今日、全国の企業で数十もの職業的リスク評価手法が適用されています。表面上はどれも似ており、危険源の特定、結果の発生確率と重大性の評価、リスク低減のための防護策や対策の策定などが行われます。しかし、標準化されているように見えても、実際にはこれらのアプローチでは労働災害を正確に予測したり防いだりできないことがよくあります。
なぜこのようなことが起こるのでしょうか？何百もの事故調査を経験してきた熟練の専門家が策定を担当しているにもかかわらずです。
その答えは、認知バイアスにあります。
人間の脳は、どれほど有能な専門家であっても、単純化されたパターンで機能します。長年の経験を通じて、専門家には「プロとしての直感」が形成されますが、それと同時に型にはまった思考も生まれます。その結果、次のような傾向が現れます。
その結果、形式的なリスク評価手法は深い分析ではなく、テンプレート通りの表埋め作業に陥ってしまいます。HSEの作業手順書は、現場での実際の使用を目的としたものではなく、しばしば「責任逃れ」のために書かれた一般的な情報で溢れかえっています。「注意してください」といったフレーズは具体的な行動を示していないため、リスクを低減することにはつながりません。
実験：人間の先入観を排除したらどうなるか？
私たちはパイロット実験として、以下のデータセットで学習させたAIアシスタントを開発しました。
目的は、手順書を分析し、実際の負傷事例と照らし合わせることです。
その結果は驚くべきものでした。
さらに、AIは労働者の特定のタスクに関連しない手順書のセクションを「情報ノイズ」として抽出しました。100ページを超えるような文書は、読まれず、記憶されず、適用されることもありません。それらは単に安全の錯覚を生み出すだけです。
結論：テクノロジーは人間の代替ではなく、客観性を保つためのツールである
認知バイアスは、人間の思考における客観的な特性です。しかし現在、私たちはそれを補うためのツールを持っています。最新のAIアシスタントは、利用しやすく、分かりやすく、ロシア語でも機能します。AIは意思決定を行うわけではありませんが、人間がより良い決定を下すための正確なデータを提供します。
このようなソリューションを活用することで、以下のことが可能になります。
安全性は、現実を正直に見つめることから始まります。そして、テクノロジーは私たちがその視点を持つのを助けてくれます。