#人工知能
労働安全・産業保安システムにおける人工知能（AI）の活用。蓄積されたビッグデータの精密な予測分析、潜在的脅威と事故の予測、文書フローの自動化機能および個々の研修の調整事例。
AIプロンプティング：未来のHSEスペシャリストの必須スキル
プロンプティングスキルの習得とノーコードプラットフォームの活用による、HSEスペシャリストの日常業務へのAIの統合。ルーチンプロセスの自動化、AIアシスタントへの分析タスクの委任、管理システムの効率を高めるためのPrompt Firstパラダイムへの移行などの実践を含みます。
デジタルトランスフォーメーションの火付け役としてのHSE：当社でAIを導入した方法
大規模産業企業のHSEプロセスにおけるAIツールの段階的な導入。この取り組みは、プログラマーを関与させずにリスクアセスメント、PPE、SAWCに関するシンプルなチャットボットを作成することから始まりました。これにより経営陣を巻き込み、閉鎖されたセキュリティ環境での独自のローカル言語モデル（LLM）の展開へと移行することができました。
HSEにおけるAIとマシンビジョン：アイデアから導入までの道のり
食品製造におけるPPE使用と衛生基準の遵守を監視するための、オープンソースモデル「MoonDream」に基づくマシンビジョンシステムの導入。システムはリアルタイムでビデオストリームを分析し、15秒以内に責任者にTelegramボットで違反通知を送信します。罰則を適用せず、従業員のポジティブな動機付けプログラムを伴います。
コンテンツファクトリーとしてのAI
HSEに関する教材作成とリスク視覚化のための生成AIの活用。コース開発の加速、外国語への翻訳、外部業者を介さないリアルなブリーフィング作成のためのテキスト、画像、動画AIモデルの使用事例を含みます。
請負業者のリスク管理：ブラインドスポットからバリアシステムへ
修理作業に焦点を当てた請負業者のエンドツーエンドのリスク管理システムの導入。オンライン監視と管理上の意思決定のためのデジタルツール（Power BIダッシュボード、電子作業許可証、ヒートマップ）の活用。
安全文化：Z世代を安全なリーダーシップと管理に巻き込むには？
マネジメントシステムの規定文書への安全文化マーカーの統合と、Z世代を環境安全およびHSEの問題に巻き込むための非標準的な若者向けフォーマット（ラップ曲など）の適用。計画の作成や不適合の初期評価など、HSE専門家の定型業務を自動化するためのAIボットの活用。
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健康管理に関する戦略セッション：質疑応答
匿名化されたVHIデータを用いたリスクグループの形成、「健康スクール」の組織、遠隔地での食事管理を含む、従業員の健康管理に対する包括的なアプローチ。実践により、経営陣の関与と、海外プロジェクトでの医薬品提供など、従業員の実際のニーズに合わせたプログラムの適応の重要性が示されています。
「デジタル・オラクル」の幻想：HSEにおけるAIが専門家ではなく計算機のままである理由
労働安全衛生における人工知能の導入は、生産上のリスクが自動的に排除されるという危険な錯覚を生み出しますが、技術的にAIは実際のコンテキストを理解しない確率計算機にとどまっています。著者は2024年からのニューラルネットワークに関する実践的な実務経験に基づき、隠れた財務コストや「メトリクス盲目」、アルゴリズムによるハルシネーションのリスクに至るまで、デジタル化の落とし穴を詳細に分析しています。本資料は、なぜAIが専門家を置き換えるのではなく強化すべきかを示し、人間と機械の効果的な共生を構築するための責任あ...
AI活用マニュアル：パーソナル・コンテンツ・ラボラトリー
人工知能は、テキスト、ビジュアル、動画、ナレーションを作成するための個人用コンテンツラボになる可能性を秘めています。本記事では、人気のニューラルネットワークの特徴、マルチメディアコンテンツ生成の特殊性、そして動画を迅速に作成するためのステップバイステップの実験について解説しています。本資料は、AIの実践的な活用がコミュニケーションの質を高めるのにどのように役立つか、特に労働安全衛生の分野で示しています。
HSEのデジタル化：ロシアと海外の事例
労働安全衛生における最新のITソリューションの導入により、インシデントへの対応からプロアクティブなリスク管理への移行が可能になります。本記事では、主要なデジタルツールを考察し、ロシアと諸外国におけるデジタル化へのアプローチを比較するとともに、人工知能、産業用IoT、ロボット工学の応用の見通しを分析しています。本資料は、デジタル技術がいかに労働安全確保のプロセスをよりスマートかつ効率的にするか、そしてそれらを成功裏に導入するためにどのようなステップが必要かを理解するのに役立ちます。
セーフティ・コンパス：AIがHSEのDNAをどう変えるか
HSE専門家のルーチン業務を自動化するための生成AIおよびローコードプラットフォーム（Replit、Bolt）の活用。出張者の疫学的リスクを監視する「ヘルス・コンパス」システムや、インシデントの予測・分類用ダッシュボードのプロトタイプを開発しました。
マネジメント哲学としてのアナリティクス
本記事は、事後対応的な事故調査からプロアクティブなリスク管理への移行のためのインテリジェントなツールとしての産業安全アナリティクスを取り上げています。設備、監査、ビデオ監視システムからのデータに基づき、現代的なアプローチによりインシデントを予測し、その隠れた根本原因を特定することが可能になります。これにより、企業は安全性に対してピンポイントでリソースを配分し、直感ではなく正確なデータに基づいて管理上の意思決定を下すことができます。