協力会社の安全格付け：現場での意思決定と調達のための統一基準

大規模な産業施設における協力会社の安全管理は、多くの場合、データの分断、対応の遅れ、そして現場スタッフの当事者意識の欠如という3つの障壁に直面します。作業評価、災害統計、監査結果はそれぞれ別の枠組みで管理されており、現場の管理監督者は協力会社の監督を労働安全衛生部門だけの業務と見なしがちです。Norilsk Nickelでは、協力会社の作業員に関わる年間30件以上の労働災害を分析したことを機に、このアプローチの見直しが始まりました。予兆に関するデータは存在していたものの、一つの統合されたリスクシグナルとして結びついていなかったのです。

Norilsk Nickelの予測分析部門シニア・メソドロジストであるViktoriya Perestyukが、協力会社の安全格付けモデルの仕組みとパイロット導入の結果について詳しく解説します。このモデルは、事前審査や現場への立ち入り許可から、四半期ごとの管理、そして次回の調達に至るまで、取引先のライフサイクル全体に安全評価を組み込むものです。

格付けの仕組み：3つのデータソースと12の評価基準

このモデルは、3つのデータストリームを−100点から+100点までの統一スケールに集約し、四半期ごとに再計算します。第1に、区画長、副区画長、および主任技師が1〜2週間に1回、4つのブロックから成るチェックリストを用いて現場の作業責任者を評価します（巡視と記録に各30分）。第2に、基本安全ルールの違反、作業停止、労働災害、リスクの自主報告といった事象を継続的に記録します。第3に、四半期に1回、15名の労働安全衛生・産業保安（HSE）専門家が7つのブロックから成る監査を実施し、協力会社が体系的に安全を管理する能力を検証します。

Nadezhdinsky冶金工場で行われた最初のパイロット導入では24の評価基準が適用されましたが、検証の結果、その冗長性と主観性が明らかになりました。Oktyabrsky鉱山などの現場で展開された改訂版では、客観的な指標を12項目（加点6項目、減点6項目）に絞り込みました。

• 透明性の奨励（+20点および+10点）：協力会社が自社の作業員や二次下請け業者の違反を自ら発見した場合、作業責任者に対する低評価がない場合、および指摘事項を期限内に自主的に是正した場合には、それぞれ20点が付与されます。発注者が承認したベストプラクティスや、作業停止のない業務遂行には各10点が与えられます。
• 隠蔽および違反の代償（−10点〜−30点）：重篤災害または死亡災害が発生した場合、6ヶ月間にわたり30点が減点されます。負傷の隠蔽や監査結果の不良は各−20点、作業停止を伴う基本安全ルールの違反、現場監督者に対する低評価、または未解決の違約金は各10点の減点となります。

四半期末の集計により、協力会社は「危険領域（40点未満）」「許容領域（40〜69点）」「信頼領域（70〜89点）」「安全リーダー（90点以上）」の4つのゾーンのいずれかに分類されます。

現場での管理サイクル、柔軟な違約金制度、および調達

スコアを形骸化した表で終わらせないため、「観察」「格付け」「所長および主任技師の定例会議での週次対話」「是正」「管理」という5段階のサイクルが構築されています。作業責任者に対しては3段階のエスカレーションが適用されます。1回目の低評価では区画長と現場監督者との面談が行われ、2回目では主任技師による検証、そして3回目では作業責任者の現場からの退場措置が取られます。

クレーム・違約金処理の仕組みも変更されました。当初はすべての違反に対して法務部門を通じて100%の違約金が科されます。しかし、5名の副社長が率いる委員会が毎月申請を審査し、格付けの順位や指摘事項の是正スピードを考慮して違約金額の20〜100%を減免します（すでにパートナー企業に対して約600万ルーブルが減免されました）。さらに「安全リーダー」に認定された企業には、1〜2ヶ月間の点検免除（自主管理期間）が与えられます。調達においては、入札価格が最も低い場合であっても、レッドゾーン（危険領域）に入っていることが発注をブロックする要因となります。

パイロット導入の結果と評価者の検証

対象を51社（62契約）から385社（623契約）へと拡大する準備の過程で、協力会社と発注者の双方が試されることとなりました。一方では、フィードバックによってその有効性が証明されました。ある協力会社は、初回の監査で0点、2回目で26点だった後に支援を要請し、労働安全衛生の専門家を雇用して自ら3回目の監査を申請した結果、87点を獲得しました。ただし、講演者は運用上の効果と統計データを明確に区別しています。パイロット現場で4ヶ月間無災害が続いたからといって、格付けがLTIFR（休業災害度数率）に直接影響を与えたとはまだ証明されておらず、この因果関係は長期的なデータサンプルによって裏付けられる必要があります。

他方では、AIを活用した独自のITプログラムの開発によって手作業による指標収集の労力が解消され、評価者の形骸化という問題は「抜き打ち検証（ミステリーショッピング）」の仕組みによって解決されました。現場で実際の改善が見られないにもかかわらず、評価者が協力会社に対して約10回連続で「良好」の評価をつけた場合、検証が実施されます。データの裏付けが取れなかった場合、その担当者には懲戒処分が科される可能性があり、逆に3回連続で評価の妥当性が確認された場合は表彰の対象となります。

この講演で学べること

• 現場点検における主観性を排除し、協力会社の格付け基準を24項目から12項目に削減する方法とは？
• 違反の自主報告に+20点、隠蔽に−20点を付与することで、協力会社のリスク報告に対する姿勢がどのように変わるのか？
• 作業責任者に対する3段階の退場措置と、協力会社委員会を通じた違約金の最大100%減免メカニズムはどのように機能するのか？
• 社内評価者に対する「抜き打ち検証」の仕組みと、チェックリストの再調査が命じられる条件とは？
• 評価対象を単一の工場から数百件の契約へと拡大する際、どのようなITおよび組織上の課題を解決する必要があるのか？