現場の安全管理において、ヒヤリハット事例の収集・活用は不可欠ですが、実務上は以下の課題が障壁となっています。

• 作業報告書の分析における膨大な時間コスト

  日々蓄積される大量の作業報告書を人間が手作業で精査・分析するには限界があり、多大な工数を要しています。そのため、変化を素早く捉えて対策を講じることが困難な状況です。

• 過去の類似事案や知見の埋没

  膨大な過去データの中から、現在の事案に関連する類似ケースやベテランのノウハウを特定・検証することが難しく、貴重な安全管理の知見が有効に活用されていません。

自然言語処理（NLP）技術を中核に、情報の抽出から現場へのフィードバックまでのサイクルをデジタル化・高速化します。

• NLP技術を用いた作業報告書の自動解析

  AI（自然言語処理エンジン）が作業報告書等の文章データを解析し、事故に繋がりかねない重要な要素を自動的に抽出・構造化します。

• 過去データに基づく類似事案の検証とフィードバック

  蓄積された過去のデータから類似事案を瞬時に検索し、現在の状況と比較検証。その結果を整備現場へ即座にフィードバックする仕組みを構築することで、現場の判断を強力に支援します。

単なる効率化に留まらず、分析の網羅性と質を高めるためのプロセスを確立します。

• 全件解析（年間約24,000件）への対象拡大

  従来はサンプル抽出で行わざるを得なかった分析を、AIにより年間約24,000件に及ぶ報告書データの全件を対象とした解析へと拡大。見落としのない安全管理体制を構築します。

• ベテラン整備士のノウハウの形式知化

  要素の抽出や類似事例の発見など、ベテラン整備士が持つ高度な判断プロセスをAIで再現。属人化していたノウハウを組織の資産として継承します。

• 安全対策の仮説検証の高速化

  様々な切り口でのデータ分析を短時間で実施可能にすることで、安全対策の仮説立案から検証までを迅速に回せる環境を整備します。

AIによるヒヤリハット分析の導入は、安全管理の質と効率を劇的に向上させます。

• 年間約600時間の分析工数削減

  分析作業からダッシュボードによる結果共有までを一貫して自動化。報告書処理にかかる工数を大幅に削減（年間約600時間削減の事例あり）し、現場運営の効率化を達成します。

• 過去事案とノウハウの活用による事故抑止

  類似事案の即時参照やベテランの知見活用により、重大事故の発生を未然に防ぐ抑止力を最大化。組織全体の安全レベルを底上げします。

• データに基づく安全対策の高度化

  可視化されたダッシュボードを通じて、迅速かつ的確なフィードバックを行うことで、安全対策のPDCAサイクルを高度化・高速化します。