#Near Miss

HSEにおけるAIと自動化

HSEにおけるルーチンプロセスを自動化するためのAIツールの導入。実践には、ヒヤリハット（Near Miss）データ収集のためのAIボット、規制データベースのハイブリッド検索（RAG）システム、レポート作成のためのソフトウェアロボット（RPA）、および安全教育向けの魅力的なコンテンツ生成が含まれます。

小さな不適合の排除が重要な理由：「割れ窓理論」

ヒヤリハット管理ツールとしての危険観察カード作成手法

ヒヤリハット（ニアミス）管理のための危険観察カード収集・分析システムの導入。この実践には、カード運用の4段階アルゴリズム、社内ITソリューションによる記録の自動化、調査のための「なぜなぜ分析」と「ボウタイ分析」の適用、および積極的なリスク特定に対する従業員への金銭的インセンティブが含まれます。

潜在的危険状況への対応システム

紙のフォームを使用した製造企業における潜在的危険状況（ヒヤリハット）対応システムの導入。プロセスには、記録、初期排除、多層的な情報伝達、およびゼロ災害達成のための従業員のモチベーション向上が含まれます。

安全プログラムへの従業員の参画度をどう評価するか？

潜在的に危険な状況（ヒヤリハット）や低レベルの事象の記録を通じた、事後的な安全指標から従業員の参画度のプロアクティブな評価への移行。実践には、「安全ミーティング」を従業員自身による経験共有のツールに変えることや、結果を伴わないインシデントの自発的報告指標の導入が含まれます。

ヒーローになり、同僚に安全の価値を教える方法：社内コミュニケーションの簡単な手法

5Sアプローチを活用した、オフィス環境におけるシンプルで利用しやすいHSE社内コミュニケーションツールの導入。社内ポータルでの記事作成、ポスターのデザイン、長文形式のオンラインブリーフィング、Telegramチャネルやボットの活用、目に見えないリスクを特定するためのヒヤリハット（Near Miss）フィードバック収集システムの立ち上げなどの実践が含まれます。

安全に関する統計指標

製造企業における安全統計指標の収集と分析システム。実践には、インシデント（微小な負傷、ヒヤリハット、不適合）の細分化された記録、シンプルなデータ収集ツール（プログラム「Молния」、ビデオ監視、行動監査）の使用、および競争的な表彰部門を通じた従業員の巻き込みが含まれます。

HSEアジェンダの動向：成功の推進要因と主な課題

大手産業企業の調査に基づく、HSEの目標設定と有効性評価の動向分析。事後的な指標（LTIFR）からプロアクティブな指標（ヒヤリハット、行動監査）への移行、および安全プロセスを全体的なビジネスモデルに統合することについて。

統合HSE管理システム。HSE分野におけるIT発展の展望を含むプロセスのデジタル化

12万人の従業員を抱える国営企業におけるHSEおよび環境プロセスの包括的なデジタル化。危険な状態の記録、行動ベースの安全対話の実施、環境会計の自動化、および従業員のオンラインアンケートのための統合情報システムとモバイルアプリの導入。

目標管理：安全文化を発展させるための効果的なツール

HSE分野における目標管理システムの導入。この実践には、目標を状態目標（結果）とドライバー目標（プロセス）に分けること、指標を部門レベルまでカスケード展開すること、ドライバー目標の達成を従業員のモチベーションシステムに結びつけることが含まれます。

インシデント管理

Danone社のインシデント管理システム。5Mと「なぜなぜ分析」を組み合わせ、微小な負傷やヒヤリハットを含むすべてのインシデントを調査します。正社員と同様に請負業者を巻き込み、膨大なデータに基づいて将来のインシデントを予測するニューラルネットワークの開発を含みます。