Astrategy
敵を知る。先手を打てる。
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約42万件の事故事例と対策を搭載
製造・建設現場の事故リスクの発見・予測を支援し、労働災害防止をサポートするAIシステムです。その日の作業内容を入力すると、関連性の高いリスクや労働災害事例を抽出・提示し、効果的な対策を支援します。
約42万件の事故事例データ実装済み
厚生労働省が公表している職場のあんぜんサイトの「労働災害事例」約42万件のデータを取り込んでおり、自社の事故事例が少ない場合でも、その日の作業と関連性の高いリスクと対策を抽出・提示することができます。AIによる検索で本当に確認したい事故事例を抽出
本製品に搭載しているKIBITは、テキストデータをベクトル化することで、文書や単語間の類似性・関係性を導き出し、単語をたどるだけでは得られなかった結果を見つけることができます。検索時に事故事例の対策案をAIが作成提示
職場のあんぜんサイトには対策の記載がない事例が多くあります。対策の記載がない事例に関してもAIが対策案を自動生成します。KIBIT WordSonar for AccidentViewは、製造・建設現場の事故リスクの発見・予測を支援し、労働災害防止をサポートするAIシステムです。ユーザー企業が保有する日報や作業報告書、事故報告書、厚生労働省の発表する労働災害関連データなどの膨大なテキストデータをAIが一元的に集約・解析。その日の作業内容を入力すると、関連性の高いリスクや労働災害事例を抽出・提示し、効果的な注意喚起や対策の実施をサポートします。
さらに、日々蓄積される日報などの最新データを継続的に取り込ませることによって、よりユーザーの実態に即した予測結果の掲示や予測精度向上、現場の状況変化に対応したリスクレベル評価、作業者への適切な注意喚起が可能となります。
本製品に搭載しているKIBITは、文書や単語間の類似性・関係性をベクトル化することで、単語をたどるだけでは導き出せなかった結果を見つけることができます。
テキストを数値化することで位置情報として座標に落とし込むことができ、探索対象とその周辺に位置する付帯情報を直感的に把握できます。
ベクトル化のもう一つの効果として、異なる単語で構成された文章でも、近い意味のものを推測・判別し、抽出することができます。
「猛暑の日のベルトコンベアを使った作業」と入力すると、危険の予測や検索はもちろん、過去事例など近い事例も抽出した予測結果を提示します。その結果を管理者から担当者まで全員で共有し、製造・建設現場の労働災害の防止につなげます。
製造・建設現場の事故リスクの発見・予測を支援し、労働災害防止をサポートするAIシステムです。その日の作業内容を入力すると、関連性の高いリスクや労働災害事例を抽出・提示し、効果的な対策を支援します。
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