リスクアセスメント自動化｜AIで安全書類作成を1/10の時間に

「また今日もリスクアセスメントを書かなきゃ…」

新規作業が発生するたびに、リスクアセスメントシートを作成する。似たような作業でも、毎回ゼロから危険を洗い出し、対策を考える。これが現場監督の負担になっている。

厚生労働省は「危険性又は有害性等の調査等に関する指針」で、リスクアセスメントの実施を求めている。建設業では2006年から努力義務化され、今や当たり前の安全活動だ。

でも、現実にはこう思っている人も多いのでは？

「似たような作業なのに、毎回同じことを書いている」 「過去のシートを探すのが面倒」 「リスクの見落としが心配」

この記事では、AIを使ってリスクアセスメントを自動化する方法を解説する。

リスクアセスメントに時間がかかる理由

理由1：危険の洗い出しが難しい

リスクアセスメントの最初のステップは「危険源の特定」だ。でも、これが難しい。

ベテランなら経験で分かる危険も、若手には見えない。結局、「高所作業→墜落」「重機作業→接触」という定番パターンに頼りがちだ。

厚生労働省の「職場のあんぜんサイト」には、実際の労働災害事例が公開されている。でも、膨大な事例から自分の作業に関連するものを探すのは、時間がかかる。

理由2：リスクの見積もりが属人的

危険を特定したら、次はリスクの見積もりだ。

「重篤度」と「発生可能性」を掛け合わせてリスクレベルを決める。でも、この判断が人によってバラバラ。同じ作業でも、Aさんは「リスク高」、Bさんは「リスク中」と評価する。

これでは、対策の優先順位が定まらない。

理由3：対策の検討に時間がかかる

リスクを特定したら、対策を考える。

「どうすれば危険を減らせるか？」 「どの対策が現実的か？」 「コストはどれくらいかかるか？」

この検討に、1作業あたり30分〜1時間かかることも珍しくない。

AIで変わるリスクアセスメント

最近は、AIを活用したリスクアセスメント支援ツールが登場している。

AIが自動で危険を抽出

AIは、作業内容を入力するだけで、関連する危険を自動で抽出する。

仕組みはシンプルだ：

1. 「高さ8mでの足場組立作業」と入力
2. AIが過去の災害事例データベースを検索
3. 類似作業での事故パターンを分析
4. 危険源と想定されるリスクを一覧表示

人間が過去の事例を探す手間がない。AIは14,817件もの労働災害事例を瞬時に参照し、見落としがちな危険も提示する。

リスクの見積もりを標準化

AIは、過去の事故データに基づいてリスクを見積もる。

「この作業で過去に何件の事故が起きたか」 「どの程度の被害が発生したか」

客観的なデータに基づくため、評価者によるバラつきが減る。

対策を自動提案

危険が特定されたら、AIが対策も提案する。

提案される対策の例：

• ハード対策（設備・機器の改善）
• ソフト対策（作業手順・ルールの変更）
• 保護具の使用
• 教育・訓練の実施

それぞれの対策について、効果や実施難易度も示される。現場の状況に合わせて、最適な対策を選べる。

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「AnzenAI」は、作業内容を入力するだけでリスクアセスメントを自動生成するクラウドサービス。

• 14,817件の災害事例データベースを搭載
• 作業内容に応じた危険を自動抽出
• リスクレベルを客観的に評価
• 対策案を自動提案
• PDF出力でそのまま提出可能
• 月額980円から利用可能

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AI活用のメリット

メリット1：作成時間の大幅短縮

従来1時間かかっていたリスクアセスメント作成が、AIで5〜10分に短縮できる。

浮いた時間は、現場の安全パトロールや作業員とのコミュニケーションに使える。

メリット2：リスクの見落とし防止

人間だけでは気づかない危険も、AIがデータベースから抽出する。

特に、発生頻度は低いが重大な結果を招く「ハイリスク・ローフリークエンシー」の危険は、経験だけでは見落としやすい。AIはこうした危険も漏れなく提示する。

メリット3：品質の標準化

誰が作成しても、一定の品質が担保される。

新人でもベテランでも、AIが提示する危険と対策をベースにすれば、抜け漏れのないリスクアセスメントが作成できる。

メリット4：データの蓄積と活用

AIで作成したリスクアセスメントは、デジタルデータとして蓄積される。

過去のデータを分析すれば：

• どの作業でリスクが高いか
• どの対策が効果的だったか
• 現場ごとの傾向は何か

こうした知見が、次の安全対策に活かせる。

AI活用の注意点

便利なAIだが、万能ではない。

現場特有の状況は人間が判断

AIが提示するのは、一般的な危険と対策だ。

現場特有の状況（天候、周辺環境、作業員の経験など）は、AIでは把握できない。最終的な判断は、現場を知る人間が行う必要がある。

AIの提案を鵜呑みにしない

AIの提案は「参考情報」だ。

そのまま採用するのではなく、自社の現場に合っているかを確認する。実施不可能な対策や、コストに見合わない対策は、別の方法を検討する。

定期的な見直しが必要

一度作成したリスクアセスメントも、定期的に見直す。

• 新しい機械や材料を導入したとき
• 作業手順を変更したとき
• 類似作業で事故が発生したとき

こうしたタイミングで、リスクアセスメントを更新する。

導入ステップ

ステップ1：現状の課題を整理

まず、自社のリスクアセスメントの課題を整理する。

• 作成に時間がかかりすぎている？
• 危険の見落としが心配？
• 評価者によるバラつきがある？

課題が明確になれば、AIツールの選定基準も定まる。

ステップ2：小規模で試す

いきなり全社導入するのではなく、まずは1つの現場で試してみる。

トライアルで確認すること：

• 操作は簡単か
• 自社の作業に対応しているか
• 出力されるリスクアセスメントの品質は十分か

ステップ3：運用ルールを決める

本格導入前に、運用ルールを決める。

• AIが生成した内容を、誰がチェックするか
• 最終承認の権限は誰にあるか
• データの保管・管理方法

ステップ4：全社展開

トライアルで効果が確認できたら、他の現場にも展開する。

まとめ

リスクアセスメントのAI自動化は、単なる時間短縮ではない。

• 危険の見落としを防げる
• 評価の品質が標準化される
• データが蓄積されて、継続的な改善に活かせる

2024年の建設業労働災害死亡者数は232人。この数字を減らすためには、リスクアセスメントの質を上げることが不可欠だ。

AIは、その強力な武器になる。まずは無料トライアルから試してみてほしい。

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