從事數據分析的FRONTEO公司開發出了可以發現和預測建築及製造一線潛在事故風險的AI（人工智慧）系統。透過集中整合並分析建築公司和製造商管理的工作日報、工作報告和事故報告等本文資料，可以在事故發生前發現工作現場的危險因素。目前該公司已開始提供服務。

FRONTEO公司的AI系統「WordSonar for AccidentView」分析本文資料，提取高度相關的以往事故案例（供圖：FRONTEO）

此次開發的是名爲「WordSonar for AccidentView」的AI系統。透過用數學方法分析本文資料，可以對傳統的關鍵詞搜尋可能忽略的相似關鍵詞進行分組和視覺化。例如，調查下雪時的勞動事故風險時，輸入「雪」後還可以同時提取包括「凍結」和「結冰」等高度相關詞彙在内的案例。

該系統還可以導入反映天氣和季節的最新資料，因此能根據現場的情況變化提醒相關人員注意。另外，還可以減輕日報應答、統計和風險評估等工作的負擔。

安全管理人員對該系統的期望很高。出席FRONTEO公司7月12日舉行的活動的建築業勞動災害防止協會（東京港區）前技術管理部長本山謙治表示：「我們需要有一個全新的思維來利用ICT（資訊通訊技術）減量勞動事故」，並介紹了使用AI的意義。

出席FRONTEO公司論壇的建築業勞動災害防止協會（東京港區）前技術管理部長本山謙治

該協會是旨在防止建築業發生勞動事故的企業團體，正在主動推進ICT的使用。還將探索未來與FRONTEO提供的AI等聯動的可能性。

2021年2月，FRONTEO公司針對該協會的安全衛生管理方法「新險情報告」（事故和災害即將發生的風險案例）開發了ICT工具。該方法會分析現場施工人員的作業負荷、身心變化和資訊溝通等勞動事故背後的人爲因素，由此提高對現場情況進行妥善處理，以避免事故發生的「應變能力」。

此外，該系統還支援可透過智慧型手機和平板終端機即時報告的APP。爲避免現場施工人員在報告險情時猶豫不決，會告訴他們「未造成事故，是一次順利開墾的成功經歷」，從而鼓勵他們做出報告。本山表示：「安全管理此前一直採取上意下達的方式，而此次可以實施來自施工人員的‘下意上達’機制。」

據厚生勞動省的資料，2021年建築業的事故死亡人數爲288人，同比增長12％。「墜落·跌落」事故最多，雖然已降至1961年峰值時的約十分之一，但現已停止繼續操作下降。今後如果利用AI等分析新險情報告的資料，還有望「實施多方面的安全管理」（本山）。

日文：大豆生田 崇志、《日經產業新聞》，2022/7/20
中文：JST客觀日本編輯部