AIを活用した5Sチェック

今回の技術レポートでは、専門性の高い技術要素を中心とした普段のテーマとは趣向を変え、社内の5S活動を題材に、AIを活用した5Sチェックの仕組みをご紹介します。

ソフテックでは2006年から5Sチェックを継続し、2026年に20年の節目を迎えています。

長年継続してきた従来の5Sチェックは、全社員が持ち回りでチェックを担当して、結果を共有するという形を基本として行ってきており、20年の中で、チェック項目を明確化・細分化してきたり、事前に日時をアナウンスせず抜き打ちでの実施を試したりする等、様々な試行錯誤をして、5S向上に取り組んできています。

しかし、ここ数年は、目立った改善や新しい取り組みができていませんでした。

更に言えば、従来の5Sチェックでは、以下のような課題があることも見えており、改善策を考えている状況がありました。

(1) チェックを担当する社員による評価のバラつき

(2) 相手との立場の違いや業務の繁忙状況を考慮するあまり、指摘を控えてしまう

そして何より、ソフテックが5Sを推進する目的に、『5S活動を通じて社員の道徳心や気づき力に磨きをかける』というのがあります。他人から言われて改善するのではなく、社員が自ら気づき改善していくことを大切にしたいという考えがあります。
その点においても、従来の方法だけではなく、何か新しい一手を打ち出したいという状況もありました。

そんなとき、とある社員が、『AIに評価させるのはどうですか？』と社内会議で提案してくれました。

2025年春ごろだった当時は、今ほどAIが日常業務に浸透してはおらず、聞いた瞬間は、「斬新なアイディアだけど形にできるか...？」「効果はあるのか...？」という思いが過りましたが、社内活動であり、上述の状況もありましたので、前向きに検討することにしました。何より、面白そうだしやってみよう！という気持ちが大きかったかもしれません。そこから、具体的な実現方法の検討をはじめ、2025年6月から、AIを活用したチェックを開始しています。

大まかな流れは、撮影した個人机写真と共通の評価条件を生成AIに与えて各席を評価という流れです。

具体的には、評価対象である各社員の個人机を撮影、撮影したJPEG画像をPythonで縮小、PowerShell経由でCodexへ評価指示、Pythonで評価結果を集計しHTML形式のレポート出力、全社員へアナウンスという流れとしています。一連の処理を通して、座席名を共通キーに、撮影画像、評価テキスト、HTML形式のレポートの紐付けを行っています。

現時点ではOpenAI APIを契約していないため、ChatGPTではなく、コード生成に特化したCodexを利用する前提としています。

図1 撮影から結果共有までの処理フロー

画像と評価結果の対応には、1列目に席名、2列目に所属グループを持つCSV形式の紐付け用定義ファイルを使います。席名を共通のキーとし、[席名].jpgをAIへ渡し、その評価結果を[席名].txtとして保存します。集計時も同じ一覧を読むため、対象席とファイルの対応を保てます。席を画像から識別するのではなく、ファイル名で紐付けている点が実装上の前提です。

2-1. 画像の縮小

2-2. AIの呼び出しと評価ロジック

2-3. 評価結果(テキスト)の解析とHTMLレポート生成

とある社員Aさんの席について、2026年4月と6月の写真と評価結果の比較をご紹介します。
4月は65点・D評価で、左側袖机の飲料・小物、電源アダプタとケーブルの絡まり、機材の仮置きが減点要因でした。6月は78点・C評価となり、書類・私物の整理と機材の整理度の改善が評点や改善コメントにも表れていることが分かります。
この仕組みにより、社員は毎月、自席の写真・点数・コメントを確認し、改善の効果と残る課題を把握できます。また、これを継続することで、5Sの行き届いた状態を維持・向上できると考えています。

図2　同一席の時系列比較

本取り組みは、2025年6月の運用開始以降、様々な改善を重ねてきています。例えば、撮影した画像の縮小時の品質を調整したり、分かりやすいHTMLレポートのデザインを調整したりしてきていますが、一番試行錯誤して改善してきたのは、AIによる評価・評点の基準となるプロンプトです。

開始当初は、箇条書きにして40行程度のプロンプトで評価させていましたが、出力する評点に大きなバラつきがあり、評価結果に妥当性や再現性がありませんでした。
一番分かりやすい例でいうと、同じ画像とプロンプトでもう一度評価を実施すると、出力する点数やコメントが変化してしまうという問題がありました。生成AIがこれだけ浸透した今では、プロンプトがイマイチだと生成AIの性能を十分に発揮できず、期待している結果が得られないというのは常識ですが、まさにそのような状態でした。これでは定期的に評価をする効果も十分に得ることはできません。
他にも、隣席の散らかった机上の写り込みにより評点が下がってしまっているケースがあり、巻き込み事故の被害社員から当然のごとく評価方法の見直し要望が寄せられることもありました。
また、マウスやキーボードのケーブルが見えてしまっているだけで減点してしまっている場合もありましたが、会社支給PCのマウスやキーボードは有線であるため、過度な減点とならないよう、プロンプトを見直すといった必要もありました。

他にも細々と改善する必要があり、評価方針や評点基準がより明確になるようプロンプトを改善していき、現在は160行(開始当初の4倍)程度のプロンプトにより評価をさせています。
今後も継続して改善を積み重ねていきますが、開始当初のようなバラつきはなくなり、妥当性と再現性のある評価結果を出力することができています。
具体的なプロンプト改善内容を以下の表に整理します。

表2. プロンプト改善一覧

ここまで、AIを活用した5Sチェックについて、導入背景、具体的な流れ、評価結果例、試行錯誤してきた内容をご紹介しました。では、結局AIを活用した5Sチェックを導入してどうなったのか？という点について、導入前に期待していなかった思わぬ収穫もありましたので、併せてご紹介させていただきます。

5-1. 評価結果のバラつきと指摘控えの改善

5-2. 社員の5S意識が高まった

5-3. 5S状況の見える化による把握と改善

冒頭でも述べました通り、普段の専門性の高い技術要素を中心とした内容ではなく、社内の変わった活動を題材にご紹介させていただきました。
現状は、撮影した個人机写真と対象社員を紐付けるため、撮影後に画像ファイル名を手作業で「誰の席か分かる名称」へ変更しており、各席の机端部などへ固有のQRコードラベルを貼付する方法を検討するなど、まだまだ改善要素も残っており、引き続き改善を重ねていく予定です。

それでも、本取り組みをきっかけに、今よりも整った状態にしようと改善に向けて動かれたり、周りに声を掛けて働きかけたりしてくれる光景も見るようになり、20年という長い年月でマンネリ化した5S活動に新しい風を吹かせてくれている気がしています。

今後の展開として、まだ運用には至っておらず、評価方法や運用の妥当性を確認するための検証を進めている段階ではありますが、5Sチェックと同様に重視している『挨拶』についても、AIによる評価の検討を進めていますので、機会がありましたらご紹介させていただきたいと思います。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。