3社がAI技術で労働災害予防を共同検証、電力業界の安全性向上へ

text: XEXEQ編集部

PR TIMES より

記事の要約

3社共同でAI技術活用による労働災害予防を検証
SWCCの労働災害予測AIを電力業界で活用
過去の労働災害データをAIが解析し客観的に予測

電力業界でのAI活用による労働災害予防の共同検証

東北電力ネットワーク、北陸電力送配電、SWCC株式会社は2024年8月8日、AI技術を活用した電力業界での労働災害の未然防止に向けた共同検証の実施を発表した。この取り組みでは、SWCCが開発した労働災害予測AIを用いて、過去の労働災害データを解析し、高リスクの作業を特定する。^[1]

共同検証の目的は、従来の経験則に基づく注意喚起から、より客観的で的確な注意喚起へと移行することだ。AIによる解析結果を活用することで、作業員の安全意識を高め、労働災害の未然防止につながる現場環境の構築を目指している。また、3社間でのデータ共有により、より高精度な労働災害予測AIの実現も視野に入れている。

SWCCの労働災害予測AIは、過去の災害データから将来の災害発生リスクを客観的に予測し、注意喚起を行うシステムだ。このAIの特長として、将来予測が可能であること、客観的な予測が可能であること、自社独自の周期性や地域性を反映した予測が可能であることが挙げられる。電力会社はこのAI技術を活用し、工事に携わる人々の安全確保を目指している。

AI技術を活用した労働災害予防の特徴まとめ

	従来の方法	AI活用後
予測方法	経験則に基づく	過去データのAI解析による客観的予測
データ活用	限定的	複数社のデータを共有し活用
予測精度	主観的要素が強い	客観的で高精度な予測が可能
適用範囲	個別の現場や企業に限定	業界全体での活用が可能
将来展望	経験の蓄積が必要	継続的なデータ拡充による精度向上

労働災害予測AIについて

労働災害予測AIとは、過去の労働災害データを解析し、将来の災害発生リスクを予測するシステムのことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

過去のデータから将来の災害発生を客観的に予測
自社独自の周期性、地域性、季節性を反映した予測が可能
人の主観に左右されない客観的な予測結果を提供

労働災害予測AIは、従来の経験則や主観的判断に頼る方法とは異なり、大量のデータを高速で処理し、統計的に有意な傾向を見出すことができる。これにより、人間が気づきにくい潜在的なリスク要因を特定し、より効果的な予防策を講じることが可能になる。また、データの蓄積と学習を重ねることで、予測精度が継続的に向上する点も大きな利点だ。

労働災害予防AIの活用に関する考察

労働災害予防AIの導入には、プライバシーやデータセキュリティの問題が懸念される。個人を特定できる情報の取り扱いや、企業間でのデータ共有における機密情報の保護など、法的・倫理的な課題に対する明確なガイドラインの策定が必要だろう。また、AIの判断に過度に依存することで、現場作業員の経験や直感的判断が軽視される可能性も考慮しなければならない。

今後、AIによる予測と人間の経験知をどのようにバランス良く組み合わせるかが重要な課題となる。さらに、AIの予測結果を現場でどのように効果的に活用するか、具体的な運用方法の確立も求められる。例えば、リアルタイムでの警告システムの開発や、VR技術を活用した安全訓練プログラムとの連携など、より実践的な応用が期待される。

労働災害予防AIの活用範囲は、電力業界にとどまらず、建設、製造、運輸など他の危険作業を伴う産業への展開も考えられる。産業横断的なデータ共有と分析により、より普遍的な安全対策の発見につながる可能性がある。一方で、業界ごとの特性や規制の違いを考慮した柔軟なシステム設計が求められるだろう。AIを活用した労働安全の取り組みが、働く人々の安全と企業の生産性向上の両立に貢献することを期待したい。