作業者行動の可視化を行うために，対象がどの作業者であるかを特定する個人識別が求められる．一般に顔認証の運用や衣服などの外観に基づいた個人識別が取り組まれているが，製造工程においては作業者が帽子，工場着およびマスクを着用することが多く，かつ不鮮明な動画から個人識別を行う必要がある．
本研究は，作業者の動画から骨格データを取得し，グラフニューラルネットワークを用いて個人識別を行う手法を提案する．特に，単一カメラの撮影対象が複数人になる場合を想定し，作業場所の測位が可能な簡易センサを用いてセンサIDと骨格データを紐づけ，個人識別モデルのための教師データを自動生成することでラベル付与作業の省力化を行う．