S.00 PLATFORM  /  V.01
HUTZPER · 2026 · BETA
CONSTRUCTION SAFETY AI
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現場向け安全管理AI

現場向け安全管理AI「Owlox」

実績・認定

建設現場の安全を、現場主義AIで支える。

建設現場における不安全行動の検知から、是正措置の提案、現場ドキュメントの管理までを統合。
既設/新設の監視カメラと連携することで、映像取得からAI検知・通知までを一気通貫で実現する、ゼネコン共創型の安全管理AIプラットフォーム。

Scope
建設現場の不安全行動検知
是正提案 / ドキュメント管理
Partnership
参画ゼネコン募集中
初期費用無料

「安全管理」と「データ分断」
建設業界が抱える二重の課題

建設業界では、深刻な人手不足と就業者の高齢化が進行する一方、フルハーネス義務化や働き方改革関連法(時間外労働上限規制)など法規制の強化が続いています。労働災害ゼロの実現と現場生産性の両立は業界共通の社会的責任であり、安全管理水準の向上は企業価値に直結する経営課題です。業界横断でのデータ集約・知見共有・AI開発が不可欠だと、私たちは考えています。

現場に残る根深い課題

01
危険行動の検知が、現場監督・作業員の目視に依存している
02
多くの危険は、記録された後でしか分析できない(事後対応)
03
一現場単独では、AI学習に必要なデータ量・多様性が確保できない
04
危険検知技術が個別開発・縦割り化しやすく、業界横断での標準化が進まない
05
中小規模の現場では、導入コストや運用負荷が導入の壁となる
M.01 / Cost
初期費用0
無料トライアルあり
M.02 / Data
業界横断
複数現場のデータを統合
1社単独では届かない精度
M.03 / Deploy
カメラ連携
既設/新設の監視カメラに対応可能
M.04 / Scope
9
現場に合わせた多様な検知項目

3つの機能で、
現場の安全管理を統合する

ゼネコン各社の現場から収集される映像データと、製造業向けAIで培ったリアルタイム画像認識・行動認識の開発知見を組み合わせ、業界横断で活用可能な安全管理基盤を構築します。既設/新設の監視カメラとの連携により、現場カメラからの映像取得・AIによる検知・是正提案・現場担当者への通知までを一気通貫で実現します。

Camera
現場カメラ
映像取得
AI Inference
AI推論
不安全行動検知
Alert
メール・チャット
現場アラート通知
Dashboard
検出結果
ダッシュボード
Hutzper
現場1 現場2 現場3
通知 サマリー カメラ設定 設定
検出数合計
過去60日合計
0
安全帯不使用
307
— 0%
重機危険エリア侵入
77
↓ 30%
class3
67
↓ 28%
class4
31
↓ 19%
class5
15
— 0%
class6
10
↑ 5%
class7
3
↑ 5%
class8
2
↑ 5%
検出推移
カメラタグ1 × 安全帯不使用 × 2025/07/01 2025/07/20
190
140
100
50
0
07/01 07/05 07/08 07/11 07/14 07/17 07/20
安全帯不使用
重機危険エリア侵入
class3
class4
class5
01

リアルタイム不安全行動検知

Real-time Detection

建設現場特有の不安全行動をAIが自動検知。ダッシュボード表示と現場通知に対応します。

02

不安全環境指摘

Environment Assessment

現場画像をVLMとLLM、安全規則DBで評価し、是正措置案を含む点検レポートを生成します。

03

ドキュメント管理

Document Intelligence

図面・施工計画書・法規・カメラ映像までを統合的に扱える、現場向け生成AI基盤。正式リリースに向けて開発中です。

Coming Soon

検知・指摘の対象

高所/危険作業時のハーネスフック未使用検出

D.01 · Harness Hook

PPE未着用検出

D.02 · PPE Compliance

重機との近接検知

D.03 · Heavy Equipment

吊り荷配下への侵入検知

D.04 · Suspended Load

開口部/縁辺への接近検出

D.05 · Edge Proximity

立ち入り禁止区画への侵入

D.06 · Restricted Zone

フォークリフト/車両の不安全運転

D.07 · Vehicle Safety

火気の異常検知

D.08 · Fire Detection

不安全環境の自動指摘

D.09 · Unsafe Environment
Feature 01

リアルタイム
不安全行動検知

建設現場特有の不安全行動を、AIが映像からリアルタイムに検知。検知結果はダッシュボードでの確認に加えて、メールやグループチャット、現場アラート機器への通知に対応しています。

  • 高所作業のハーネス使用判定
    シーン判定で画角に高所が含まれるかを検出。安全エリアをセグメンテーションで特定し、危険エリアでのハーネスフック未使用を検知します。
  • 重機と作業員の接触リスク検知
    Aバリケード検出で重機稼働区画を定義。動体検知モデルで重機の稼働有無を判定し、稼働中のエリアへの作業員の接近・侵入をリアルタイムに把握します。
  • 吊り荷配下の侵入予測
    動体検知から吊り荷の動き(上下左右)を機械学習で推定。人と吊り荷の軌道を予測し、配下への侵入が予測された時点でアラートを発します。
通知
安全帯不使用
2025/07/15 17:30
FB3692581 現場1
重機危険エリア侵入
2025/07/16 12:45
FB1234567 現場1
class3 誤検知
2025/07/16 12:45
FB1234567 現場1
重機危険エリア侵入
2025/07/16 12:45
FB1234567 現場1
class4 誤検知
2025/07/16 12:45
FB1234567 現場1
安全帯不使用 誤検知 2025/07/15 17:30 FB3692581
安全帯不使用
person_no_harness
person_no_harness
hazard_zone
heavy_equipment
17:30
60:00
17:00 17:10 17:20 17:30 17:40 17:50 18:00
Inspection Report 自動生成
指摘項目 昇降足場不備
内容 上段足場の昇降階段脇に手摺なし
該当基準 労働安全衛生規則 第563条
是正措置 手摺の設置措置
Process
VLM 画像描写 RAG 規則照合 LLM 評価生成
Feature 02

不安全環境指摘

作業員がモバイル端末や固定カメラで撮影した現場画像に対し、VLMとLLM、安全規則データベースを組み合わせたRAG技術により、安全規則違反の有無を自動評価。是正措置案を含む点検レポートまでを自動生成します。

  • 画像を「描写」してから「評価」する設計
    VLMが画像内容を詳細に記述したうえで、LLMが安全規則と突き合わせて違反箇所を判定します。
  • RAGによる規則照合
    社内安全マニュアルや関連法規をデータベースから検索し、根拠付きで指摘内容を提示します。
  • 是正案つき点検レポート
    指摘項目・内容・是正方法までを含むレポートを構造化された形式で出力します。
Coming Soon
Feature 03

ドキュメント管理

図面・仕様書・施工計画書から過去の日報、カメラ映像・AI検出記録・建設関連法規まで——現場のあらゆる情報を統合的に扱える生成AI基盤を開発中です。LLMを活用した基準の即時確認、類似トラブル検索、提出書類の自動生成など、現場の事務作業負荷を構造的に減らしていくことを目指しています。

正式リリースに向けて開発を進めています。詳細は資料をご確認ください。

フツパーが選ばれる、
3つの理由

製造業の現場でAIを「使えるかたち」で届け続けてきた知見を、建設業界の安全管理にも展開しています。

Strength 01

NEDO事業を通じた
映像AI開発知見

セーフィー社がNEDOの採択を受けて推進する映像AI関連事業に、AI開発者として実証実験に協力。本プラットフォームは、その過程で得られた知見も活かして自社開発しています。

Strength 02

既設/新設の監視カメラ
との連携

各種ネットワークカメラとの連携に対応。映像取得からAI検知・通知までを一気通貫で実装します。

Strength 03

製造業AIで培った
現場主義の開発姿勢

外観検査AI「メキキバイト」をはじめ、製造業の現場で実用に耐えるAIを届けてきました。「現場で使えるAIを、粘り強く届ける」という姿勢を、建設業界においても貫いてまいります。

みなさんで "建設現場の安全を守るAI" を
つくりませんか?

予算があれば本当はAIを導入したい。でも個別開発は難しい。人の目ではどうしても見切れない。現場だけではデータもノウハウも限られてしまう。——そんな声をよく耳にします。だからこそ、全国の現場からデータと経験を持ち寄り、業界全体で使えるAIを共創する仕組みが必要です。

🏗️
皆様の現場
経験と知恵、そして貴重な実データ
🤖
現場で使えるAI技術
製造業で培ったリアルタイム画像認識・行動認識
📡
全国に広がるプラットフォーム
業界横断型のデータ基盤

「検知」から「予測」、
そして「未然防止」へ

中長期的には、AIエージェントによる安全管理業務の高度化、視覚言語モデル(VLM)やワールドモデルを活用した不安全リスクのシミュレーションなど、安全管理の在り方そのものを進化させていくことを目指しています。日本のものづくり・現場の安全と生産性向上に貢献してまいります。

検知
Detection
予測
Prediction
未然防止
Prevention
STEP 1 — 現在
AIエージェントによる
レポート生成+自動評価
検出記録を解析し、総評スコア・危険行動件数・改善点・是正処置案を自動生成。誤検知・未検知を自動評価し、AIモデルの妥当性をセルフレビューします。
STEP 2
AIエージェントによる
現場ごとへの自動最適化
作業指示書・工程表・重機計画に応じて、AIモデル・閾値・危険エリア・検出頻度を自動設定。昼夜・天候・工程進捗に合わせて自律的に調整します。
STEP 3
VLM×ワールドモデルによる
未来予測・自律安全
VLMによる高度な現場文脈の理解と、ワールドモデルによる人・重機の行動予測を統合。不安全リスクのシミュレーションにより「事故を予測する」システムへ進化します。
"

建設現場の安全は、特定の企業や特定の現場の努力だけで守れるものではなく、業界全体でデータと知見を持ち寄ることで初めて、本質的な解決に近づくと考えています。当社はこれまで製造業の現場でAIを「使えるかたち」で届けることに向き合ってきましたが、その姿勢を建設業界においても貫いてまいります。既設/新設の監視カメラ、そしてご参画いただくゼネコン各社の現場知見と組み合わせることで、業界横断の安全管理基盤を共創していく所存です。

H
萩原 啓悟
株式会社フツパー建設・物流ソリューション事業部事業部長 / CRO

まずは、サービスの全体像を
資料でご確認ください。

プラットフォームの機能詳細、検出技術の仕組み、先行提供の参画方法をまとめた資料をご用意しています。導入をご検討の方は、お気軽にダウンロードください。

人の安全から、現場の安全へ。
過去の記録から、未来の予測へ。
日本の現場から、世界の現場へ。

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