現場の「視線」から始める、フィジカルAI・エージェントAIの要件定義

フィジカルAIやエージェントAIを製造現場に導入・開発するうえで、

「AIに何を認識させるのか」
「何を基準に判断させるのか」
「どの情報を取得すればよいのか」

といった要件を、どのように具体化するかが重要になります。

一方、現場では、熟練者が経験の中で身につけた判断や着眼点が、必ずしも言語化されているとは限りません。

そこで本オンラインセミナーでは、現場で働く人の「視線」に着目します。

熟練者が、どこを、いつ、どの順番で見ているのかをアイトラッキングで可視化・定量化。さらに、視線動画を手掛かりに「なぜそこを見たのか」「何を基準に判断していたのか」を言語化することで、これまで捉えにくかった現場の知識や判断基準を明らかにします。

こうして得られた視線データや言語化された情報を、認識対象や特徴量、カメラ・センサー設計、判断ルールなどの仮説立案や要件定義に活かす考え方を、実際の事例を交えてご紹介します。

なぜ、AI開発に「視線」が役立つのか

製造現場のAI開発では、現場にある多くの情報の中から、

• 何を認識対象とするのか

• どの情報を優先すべきか

• どの特徴量を使うのか

• どのような条件で判断するのか

を決める必要があります。

しかし、熟練者本人に聞いても、「いつも通り見ている」「感覚で判断している」といった説明に留まり、判断の手掛かりを十分に引き出せないことがあります。

アイトラッキングを活用することで、熟練者が何に注意を向け、どのような順番で確認しているのかを客観的なデータとして捉えることができます。

さらに、視線動画を見ながらインタビューすることで、その瞬間に何を考え、どのような理由で判断したのかを言葉として引き出しやすくなります。

視線データを、AI開発の要件へ

アイトラッキングから得られる情報は、大きく2つあります。

視線データ

• ヒートマップ

• 視線の位置

• 見た時間

• 見た順番

視線動画から言語化した情報

• 判断理由

• 確認ポイント

• 例外条件

• 現場固有の知識

これらを組み合わせることで、特徴量や認識対象の選定、センサー設計、判断フローの整理など、AI開発の要件具体化につなげていきます。

事例を通じて、活用イメージをご紹介

本オンラインセミナーでは、製造・建設・ロボティクスなどの事例を通じて、熟練者の視線や判断を、AI開発の仮説立案や要件定義にどのように活用できるのかをご紹介します。

アイトラッキングによって得られた視線データや、視線動画をもとに言語化した判断理由・例外条件などを、AIの認識・判断・制御の設計へどのようにつなげていくのか、具体的な活用イメージをご覧いただけます。

このような方におすすめです

• 製造現場へのフィジカルAI・エージェントAI導入を担当している

• AI・ロボットシステムの企画、開発、提案に携わっている

• 画像認識や制御AIの要件定義に課題を感じている

• 現場の熟練者が持つ知識や判断を、AI開発に活かしたい

• 認識対象、特徴量、センサー設計の仮説立案を効率化したい

• 人の注意や判断を、AI・ロボットの学習データとして活用したい

Tobii Glasses Xもご紹介

当日は、現場での視線計測に活用できるメガネ型アイトラッカー「Tobii Glasses X」についてもご紹介します。

熟練者が実際の作業中にどこを見ているのかを記録し、視線動画やデータとして確認することで、AI開発に必要な現場情報の収集に活用できます。

■ 開催概要
【日時】2026年10月14日（水）13:30～14:15
【形式】オンライン
【参加費】無料

▼お申し込みはこちらから

※本オンラインセミナーは、アイトラッキングの導入・活用をご検討されている企業・ご担当者様を対象としています。同業他社様からのお申し込みについては、参加をお断りする場合がございます。

皆さまのご参加を心よりお待ちしています。