近年，建設現場では労働災害を防ぐため，IoTによる効果的な安全管理の対策が求められている．これに対して，物体検出手法により作業員や建設機械の位置情報を取得して安全管理に生かす試みがなされている．しかし，作業員や建設機械が混在し，危険な領域が常時変化する建設現場では，動画像から物体検出手法を用いて検出対象物を検出することが困難である．そこで，深層学習の適用が考えられるが，正確に検出するには，建設現場に特化した検出モデルへの更新が必要である．しかし，そのための学習データを手動で作成するには多大な労力を要する．そこで，本研究では，建設現場において高精度に検出するための深層学習用学習データの自動生成手法を提案する．実験では，建設現場の映像を対象にシステムを適用した結果，その有用性を確認できた．
