製造業の生産現場において作業者の労働環境を整備するためには，日常的に作業時の作業負担を評価し，継続的な改善活動を実施することが重要である．本研究では，実際の作業時に生じる作業負担を自動評価する方法について議論している．具体的には，マルチカメラを用いて作業者の作業の様子を撮影し，画像解析によって得られる2次元骨格データを用いてOWAS（Ovako Working Posture Analysis System）に基づき作業負担を推定する方法を考案した．また，実際の物流工場の生産現場に適用した結果，OWASにおける作業の負担度合いを示すAC（Action Category）を85.9%の精度で推定可能であることが確認された．ただし，特に高負担な作業であるAC4の推定精度には課題が残り，自動評価の結果に対して最終的に人間の判断を介入させることで，実務の場で有用な手法となりうることが示された．
