プラントエンジニアリングのコベルコE＆M、危険予知活動で現場の災害リスクを抽出するAIサービスを導入

　プラントの設計・施工・保守などを手掛けるコベルコE＆Mが導入したのは、現場の安全活動をデータとして蓄積し、生成AI（人工知能）技術を使って作業現場固有のリスク情報を自動生成するサービス（図1）。社内に蓄積してきた災害リスク対策のノウハウや安全規定を組織全体で活用する知的資産として整備し、危険予知（KY）活動の精度を高めるのが目的だ。

図1：作業現場固有のリスク情報を自動生成するサービスの概要

　導入したサービスでは、厚生労働省の災害データベースと自社内に蓄積された過去の労災データをAI技術が学習し、現場写真や作業内容を基に災害リスクや対策を提示する。エンジニアは提示された内容をスマートフォンなどで確認し、自らの経験や知識だけでは気付きにくいリスクも含めたKY活動での危険を洗い出す。これにより、災害リスクの抽出漏れを補完するとともに、繰り返し作業などに伴うKY活動の形骸化を抑える。

　この仕組みの基盤としてコベルコE＆Mは、アナログで蓄積してきた災害リスク対策のノウハウや安全規定をデータ化・構造化した。これらを組織全体で活用できる知的資産として整備したうえで、安全活動の中で継続的に利用するための安全管理プロセスを整備した。

　さらに、安全管理プロセスの継続的な改善を担う推進リーダーを育成してもいる。現場とのコミュニケーションを通じて運用上の課題を把握し、組織全体の危険予知能力と安全文化の醸成を推進する。

　その結果、従来は見過ごしていた災害リスクや、そのリスクがもたらす影響への気付きが増えたという。抽象的に捉えていたリスクについても、具体的な危険として認識・共有できるようになったとしている。

　コベルコE＆Mは、労働災害の防止に向けて継続的に安全活動を進めてきた。一方現場では、作業者の経験や知識の差によって災害リスクの抽出にバラツキが生じる課題があった。

　安全管理サービスには、製造業向けAIサービスの開発を手掛けるSolize Ureka Technologyの「SpectA KY-Tool」を採用した。