ヒヤリハット分析のAI化〜画像データから危険パターンを自動抽出
ハインリッヒの法則が示す予防の重要性
建設現場の安全管理において、ヒヤリハットのAI分析が注目を集めています。「1件の重大事故の背後には29件の軽微な事故、そして300件のヒヤリハットが存在する」——このハインリッヒの法則は、予防安全の重要性を示す基本原則です。重大事故を防ぐには、日常に潜むヒヤリハットを見逃さず、徹底的に分析することが不可欠です。
従来のヒヤリハット管理が抱える課題
多くの現場では、作業員による手書き報告や口頭報告に依存しており、以下のような課題を抱えています。
報告の属人性と偏り
作業員によって危険認識のレベルが異なり、報告内容にばらつきが生じます。「これくらいなら報告しなくても」という判断で、重要な事例が埋もれてしまうケースも少なくありません。
膨大なデータの分析困難
日々蓄積されるヒヤリハット報告を人手で分析し、傾向やパターンを把握することは極めて困難です。結果として、報告は「集めるだけ」で終わり、具体的な予防策に活かせていない現場が多いのが実情です。
再発防止策の効果測定不足
対策を講じても、その効果を定量的に測定する仕組みがなく、PDCAサイクルが回せていません。
AIによるヒヤリハット自動検知ソリューション
これらの課題に対し、ヒヤリハットAI技術を活用した画像分析が新たな解決策を提供します。
監視カメラ映像からの自動検知
既設の監視カメラ映像をAIが継続的に分析し、危険な行動や状況を自動的に検知します。高所での安全帯未使用、重機との接近、不安定な足場といった危険パターンの識別が可能です。
統計分析による危険パターンの可視化
蓄積された画像データから、発生頻度の高い危険行動、時間帯別の傾向、場所ごとのリスク度合いを分析。リスクマップとして可視化することで、重点対策エリアの特定に役立ちます。
類似事例の自動検索機能
過去に発生した類似のヒヤリハット事例を検索し、効果的だった対策を参照できます。複数現場のデータを比較分析することも可能です。
AI技術による時系列分析で予兆を捉える
単なる危険検知にとどまらず、時系列データ分析により事故の予兆を捉えることが期待されます。
多角的な相関分析
天候データ、気温、作業工程、人員配置などの要因と危険発生の相関関係を分析。リスクが高まる条件の特定を支援します。
ヒヤリハット管理におけるAIの実践的な活用方法
安全教育の高度化
実際の現場映像を使った具体的な安全教育資料の作成が可能です。自社の現場事例を用いることで、作業員の意識向上につながります。
データドリブンなKPI管理
ヒヤリハット発生率、対策後の改善傾向など、定量的なKPIを設定し、安全管理の効果測定が可能になります。
将来に向けて：パッケージ製品の企画も進行中
現在の受託開発で得られる知見を活かし、より手軽に導入できるパッケージ製品の企画も進めています。標準的な安全管理機能を備えたパッケージと、個別カスタマイズを組み合わせた提供も視野に入れています。
株式会社OkojoAIは、ヒヤリハットAI分析技術で建設現場の安全を守ります。まずは貴社の安全管理課題をお聞かせください。最適なソリューションをご提案します。
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