FRONTEOは、建設・製造現場の安全対策に関するリスク発見や予測を行う自然言語処理AIソリューション「WordSonar for AccidentView」に読み込ませる労働災害事例の種類ならびに件数を大幅に拡充し、ユーザーが求める情報の検出・解析を、より高精度かつ豊富な事例提示とともに行うための機能向上を図ったことを発表した。

　WordSonar for AccidentViewは、厚生労働省の公表している労働災害データならびに建設・製造企業の保有する日報や作業報告書、事故報告書などの膨大なテキストデータをAIエンジン「Concept Encoder」を使って一元的に集約・解析し、各作業現場における危険要因を察知して事故の発生数日前に予測・提示するほか、リスク要因の把握や安全対策に活用しやすい形式で提示するAIソリューション。大量のデータを独自開発の自然言語処理AIを用いて分析することにより、客観的かつ網羅的なリスク評価、効果的な注意喚起・対策の実施、日報等の書類の確認・集計作業の負担軽減などを支援する。気象データや季節性データ、地理的要因、作業に当たる人員の特性などを含む最新データを取り込みながら解析を行うため、現場の状況の変化に対応したリスクレベルの評価、予測精度の継続的な向上が可能になるという。

　今回のデータソース拡充では、あらかじめAIに読み込ませる厚生労働省による労働災害事例について、従来の「機械災害データベース」登録事例に加え、「労働災害事例集」「死亡災害データベース」「労働災害（死傷）データベース」「ヒヤリ・ハット事例」の4つのデータベースへの登録事例（合計約10万件）を追加。これによって、ユーザーは自社ならびに各現場の特性とより類似した事例の検出や、多様な潜在的リスクの確認が可能に。また、自社の労働災害データが紙の書類ベースで管理されており、AIに学習させるための電子テキストデータ量が少ない企業でも、厚生労働省の公表事例の中の類似データを活用する形で、すぐに本ソリューションの使用を開始することができるようになる。

　建設・製造業界では、労働人口が減る一方で、死傷災害の発生件数は増加傾向にある。厚生労働省によると、2021年の労働災害による休業4日以上の死傷者数は14万6856人に上り、2017年からの4年間で24.4％増加している。また、総務省統計局によると、全業種の中で労働災害死傷者数が最も多いのは製造業、次いで保健衛生業、商業、運輸交通業、建設業の順。こうした労働災害は、適切な注意喚起があれば回避できたかもしれない小さなミスや情報伝達不足が原因となることも多く、予測・予防のための仕組みの構築が重要となるという。