製造業における「はさまれ・巻き込まれ」事故は重大な課題であり、不適切な服装状態が一因である。本研究は、深層学習を用いた画像認識により作業者の服装状態を自動評価し、工作機械使用時の安全性向上を目指す。提案システムは、衣服のキーポイント検出と人物の姿勢推定を組み合わせる手法を採用した。構築したキーポイント検出モデルを評価した結果、YOLO11mと先行研究モデルの組み合わせが最も高い精度 (mAP: 0.562)を示した。また、リアルタイム処理を考慮した低負荷モデルについても、実運用に適用可能な性能を有することを確認した。今後は、エッジデバイス上で一連の処理を一貫して行うアプリケーションの完成を目指す。