JP2021068224A - リスク評価システム、リスク評価方法、及びリスク評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】作業光の生じる環境におけるリスク評価を適切に行うことができる。【解決手段】波長２００〜５００ｎｍの範囲内にピーク波長Ａを有する作業光を用いる作業空間に存在する作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスク評価装置は、所定のリスク情報と、記憶部に記憶されている、前記リスク情報に基づいて、前記作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスクを評価するためのデータとに基づいて、前記作業者及び作業空間の少なくとも一方における前記リスクを評価し、前記リスクの評価結果を出力する。【選択図】図１

Description

本開示は、リスク評価システム、リスク評価方法、及びリスク評価プログラムに関する。

有害な光から眼を保護するためのレンズ（眼用保護部材）に関する技術がある。

例えば、有害な光の透過を抑制し、良好に眼を保護するための眼用保護部材、眼の保護方法、及び光硬化物の製造方法に関する技術がある（特許文献１参照）。

特願２０１９−１０８２０８号 特開２０１６−０９１４０２号公報

有害な光は、例えば、特定の業の作業において生じる作業光である。作業光が発生する環境は多岐に渡り、例えば、アーク溶接、及び歯科医院等の環境が挙げられる。そのため、これらの環境において、作業光の影響を抑制する保護メガネなどの眼用保護部材使用が必要となる。また、このような眼用保護部材を使用する作業者及び作業空間（環境）について、リスク評価を適切に行えれば、適切なリスク状態での眼用保護部材の使用、及びリスク評価を用いた保険の算定等、様々なメリットが生じうる。

従来、特許文献２に示すようなソフトウェア等のリスク評価に関する技術は存在する。一方で、有害な光（作業光）が生じる作業空間についての眼に関するリスクを評価するための技術は開示されていない。

本開示の課題は、作業光の生じる環境におけるリスク評価を適切に行うことができるリスク評価システム、リスク評価方法、及びリスク評価プログラムを提供することである。

本開示のリスク評価システムは、波長２００〜５００ｎｍの範囲内にピーク波長Ａを有する作業光を用いる作業空間に存在する作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスク評価システムであって、記憶部と、演算部と、を備え、前記記憶部には、少なくとも以下（ａ）〜（ｃ）を含むリスク情報に基づいて、前記作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスクを評価するためのデータが記憶されており、前記演算部は、前記リスク情報と、前記記憶部に記憶されている前記データとに基づいて、前記作業者及び作業空間の少なくとも一方における前記リスクを評価し、前記リスクの評価結果を出力する、リスク評価システムである。
（ａ）前記作業光が生じうる作業時間。
（ｂ）前記作業光が生じうる作業時間のうち、前記作業者が前記ピーク波長Ａの光に対する透過率が１００％未満の眼用保護部材を眼の保護に使用している使用時間。
（ｃ）前記眼用保護部材の視感透過率。

本開示のリスク評価方法は、波長２００〜５００ｎｍの範囲内にピーク波長Ａを有する作業光を用いる作業空間に存在する作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスク評価方法であって、少なくとも以下（ａ）〜（ｃ）を含むリスク情報と、記憶部に記憶されている、少なくとも以下（ａ）〜（ｃ）を含むリスク情報に基づいて、前記作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスクを評価するためのデータとに基づいて、前記作業者及び作業空間の少なくとも一方における前記リスクを評価し、前記リスクの評価結果を出力する、ことを含む処理をコンピュータが実行することを特徴とするリスク評価方法である。
（ａ）前記作業光が生じうる作業時間。
（ｂ）前記作業光が生じうる作業時間のうち、前記作業者が前記ピーク波長Ａの光に対する透過率が１００％未満の眼用保護部材を眼の保護に使用している使用時間。
（ｃ）前記眼用保護部材の視感透過率。

本開示のリスク評価プログラムは、波長２００〜５００ｎｍの範囲内にピーク波長Ａを有する作業光を用いる作業空間に存在する作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスク評価プログラムであって、少なくとも以下（ａ）〜（ｃ）を含むリスク情報と、記憶部に記憶されている、少なくとも以下（ａ）〜（ｃ）を含むリスク情報に基づいて、前記作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスクを評価するためのデータとに基づいて、前記作業者及び作業空間の少なくとも一方における前記リスクを評価し、前記リスクの評価結果を出力する、ことをコンピュータに実行させるリスク評価プログラムである。
（ａ）前記作業光が生じうる作業時間。
（ｂ）前記作業光が生じうる作業時間のうち、前記作業者が前記ピーク波長Ａの光に対する透過率が１００％未満の眼用保護部材を眼の保護に使用している使用時間。
（ｃ）前記眼用保護部材の視感透過率。

本開示のリスク評価システム、リスク評価方法、及びリスク評価プログラムによれば、作業光の生じる環境におけるリスク評価を適切に行うことができる、という効果を得られる。

本実施形態のリスク評価システムの構成の一例を示すブロック図である。 リスク評価装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 センサによりリスク情報を取得する場合の一例を示す図である。 リスクの評価結果の出力の一例を示す図である。 リスク評価装置によって実行されるリスク評価処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本実施形態について詳細に説明する。本実施の形態のリスク評価システムは、有害な光（以下、作業光と表記する）を用いる作業空間に設置されたセンサ及び端末からリスク情報を受け付け、作業空間に存在する作業者及び作業空間の眼に関するリスクを評価する。なお、リスク評価の対象は、作業者、又は作業空間のいずれか一方でもよい。

本実施形態で扱う作業光とは、波長２００〜５００ｎｍの範囲内にピーク波長Ａを有する光である。ピーク波長Ａは、２８０ｎｍ、３６５ｎｍ、３８５ｎｍ、３９５ｎｍ、４０５ｎｍ、４２０ｎｍ及び４８０ｎｍからなる群から選ばれる１つの波長とする。このような作業光は、作業に応じた被作業体（例えば、光硬化をする場合は光硬化剤、溶接の場合は被溶接体）への照射によって生じる光である。なお、光硬化する場合は光硬化剤の吸収波長に波長Ａの波長が調整されることが多い。また、作業光は、照明又は太陽光と区別するために、作業空間における照明（野外の場合は太陽光）から放射される光とは強度が異なる。

作業空間とは、作業光が作業者の眼に入りうる範囲の空間である。作業空間の例としては、アーク溶接の作業現場、歯科医院の治療室等が挙げられる。また、作業者とは、光を照射する者のみならず、光作業の周囲にいる者も含む。なお、本実施形態の手法によるリスクの評価は、作業者が存在し、かつ、作業光が発生する空間であれば、任意の作業空間に適用できる。

＜リスク評価システムの構成＞

図１は、本実施形態のリスク評価システム１００の構成の一例を示すブロック図である。リスク評価システム１００は、リスク評価装置１１０と、複数のセンサ１２０と、複数の端末１２２とがネットワークＮを介して接続されている。

図２は、リスク評価装置１１０のハードウェア構成を示すブロック図である。

図２に示すように、リスク評価装置１１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ストレージ１４、入力部１５、表示部１６及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１７を有する。各構成は、バス１９を介して相互に通信可能に接続されている。

ＣＰＵ１１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。本実施形態では、ＲＯＭ１２又はストレージ１４には、リスク評価プログラムが格納されている。

ＲＯＭ１２は、各種プログラム及び各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。

入力部１５は、マウス等のポインティングデバイス、及びキーボードを含み、各種の入力を行うために使用される。

表示部１６は、例えば、液晶ディスプレイであり、各種の情報を表示する。表示部１６は、タッチパネル方式を採用して、入力部１５として機能してもよい。

通信インタフェース１７は、端末等の他の機器と通信するためのインタフェースであり、例えば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられる。

以上が図２におけるリスク評価装置１１０のハードウェア構成の一例の説明である。

センサ１２０は、作業者が存在する作業空間に設置されており、作業者及び作業空間のリスク情報を取得し、リスク評価装置１１０に送信する。センサ１２０としては、カメラ、又は赤外線センサ等のリスク情報の取得が可能な任意のものを用いればよい。図３は、センサ１２０によりリスク情報を取得する場合の一例を示す図である。図３に示すように、作業空間１３０において、カメラ１２０Ａ（センサ１２０）によって作業者１３２を撮影し、作業状況、レンズの装用状況、及び作業時間等のリスク情報を取得する。なお、リスク情報の詳細については後述する。

端末１２２は、作業者が存在する作業空間に設置されており、作業者及び作業空間のリスク情報を取得し、リスク評価装置１１０に送信する。端末１２２は、作業者が所持するスマートフォン端末、又は作業空間に設置された作業用のＰＣ端末等である。端末１２２には、リスク情報を作業者が入力又は自動取得するソフトウェアを予めインストールしておく。

リスク評価装置１１０は、機能的には、図１に示されるように、収集部１１２と、演算部１１４と、記憶部１１６とを備えている。

収集部１１２は、センサ１２０及び端末１２２から受け付けたリスク情報を記憶部１１６に格納する。

記憶部１１６は、センサ１２０及び端末１２２から受け付けたリスク情報を記憶している。また、記憶部１１６は、眼に関するリスクを評価するためのデータを予め記憶している。

ここで、記憶部１１６に記憶するリスク情報について説明する。リスク情報とは、以下の（ａ）〜（ｆ）の作業者又は作業空間に関する情報である。
（ａ）作業光が生じうる作業時間。
（ｂ）作業光が生じうる作業時間のうち、作業者がピーク波長Ａの光に対する透過率が１００％未満の眼用保護部材を眼の保護に使用している使用時間。
（ｃ）眼用保護部材の視感透過率。
（ｄ）作業者の年齢。
（ｅ）作業者の性別。
（ｆ）作業者の眼の色。
（ｇ）作業光を使用する時刻。

リスク情報としては、これらの（ａ）〜（ｇ）のうち、少なくとも（ａ）〜（ｃ）を含むように、センサ１２０及び端末１２２から取得し、記憶部１１６に記憶する。（ａ）の作業時間とは、作業空間で作業者が作業をしている時間を指す。（ｂ）は、作業時間のうち、作業者が眼用保護部材、すなわちレンズを装用している時間である。（ｃ）は、作業者が装用するレンズの視感透過率の条件である。なお、（ｄ）〜（ｇ）のリスク情報は、リスク評価の項目としては任意の項目であるとする。

リスク情報のうち、（ａ）、（ｂ）、及び（ｇ）は、実際の状況を元にした情報であるため、センサ１２０又は端末１２２から受け付ければよい。リスク情報のうち、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、及び（ｆ）は、作業者又はレンズの性質に関する予め定められた情報であるため、作業開始時前にリスク評価装置１１０に予め直接入力しておくか、又は端末１２２から受け付ければよい。

また、リスク情報の（ｂ）に関し、眼用保護部材のピーク波長Ａの光に対する透過率を５％以下としてもよい。

また、リスク情報の（ｂ）及び（ｃ）に関し、眼用保護部材は、厚さが２ｍｍである場合に、以下（１）〜（３）を満たす光透過部を備える眼用保護部材である。
（１）波長Ａｎｍの光に対する光透過部の光透過率が５％以下である。
（２）波長Ａ＋１５ｎｍの光に対する光透過部の光透過率が７０％以下である。
（３）波長Ａ＋３５ｎｍの光に対する光透過部の光透過率が７０％超である。

また、リスク情報の（ｂ）及び（ｃ）に関し、光透過部は、厚さが２ｍｍである場合に以下（４）を満たす。
（４）波長Ａ＋１５ｎｍの光に対する光透過部の光透過率が５％超である。

このような眼用保護部材の特徴は、特許文献１において、作業光の影響に対する有効性が示されている。

ここで、リスク評価装置１１０が記憶部１１６に記憶する、リスクを評価するためのデータについて説明する。データとしては、例えば、リスク評価の各基準、又は、学習済みモデルが利用できる。

データとしてリスク評価の各基準を用いる場合について説明する。リスク評価の基準とは、例えば、上述したリスク情報（ａ）〜（ｇ）の各種パラメータについて定められた各基準である。以下、各基準の一例について説明する。例えば、（ｂ）の作業時間であれば、作業空間のリスク評価の場合は、使用を義務付けている時間を基準として、基準の時間と実際に取得された（ｂ）の時間との比率から、（ｂ）に関するリスク評価の値が求められる。（ｃ）眼用保護部材の視線透過率であれば、視感透過率が高いと外光により眩しさを感じ瞳孔が小さくなり、作業光の影響が小さくなる点で基準が定められ、リスク評価に反映される。（ｄ）の作業者の年齢の違いでも作業光の眼に対する影響が変わるため、例えば眼の水晶体は年齢とともに黄色くなる点で基準が定められ、リスク評価に反映される。（ｆ）の作業者の眼の色の違いでも作業光の眼に対する影響が変わる点で基準が定められ、リスク評価に反映される。（ｇ）の作業の時刻によっても、瞳孔の開き方が変わるため、作業光の眼に対する影響が変わる点で基準が定められ、リスク評価に反映される。

以上のように、データにおいて、作業者のリスク評価の各基準を予め定めておく。各基準についてはリスク評価に影響度に応じて係数により重み付けしておく。作業空間のリスク評価は、作業空間に存在する作業者の個々のリスク評価を統合して求めればよい。また、作業者の作業場所と作業光の発生位置とをセンサ１２０等により取得し、作業場所と作業光の発生位置との関係を元に、作業光に近い作業者については、よりリスクが高くなるように重み付けるようにしてもよい。なお、作業者のリスク評価をせずに、作業空間に対するリスク評価のみを行う場合には、作業空間について上記各基準を定めておき、作業空間に存在する作業者全体のリスク評価のみを行うようにし、作業者個々のリスク評価については行わないようにしてもよい。

データとして学習済みモデルを用いる場合について説明する。学習済みモデルは、例えば、深層学習の手法により、ニューラルネットワークモデルのパラメータの重みを学習したモデルであって、リスク情報を入力としてリスクの評価結果を出力するように予め学習されたモデルである。学習データは、実際に取得されたリスク情報（ａ）〜（ｇ）と、リスク評価の各基準を元にした正解となるリスク評価の結果とを用いる。モデルの学習は、例えば、リスク情報の各項目をニューラルネットワークのパラメータとして、実際に取得されたリスク情報が入力されたときに、正解となるリスクの評価結果を出力するように、パラメータの重みを学習する。深層学習の手法は、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）、またはＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）等どのような手法を用いてもよい。このようにして学習された学習済みモデルにリスク情報を入力すると、作業者及び作業空間のリスクの評価結果が出力される。

演算部１１４は、記憶部１１６に記憶されている、リスク情報と、眼に関するリスクを評価するためのデータとに基づいて、作業者及び作業空間における眼に関するリスクを評価し、リスクの評価結果を出力する。リスク評価にデータとして各基準を用いる場合には、演算部１１４は、例えば、作業者の各々のリスク評価を記憶部１１６のデータを用いて行い、作業者の各々のリスク評価の結果を統合して作業空間のリスク評価の結果を求める。リスクの評価に学習済みモデルを用いる場合には、演算部１１４は、リスク情報を学習済みモデルへの入力として、学習済みモデルからの出力により作業者及び作業空間の評価結果を出力する。

出力するリスクの評価結果は、例えば、段階的な評価（例えば、Ａ、Ｂ、Ｃ、及びＤ等の段階評価）及びリスクの値から求まる点数を示す等すればよい。図４は、リスクの評価結果の出力の一例を示す図である。図４に示す例では、Ａ歯科医院について、作業空間及び作業者の各々のリスクの評価結果をＡ〜Ｄの４段階の評価結果として出力している。評価段階は、Ａが問題なし、Ｂが概ね問題なし、Ｃがやや問題あり、Ｄが問題ありである。図４では、作業空間のリスク評価結果は、Ｂの概ね問題なしで７０点と出力している。点数は、各基準のリスクの値を総合したリスクの値に基づく値とすればよい。作業者Ａ〜Ｄのうち作業者Ａ、Ｃ、及びＤについてはＡの問題なしと出力し、作業者Ｂについてはリスク評価結果をＣのやや問題ありと出力している。このように、作業空間のリスクの評価結果は、作業者全体のリスクの評価結果の割合に応じて定まるようにしてもよい。また、作業空間及び作業者のそれぞれにおいて、詳細ボタンを押下した場合には、リスクの評価結果を、各基準のリスクの値（点数）及び段階的な評価を個別に示すようにする。

＜リスク評価システムの作用＞
次に、リスク評価システム１００の作用について説明する。

図５は、リスク評価装置１１０によって実行されるリスク評価処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２又はストレージ１４からリスク評価プログラムを読み出して、ＲＡＭ１３に展開して実行することにより、リスク評価処理が行なわれる。

ステップＳ１００において、ＣＰＵ１１は収集部１１２として、センサ１２０及び端末１２２から受け付けたリスク情報を記憶部１１６に格納する。

ステップＳ１０２において、ＣＰＵ１１は演算部１１４として、記憶部１１６に記憶されている、リスク情報と、眼に関するリスクを評価するためのデータとに基づいて、作業者及び作業空間における眼に関するリスクを評価する。

ステップＳ１０４において、ＣＰＵ１１は演算部１１４として、ステップＳ１０２のリスクの評価結果を出力する。

以上説明したように、本実施形態に係るリスク評価システム１００は、作業光の生じる環境におけるリスク評価を適切に行うことができる。

また、作業空間における眼に関するリスクの評価結果を、フォードバックすることにより、レンズの装用が必要な作業そのもの、及び作業空間のリスクの改善に資する。また、リスクの評価結果を保険の算定等にも活用可能である。

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

例えば、上述した実施形態では、リスク評価装置１１０の演算部１１４は、リアルタイムにリスクを評価し、リスクが高いとの評価結果の作業者がいた場合に、当該作業者が所持する端末１２２にアラートを通知するようにしてもよい。また、作業空間についてリスクが高いとの評価結果であった場合には、作業空間に設置された作業用作業用のＰＣ端末としての端末１２２にアラートを通知するようにしてもよい。このように、作業者個々についても、作業空間全体についても、眼のリスクに関するリスクを評価して、評価結果に基づいた処置を行うことで、リスクが適切となるように作業空間の改善を図ることも可能である。

また、上述した実施形態では、リスク評価システム１００は、センサ１２０及び端末１２２を備える構成の場合を例に説明したがこれに限定されるものではない。例えば、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、及び（ｆ）の情報を直接入力する場合には、センサ１２０からのリスク情報のみでも、リスク評価が可能である。また、全てのリスク情報を端末１２２から取得するようにしてもよい。このように、センサ１２０又は端末１２２いずれかを用いた簡易な構成によってもリスク評価システムは実現可能である。

また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。

１００ リスク評価システム
１１０ リスク評価装置
１１２ 収集部
１１４ 演算部
１１６ 記憶部
１２０ センサ
１２２ 端末

Claims (10)

1. 波長２００〜５００ｎｍの範囲内にピーク波長Ａを有する作業光を用いる作業空間に存在する作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスク評価システムであって、
   記憶部と、演算部と、を備え、
   前記記憶部には、少なくとも以下（ａ）〜（ｃ）を含むリスク情報に基づいて、前記作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスクを評価するためのデータが記憶されており、
   前記演算部は、前記リスク情報と、前記記憶部に記憶されている前記データとに基づいて、前記作業者及び作業空間の少なくとも一方における前記リスクを評価し、前記リスクの評価結果を出力する、
   リスク評価システム。
   （ａ）前記作業光が生じうる作業時間。
   （ｂ）前記作業光が生じうる作業時間のうち、前記作業者が前記ピーク波長Ａの光に対する透過率が１００％未満の眼用保護部材を眼の保護に使用している使用時間。
   （ｃ）前記眼用保護部材の視感透過率。
2. 前記リスク情報として、更に、（ｄ）前記作業者の年齢と、（ｅ）前記作業者の性別と、（ｆ）前記作業者の眼の色と、（ｇ）前記作業光を使用する時刻と、からなる群から選ばれる少なくとも１種を含む、請求項１に記載のリスク評価システム。
3. 前記リスク情報の（ｂ）に関し、前記眼用保護部材の前記ピーク波長Ａの光に対する透過率を５％以下とする請求項１又は請求項２に記載のリスク評価システム。
4. 前記データは、前記リスク情報を入力として前記リスクの評価結果を出力するように予め学習された学習済みモデルであって、
   前記演算部は、作業者及び作業空間の少なくとも一方について取得した前記リスク情報を前記学習済みモデルへの入力として、前記学習済みモデルからの出力により前記評価結果を出力する請求項１〜請求項３の何れか１項に記載のリスク評価システム。
5. 前記リスク評価システムは、収集部を更に含み、
   前記収集部は、端末による入力、及び作業空間に配置されたセンサによる取得の少なくとも一方により得られた前記リスク情報を、ネットワークを介して収集し、前記記憶部に記録し、
   前記演算部は、前記記憶部に記録された前記リスク情報を用いて前記リスクの評価を行う請求項１〜請求項４の何れか１項に記載のリスク評価システム。
6. 前記ピーク波長Ａは、２８０ｎｍ、３６５ｎｍ、３８５ｎｍ、３９５ｎｍ、４０５ｎｍ、４２０ｎｍ及び４８０ｎｍからなる群から選ばれる１つの波長とする請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載のリスク評価システム。
7. 前記リスク情報の（ｂ）及び（ｃ）に関し、前記眼用保護部材は、厚さが２ｍｍである場合に、以下（１）〜（３）を満たす光透過部を備える眼用保護部材である請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載のリスク評価システム。
   （１）波長Ａｎｍの光に対する光透過部の光透過率が５％以下である。
   （２）波長Ａ＋１５ｎｍの光に対する光透過部の光透過率が７０％以下である。
   （３）波長Ａ＋３５ｎｍの光に対する光透過部の光透過率が７０％超である。
8. 前記リスク情報の（ｂ）及び（ｃ）に関し、前記光透過部は、厚さが２ｍｍである場合に以下（４）を満たす請求項７に記載のリスク評価システム。
   （４）波長Ａ＋１５ｎｍの光に対する光透過部の光透過率が５％超である。
9. 波長２００〜５００ｎｍの範囲内にピーク波長Ａを有する作業光を用いる作業空間に存在する作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスク評価方法であって、
   少なくとも以下（ａ）〜（ｃ）を含むリスク情報と、記憶部に記憶されている、少なくとも以下（ａ）〜（ｃ）を含むリスク情報に基づいて、前記作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスクを評価するためのデータとに基づいて、前記作業者及び作業空間の少なくとも一方における前記リスクを評価し、前記リスクの評価結果を出力する、
   ことを含む処理をコンピュータが実行することを特徴とするリスク評価方法。
   （ａ）前記作業光が生じうる作業時間。
   （ｂ）前記作業光が生じうる作業時間のうち、前記作業者が前記ピーク波長Ａの光に対する透過率が１００％未満の眼用保護部材を眼の保護に使用している使用時間。
   （ｃ）前記眼用保護部材の視感透過率。
10. 波長２００〜５００ｎｍの範囲内にピーク波長Ａを有する作業光を用いる作業空間に存在する作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスク評価プログラムであって、
    少なくとも以下（ａ）〜（ｃ）を含むリスク情報と、記憶部に記憶されている、少なくとも以下（ａ）〜（ｃ）を含むリスク情報に基づいて、前記作業者及び前記作業空間の少なくとも一方における眼に関するリスクを評価するためのデータとに基づいて、前記作業者及び作業空間の少なくとも一方における前記リスクを評価し、前記リスクの評価結果を出力する、
    ことをコンピュータに実行させるリスク評価プログラム。
    （ａ）前記作業光が生じうる作業時間。
    （ｂ）前記作業光が生じうる作業時間のうち、前記作業者が前記ピーク波長Ａの光に対する透過率が１００％未満の眼用保護部材を眼の保護に使用している使用時間。
    （ｃ）前記眼用保護部材の視感透過率。

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