＜1＞ 課題整理

クライアントとのヒアリングや現場視察を通して、実証実験で検証すべき課題を確認
本件の場合、工場を視察し、工場内の環境（明るさ、粉塵、道路の凹凸等）や、実際にフォークリフト危険行為が撮像している動画の確認（フォークリフト作業員の方に危険行為を実演して頂いたケースもある）を実施

＜2＞ 画像解析方式検討

実証実験のアプローチを検討
具体的には実証実験にて使用するカメラ等の機材選定、機材の設置場所・方法の検討、検証対象物（本件の場合、フォークリフト）が撮像されるかの確認を行った上、実証実験にて作成するAIアルゴリズムの定義や実証実験でのタスク、スケジュールを決定

＜3＞ 実証実験(PoC)実施

AIアルゴリズムを開発して精度検証を行い、実際の運用に耐える精度かどうかを確認
アルゴリズムの核である対象物（フォークリフト）の検知モデルの開発結果および危険行為に対する検証を実施

＜4＞ システム検討

＜3＞にて検証したアルゴリズムの精度が実運用に耐えうるレベルの場合、実運用を想定した業務・システム要件を検討・確定し開発/テストを実施
運用業務フロー、システム構成を基にテストを行い、業務・システム観点で不備不足が無いか確認を実施

＜5＞ 運用開始

AI及び周辺システムを導入し、クライアントにて実運用を開始する。実運用にて発生した課題については継続的にフォローアップし、クライアントと協議の上、解決を図る
さらなるAI精度向上に向けた施策検討も併せて実施