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建設現場の安全管理は、長年「ベテランの経験と勘」に支えられてきました。しかし、技能伝承の停滞、若手や外国人労働者の増加、2024年問題による労働時間の制約など、安全管理を取り巻く環境は大きく変化しています。属人化したままの安全管理は、担当者が変わった瞬間に水準が崩れる脆弱な仕組みです。
本記事では、安全管理の属人化を「ベテラン依存」と「若手の経験不足」の双方向問題として捉え直し、AIによる標準化で誰もが一定水準のリスクアセスメントを実行できる仕組みづくりを解説します。建設業の現場で実際にAI活用が事故ゼロにつながった事例や、産学官共同研究から生まれた独自の標準化アプローチもあわせて紹介します。
安全管理の属人化と聞くと「ベテランの頭の中にしかノウハウがない状態」を思い浮かべがちです。しかし建設現場の実態は、それだけでは説明できません。
eYACHOの安全AIソリューションを早期から導入した大林組JV早明浦ダム再生工事の現場では、所長の長坂氏が次のように語っています。「今は多くの現場で、20代の若手と50〜60代のベテランが中心で、30〜40代の中堅が少ない。20代は経験が浅いためにリスクに気づきにくい。逆にベテランは自分の経験に頼りがちで基本をおろそかにしやすい」(※同社公表資料より)。
つまり建設現場の属人化は、若手とベテランの両方向から同時に起こっているのです。
経験豊富な担当者だけが危険を判断し、若手が「想像でしか話せない」状態が続くと、その人物が異動・退職した瞬間に安全管理の水準が大きく低下します。同じ現場で5年目の若手職員は「私はまだ5年目なので作業上のリスクについては経験がなく、想像でしか話せません」と率直に述べています(※同社公表資料より)。
これは個人の能力ではなく、組織として安全知見を継承する仕組みが整っていないことが原因です。
一方でベテランも盲点と無縁ではありません。前述の現場所長が「ベテランは自分の経験に頼りがちで基本をおろそかにしやすい」と指摘するように、長く同じ現場に携わるほど危険への感受性が固定化しやすい傾向があります(※同社公表資料より)。
つまり安全管理を個人の経験に委ね続ける限り、若手は気づかず・ベテランは固定化するという二重の盲点が現場に発生し続けるのです。
属人化を放置することのコストは、労働災害統計が明確に示しています。
厚生労働省「令和5年の労働災害発生状況」によれば、令和5(2023)年の労働災害による死亡者数は全業種で755人。このうち建設業は223人で、業種別最多の29.5%を占めました(※1)。休業4日以上の死傷者数も建設業は14,414人にのぼり、現場の安全リスクは決して下がっていません。
令和6(2024)年の確定値でも、建設業の死亡者数は232人(前年比9人・4.0%増)と増加しており、最多業種の座は変わっていません(※2)。
統計上の事故をどう自分の現場に活かすかも、属人化の影響を強く受けます。早明浦ダム再生工事の事務所では、安全AI導入前は社内安全本部のウェブサイトで事故事例を検索していました。しかし「検索のキーワードは調べる人の語彙力に左右される。また安全対策上でもっとも重要なリスクアセスメントも実施されない。従来の検索システムによるKY活動には、安全管理面で不十分な点があった」と振り返っています(※同社公表資料より)。
これは安全管理が単なるシステム化では解決しない、深い属人化の構造を示しています。検索のキーワード選び自体が個人の経験量・語彙力という暗黙知に依存しているため、せっかくデジタル化しても「使える人にしか使えない」状態が続くのです。
さらに2024年4月から建設業にも時間外労働の上限規制が適用され、原則として月45時間・年360時間を超える残業ができなくなりました(※3)。特別条項付き36協定を結んでも、単月100時間未満・複数月平均80時間以内・年720時間以内という上限があります(※3)。
ベテラン1人に安全管理が集中していた現場は、その人が残業できなくなった瞬間に書類作成や朝礼準備が回らなくなります。属人化解消は法令遵守と直結する経営課題となりました。
属人化を解消し、誰もが一定水準の安全管理を実行できるようにするには、暗黙知を組織の知識資産へ転換する仕組みが必要です。ここでAIが果たす役割は3つあります。
ベテランの頭の中にある「過去にこういう事故があった」という記憶を、誰もが必要なタイミングで引き出せる形で蓄積することが第一歩です。AIは作業内容・職種・使用機械などの条件から関連事例を瞬時に抽出できるため、若手も「想像」ではなく「事実」をもとにリスクを語れるようになります。
KY活動(危険予知活動)は、作業や職場に潜む危険要因を発見し、解決する能力を高める手法です。KYTという呼称は危険(K)・予知(Y)・訓練(Training)の頭文字に由来し、中央労働災害防止協会の問題解決4ラウンド法と指差し呼称を組み合わせた「KYT4ラウンド法」が標準とされています(※4)。
しかし議論の質はメンバーの経験に左右され、ベテランの感受性の固定化や若手の発言抑制が起こりがちでした。AIが法令や過去災害から導いた検討項目を提示することで、議論のスタートラインを揃えられます。
リスクの大きさ評価は本来、頻度・重篤度・回避可能性などを定量的に判断するものです。ところが現場では「危なそう」「大丈夫だろう」という言語化されない判断に頼ることが少なくありません。AIが定量的なスコアリングや基準を提示すれば、誰でも同じ尺度でリスクを評価できます。
ただしAIに任せきりにすることが目的ではありません。AIが提示した情報を起点に、現場の人間が議論し意思決定する。この組み合わせが標準化のゴールです。
安全管理の標準化を語るとき、しばしば見過ごされるのが「何をもって標準とするか」という根本問題です。ここで参考になるのが、産学官の共同研究に基づく独自の知識構造化手法です。
MetaMoJiは2019年より、独立行政法人 労働者健康安全機構 労働安全衛生総合研究所および大林組と共同研究を進め、労働災害対策の知識を「リスク予測知識データベース」として体系化しました(※同社公表資料より)。
このデータベースは、厚生労働省「職場のあんぜんサイト」に蓄積された過去の労働災害事例などをもとに構築されています(※同社公表資料より)。属人化の象徴であった「事故事例を探す力」を、AIが肩代わりする発想です。
2024年7月には、この安全AIソリューションに「生成型AI」によるリスク予測機能が追加されました(※同社公表資料より)。その後、厚生労働省公開データ版と自社データ版の統合を経て、2026年現在、労働安全衛生法をはじめとする21種類の安全関連法令と、31種類の通達・ガイドライン法令に基づきAIがリスク予測を行い、経験の浅い若手の管理者でも適切なリスクアセスメントを実行できるよう支援します(※同社公表資料より)。
労働安全衛生法は近年も改正が続いており、現場が最新法令を網羅し続けるのは現実的に困難です。AIに法令ベースの知識を持たせることで、属人化に頼らない安全管理の標準化が実現します。
これまで述べてきた標準化の考え方を、日々の現場業務に落とし込んでいるのがeYACHOの安全AIソリューションです。
eYACHO上では、安全衛生日報や作業計画書などの帳票に対し、作業者や現場の状況に応じて関連度の高い過去の事故事例などの安全管理情報を抽出し、転記することができます。(※同社公表資料より)。
つまり日々の帳票記入というルーティンの中に、AIが自動でリスク情報を差し込んでくれるため、KY活動のために別アプリを起動する必要がありません。
安全AIソリューションは、従来の「自社データ版」と「公開データ版」を統合し、作業内容等を自由入力すると、AIが自動でリスクや対策を検索・選択する自動モードに加え、ユーザー自身が災害事例・マニュアル・法令などを選択してリスクや対策を生成する「インタラクティブモード」を備えています(※同社公表資料より)。
定型作業は素早く、特殊作業は人間が情報を選択しながら慎重に検討できます。これにより画一的にならない標準化が可能になります。
安全AIソリューションはすべての労働安全衛生管理プロセスに対応しており、朝礼・KY活動・安全巡回・手順作成・作業調整と、一日のあらゆるシーンで活用できます(※同社公表資料より)。
属人化していた業務の一部だけをAI化するのではなく、安全管理の流れ全体を標準化のレールに乗せられる点が、現場定着のうえで重要です。
安全管理の標準化が真価を発揮するのは、メンバーの経験や言語背景がバラバラな現場です。
株式会社湧田鉄筋では、大林組JVの現場でeYACHO安全AIソリューションを導入しました。導入前は月1回の安全教育を実施していましたが「現場に出ると月1回の頻度では内容を忘れがちで、安全管理への理解を深めにくい」という課題がありました(※同社公表資料より)。
さらに「外国人スタッフが多く、日本語での説明が十分に伝わっているか確認しづらい」ことも大きな課題でした(※同社公表資料より)。
導入後は毎朝のKY活動の後に、当日の作業とマッチする災害事例を安全AIで選定し、現場監督が重要点を説明する安全教育を実施。事故ゼロを継続しています(※同社公表資料より)。
この事例が示すのは、安全管理の標準化が「マニュアルを作って配る」段階を超え、毎日の業務サイクルに自然に組み込まれる必要があるということです。AIが選んだ災害事例を紙に印刷して配り、職長が口頭で説明する。アナログとデジタルを組み合わせることで、外国人スタッフを含むすべての現場メンバーに届く運用が成立します。
標準化を進める際に陥りやすいのが、本社が決めたルールを現場が形だけ守る運用です。eYACHOは現場の紙の野帳を電子化するという発想から出発しているため、現場の手書きメモ・写真・図面が標準化のインプットになり、本社主導の一方通行になりにくい設計と言えます。
これは標準化の質を継続的に高めるうえで、見過ごせない設計思想です。
最後に、安全管理の属人化を解消し標準化を進めるための実践ステップを整理します。
ステップ1:属人化している業務を可視化する
まず「ある特定の担当者がいないと回らない安全管理業務」をリストアップします。KY活動の議事進行、リスクアセスメントのスコアリング、過去事故事例の調査、安全パトロール記録の整理、外国人スタッフへの説明など、現場ごとに洗い出します。
ステップ2:標準化の優先順位を決める
すべてを一度に標準化するのは現実的ではありません。発生頻度が高く・属人化リスクが大きい業務(たとえば毎日のKY活動)から優先的に着手します。
ステップ3:AIや帳票テンプレートで「土台」を整える
標準化された災害事例データベースや帳票テンプレートを導入し、誰もが同じ情報源にアクセスできる状態を作ります。eYACHOのように既存のExcel・PDF帳票をそのままテンプレート化できる仕組みであれば、現場の運用変更を最小限に抑えられます(※同社公表資料より)。
ステップ4:パイロット現場で30〜90日試す
全社導入の前に1〜2現場で試運用し、運用ルール・テンプレート・教育方法をブラッシュアップします。前出の湧田鉄筋の事例でも、基本操作の説明だけで導入が進んだことが報告されており、現場負担を抑えたスモールスタートが推奨されます(※同社公表資料より)。
ステップ5:効果を月次で測定し継続改善する
事故件数・ヒヤリハット件数・KY活動時間・教育受講率などの指標を月次で測定し、効果を可視化します。安全AIソリューションのインタラクティブモードを使い、現場特有のリスクを継続的に反映していくことで、標準化の質が時間とともに高まります。
安全管理の属人化は、ベテランの経験頼みと若手の経験不足が同時に進む構造的な課題です。これを解消するには、誰もが同じ情報源・同じ判断基準にアクセスできるAIによる標準化が有効です。
eYACHOの安全AIソリューションは、産学官の共同研究に基づく「リスク予測知識データベース」からスタートし、安全関連法令を土台にその後も改良を加え、日々の帳票業務に標準化を組み込む設計を採用しています。大林組JV早明浦ダム再生現場や湧田鉄筋の鉄筋工事現場など、すでに事故ゼロを継続する事例も生まれています。
2024年問題で時間外労働の上限規制が始まったいま、安全管理を一部の経験者に依存し続ける運用は法令遵守の観点からも持続困難です。AIによる標準化で、誰でも一定水準の安全管理を実現する一歩を、自社のパイロット現場から始めてみてはいかがでしょうか。
eYACHOは30日間の無料トライアルで全機能をお試しいただけます。導入相談・操作講習・既存帳票のテンプレート化など、地方拠点でも全国の販売パートナーが支援します。詳しい資料請求・お問い合わせはeYACHO公式サイトをご覧ください。
