専門家の未来の助手としての人工知能

今日、人工知能（AI）は科学研究において最も人気のある分野の一つとなっています。過去10年間、この分野への投資は着実に増加しており、2021年には民間投資家から約1,254億ドルという記録的な投資が行われました。2022年から2023年にかけて、AIへの民間投資額は2013年と比較して18倍に増加しました。この種の技術は、軍事からレストランビジネスに至るまで、多くの分野で積極的に活用されています。

調査結果によると、2022年にAI技術を利用している企業の割合は、2017年と比較して2倍以上に増加しました。ロシア企業はこの分野の世界的なトレンドを積極的に注視しており、遅れをとっていません。2022年のロシアのAI市場規模は6,470億ルーブルに達し、前年比で17.3%増加しました。ロシアのIT企業による多くの開発成果が国内の製造現場で活用されています。2022年には、ロシア企業の約17%がすでにAIを利用しているか導入を進めており、その大半は大企業です。

世界の労働安全市場は、今後数年間で成長すると予測されています。2022年には約142億米ドルでしたが、2027年までに267億米ドルに達する見込みです。2022年から2027年にかけて、市場は年平均13.5%で成長するとされています。

安全な労働に対する社会的な要求と、多くの企業における内部コストの継続的な最適化を背景に、産業安全およびHSEの要件遵守を自動制御するITソリューションが世界中で人気を集めています。また、ビデオ解析に基づいた製品やサービスの品質管理システムも注目されています。現在、産業・製造分野におけるデジタル開発の主な方向性は、コンピュータビジョンと機械学習を活用したHSE違反検知のための包括的なソリューションの導入、および潜在的な問題を防止する手法の開発です。

コンピュータビジョンや機械学習を含む、HSE分野で現在利用可能なAI技術の仕組みを説明する際、それらを使用時期によって分類すると分かりやすくなります。インシデントや事故に関連して、以下の3つの時間枠があります：

• 予測 – 過去の類似事例の膨大なデータを分析し、予測分析モデルを用いて労働災害が発生する可能性を予測すること。

このようなモデルを効果的に機能させるには、作業場所（作業の種類、設備、労働条件など）、従業員に関する情報（年齢、経験、健康状態など）、および事故そのものに関する情報（種類、深刻度、原因など）を含む過去のインシデントデータを収集する必要があります。長期間にわたってこれらのデータを収集することで、収集されたデータを分析し、さまざまな要因間のパターンや相互関係を特定するモデルが作成されます。例えば、特定の作業が最も危険であることや、特定の年齢層で特定の健康問題を抱える従業員が事故に遭いやすいことなどが示される場合があります。

• リアルタイム分析 – 最新のデータを取得することで、迅速な意思決定を行うこと。

この技術の例として、従業員が必要な保護具を着用していないことを認識し、あらかじめ用意された通信・通知チャネルを通じてアラートを出すAIが挙げられます。現在、このようなシステムは、AIのアルゴリズムに組み込まれた違反の95〜98%を検出し、記録することができます。さらに、技術の理解を深めるために、危険エリアへの立ち入りに関する情報通知システムの導入プロジェクトの例も挙げられます。

• 事後分析と原因究明 – 過去の経験を評価する際、繰り返される原因のパターンや、目に見えにくい法則性を探求すること。

例えば、ある工場で高所からの物体の落下による事故が頻発しているとします。事故データの収集・分析とモデルの学習後、それらすべてが昼休みという同じ時間帯に発生していることが判明するかもしれません。これは、従業員が休憩に入り、作業現場の状況を管理しなくなったためです。モデルが提示する状況は、明らかなものもあれば、そうでないものもあり、古い問題に対して新しい視点を与えてくれます。

AIは産業や製造において大きな可能性を秘めています。すでに大企業ではこれらの技術の活用成果が見られ始めています。産業・製造分野は大規模なデジタル化の道のりを歩み始めたばかりであり、新しい技術をいち早く導入する企業が競争に勝ち残るでしょう。コンピュータビジョンや機械学習ベースのソリューション導入は一見高額に思えるかもしれませんが、これはビジネスの発展に向けた長期的な投資です。これらのシステムは、高価な設備の修理費用の節約やダウンタイムの最小化を可能にするだけでなく、従業員の負傷を減らすための新しい手法への移行を可能にするからです。

一方で、この分野はHSEの専門家にとって理解するのが難しすぎたり、過剰であると感じられたりするかもしれません。しかし、これらの先進的な手段や手法が徐々に普及し、モデルの作成や準備が簡素化されることで、企業内部からの変化への要求は避けられないものとなるでしょう。したがって、現代のHSE専門家は、複雑な問題を解決する際にIT企業の専門家や自社のIT部門と同じ言語で対話できるよう、今からこれらの分野のスキルアップを図るべきであると私は考えます。