産業安全を支援する最新生成AIツールのリストアップ

産業安全における生成AIの役割と重要性

• リスクアセスメントの効率化:
  SpectA KY-Toolは、SOLIZEが開発した自然言語処理AIを搭載し、過去の災害事例や自社データを元に、リスク評価のばらつきを最小限に抑えながら効果的なリスク抽出を実現しています。従来は現場で暗黙的に蓄積されていた知識が可視化され、事故の未然防止に大きく貢献する仕組みとなっています。
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• 実際の導入事例:
  前田建設工業株式会社や日特建設株式会社といった一流企業が、SpectA KY-Toolを導入することで、組織全体の安全管理レベルの向上と危険予知活動の高度化を実現しています。これにより、現場の安全意識が向上し、過去のデータを活用した予防策が確実に実施されています。
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• デジタル化による安全意識の向上:
  HACARUS KYは、紙ベースの記録をデジタルデータへ移行し、全現場の安全データを統一的に管理できる環境を整備しています。AIが過去の労働災害事例をイラスト付きで提示することで、現場作業員が危険箇所を直感的に理解できるようになりました。
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• 具体的な利用シーン:
  JR西日本グループでは、ICT技術を活用し、ドローンや3Dデータ作成ソフトと連携することで、従来見逃されがちなリスクポイントを迅速に把握。新津さんの事例など、現場のリアルな声が反映されることで、より実践的な安全対策が施されています。さらに、毎年開催される安全推進大会（今年で38回目）では、こうしたデジタルツールの効果が広く共有され、組織全体の安全文化の醸成につながっています。
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• 生成AIの意義:
  生成AIツールの導入は、従来のマニュアル中心の安全管理体制に革命をもたらします。特に、暗黙知の可視化およびデジタルデータの統合管理は、現場でのリスクを科学的に把握し、即時対応を可能にする点で非常に革新的です。
• 隠れた傾向と意外な事実:
  両ツールの事例が示すように、現場のデジタル化は単なる効率化に留まらず、企業全体のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する原動力となっています。たとえば、HACARUS KYによるデジタル化は、雨天時の紙資料の劣化や保存問題を解消し、常に最適な状態での安全情報の提供を可能にしています。また、SpectA KY-Toolの活用は、過去の事例を活かすことで、現場における危険予知の精度が飛躍的に向上している点も見逃せません。
• 数値的・定量的アプローチの重要性:
  生成AIによるリスクアセスメントでは、過去の災害事例の統計分析が鍵となり、定量的なリスク評価が可能となります。これにより、同一現場内での評価のばらつきを抑え、一貫性のある安全対策を構築できる点は、将来の産業安全管理システムにおいて極めて重要な要素です。
• 推奨すべき今後の施策:
  企業がさらなる安全性の向上を目指すためには、以下の点が推奨されます。
  1. データ収集と活用の体系化: 現場での安全・品質情報のデジタル化を推進し、生成AIが活用できる基盤を整備する。
  2. 現場教育と意識向上: AIツールの操作だけでなく、その分析結果を現場の実務にどう反映させるかの教育を充実させる。
  3. ICT技術との連携: ドローンや3Dデータ作成などの最新ICT技術との連携を進め、全体のリスクマネジメント体制を強化する。

リスクアセスメントを支援する生成AIツールの概要

具体的な事例と導入背景

• 提供開始日と目的
  株式会社日立製作所は、2024年11月1日より、工場や建設現場などの実際の現場で発生する労働災害を未然に防止するため、生成AIを活用した新たなリスクアセスメント支援ソリューションを提供開始しました。これは長年蓄積してきた安全管理のナレッジを基に構築されており、現場ごとのリスクを高精度で評価できる点が大きな特徴です。詳細は

  hitachi.co.jp

  の出典をご確認ください。
• 背景と政策連動
  本ソリューションは、リスクアセスメントの品質向上を目的としており、2023年に公示された厚生労働省の第14次労働災害防止計画と連動しています。この計画では、2027年までに製造業における「はさまれ・巻き込まれ」の死傷者数を5%以上削減する目標が掲げられており、適切なリスク評価が安全対策の根幹を成すと位置付けられています。
• 実証結果と運用体制
  日立社内での実証実験では、生成AIが約9割の精度で不適切な記述を検出し、具体的な改善案を提示する結果が得られました。さらに、2024年9月からグループ7拠点で試行運用が開始され、今後全社展開へ向けた取り組みが進行中です。

ソリューションの特徴と利用イメージ

• カスタマイズ性
  お客様の安全管理業務に合わせた柔軟なカスタマイズが可能であり、各現場の特殊な条件や要求に適応できる点が大変評価されています。
• 改善案の精度向上
  複数の生成AIが相互に議論する仕組みを採用することで、従来のアナログな評価プロセスに比べ、より高精度なリスク評価と改善案の提示を実現しています。なお、この技術は特許取得中であるため、今後の技術革新に一層の期待が寄せられています。
• 継続的な強化
  現場での成功事例や蓄積されたノウハウを反映することで、生成AI自体の評価精度は日々向上しており、企業全体での安全管理の標準化に貢献しています。
• 利用フロー
  以下のプロセスでリスクアセスメントが強化されます。
  1. 安全管理担当者がリスクアセスメント結果を記入
  2. 記入内容を生成AIに入力し、妥当性・正確性の評価を依頼
  3. 生成AIが自動で内容の検証と評価結果（改善案）を提示
  4. 担当者がフィードバックを基にリスク評価の見直しを実施
  以下のフローチャートは、このプロセスを視覚的に示したものです：
• 提供価格と展開
  提供されるサービスは「生成AIプロフェッショナルサービス powered by Lumada」として、価格は個別見積もりとなっています。正式な提供開始は2024年11月1日からで、今後、フロントラインワーカーの安全確保への貢献だけでなく、他の業務領域への展開も視野に入れた取り組みが進められる予定です。詳しくは生成AIプロフェッショナルサービスについてや日立の生成AI詳細をご覧ください。
• 参考画像
  以下はリスクアセスメント支援プロセスの概略を示すイメージです：
  

考察・分析

• 精度と信頼性の向上
  実証実験で約9割の精度を達成した点は、生成AIが従来の評価プロセスにおける主観的な判断やばらつきを大幅に低減できることを示しており、今後さらなる精度向上と信頼性確保が期待されます。
• 業務効率化と知識の形式知化
  担当者の個々の経験や知識に依存せず、システムが自動で評価・改善案を提示することで、業務の効率化が図られるとともに、暗黙知を形式知として体系的に蓄積することが可能となります。これにより、企業全体の安全管理レベルの底上げが期待されます。
• カスタマイズ性の高さと普遍的適用性
  現場ごとの要求に応じたカスタマイズ性は、単一の標準解決策では解決できない多様なリスク要因に柔軟に対応するため、他の産業分野や海外市場への展開にも応用可能な点が非常に魅力的です。
• 技術融合による新たなパラダイム
  生成AIの導入は、従来のリスクアセスメント手法からのシフトを促すものであり、これにより安全文化の根本的な再構築が期待されます。特に、フィードバックループを確立し、現場の実績に基づく継続的改善プロセスを実現する点は、他の評価手法との明確な差別化要因となっています。

主要な生成AIツールの比較と特徴

1. 多層的なアプローチによる安全対策
   MetaMoJiは、現場の安全管理に必要な知識を「リスク予測知識データベース」として蓄積し、経験に依存しないリスクの見える化を実現しています。具体的には、以下の3つのタイプの安全AIソリューションを提供しており、それぞれが異なるデータソースと用途に基づいています。
   • 基本版：厚生労働省の労災事例データベースを基に予測モデルを構築。これにより、公的な労災データに裏付けられた信頼性の高いリスク予測が可能となります。
     metamoji.com
   • 自社データ版：企業自社の労災事例を活用し、固有のリスクや現場の特性に合わせたモデルを構築。企業固有の安全リスクに即応できるのが特徴です。
     metamoji.com
   • 生成型：安全関連法案などの最新情報をもとに、AIがリスクや対策を生成する仕組み。急速に変化する法改正や新たなリスクに対する柔軟な対応が期待されます。
     metamoji.com
2. 現場の多様な課題に対応する設計
   • 背景要因：近年、建設現場では高齢労働者や外国人労働者の増加、ベテランの大量退職と若手の不足によるノウハウ伝承の危機が指摘されています。このような環境下で、経験や感覚に頼る従来の安全管理手法ではリスクの抽出に漏れが生じやすい点が問題視されています。
   • 利用シーン：朝礼やKY活動、安全巡回、作業手順作成など、日々の現場活動において、各シーンごとに最適な安全対策の提案を行える点が評価されています。
     metamoji.com
   • 研究と共同開発：労働安全衛生総合研究所や大林組との共同研究による裏付けがあるため、現場実情に即したリスク管理が実現されています。
3. 導入・運用の実務的側面
   • 安全AIクライアントはスタンダード版以上で利用可能となり、実際の運用に際してはサーバーライセンスや構築費用が必要となります。これにより、導入企業は初期投資と運用コストの観点からROI（投資利益率）を検討する必要があります。
     metamoji.com

• 多層的リスク管理の必要性と優位性
  産業安全分野においては、単一のツールやデータソースでは捉えきれない多様なリスクが存在します。MetaMoJiの3種類のツールは、公共データ、自社データ、そして生成型という異なるアプローチを統合することで、表面的なリスク評価を超えた多面的な安全管理を実現しています。これにより、既存の経験依存型から脱却し、より客観的かつ迅速なリスクアセスメントが可能となる点は非常に革新的です。
• 現場の課題とAIの融合による効果
  近年、建設現場では高齢化や技能伝承の問題が深刻化しており、若手教育と早期戦力化の両立が求められています。eYACHOは、ベテランと若手が協力する形でリスク管理を進めるための共通プラットフォームとして機能し、過去の事故事例を共有することで事故防止に繋がっています。実際、大林組の先行事例では、安全AIの活用により若手への効果的な注意喚起が促進されている点が注目されます。

  metamoji.com
• 生成型の可能性と今後の展望
  特に生成型ツールは、法改正や新たなリスク要因に即応できるため、従来の静的なモデルに比べ柔軟性と適応性が高い点が大きな強みです。しかし、その一方で、常に最新の法令や実情に即した精度の高いリスク評価を維持するための運用体制やメンテナンスが不可欠であり、導入前の十分な検証と運用後のフィードバックループの構築が推奨されます。
• 総合的な推奨と提言
  産業安全のリスクアセスメント支援としては、三本の柱（基本版、自社データ版、生成型）の統合活用が最も効果的です。各企業は、自社の安全履歴や運用環境に合わせて、これらのツールを選択・組み合わせることで、現場の安全性を総合的に向上させることが期待されます。また、初期投資や運用コストとのバランスも重要な検討要素となるため、パイロット導入などを通じた段階的な展開が望ましいと言えるでしょう。

生成AIツールの導入事例と効果

• 共同開発による先進事例
  MetaMoJi、大林組、安衛研の3社が連携し、安全AIソリューションを開発しました。この取り組みは、現場における労働災害の増加と安全技能の伝承不足という背景に基づき、組織的リスク管理の高度化を目的としています。
  出典：

  aismiley.co.jp
• 導入時期と進捗状況
  2023年7月5日から先行試用企業の募集が始まり、正式サービスの提供は同年内に予定されています。このタイムラインは、早期に市場で検証を行うことで、現場のフィードバックを迅速に反映させる狙いがあります。
  出典：

  prtimes.jp
• 技術的アプローチとシステム構成
  • 利用データ作成: 労働災害情報をIMTOC表現を用いてデータベース化し、現場の状況を整理。
  • リスク予測データベース構築: 自然言語処理AIを活用し、事故データからリスク予測情報を自動生成。
  • 危険予知と安全対策の実行: MetaMoJiの業務アプリ「eYACHO」や「GEMBA Note」と連動させ、労災情報の登録や帳票の生成を実施。
  この一連のプロセスにより、従来は個人の経験や直感に依存していた安全管理を、データに基づく組織的リスクの見える化へと変革しています。
  出典：

  aismiley.co.jp
• 視覚的情報による理解の促進
  下記画像は、システム全体の流れやリスク評価の可視化を示す図として利用されています。
  

1. 効率化と安全性の両立
   この事例は、生成AIを利用することで、現場の安全管理がより効率的かつ標準化されたプロセスに移行していることを示唆しています。個々の経験値に依存する従来の方法と比べ、システム化されたリスク評価は、以下のメリットをもたらします。
   • エラーの減少と迅速なリスク認識
   • 組織全体での情報共有による安全対策の強化
   • リアルタイムなデータ更新に基づく、柔軟かつ効果的な予防措置
2. 産業安全分野における波及効果
   現場で見受けられる高齢化や外国人労働者の増加により、伝統的な安全技能の伝承が課題となっています。こうした中で、安全AIソリューションは、労災情報の自動収集・解析を通して、安全対策の迅速化・合理化を実現します。今後、同様の生成AIツールの導入が他の産業分野にも拡大すれば、全体のリスクアセスメントや安全文化の向上に繋がると考えられます。
3. 技術導入と運用の挑戦
   一方で、このシステムが真の効果を発揮するには、常に最新の事故データの入力と正確な自然言語処理によるリスク評価が必要です。つまり、データの質や更新頻度が運用上の成功の鍵となるため、現場での運用体制や教育・訓練の充実が求められます。
4. 将来展望と推奨事項
   • 積極的な導入促進: 既存の安全管理体制に生成AIを組み込むことで、全体的な事故発生率の低下が期待されます。
   • 運用データのフィードバックループ構築: 定期的に現場からのフィードバックをもとにシステムのアップデートを行い、精度の向上を推進すべきです。
   • 他業種への応用検討: 建設業界での成功例を参考に、製造業や物流業界といった労働環境の厳しい分野でも同様のツールの展開を検討することが有益と考えられます。

生成AIを活用した未来の安全管理の展望

• 多端末対応と利便性
  • スマートフォン、タブレット、PCに対応しており、現場でいつでもどこでもKY（危険予知）活動が行える点が評価されています。
  • 入力した作業名に基づき、約3,500件の労働災害事例からAIが危険ポイントを提案する仕組みが、属人的な判断を排除し、均質で効果的なリスク評価を可能にしています。
    hacarus.com
• デジタル化とクラウド連携
  • アプリ上でのKYシート作成、クラウドへの過去KYの保存、そして二次元コードによる現場アクセスといった機能により、従来の紙ベースの管理から脱却しています。
  • 独自のレポート機能により、KY活動の品質を数値化し、統計的に安全管理活動の効果を評価できるため、経営戦略としても透明性が確保されています。
    hacarus.com
• 具体的な導入事例とコスト設定
  • 実績として、旭建設株式会社、山本商事グループ、丸共建設株式会社、東亜建設工業など大手企業が導入しており、その効果が実証されています。
  • 費用面では、初期費用10万円（税別）、月額費用3万円（税別）と明示され、KYシート作成は月500枚まで、超過分は40円/枚といった明確なコスト設定が企業の導入判断を支えています。
    hacarus.com

1. リアルタイムリスク評価の向上
   • 従来のマニュアルやチェックリストに依存したリスクアセスメントは、経験や個々の感受性に左右されがちでした。生成AIは、過去の豊富な事例データ（約3,500件）をもとに、瞬時にフィードバックを返すことで、リスク評価の精度を向上させます。
   • これにより、現場では状況変化に即応した安全対策が可能となり、事故発生前のリスク低減が期待されます。
2. データ駆動型安全管理の実現
   • クラウドに蓄積された過去のKYシートやレポートデータに基づいて、統計的なトレンドを把握できることは、今後の安全管理において大きな強みとなります。
   • 数値化されたデータと生成AIが連携することで、現場のリスク要因を定量的に評価し、効果的な対策が講じやすくなります。これにより、現状の安全管理手法からデータ駆動型へのパラダイムシフトが期待されます。
3. コスト効率と導入の普及促進
   • 明確な費用設定（初期費用10万円、月額費用3万円、KYシート上限500枚／月など）は、企業にとって投資効果の見通しが立てやすく、リスク軽減策としての導入を後押しします。
   • 特に、手書きや紙媒体に依存していた伝統的安全管理からの転換により、時間と労力の削減が可能になる点は、今後の普及に強く寄与するでしょう。

• 隠れた傾向と本質的意義
  • 現場では、経験豊富な作業者の判断に依存していたリスク評価が、生成AIにより客観的かつ統計的な根拠に基づくものへと移行しつつあります。これにより、若手作業者や経験の浅いスタッフでも、適切なリスク抽出が可能となり、全体としての安全意識の向上が見込まれます。
• 矛盾の分析：技術進化と現場適応のバランス
  • 一方で、デジタル技術の普及は、プライバシー保護やデータの正確性、そして現場での技術的ハードルといった新たな課題も生み出しています。これらの課題を克服するためには、組織全体での技術教育やインフラ整備が不可欠です。
  • しかし、HACARUS KYの事例は、すでに産業界で一定の成功を収めており、これらの課題に対する解決策が実証されつつあることを示しています。
    hacarus.com
• 推奨すべき取り組み
  • 今後、生成AIを活用したリスクアセスメントは、システムの正確性と現場の柔軟性の両立が鍵となります。各企業は、AIの導入前後での効果測定とフィードバックループを確立し、継続的な技術改良を図る必要があります。