コンテンツファクトリーとしてのAI

人工知能の導入は単なる技術的トレンドではなくなり、国家レベルで確立された必要性となっています。タスク量の増加とワークフローの加速化に伴い、HSE専門家はルーチン業務を最適化するための新しいツールを求めています。Yandex社のVera Konshina氏が、企業のコミュニケーションを変革し、労働安全に関する教材を作成するための生成AIの活用事例を解説します。

リスクの視覚化とコンテンツの適応

HSE専門家の日常業務の大部分は、コミュニケーションと教育に関連しています。従来のテキストベースの指示や規定は、特に視覚情報を好む若い世代の従業員には響かないことがよくあります。本講演では、無味乾燥な文書からAI生成ビデオへの移行について詳しく説明します。

• プロセスの加速： AIを使用することで、通常なら数ヶ月かかるトレーニングコースの数十言語への翻訳と適応を、わずか数週間で行うことができます。
• 安全な視覚化： AIを利用すれば、倫理的または安全上の基準に違反して実際の生産現場で演出された写真撮影を行うことなく、危険な状況やリスクのリアルな画像を作成できます。
• リソースの節約： 画像や動画の生成により、デザイナーや高価な撮影機材への依存が減り、HSE専門家自身が視覚的なニーズを満たすことができます。

テキストプロンプトから動画作成まで

講演者は、タスクを徐々に複雑にしながら、AIとの段階的な作業を構築する方法を例を挙げて示します。インシデントに関する短いレポートを作成するために、まずは基本的なテキストモデル（YandexGPT、GigaChat、Deepseekなど）から始めることをお勧めします。次のステップは、コーポレートカラーを考慮した社内プレゼンテーション用の画像生成です。

最も複雑ですが効果的な段階は、動画と音声の作業です。ゼロから複雑な動画を生成しようとすると視覚的な歪み（アーティファクト）が生じることが多いため、複合的なアプローチが提案されています。まず高品質の静止画像を作成し、それを「動かす」という方法です。ブリーフィングの音声には、スタジオ録音なしでリアルな声を提供する音声合成サービスが使用されます。

プロンプトエンジニアリングとAIの論理チェック

結果の品質は、タスクの定式化方法に直接依存します。講演者は、AIが余分な詳細（歪んだ比率や手の余分な指など）を追加してしまう生成時のよくある間違いを分析します。これを避けるには、厳密なプロンプト構造を適用する必要があります：

• 具体的な役割とターゲット層を設定する。
• 望ましくない要素の生成を直接禁止する。
• スタイル（リアリズム、コミック、コーポレートカラー）を固定する。
• 複雑な動画を多数の短いシーンに分解する。

本格的な作業を始める前に、不条理な質問（冷凍庫で物を加熱することについてなど）をして、選択したモデルが論理的なつながりを構築できるか確認することをお勧めします。これにより、アルゴリズムの妥当性を評価できます。

AI活用時の情報セキュリティ

企業環境へのAI導入における主要な障壁の1つは、データ漏洩のリスクです。オープンなクラウドモデルを使用すると、アップロードされた情報がアルゴリズムのさらなる学習に使用される可能性があります。企業の機密情報を保護するには、厳格なデータ匿名化手順（リスク評価カードからの法的詳細や個人データの削除）を実行するか、安全なB2B契約の下で動作する閉鎖的な企業向けAI環境を使用する必要があります。

このウェビナーで学べること：

• AIを使用して、HSEトレーニングコースの開発とローカリゼーションの時間を短縮する方法。
• 外部業者を雇わずに、ブリーフィングの無料の音声合成とアニメーションにどのツールを使用すべきか。
• 生成されたイラストの視覚的な歪みを避けるために、テキストプロンプトを正しく作成する方法。
• 企業データの漏洩リスクなしに、インシデント統計分析にクラウドAIサービスを安全に適用する方法。
• 作業を開始する前に、選択したAIの論理と適性を確認する方法。