課題
介護の現場では、転倒につながる動きや普段と違う行動にいち早く気づくことが欠かせません。とはいえ、職員が常にすべての利用者を見ているのは難しく、映像から特定の行動を検出する見守りAIへの期待が高まっています。
顧客企業はこうしたAIの開発を進めていましたが、学習には「どの行動が、いつ始まり、いつ終わったか」を正確に記録した映像データが必要でした。人の動きは連続しているため、行動の区切りをどこに置くかは作業者によってぶれやすく、検出したい行動の種類も複数にわたっていました。
支援内容
Nextremerは、検出対象となる行動をまず整理し、それぞれの開始と終了をどう判定するかを決めてから映像へのアノテーションに取りかかりました。
- 検出が必要な行動ごとに、判定のきっかけとなる動作を定義
- 映像を確認しながら、該当する行動にタイムスタンプを付与
- 判断が分かれたケースを共有し、基準を随時更新して作業者間のぶれを抑制
利用者のプライバシーに関わる映像のため、取り扱いには十分に配慮して作業しています。
成果
行動の開始と終了の判断を統一したことで、複数の行動を時系列で正確に記録した学習データを整備できました。
整備したデータは、見守りAIを現場で使える精度へ近づけるための土台として活用されています。
