若手現場監督の安全教育｜AIで経験不足を補う方法

「まだ経験が浅いから、危険が見えていないかもしれない…」

若手の現場監督なら、誰もが感じる不安だ。ベテランは「ここは危ない」と瞬時に判断できる。でも自分には、その勘がない。

建設業界では、ベテラン層の大量退職が進んでいる。2024年問題として働き方改革も求められる中、若手への技術継承が急務だ。

しかし、「危険を見抜く目」は一朝一夕には育たない。30年かけて培ったベテランの経験を、3年で身につけるのは不可能だ。

そこで注目されているのが、AIの活用だ。この記事では、AIを使って若手の経験不足を補う方法を解説する。

若手が直面する安全管理の壁

壁1：危険予知の引き出しが少ない

KY活動で「どんな危険があるか？」と聞かれても、思いつく危険が限られる。

ベテランなら：

• 「この角度で足場を組むと、風でぐらつく」
• 「この時期は地盤が緩んでいることが多い」
• 「この型の重機は死角が大きい」

こうした知識が、経験から自然と身についている。若手には、この「引き出し」がない。

壁2：過去の事故を知らない

「10年前、同じような状況で事故があった」

ベテランなら知っている過去の事故も、若手は知らない。会社の記録を探しても、見つからないことが多い。

過去の教訓を知らなければ、同じ失敗を繰り返すリスクがある。

壁3：質問しにくい雰囲気

分からないことがあっても、忙しそうなベテランに聞きにくい。

「こんなことも知らないのか」と思われたくない。でも、分からないまま作業を進めるのは危険だ。

壁4：教える側の時間がない

ベテランも、自分の仕事で手一杯だ。

「OJTで教える」と言っても、じっくり教える時間がない。結局、「見て覚えろ」になりがちだ。

壁5：暗黙知が多い

安全管理の知識には、言葉にしにくい「暗黙知」が多い。

• 「なんとなく嫌な予感がする」
• 「このパターンは危ない」
• 「長年の勘」

これらをマニュアル化するのは難しい。

AIが若手の味方になる理由

理由1：膨大なデータベースにアクセスできる

AIは、14,817件もの労働災害事例をデータベースとして持っている。

若手が「高所作業」と入力すれば、過去の高所作業での事故事例が一覧表示される。ベテランが30年かけて見聞きした事例を、数秒で参照できる。

理由2：24時間いつでも質問できる

AIは、いつでも質問に答えてくれる。

深夜でも、早朝でも、「この作業の危険は？」と聞けば回答が返ってくる。「忙しそうだから聞けない」ということがない。

理由3：判断をサポートしてくれる

「この対策で大丈夫か？」

AIは、過去のデータに基づいて判断をサポートする。「類似の状況では、こういう対策が有効だった」という情報を提示してくれる。

最終判断は人間が行うが、判断材料を提供してくれるのは心強い。

理由4：何度聞いても怒らない

AIは、同じ質問を何度しても怒らない。

「前も聞いたよね？」とは言わない。分からないことは、何度でも確認できる。

理由5：暗黙知を形式知に変換

ベテランの暗黙知も、データとして蓄積されていれば、AIが参照できる。

「過去にベテランが指摘した危険」「実際に起きたヒヤリハット」。これらのデータがあれば、暗黙知を若手に伝えられる。

📱 AnzenAIで若手の安全教育を支援

「AnzenAI」は、14,817件の災害事例データベースをAIで検索できるクラウドサービス。

• 作業内容を入力するだけで関連する危険を表示
• 過去の事故事例から学べる
• KYボード・リスクアセスメントを自動生成
• 若手でもベテラン並みの危険予知が可能
• 月額980円から利用可能

👉 AnzenAIを無料で試す

AIを活用した若手教育の具体例

活用例1：毎日のKY活動で事例学習

毎朝のKY活動で、AIを使って事例を紹介する。

手順：

1. 今日の作業内容をAIに入力
2. 関連する過去の事故事例を表示
3. 「同じような事故が起きないように」と共有
4. 対策をみんなで考える

これを毎日続ければ、若手も自然と事例の引き出しが増えていく。

活用例2：リスクアセスメントの学習教材

新しい作業を始める前に、若手にリスクアセスメントを作成させる。

手順：

1. 若手が自力でリスクアセスメントを作成
2. AIが生成したリスクアセスメントと比較
3. 「AIはこの危険も挙げている」と気づきを促す
4. 見落としがあれば、なぜ見落としたかを振り返る

AIを「答え合わせ」のツールとして使う。

活用例3：ベテランの知識をデータ化

ベテランが退職する前に、知識をデータ化する。

方法：

• ベテランが気づいた危険を記録
• 過去の事故・ヒヤリハット事例を整理
• 「この状況ではこう判断する」をマニュアル化

これらのデータをAIに学習させれば、ベテランの知見を若手が活用できる。

活用例4：疑問点をAIで予習

ベテランに質問する前に、AIで予習する。

手順：

1. 分からないことをまずAIに質問
2. AIの回答で基本的な知識を得る
3. それでも分からない点をベテランに質問
4. 質問の質が上がり、ベテランの時間も節約

活用例5：安全パトロールの視点を学ぶ

安全パトロールで「何を見ればいいか分からない」という若手も多い。

AIを活用：

1. パトロール前に、チェックポイントをAIに確認
2. 「この現場では、こういう危険が多い」と事前学習
3. パトロールで実際に確認
4. 気づいた点をAIで追加分析

若手教育でのAI活用の注意点

注意点1：AIに頼りすぎない

AIは便利だが、最終判断は人間が行う。

AIの提案を鵜呑みにせず、自分の目で現場を確認する習慣をつける。AIは「補助ツール」であって、「代替」ではない。

注意点2：実体験も大切に

データベースの事例と、自分が経験した出来事は、重みが違う。

AIで学んだ知識を、現場で実際に確認する。「AIで見た事例が、本当にあるんだ」と実感することが大切。

注意点3：ベテランとの対話も継続

AIがあっても、ベテランとの対話は欠かせない。

データには表れない「現場の空気感」「経験からくる直感」は、対話の中で伝わる。AIと人間、両方から学ぶ姿勢が重要。

注意点4：データの鮮度を意識

10年前の事例は、今の技術や規制と合わない場合もある。

最新の事例も確認し、現在の基準に照らし合わせて判断する。

組織としての取り組み

取り組み1：AIツールを会社として導入

個人に任せるのではなく、会社としてAIツールを導入する。

• 全員が同じツールを使う
• 使い方の研修を実施
• 活用事例を社内で共有

取り組み2：若手の育成計画にAIを組み込む

育成計画に、AIの活用を明記する。

例：

• 入社1年目：AIを使った事例学習を週1回
• 入社2年目：AIでリスクアセスメント作成、ベテランがチェック
• 入社3年目：AIを補助に、自力で安全管理を実施

取り組み3：ベテランの知識をデータ資産に

ベテランが退職する前に、知識をデータ化する。

• インタビューで知見を収集
• 過去の記録を整理
• AIで検索できる形に蓄積

「人についた知識」を「組織の資産」に変える。

まとめ

若手現場監督の経験不足は、AIで補える。

若手が直面する壁：

• 危険予知の引き出しが少ない
• 過去の事故を知らない
• 質問しにくい雰囲気
• 教える側の時間がない
• 暗黙知が多い

AIが解決できること：

• 14,817件の事例に瞬時にアクセス
• 24時間いつでも質問可能
• 判断をサポート
• 何度聞いても怒らない
• 暗黙知を形式知に変換

建設業界の世代交代が進む中、AIは技術継承の強力な味方になる。

若手の成長は、会社の安全文化を継承することでもある。AIを活用して、次世代の安全リーダーを育てていこう。

現場改善に役立つ関連アプリ

GenbaCompassでは、AnzenAI以外にも現場のDXを支援するアプリを提供している。

詳しくは GenbaCompass をチェック。