HSEにおけるAIアシスタント：導入と実践的な活用方法

HSE専門家の新たなツールとしての人工知能

HSE分野へのデジタル技術と人工知能（AI）の導入は、単なるトレンドではなく、日常業務を最適化するための必要不可欠なものとなっています。建設会社「エーデルワイス」のHSE専門家であるタチアナ・パクリンスカヤ氏が、ニューラルネットワークを日常業務に統合した実践的な経験を共有します。彼女のプレゼンテーションでは、安全衛生手順書や個人用保護具（PPE）の支給基準の作成を自動化するAIアシスタントの構築の「舞台裏」が明かされます。

料理の例えからAIの理解へ

ニューラルネットワークを効果的に活用するためには、その基本的な仕組みを理解することが重要です。スピーカーはシンプルな比喩を提案しています。AIは人間のいない料理のアイデア、機械学習は調理方法（焼く、茹でるなど）、ディープラーニングはスーパーマルチクッカー（ニューラルネットワーク）、そして大規模言語モデル（LLM）はレシピと材料です。完成した料理が、私たちがよく知っているChatGPT、GigaChat、DeepSeekです。これらの基礎を理解することで、プロンプト（指示）を正しく作成し、期待通りの結果を得ることができます。

特定のタスクに向けたAIアシスタントの作成

プレゼンテーションでは、特化型AIアシスタントの作成プロセスが詳細に解説されています。タチアナ氏が導き出した主な原則は、「異なるタスク＝異なるアシスタント」です。万能なアシスタントを作ろうとすると、ニューラルネットワークの混乱やエラー（ハルシネーション）を招きます。

• HSE手順書作成用アシスタント： 規制文書の短縮版（例えば、労働省令第772n号の一部）や社内規定がナレッジベースに読み込まれます。これにより、AIは必要なルールのみに集中し、生成されるテキストの文字数制限を回避しながら、セクションごとに構造化されたテキストを出力できます。
• PPE基準選定用アシスタント： このアシスタントを正しく機能させるため、スピーカーは第767n号令の煩雑な表を再構築し、列数を9から4に減らしました。職務内容、特別労働条件評価（SOUT）の結果、使用する機器の情報を読み込ませることで、アシスタントは正確に基準を選定し、専門家は結果を確認して部分的な修正を行うだけで済みます。

このアプローチにより、手順書の草案作成にかかる時間が数日から30分に短縮され、そのほとんどの時間は文書の最終的な書式設定に費やされます。

ニューラルネットワークの制限とその対処法

スピーカーは、AIが明確な指示を必要とする機械であることを例を挙げて示しています。ユーザーが直面する主な制限は以下の通りです：

• 出力テキストの制限： ニューラルネットワークは長い文書を勝手に短縮することがあります。解決策は、テキストを分割して出力するようにプロンプトを設定することです。
• ナレッジベースの構造化の必要性： 構造化されていないデータの塊を読み込ませるとエラーが発生します。情報は事前に処理し、不要なものを「クレンジング」する必要があります。
• プロンプトの品質への依存： タスクが正確かつ詳細に記述されているほど、結果の品質は高くなります。詳細なプロンプトは数ページに及ぶこともありますが、それがアシスタントの正確な動作を保証します。

AIの創造的ポテンシャル：教育資料の作成

日常的なタスクに加えて、ニューラルネットワークは魅力的なコンテンツを作成するための新たな可能性を開きます。タチアナ氏は、AIを使用して作成した電気安全に関するアニメーション動画を披露しました。ChatGPTがシナリオの作成と統一されたスタイル（3D Pixar）での画像生成を支援し、GigaChatがそれらを「動かす」ために使用されました。これは、専門家の役割が単なる実行者から、デジタルチームを管理するプロセスアーキテクトへとどのように変化しているかを明確に示しています。

このウェビナーで学べること：

• エラーや「ハルシネーション」を最小限に抑えるための、ニューラルネットワークへの正しいプロンプト（指示）の作成方法
• AIアシスタントのナレッジベースに読み込ませるための規制文書（例：第767n号令）の準備と構造化の方法
• 異なるタスク（手順書、PPE基準）に対して別々のAIアシスタントを作成する必要がある理由
• 大容量の文書を作成する際に、ニューラルネットワークのテキスト生成制限を回避する方法
• HSEに関する教育用アニメーション動画を作成するためのニューラルネットワークの活用方法