14,817件の労働災害事例から学ぶ｜過去の事故を未来の安全に

「同じような事故が、また起きてしまった…」

建設現場で事故が発生するたび、関係者は頭を抱える。調べてみると、過去に似たような事故が起きていたことが分かる。もし事前に知っていれば、防げたかもしれない。

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多数公開されている。しかし、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。

この記事では、労働災害事例データベースの活用方法と、AIによる効率的な検索方法を解説する。

なぜ過去の事例を学ぶのか

事故は繰り返される

建設業の労働災害を分析すると、同じパターンの事故が繰り返されていることが分かる。

2024年の建設業死亡災害（232人）の内訳：

• 墜落・転落：約4割
• 建設機械・クレーン等：約2割
• 崩壊・倒壊：約1割

これらは、何十年も前から変わらない「定番」の事故パターンだ。つまり、過去の事例を知っていれば、予防できる可能性が高い。

経験には限界がある

ベテランの現場監督でも、経験できる事故は限られる。

30年のキャリアがあっても、自分が直接経験した事故は数件〜十数件程度。それだけで「あらゆる危険を知っている」とは言えない。

一方、データベースには14,817件もの事例がある。この「集合知」を活用すれば、自分の経験の何百倍もの知見を得られる。

教訓は風化する

過去の事故の教訓は、時間とともに風化する。

事故直後は「二度と起こさない」と誓っても、3年、5年と経つうちに記憶は薄れる。担当者が異動すれば、教訓は引き継がれない。

データベースに記録された事例は、風化しない。いつでも、誰でも、過去の教訓にアクセスできる。

労働災害事例データベースの活用方法

活用法1：KY活動のネタ探し

毎日のKY活動で、「今日はどんな危険があるか」を考える。

データベースを使えば：

1. 今日の作業内容を検索
2. 過去に起きた類似事故を確認
3. どんな状況で、どんな事故が起きたかを共有
4. 「うちの現場でも起きうる」という意識を醸成

具体的な事例があると、作業員の意識に残りやすい。

活用法2：リスクアセスメントの精度向上

新しい作業を始める前に、リスクアセスメントを行う。

データベースを使えば：

• 類似作業での事故事例を網羅的に把握
• 見落としがちな危険も発見
• 客観的なデータに基づくリスク評価

「経験則」だけに頼らない、エビデンスベースのリスクアセスメントが可能になる。

活用法3：新人教育の教材

新人に安全教育を行うとき、「危ない」「気をつけろ」では伝わらない。

データベースの事例を使えば：

• 実際に起きた事故のリアリティ
• 「なぜ事故が起きたか」の原因分析
• 「どうすれば防げたか」の対策検討

座学だけでなく、事例を題材にしたグループディスカッションも効果的だ。

活用法4：安全大会のコンテンツ

年に1〜2回開催される安全大会。毎年、同じような内容になっていないだろうか。

データベースを使えば：

• 最新の事故事例を紹介
• 自社の作業に近い事例を選んで解説
• 「他人事」ではなく「自分事」として認識させる

鮮度の高いコンテンツで、参加者の関心を引きつける。

活用法5：事故発生時の類似事例調査

万が一、事故が発生したときに、類似事例を調べる。

データベースを使えば：

• 同じ状況で、過去にどんな事故があったか
• 根本原因は何だったか
• どんな再発防止策が有効だったか

過去の知見を活かして、より効果的な再発防止策を立てられる。

AIで事例検索を効率化

膨大な事例データベースを手作業で検索するのは、時間がかかる。

従来の検索の課題

厚生労働省の「職場のあんぜんサイト」で検索する場合：

• キーワードを考えて入力
• 検索結果を1件ずつ確認
• 関連する事例かどうかを判断
• 必要な情報を抜き出す

この作業に、1時間以上かかることも珍しくない。

AIによる自動マッチング

AIを使えば、作業内容を入力するだけで、関連する事例が自動で抽出される。

仕組み：

1. 「高さ8mでの足場組立作業」と入力
2. AIが自然言語処理で作業内容を解析
3. 14,817件の事例から類似度の高いものを抽出
4. 重要度順にランキング表示

人間が1件ずつ確認する手間がなくなる。

事例の要約と分析

AIは、事例の要約も自動で行う。

長文の事故報告書から：

• 発生状況の要点
• 事故の原因（直接原因・間接原因）
• 実施された対策
• 自社への適用ポイント

これらを短時間で把握できる。

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• 作業内容を入力するだけで類似事例を自動抽出
• 事例の要約と原因分析を表示
• KYボードやリスクアセスメントに活用可能
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事例活用の注意点

注意点1：事例をそのまま当てはめない

過去の事例は「参考」であって、「正解」ではない。

自社の現場は、事例とは異なる条件を持っている。設備、作業員、環境。これらの違いを踏まえて、事例を応用する必要がある。

注意点2：最新の事例も確認する

10年前、20年前の事例は、当時の技術や規制を前提としている。

最新の事例も確認して、現在の技術水準や規制に照らし合わせる。古い対策が、今では不十分な場合もある。

注意点3：自社の事例も蓄積する

公開されている事例だけでなく、自社で発生したヒヤリハットや事故も蓄積する。

自社の事例は、より具体的で、より現場に即している。外部の事例と組み合わせることで、より精度の高い安全対策が可能になる。

データベース活用の導入ステップ

ステップ1：現状の課題を把握

まず、自社の安全管理の課題を整理する。

• KY活動がマンネリ化している？
• リスクアセスメントの精度に不安がある？
• 新人教育の教材が不足している？

課題に応じて、データベースの活用方法を決める。

ステップ2：使い方を練習

最初は、簡単な検索から始める。

• 自社の主要な作業で検索
• どんな事例がヒットするか確認
• 事例の読み方を練習

使い慣れてきたら、KY活動やリスクアセスメントに本格活用する。

ステップ3：定期的に活用

一度使っただけでは、効果は限定的だ。

• 毎週のKY活動で1事例を紹介
• 新しい作業の前にリスクアセスメントで活用
• 月1回の安全会議で最新事例を共有

継続的な活用が、安全文化の定着につながる。

まとめ

14,817件の労働災害事例データベースは、過去の教訓の宝庫だ。

活用方法：

• KY活動のネタ探し
• リスクアセスメントの精度向上
• 新人教育の教材
• 安全大会のコンテンツ
• 事故発生時の類似事例調査

AIを活用すれば、膨大な事例から効率的に必要な情報を抽出できる。

「過去に学ばない者は、過去を繰り返す」

過去の事故を、未来の安全に活かす。そのためのツールとして、データベースとAIを活用してほしい。

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