

手軽に撮影を始められる方法です。
作業の一部や教育用の短い動画を記録する用途に向いています。

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固定カメラで記録

作業台や設備全体を映し、作業の流れを継続的に記録できます。
工程全体の確認や標準化に活用しやすい方法です。

👓

ウェアラブルカメラで撮影

作業者の目線に近い映像を残せます。
手元作業や熟練者の判断ポイントを記録する用途に適しています。

撮影した動画をAIで解析することで、工程ごとの作業内容、注意点、確認ポイントを整理し、 手順書・教育資料・チェックリストとして活用しやすくなります。

一方で、動画を業務に活用する段階では、次のような課題が出てきます。

• 動画の中に何が映っているか分かりにくい
• 必要な工程だけを探すのに時間がかかる
• どの作業が何秒あたりにあるか分からない
• 作業手順や注意点を人が書き起こす必要がある
• 教育資料やマニュアルに再利用しにくい
• 過去の動画を検索できない
• 動画が個人のスマートフォンやフォルダに眠ってしまう

動画には多くの情報が含まれています。

しかし、そのままでは「人が見ないと分からない情報」です。

AIを活用することで、動画に含まれる作業内容をテキスト化し、工程ごとに整理し、手順書や教育資料として再利用しやすい形に変換できます。

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AIで作業動画から抽出できる情報

AIを活用すると、作業動画からさまざまな情報を整理できます。

たとえば、次のような情報です。

• 作業の開始・終了
• 工程ごとの作業内容
• 使用している道具
• 使用している材料
• 作業の順番
• 作業者の動作
• 注意すべきポイント
• 確認すべき状態
• 危険がありそうな場面
• 作業にかかった時間
• 教育用に説明すべき内容
• マニュアル化できる手順

動画内に音声説明がある場合は、音声文字起こしも組み合わせられます。

作業者が話している内容を文字に起こし、生成AIで要約することで、動画内の説明を手順書や報告書に変換できます。

音声がない動画でも、映像の内容をAIが解析し、工程ごとの作業内容を整理できる場合があります。

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今回のサンプル：チーズケーキ制作動画の手順化

今回は、チーズケーキを作る作業動画を例に、AIでどのように工程を整理できるかを考えます。

動画には、材料の計量、フードプロセッサーでの撹拌、材料の追加、型への流し込み、焼成準備、焼き上がり確認までの流れが含まれています。

このような動画は、食品製造や調理手順だけでなく、製造現場における作業標準化の例としても分かりやすい題材です。

AIで整理すると、たとえば以下のような工程表を作成できます。

このように、動画をAIで整理することで、単なる映像記録から、工程表や作業マニュアルのたたき台を作成できます。

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生成AIで作成できる手順書イメージ

動画内容をもとに、生成AIで以下のような手順書を作成できます。

チーズケーキ制作手順書

1. 材料を準備する

フードプロセッサー、計量器、型、オーブンを準備します。
クリームチーズ、砂糖、卵、生クリーム、バニラエッセンスなど、必要な材料を用意します。

2. 材料を計量する

計量器を使用し、材料を指定量に合わせて計量します。
計量後、材料をフードプロセッサーへ投入します。

3. 材料を撹拌する

フードプロセッサーを使用して、材料がなめらかになるまで撹拌します。
混ぜ残りやダマがないかを確認します。

4. 追加材料を加える

必要に応じて、バニラエッセンスなどの追加材料を投入します。
投入後、全体が均一になるように混ぜます。

5. 生地を型へ流し込む

完成した生地を型へ流し込みます。
表面を整え、必要に応じて気泡を抜きます。

6. 焼成準備を行う

型を複数に分ける場合は、分量が偏らないように確認します。
アルミホイルなど、焼成に必要な準備を行います。

7. 焼成する

型をオーブンへ入れ、指定条件で焼成します。
焼き色や表面の状態を確認します。

8. 完成状態を確認する

焼き上がったら、表面の焼き色、膨らみ、固まり具合を確認します。
問題がなければ完成です。

このように、動画から作業手順を整理することで、現場教育や作業標準化に活用できる資料を短時間で作成できます。

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AIで注意点も抽出できる

作業動画をマニュアル化する際に重要なのは、単に手順を並べることだけではありません。

現場で本当に役立つのは、作業中に注意すべきポイントです。

今回のような調理動画であれば、AIは以下のような注意点を整理できます。

• 材料の計量値を間違えない
• フードプロセッサーのふたを確実に閉める
• 材料は状態を見ながら投入する
• 生地を型に流し込む際にこぼさない
• 複数の型に分ける場合は分量差に注意する
• 焼成時の温度や時間を記録する
• 焼成後の表面状態を確認する
• 高温の型やオーブン周辺で火傷に注意する

製造現場であれば、次のような注意点の抽出に応用できます。

• 部品の向き
• 工具の使い方
• ネジ締めの順番
• 指差し確認のタイミング
• 保護具の着用
• 装置の停止確認
• 作業前後の清掃
• 異物混入の防止
• 品質確認の基準

熟練者が何気なく行っている確認や判断を、動画から拾い上げて言語化できることが、AI活用の大きな価値です。

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正しい手順と比較し、間違いをAIが知らせる仕組み

作業動画をAIで活用する方法は、手順書化や教育資料作成だけではありません。

あらかじめ登録した「正しい作業手順」と、実際の作業動画を比較することで、作業が正しく行われているかを確認する仕組みにも発展できます。

たとえば、チーズケーキ制作の正しい手順として、次のような流れを登録します。

正しい作業手順の登録例

AIで作業動画を確認する際は、あらかじめ「正しい手順」を登録しておくことで、 実際の作業動画と比較し、手順抜け・順番違い・確認漏れを検知しやすくなります。

1. 材料を準備する

2. 材料を計量する

3. クリームチーズと砂糖を混ぜる

4. 卵を少しずつ加える

5. 生クリームを加える

6. 生地を型へ流し込む

7. 焼成準備を行う

8. 焼成する

9. 完成状態を確認する

このような標準手順を登録しておくことで、AIが実際の作業動画を解析し、 「工程が抜けていないか」「順番が違っていないか」「確認作業が行われているか」をチェックできます。

AIは、実際の作業動画を解析し、作業の順番や内容が正しい手順と一致しているかを確認します。

もし、作業の抜けや順番違い、確認漏れがあった場合には、AIがNGとして知らせることができます。

この仕組みは、食品製造、組立作業、検査作業、保守点検、物流作業など、手順の正確性が重要な現場で活用できます。

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AIで検知できるNG例

正しい手順との比較によって、AIは次のようなNGを検知できる可能性があります。

1. 手順抜け

本来行うべき作業が実施されていない場合です。

たとえば、チーズケーキ制作であれば、次のようなケースです。

• 材料の計量工程が確認できない
• 卵を加える工程が抜けている
• 焼成前の型入れ確認が行われていない
• 完成後の状態確認が記録されていない

製造現場であれば、部品取り付け、締め付け確認、外観検査、清掃、点検記録などの抜けを確認する用途に応用できます。

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2. 手順の順番違い

作業自体は行っていても、順番が違う場合です。

たとえば、次のようなケースです。

• 卵を入れる前に十分な撹拌が行われていない
• 生クリームを加えるタイミングが早すぎる
• 型へ流し込む前の混合確認が行われていない
• 焼成準備の前に確認すべき工程が抜けている

製造現場では、部品の組付け順、配線順、検査順、洗浄順などが重要になるケースがあります。

順番違いは品質不良や手戻りの原因になるため、AIで検知できると作業標準化に役立ちます。

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3. 作業条件の不足

作業は行われていても、条件を満たしていない場合です。

たとえば、次のようなケースです。

• 撹拌時間が短い
• 材料が十分に混ざっていない
• 型への流し込み量が不足している
• 焼き色や表面状態が基準と異なる

製造現場であれば、作業時間、静置時間、塗布量、位置合わせ、締め付け後の確認状態などを確認する用途に応用できます。

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4. 確認作業の未実施

現場では、実際の作業だけでなく、確認作業も重要です。

たとえば、次のようなケースです。

• 材料を入れた後の状態確認がない
• 撹拌後のダマ確認がない
• 焼成後の表面確認がない
• 完成品の状態確認が行われていない

製造や物流では、確認作業が抜けることで、不良品の流出や誤出荷につながる場合があります。

AIが「確認工程が行われたか」を判定できれば、作業品質の安定化につながります。

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5. 禁止行動や危険行動

正しい手順に含まれない行動や、危険につながる動作を検知することも考えられます。

たとえば、次のようなケースです。

• 手袋を着用していない
• 工具を所定位置に戻していない
• 異物混入につながる動作がある
• 作業中に不要な物が作業台へ置かれている
• 危険エリアに手や体が入っている

食品製造であれば衛生管理、製造現場であれば安全管理や品質管理に活用できます。

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正しい手順との比較フロー

作業動画を正しい手順と比較する場合、基本的には次の流れで処理します。

正しい手順との比較フロー

あらかじめ登録した正しい作業手順と、実際の作業動画をAIで比較することで、 手順抜け・順番違い・確認漏れなどを検知し、教育や品質管理に活用できます。

1. 正しい作業手順を登録する

   標準作業手順書や熟練者の作業手順をもとに、比較対象となる正しい流れを登録します。

2. 作業動画を撮影する

   スマートフォン、固定カメラ、ウェアラブルカメラなどで、実際の作業の様子を記録します。

3. AIが動画内の作業内容を工程ごとに解析する

   動画に映る作業内容、道具、材料、動作、確認作業などをAIが工程単位で整理します。

4. 実際の作業順序をテキスト化する

   動画から読み取った作業の流れを、後から確認しやすいテキスト情報として整理します。

5. 登録済みの正しい手順と比較する

   標準手順と実際の作業内容を照合し、作業の順番や実施有無に違いがないか確認します。

6. 工程の一致・抜け・順番違いを判定する

   正しく実施された工程、抜けている工程、順番が異なる工程をAIが分類します。

7. NG箇所を一覧化する

   手順抜け、確認漏れ、順番違いなどのNG候補を一覧化し、確認しやすい形で表示します。

8. 該当シーンの映像を確認できるようにする

   NGと判定された工程について、該当する動画シーンへすぐに移動できるようにします。

9. 作業者や管理者へフィードバックする

   判定結果を教育担当者、管理者、作業者へ共有し、改善指導や標準化に活用します。

ポイント： AIは最終判断を置き換えるものではなく、確認すべき箇所を絞り込む支援ツールとして活用します。 NG候補を人が確認することで、教育・品質管理・作業標準化を効率化できます。

この仕組みにより、動画を見返して人が確認する負担を減らしながら、作業ミスや教育ポイントを把握しやすくなります。

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NG判定の出力イメージ

AIによる判定結果は、次のような形で出力できます。

単に「合格・不合格」を出すのではなく、どの工程で何が確認できなかったのかを示すことで、現場担当者が改善しやすくなります。

また、NG判定と該当映像を紐づけることで、教育担当者や管理者は、問題のある場面だけを効率的に確認できます。

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作業動画を教育資料に変換する

作業動画をAIで整理すると、新人教育用の資料にも展開できます。

1. 工程一覧

作業全体の流れを一覧化します。
新人は、最初に全体像を理解できます。

2. 各工程の説明文

工程ごとに、何をするのか、何に注意するのかを文章化します。

3. 重要場面の切り出し

動画の中から、教育上重要な場面を抽出します。

4. チェックリスト化

作業前、作業中、作業後に確認すべき項目をチェックリスト化します。

5. FAQ化

新人がつまずきやすいポイントをQ&A形式に整理します。

6. テスト・確認問題化

教育後に理解度を確認するための問題を作成できます。

このように、動画をもとに教育コンテンツを作成できれば、教育担当者の負担を減らしながら、教育品質のばらつきを抑えられます。

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教育・品質管理への活用

正しい手順との比較機能は、新人教育や品質管理にも活用できます。

新人教育での活用

新人作業者の動画をAIで確認し、正しい手順と比較します。

• どの工程ができているか
• どの工程が抜けやすいか
• どの順番で間違えやすいか
• どの確認作業が不足しているか

教育担当者は、すべての動画を最初から見なくても、AIが抽出したNG箇所を中心に指導できます。

作業標準化での活用

熟練者と新人、または作業者ごとの違いを比較することで、作業のばらつきを把握できます。

• 熟練者はどの確認をしているか
• 新人はどの工程で迷いやすいか
• 作業者によって順番が違う工程はないか
• 標準手順として明文化すべき動作は何か

これにより、現場の暗黙知を標準手順へ反映しやすくなります。

品質管理での活用

品質に影響しやすい工程を重点的に確認することで、不良の予防に活用できます。

たとえば、製造現場では次のような確認が考えられます。

• 部品の向きが正しいか
• 指定された順番で組み付けているか
• 締め付け後の確認が行われているか
• 検査工程を飛ばしていないか
• 作業台に異物が残っていないか
• 完成品確認が実施されているか

作業動画と正しい手順を比較することで、品質不良につながる作業の兆候を早期に把握できます。

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製造・食品・物流・保守点検での活用例

作業動画のAI解析は、さまざまな業界で活用できます。

製造現場

• 組立作業の手順書化
• 検査作業の標準化
• 熟練者の作業ノウハウの整理
• 作業ミスが起きやすい場面の抽出
• 品質確認ポイントの教育資料化
• 正しい作業手順との比較によるNG検知

食品製造・調理現場

• 調理工程の手順化
• 材料投入順の確認
• 温度・時間・状態確認の記録
• 衛生管理ポイントの整理
• 新人スタッフ向け教育資料の作成
• 異物混入や確認漏れの予防

物流倉庫

• ピッキング作業の手順化
• 梱包手順の標準化
• 出荷前確認のチェックリスト化
• 作業動線の改善
• 誤出荷防止の教育資料化
• 作業順序や確認漏れの検知

保守点検

• 点検手順の記録
• 設備ごとの確認ポイント整理
• 異常時対応の手順化
• 巡回動画の報告書化
• 過去点検記録の検索
• 点検項目の抜け漏れ確認

建設・工事現場

• 施工手順の記録
• 安全確認ポイントの抽出
• 工事進捗の記録
• 作業前KY活動の要約
• 協力会社向け教育資料の作成
• 危険行動や禁止行動の確認

動画を社内ナレッジ化することで、作業品質の安定化、教育時間の短縮、技術継承、属人化の軽減につながります。

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オンプレミス環境で処理する意義

作業動画には、社外へ出しにくい情報が含まれることがあります。

たとえば、以下のような情報です。

• 製造工程
• 設備構成
• 作業ノウハウ
• 製品仕様
• 検査方法
• 顧客情報
• 不具合情報
• 社内の改善活動
• 熟練者の判断基準

こうした動画を外部クラウドへアップロードすることに抵抗がある企業も少なくありません。

そのため、機密性の高い現場動画を扱う場合は、オンプレミス環境でAI処理を行う構成が有効です。

ジーライブのOnPrem Brainでは、クラウドにデータを出さず、社内環境内で生成AIや音声文字起こし、社内文書検索、要約処理を行うことができます。

作業動画、手順書、過去の点検記録、社内マニュアルなどを社内ネットワーク内で扱うことで、情報管理に配慮しながらAI活用を進められます。

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作業動画を社内ナレッジに変える流れ

作業動画をAIで活用する際の基本的な流れは、次の通りです。

1. 作業動画を撮影する

スマートフォン、固定カメラ、ウェアラブルカメラなどで作業を撮影します。

2. AIで動画を解析する

映像内の作業内容、工程、道具、材料、作業者の動きなどを解析します。

3. 音声を文字起こしする

動画内の説明音声がある場合は、音声をテキスト化します。

4. 生成AIで要約する

作業内容を工程ごとに整理し、要点や注意点を抽出します。

5. 手順書・教育資料に変換する

手順書、チェックリスト、FAQ、教育資料などに変換します。

6. 正しい手順と比較する

登録済みの標準手順と実際の作業内容を比較し、手順抜け、順番違い、確認漏れを抽出します。

7. 人が確認・修正する

AIが作成した内容やNG判定を、現場担当者や熟練者が確認します。

8. 社内ナレッジとして蓄積する

ファイルサーバー、ナレッジベース、社内検索システムなどに登録し、必要なときに検索できる状態にします。

AIにすべてを任せるのではなく、AIが作成したたたき台を人が確認・修正することで、実務で使いやすい資料に仕上げられます。

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AIエージェントとの連携

作業動画を手順書化するだけでなく、AIエージェントと連携することで、さらに活用の幅が広がります。

たとえば、作業者が次のように質問できます。

「チーズケーキの材料投入順を教えて」
「撹拌工程で注意することは何ですか」
「型入れのときに確認するポイントはありますか」
「焼成後の確認項目を教えてください」

製造現場であれば、次のような質問に置き換えられます。

「この設備の点検手順を教えて」
「部品Aの取り付け順を教えて」
「検査NGが出たときの確認ポイントは何ですか」
「過去に同じトラブルはありましたか」
「この作業動画でNGになった工程を教えて」

AIエージェントが動画から作成された手順書、社内マニュアル、過去の作業記録、NG判定結果を参照し、必要な内容を回答します。

つまり、作業動画をAIで整理することは、単に資料を作るだけではありません。

将来的には、現場作業者がAIへ質問しながら作業できる環境づくりにもつながります。

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AI判定は人の確認を補助するもの

ただし、AIによるNG判定は、最終判断を完全に自動化するものではありません。

映像の角度、明るさ、手元の見え方、作業者の姿勢、道具や材料の隠れ方によって、AIが正しく判断できない場合があります。

そのため、実運用では次のような設計が重要です。

• AIがNG候補を抽出する
• 管理者や教育担当者が該当シーンを確認する
• 誤判定の場合は修正する
• 判断基準を継続的に改善する
• 最終的な合否判断は人が行う

AIは、人の確認作業をなくすのではなく、確認すべき箇所を絞り込み、教育や品質改善を効率化するための支援ツールとして活用することが現実的です。

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導入時に確認すべきポイント

作業動画のAI活用を進める際には、事前に以下の点を整理することが重要です。

対象とする動画

どの作業動画を対象にするかを決めます。

• 教育用動画
• 点検動画
• 作業説明動画
• トラブル対応動画
• 改善活動動画
• 打ち合わせ動画

出力したい形式

AIで処理した後、どのような形で使いたいかを決めます。

• 手順書
• チェックリスト
• 作業報告書
• 教育資料
• FAQ
• 議事録
• 社内検索用データ
• NG判定レポート

正しい手順の登録方法

NG判定を行う場合は、比較対象となる正しい手順を整理する必要があります。

• 標準作業手順書
• 熟練者の模範動画
• チェックリスト
• 検査基準書
• 作業フロー
• 禁止行動リスト
• 品質確認基準

正しい手順が曖昧なままでは、AIも正しく判定できません。

まずは現場の標準作業を整理し、AIが比較しやすい形にすることが重要です。

音声の有無

動画内に説明音声があるかどうかで、処理方法が変わります。

音声がある場合は文字起こしが有効です。
音声がない場合は、映像解析を中心に工程を整理します。

現場環境

撮影環境によって、解析のしやすさが変わります。

• カメラの角度
• 明るさ
• 手元の見え方
• 作業者の動き
• 騒音
• 音声の聞き取りやすさ
• 作業対象の見え方

情報管理

作業動画には機密情報が含まれることがあります。

オンプレミス環境で処理するのか、クラウドを使うのか、社内ルールに合わせて検討する必要があります。

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まずは1本の動画から検証する

作業動画のAI活用は、いきなりすべての動画を対象にする必要はありません。

まずは1本の動画を使い、以下を確認することが有効です。

• 工程を正しく分けられるか
• 作業内容を文章化できるか
• 注意点を抽出できるか
• 手順書として使える品質か
• 正しい手順と比較できるか
• NG判定が現場感覚と合っているか
• 現場担当者が修正しやすいか
• 教育資料として再利用できるか
• 社内検索に登録できるか

最初の検証で、AIが得意な部分と人が確認すべき部分を整理できます。

そのうえで、対象作業や動画の撮り方、出力フォーマットを標準化していくことで、社内ナレッジ化を進めやすくなります。

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ジーライブが支援できること

ジーライブでは、作業動画のAI活用に関して、以下のような支援が可能です。

• 作業動画の解析
• 音声文字起こし
• 生成AIによる要約
• 作業手順書の作成
• 教育資料のたたき台作成
• チェックリスト化
• FAQ化
• 正しい手順との比較
• 手順抜け・順番違い・確認漏れのNG検知
• 社内文書検索への登録
• オンプレミス環境でのAI処理
• AIエージェントとの連携
• 社内ナレッジベース構築
• 現場動画の撮影・運用設計
• PoC・導入検証

作業動画を単に保存するのではなく、現場で使える知識として整理し、教育や改善に活用できる形へ変換することを支援します。

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まとめ

作業動画には、現場でしか得られない重要なノウハウが含まれています。

しかし、動画のままでは検索しにくく、共有や再利用にも手間がかかります。

AIを活用して作業動画を解析し、文字起こし・要約・手順化することで、動画は作業マニュアル、教育資料、点検記録、FAQ、社内検索用データとして活用できるようになります。

さらに、あらかじめ登録した正しい手順と実際の作業動画を比較することで、手順抜け、順番違い、確認漏れ、禁止行動などをNGとして検知する仕組みへ発展できます。

これにより、作業動画は単なる記録ではなく、教育、品質管理、作業標準化、現場改善に活用できるデータになります。

ジーライブでは、OnPrem Brainをはじめとしたオンプレミス生成AI、映像解析AI、音声文字起こし、AIエージェントの技術を活用し、現場動画や音声データのナレッジ化を支援しています。

現場でしか得られない作業ノウハウを、動画として残し、AIで整理し、正しい手順と比較しながら、教育・標準化・品質改善へつなげる。

それが、作業動画AI活用の大きな可能性です。

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お問い合わせ

作業動画の文字起こし、AIによる手順書化、正しい手順との比較によるNG検知、オンプレミス生成AIを活用した社内ナレッジ化にご関心がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

株式会社ジーライブ
E-mail：contact@geelive-inc.com
公式サイトのお問い合わせフォームよりご連絡ください。