4M分析をAIで自動化｜報告を入れるだけで原因分類

「ヒヤリハットは集まるけど、分析する時間がない…」

報告を集めるだけでは、事故は防げない。大切なのは、報告を分析して、対策につなげることだ。

でも、報告を1件1件読んで、原因を分類して、傾向を分析する。これには膨大な時間がかかる。

そこで活用したいのが、AIによる4M分析の自動化だ。報告を入力するだけで、AIが自動で4Mに分類。分析の手間をゼロにできる。

この記事では、4M分析の基本と、AIによる自動化の方法を解説する。

4M分析とは

4Mの意味

4M分析は、事故やヒヤリハットの原因を4つの視点で分類するフレームワークだ。

なぜ4M分析が重要なのか

4M分析が重要な理由は3つある。

理由1：原因の「見える化」

「人のミス」で終わらせず、背景にある原因を明らかにできる。

例：

• 表面的な原因：「作業員がうっかり転落した」
• 4M分析：「手すりが外れていた（Machine）」「作業手順書がなかった（Media）」「安全教育が不十分だった（Management）」

理由2：効果的な対策の立案

原因が分かれば、対策も明確になる。

• Man（人）が原因 → 教育・訓練の強化
• Machine（機械）が原因 → 設備の改善・更新
• Media（環境）が原因 → 作業方法・環境の改善
• Management（管理）が原因 → 管理体制の見直し

理由3：傾向の把握

多くの報告を4Mに分類すると、傾向が見える。

例：

• 「Man」が60%を占める → 教育強化が優先
• 「Machine」が増加傾向 → 設備更新を検討
• 特定作業に「Media」が集中 → 作業方法を見直す

従来の4M分析の課題

4M分析は有効だが、従来は課題があった。

課題1：分類に時間がかかる

• 報告を1件1件読む
• 内容を理解する
• 4Mのどれに該当するか判断
• 複数要因の場合は按分

1件あたり5〜10分。月100件なら8〜16時間。

課題2：分類者によってバラつく

• 人によって分類基準が異なる
• 同じ報告でも「Man」と判断する人と「Management」と判断する人
• データの一貫性が保てない

課題3：分析まで手が回らない

• 報告を集めるだけで精一杯
• 分類・分析は後回し
• 結局、対策につながらない

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AIによる4M分析の自動化

自動化の仕組み

AIによる4M分析の流れ：

1. 報告の入力：QRコードやフォームで報告を受付
2. 自然言語処理：AIが報告内容を解析
3. 要因抽出：事故・ヒヤリハットの原因を特定
4. 4M分類：抽出した要因を4Mに分類
5. 結果出力：分類結果をダッシュボードに表示

AIが分類する例

報告例1：「脚立で作業中、足を滑らせて転落しそうになった」

AIの分析：

• Man（人）：足を滑らせた（40%）
• Machine（機械）：脚立の滑り止めが摩耗（30%）
• Media（環境）：作業場所が濡れていた（30%）

報告例2：「重機の死角に人がいることに気づかず、接触しそうになった」

AIの分析：

• Man（人）：周囲確認不足（30%）
• Machine（機械）：バックモニターなし（20%）
• Media（環境）：誘導員の配置なし（20%）
• Management（管理）：安全ルールの周知不足（30%）

AI分析のメリット

メリット1：分析時間ゼロ

報告を入力した瞬間に、AIが自動で分類。人手による分析時間がゼロになる。

メリット2：分類基準の統一

AIは一貫した基準で分類。人によるバラつきがなくなる。

メリット3：リアルタイムで傾向把握

分類結果がダッシュボードに自動反映。いつでも最新の傾向を確認できる。

メリット4：複数要因の按分

1つの報告に複数の要因がある場合、AIが適切に按分。より正確な傾向分析が可能。

ダッシュボードでの可視化

可視化される情報

AIが分類した結果は、ダッシュボードで可視化される。

表示項目：

• 4Mの構成比（円グラフ）
• 月別推移（折れ線グラフ）
• 作業別・場所別の傾向
• 重点対策が必要な項目

傾向から読み取れること

4M分析の結果から、どんな対策が有効かが分かる。

データに基づく意思決定

感覚ではなく、データに基づいて対策の優先順位を決められる。

例：

• 「Manが60%だから、まず安全教育を強化しよう」
• 「Machineが増加傾向。設備点検を徹底しよう」
• 「特定作業にMediaが集中。作業手順を見直そう」

運用のポイント

ポイント1：まずは報告を増やす

分析の前に、報告を増やすことが先決。

報告を増やす方法：

• QRコードで報告のハードルを下げる
• 匿名報告を受け付ける
• 報告に対してフィードバックする

ポイント2：分析結果を活用する

AIが分析してくれても、活用しなければ意味がない。

活用方法：

• 安全ミーティングで傾向を共有
• 重点対策を決定
• 対策の効果を追跡

ポイント3：対策の効果を検証する

対策を打ったら、その効果を検証する。

検証方法：

• 対策後のヒヤリハット報告の推移
• 4M分析の構成比の変化
• 同種の報告が減ったかどうか

ポイント4：継続的に改善する

安全管理は終わりがない。継続的に改善する。

PDCAサイクル：

1. Plan：データから対策を計画
2. Do：対策を実施
3. Check：効果を検証
4. Act：改善点を次に活かす

導入事例

事例1：建設会社A社（従業員50名）

導入前：

• ヒヤリハット報告は月20件程度
• 4M分析は担当者が手作業で実施
• 分析に月10時間以上かかっていた

導入後：

• AIが自動で4M分類
• 分析時間がゼロに
• 傾向がリアルタイムで把握可能
• 「Machine」が多いことが判明し、設備点検を強化

事例2：製造業B社（従業員100名）

導入前：

• 分類基準が担当者によってバラバラ
• データの一貫性に問題

導入後：

• AIによる統一基準での分類
• データの一貫性が向上
• 経年比較が可能に

よくある質問

Q：AIの分類精度は信頼できますか？

A：安全ポスト+のAIは、建設業・製造業の事故データを学習しています。精度は90%以上。ただし、複雑なケースは人間が確認することをお勧めします。

Q：分類結果を修正できますか？

A：はい。AIの分類結果は、管理者が修正できます。修正内容はAIの学習にも反映されます。

Q：過去の報告も分析できますか？

A：安全ポスト+にデータを移行すれば、過去の報告もAI分析可能です。CSVインポート機能も用意しています。

Q：日本語以外の報告も分析できますか？

A：現在は日本語のみ対応しています。多言語対応は今後の予定です。

まとめ

4M分析は、ヒヤリハットの原因を体系的に分類し、効果的な対策を立てるためのフレームワークだ。

4Mの意味：

• Man（人）：人間の行動・判断
• Machine（機械）：設備・工具の状態
• Media（環境）：作業方法・周辺環境
• Management（管理）：管理体制

従来の課題：

• 分類に時間がかかる
• 分類者によってバラつく
• 分析まで手が回らない

AI自動化のメリット：

• 分析時間ゼロ
• 分類基準の統一
• リアルタイムで傾向把握
• 複数要因の按分

報告を集めるだけでなく、AIで分析して対策につなげよう。

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