作業カテゴリと作業内容の2階層、設備内の作業ポイント、そして誤分類の修正を扱います。粒度を決めるのは人の仕事で、AIはその語彙に沿って分類するだけです。
作業カテゴリ 5 区分／作業ポイント 22 箇所（設備 8 台）／ 確信度の低い窓 6 件
この粒度は変えない（全画面の集計軸のため）
設備ごとに 2〜4 種。粒度は現場と合意して決める
修正済み 0 件／再学習キューへ送る単位
低確信度から優先して直すと寄与が大きい（active learning）
部品を実際に加工・組立している時間。直接付加価値を生む。
治具交換・部品供給・設備調整。必要だが価値を生まない付随作業。
トルク確認・外観検査・記録。品質保証に必要な確認作業。
ライン間の歩行。レイアウト変更で削れる余地がある。
設備待ち・部品待ち・指示待ち。最初に削る対象。
LINE-04・作業ポイント A
組立治具 正面
サブアッシーの組付け本体作業。
同じ設備の他ポイント
1行が30秒の窓です。AIの予測と次点の候補が近い（＝迷っている）窓を優先度順に出しています。 正しいラベルを選ぶと再学習キューに入ります。
| 時刻・場所 | AIの予測 | 次点 | 迷っている理由 | 正しいラベル |
|---|---|---|---|---|
| 09:42高橋 千尋LINE-04 サブアッシー組立 | 主作業確信度 0.41 | 手待ち0.38 | 治具の前に立っているが手が動いていない。組付け中か部材待ちかが画像だけでは分かれない。 | |
| 10:18田中 健一LINE-02 シャフト圧入 | 段取り確信度 0.44 | 主作業0.36 | 部材棚の前での動作。補充と取り出しが同じ姿勢になるため見分けにくい。 | |
| 11:06鈴木 亮LINE-07 トルク検査 | 検査確信度 0.52 | 主作業0.31 | 測定と手直しが同じ台の上で行われる。工具の有無で分かれるが手元が隠れている。 | |
| 13:54中村 洋平LINE-06 グリス塗布・封入 | 検査確信度 0.39 | 段取り0.35 | 封入確認とカートリッジ交換が近接。しゃがみ姿勢でレンズが下を向いている。 | |
| 15:22伊藤 大輔LINE-06 グリス塗布・封入 | 主作業確信度 0.47 | 検査0.34 | 塗布直後の目視が主作業の一部か独立した検査かは、作業定義側の粒度の問題。 | |
| 16:08佐藤 美咲LINE-05 かしめ・圧入 | 手待ち確信度 0.43 | 検査0.37 | 機械の加工完了を待つ間に抜き取り検査の記録を書いている。同時並行の作業。 |
再学習キュー: 0 件
表示データはすべて合成データによる検証結果です。実映像・実験室での検証結果ではありません。 作業ポイントの座標は設備内の相対位置（0-1）で持ち、 フロア図の設備寸法が変わっても位置関係が崩れないようにしています。 再学習の実処理とラベルストアへの書き込みは未実装です。