なぜ今、労災対策が必要とされているのか？

現場の機械化・作業多様化により、労災の原因は複雑化し続けています。
情報共有の不足や属人的な教育体制が限界を迎え、従来の安全管理だけでは再発を防ぎきれなくなってきているのが現状です。

• 事故・ヒヤリハット情報の分散と共有不足
• 熟練者減少による安全知識の断絶
• 作業リスクの多様化・複雑化
• 危険予知活動(KY活動)の形骸化と教育品質のバラつき

もし重大事故が起きてしまえば、従業員とその家族の生活はもちろん、会社としても事業停止・ブランド毀損・法的リスクへ直結します。
そのような事態を防ぐためにも、データ活用とAIによる危険予知・教育標準化を進め、データとAIを活用した“再発防止”と“事故ゼロに向けた組織的な安全体制の再構築”が今まさに求められています。

ヒヤリハット・KY活動DX支援ソリューション「労災防止AI」とは？

労災防止AIとは、業務の生産性向上と現場での安全性確保のために培われたノウハウをナレッジ化し、社員への技術継承・現場事故の防止を支援する、watsonxのAI機能とuniSQUARE BAのBI機能を活用したソリューションです。

労災防止AIの強みは以下の3点です。
①：ノウハウを集約・最適化するレコメンド機能
②：オーダーメイドのデータ分析アプリ
③：自社データの蓄積で継続的な精度向上

熟練者のノウハウと過去の事故データを学習した「労災防止AI」が、作業前の安全指導・リスク提示・事故事例の検索・可視化までをワンストップで支援します。

ノウハウを集約・最適化するレコメンド機能

労災防止AIは、過去の事故情報・ヒヤリハット・安全指導資料・熟練者の指摘内容など、分散したノウハウを一元的に収集・学習します。
これにより、作業内容や現場状況に応じて、“何が・なぜ・どう防ぐか”を自動でレコメンドし、属人的だった安全指導を標準化します。

オーダーメイドのデータ分析アプリ

データ分析アプリによって類似作業における事故の発生傾向などを一目でわかるように可視化が可能です。
出力するデータの種類、グラフの形状など、お好みのスタイルにオーダーメイドしていただけます。
ヒヤリハット発生件数の多い危険ポイントとその理由・対策などを一目で把握できるため、作業手順の改善・見直しが期待できます。

自社データの蓄積で継続的な精度向上

災害事例や報告書などの蓄積される自社データを学習に反映し、分析モデルの精度を段階的に向上させます。
過去データとリアルタイムデータを統合し、予測精度や検知アルゴリズムの最適化を継続的に実施。運用状況に合わせて学習ロジックをアップデートし、現場ニーズの変化にも柔軟に対応できます。蓄積量に比例してモデル精度が高まり、意思決定の質とスピードが継続的に向上します。
業務データを“資産”として活用し、時間とともに価値が積み上がるデータ活用基盤を構築します。

※watsonxは、米国やその他の国におけるInternational Business Machines Corporationの商標または登録商標です。
※uniSQUARE BAは、IBM Cognos Analytics with WatsonのOEM製品です。

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