データ過多で埋もれる“重篤災害／死亡災害リスク”をAIで可視化する方法とは

　多くの現場でITとOTの導入が進む中、事故やヒヤリハット、安全観察、AIが生成するシグナルなどのデータが飛躍的に増加している。しかし、データが増えてもSIF（重篤災害／死亡災害）などの重大なリスクが見えておらず、意思決定につなげられていない組織は少なくない。

　この問題の本質は“リスクの可視性が欠如している点”にある。実際にあるデータセットでは、82万6000件を超える安全観察のうち、重大なリスクに該当したのは1％未満の8200件にとどまり、報告の多くは相対的にリスクの低い項目に集中していた。さらにデータが複数のシステムに分散することで構造的な死角が生まれる。これが、将来のリスク予測ではなく、直近の事故や警告への“対症療法的な事後対応”にとどまる要因となっている。

　本資料では、このような重大リスクが見落とされる構造や、それによる弊害を解説する。その上で、AIによって分断されたデータを統合し、単一のリスクビューを構築して事後対応から予測型安全管理へ進化させる方法を解説する。鉱業やセメントといったグローバル企業の事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてほしい。