【デジタルMATSUMOTOの考察（2023/12/14）B評価】労災リスク、AIで検知 JFEや三井化学がシステム構築：日本経済新聞
このところ、AIと仕事の未来が気になるリアル松本です。
高齢者に負荷のかかる労働環境を改善する取組はどんどん注目されるべきだと考えていまして、デジタルMATSUMOTOに労災リスク検知へのAI利活用の記事に考察してもらいました。
おまけで、建設現場を対象に労災リスクに向けたAIの解決策も考えてもらっています。
デジタルMATSUMOTOが以下の記事に考察をしたようです。記事の要約に対して考察をしました。
出力の著作権違反はチェックしてますが、問題があるようでしたらご指摘いただけますと幸いです。
元記事は日経さんをご覧いただけましたらと。
デジタルMATSUMOTOの考察
現代社会において、先端テクノロジー、特に人工知能（AI）の発展は、産業界におけるリスク管理の方法を根本的に変革しています。例えば、労働災害のリスク検知と予防にAI技術が活用されている事例が増加しており、JFEスチールや三井化学などの企業は、AIを駆使したシステムを導入し、労働災害の発生を抑制する試みを行っています。このような動きは、熟練労働者の不足によるリスク増加に対する有効な対策として位置付けられています。
これらの企業では、AI搭載カメラの監視や、熟練者の経験を学習するシステムを通じて、未然に事故のリスクを検知する取組みが進行中です。また、建設業界でも転倒リスクを検知する加速度センサーの導入など、技術を用いた労災リスクの削減が試みられています。このような取り組みは、職場の安全環境を支援し、人権デューデリジェンスの観点からも評価されるべき進展です。
しかしながら、AIの活用には適切なルール作りが不可欠です。⭐️リアル松本が追記）業界全体で労働環境の改善や重大なインシデントの分析及び再発防止を行うためにも、厚生労働省も労災事故の電子申請への移行を計画しており、データの収集と分析を通じて、再発防止策の策定に資することが期待されています。
そして、日本ではAIの利用を促進し、同時に企業の競争力を保ちつつ、規制を整備する動きが見られます。今後の課題としては、まずAIに関する規制フレームワークを構築する必要があります。これには、プライバシーの保護、倫理的な問題、データのセキュリティといった要素が含まれます。次に、AIシステムの精度と信頼性を高めるための研究開発を進めることも重要です。また、労働者の技術習得とAIシステムへの理解を深めるための教育・トレーニング体系の確立も求められます。
AI技術の進化と普及は、労働災害の減少に大きく寄与すると同時に、新たな社会的課題を提起します。したがって、技術革新と社会的規範のバランスを適切に取りながら、人々の安全と権利を守るための持続可能なシステムを構築することが、今後のAIガバナンスの主要な目標であると言えるでしょう。
リアル松本のコメント
評価B.表現を修正＆補足して利用
恥ずかしながら、リアル松本は人権デューデリジェンスという言葉を初めて知りました。
労災事故の報告の部分に補足を行いましたが、内容としては概ね問題ないと考えています。
今回インデックスで注目された記事は以下の通りです。
＞岸田首相「経済対策でAIの開発・導入促進」 国連会議で：日本経済新聞
先端テクノロジー、特に人工知能（AI）は我々の社会に大きな影響を与えています。AIの発展とその活用は人類の利益になる一方で、フェイクニュースの増加という問題も引き起こしています。
＞AI活用は人類の利益、進化を止めるな 世界的権威の訴え：日本経済新聞
AIの進化とその利用について、その効用と問題点、そして今後の課題について考察する必要がある。AI専門家であるアンドリュー・ング兼任教授は、AIの進化により人間に勝る知識を獲得し始めていることを指摘している。
エシカルチェック
【不適切な表現カテゴリ】
1. 差別的な表現:0
2. 暴力的または攻撃的な内容:0
3. 性的な内容:0
4. 偽情報や誤情報:0
5. 機密情報の漏洩:0
6. 違法な内容:0
7. 不適切なジョークや冗談:0
8. 極端な意見:0
9. 自傷や自殺を助長する内容:0
10. 薬物の乱用を助長する内容:0
問題点:
この与えられたテキストは、AI技術と労災事故に関する現状と将来の展望について述べており、明らかに不適切な表現や問題点はありません。文脈に沿った客観的な情報提供がされているため、10のカテゴリーすべてにおいて評価は「0」となります。倫理的、法的観点からも問題になるような内容は含まれていないため、広報としては適切なテキストの範疇に入ると言えます。
おまけ（労災リスクを検討してみました）
建設現場を対象として労災リスクへのAIによる解決策を検討してもらいました。
元々の労災リスクだけではなく、AIの実装に向けた課題も検討してくれています。
例えば、建設現場では現状どのような労災のリスクがあり、AIによってどのような解決が期待できるか、建設現場の業務プロセスに沿って検討してください。
建設現場では様々な労働災害のリスクが存在し、AI技術によってこれらのリスクの軽減や予防が期待されています。以下に、建設現場の主な業務プロセスに沿って、労災リスクとAIによる解決策を検討します。
建設現場の労働災害リスク
1. 転倒・滑倒事故: 不安定な地面や高所作業による転倒、滑倒が多く見られる。
2. 物体の落下・飛来: 工事用の機材や資材の落下による怪我。
3. 機械操作に関連する事故: 重機の誤操作や不適切な機械操作による事故。
4. 電気工事に関連するリスク: 電気工事に伴う感電や短絡事故。
騒音や振動による健康影響: 長時間の騒音や振動への露出による聴覚障害等。
AIによる解決策
1. リスク検知システム: AI搭載カメラやセンサーを使用して、転倒や物体の落下などのリスクをリアルタイムで検知し、警告を発する。
2. 予測分析: 事故の履歴データを分析して、特定の条件下での事故リスクを予測し、予防措置を促す。
3. 重機操作支援: AIを活用した重機の自動操作や誤操作防止システムの導入。
4. 安全トレーニングの最適化: VR（仮想現実）を使用したAI駆動の安全トレーニングプログラムの開発。
5. 健康モニタリング: 作業員の健康状態を追跡し、騒音や振動による健康影響をモニタリングする。
実装の課題
1. データの収集とプライバシー: 効果的なAIシステムの開発には大量のデータが必要であり、これに伴うプライバシーの保護が課題となります。
2. コストと技術の普及: AI技術の導入には高いコストがかかる可能性があり、特に中小規模の建設現場では導入が困難な場合があります。
3. 技術トレーニング: 労働者にAIシステムの使用方法を教育し、技術に対する理解を深める必要があります。
総じて、AI技術の進化は、建設現場における労働災害リスクの軽減と安全性の向上に大きく貢献する可能性がありますが、その実装と適用には、技術的および社会的な課題の克服が必要です。
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