JP7495686B2 - 危険予知活動支援システム、危険予知活動支援方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
図1を参照して、本実施形態におけるシステムの全体構成を説明する。
図1は、本実施形態におけるユーザ端末10、危険予知活動(KY)支援システム20、気象システム30及び安全システム40を含むシステムの全体構成例を示す図である。ユーザ端末10、気象システム30及び安全システム40はそれぞれ、危険予知活動支援システム20と有線又は無線で通信可能に接続されている。
図2~図7を参照して、危険予知活動支援システム20の構成を詳細に説明する。
図2は、危険予知活動支援システム20として用いられるコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。危険予知活動支援システム20は、CPU201、メモリ202、記憶装置203、通信装置204、入力装置205及び出力装置206を含んで構成されている。
記憶装置203は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。
通信装置204は、通信ネットワークに接続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)に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのUSB(Universal Serial Bus)コネクタやRS232Cコネクタなどである。
入力装置205は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。
出力装置206は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。
図4は、事例DBの構成例を示す図である。事例DB231は、事例データに含まれる労働災害と当該労働災害が発生した地図上の位置とを対応付けて記憶している、例えば事故・ヒヤリハット集のような労働災害事例集である。
図5は、気象実績DBの構成例を示す図である。気象実績DB232は、気象システム30から受信した、気象要素の実績を示す実績データを記憶している。ここで、気象要素の実績は、所定の日時における、所定の場所(現場の所在地など)での気象要素(気温など)の観測値や解析値であり、後述する相関解析のための説明変数となる。
後述するように、本実施形態では、各気象要素が分布の平均に近いほど高い点数をつけてスコアリングすることで、特定の種類の労働災害が発生する危険度を評価している。
図8~図12を参照して、危険予知活動支援システム20の動作を説明する。
危険予知活動支援システム20の動作は、大きく、労働災害の事例データ及び気象要素の実績データに基づいて統計解析を行い、危険度の評価モデル(予測モデル)を作成する手順と、気象要素の予測データを評価モデルに適用して危険度を評価する手順とに分かれる。以下、これら手順を順に説明する。
図8は、解析処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、気象実績は予め気象実績DB232に登録されているものとする(図5参照)。
まず気象予測取得部213は、気象システム30から気象要素の予測値を取得する(ステップS21)。
図10は、危険度の計算処理の流れを示すフローチャートである。図11は、乖離度の説明図である。
図12は、説明の取得処理の流れを示すフローチャートである。
また、説明取得部216は、なるべく多くの気象要素に対応する説明を選択するようにしてもよい。例えば、説明取得部216は、乖離度の小さい順に所定数(例えば3個、5個等任意の値とすることができる。)の気象要素を選択するようにし、選択した気象要素の中から所定数以下のn個の組み合わせに対する説明が説明DB234に登録されており、かつ、当該組み合わせの気象要素が、説明DB234の範囲が示す条件を満たすかどうかを判定し、条件を満たす最も多数の気象要素の組み合わせに対応する説明を選択するようにすることができる。
「今日の現場付近の天気:
気圧の谷や湿った空気の影響で、多少雲が広がるものの、晴れ間があるでしょう。
危険度の高い労働災害:
今日は、最高気温が15度前後の予想です。ここ数日より気温が高まるため、気温変化に体がついていけず、自律神経のバランスが乱れそうです。注意力が散漫になり、物損事故を起こしやすくなるかもしれません。
過去の類似天候時の労働災害事例:
トラックを後進しながら駐車する際に、後方フェンスにぶつかった。」
例えば、本実施形態では、工事現場における危険予知活動を支援することを想定していたが、これに限らず、工場などの生産現場における危険予知活動を支援する場合に適用することも可能である。また、学校において登下校時における危険を予め知らせる活動として生徒に危険を通知するようにすることもできる。さらに、ショッピングセンターなどのサービス施設において、従業員向けに危険予知活動を行うことの支援を行うことも可能であり、来訪された顧客に対して危険を予め通知する活動として利用することもできる。
また、本実施形態では、KY支援情報には、気象要素の予測値、選択した労働災害の事例、及び選択した気象要素の説明が含まれるものとしたが、選択した労働災害の事例のみが含まれるようにしてもよいし、事例と気象要素の予測値との2つが含まれるようにしてもよいし、事例と説明との2つが含まれるようにしてもよい。
また、本実施形態では、危険予知の支援は、KY支援情報をユーザ端末10に一度送信するまでの処理としたが、例えば、ユーザ端末10からユーザがKY支援情報を確認したことの返信を受信するようにし、KY支援情報送信部217は、所定時間内にユーザ端末10から返信を受信しない場合には、同一の方法または異なる方法で、KY支援情報を再送するようにしてもよい。
また、本実施形態では、KY支援情報は文字列により表現される文章であるものとしたが、これに限らず、グラフや図表を用いたグラフィック情報であってよい。例えば、天気を表すマークを表示すること、危険度の高い労働災害を表すピクトグラムを表示すること、1つまたは複数の労働災害の危険度を示すグラフを表示すること、特徴的な気象条件を表すイラストやグラフ、天気図などを表示すること、労働災害の状況を示すイラストを表示することの少なくともいずれかをKY支援情報に含めることができる。
また、本実施形態では、選択要素に対応する説明が説明DB234に登録されていない場合には、選択要素を変えて説明を検索するものとしたが(図12参照)、選択要素に対応する説明が説明DB234に登録されていない場合に、その旨を報知して、オペレータから説明の入力を受け付け、受け付けた説明を説明DB234に登録するようにしてもよい。
また、KY支援情報に含まれる労働災害の種類に関して、ユーザによる危険予知活動として決定した危険を回避するための行動(対策)の入力をユーザ端末10にするようにし、ユーザ端末10から当該対策を危険予知活動支援システム20に送信し、危険予知活動支援システム20が当該対策を蓄積する対策蓄積部を備えるようにしてもよい。
また、危険予知活動支援システム20は、KY支援情報を送信する前に、ユーザによる危険予知活動として決定した危険を回避するための行動(対策)をユーザ端末10から受信するようにし、当該対策には、回避しようとする労働災害の種類を付帯させるようにし、危険予知活動支援システム20は、図9のステップS23で計算した危険度の高い順に所定数の労働災害の種類を選択し、選択した種類に対する対策をユーザ端末10から受信したか否かにより、現場において危険性の高い労働災害に対する対策が検討されたか否かを判定する判定部を備えるようにすることができる。この場合、判定部が、当該現場において危険性の高い労働災害に対する対策が検討されていないと判定した場合に、KY支援情報送信部217は、その旨をユーザ端末10に通知して、危険予知活動に対する注意喚起を行うようにしてもよい。
20 危険予知活動(KY)支援システム
30 気象システム
40 安全システム
212 予測モデル作成部
214 評価値算出部
215 事例抽出部
216 説明取得部
231 事例データベース(DB)
232 気象実績データベース(DB)
233 評価モデル記憶部
234 説明データベース(DB)
Claims (5)
- 気温、気圧、風速、湿度、日照時間、体感気温、不快指数のうち少なくとも1つ以上の気象要素に関する所定の場所における予測情報を、各気象要素と各種類の労働災害の発生との関係を示す統計モデルによって示される、特定種類の労働災害の発生時の前記気象要素の分布と比較して、予測される気象要素の下で当該種類の労働災害が生じる蓋然性を示す指標である危険度を評価する評価部と、
前記危険度の大きい順に前記気象要素を少なくとも1つ抽出し、前記気象要素及び前記気象要素の生体に対する影響を説明した説明情報を対応付けて記憶した説明データベースから、抽出された前記気象要素に対応付けられた前記説明情報を読み出す説明取得部と、
読みだされた前記説明情報及び前記予測情報を出力する出力部と、
を具備する危険予知活動支援システム。 - 前記統計モデルが、気象要素と労働災害との関係をニューラルネットワークに学習させることで得られた評価モデルを用いて、各気象要素の下で特定種類の労働災害が発生する可能性を予測する、
請求項1に記載の危険予知活動支援システム。 - ユーザによる危険予知活動として決定した危険を回避するための対策の入力をユーザ端末に促し、前記ユーザ端末から当該対策を受信すると当該対策を蓄積する対策蓄積部を更に備える、
請求項1に記載の危険予知活動支援システム。 - コンピュータが、
気温、気圧、風速、湿度、日照時間、体感気温、不快指数のうち少なくとも1つ以上の気象要素に関する所定の場所における予測情報を、各気象要素と各種類の労働災害の発生との関係を示す統計モデルによって示される、特定種類の労働災害の発生時の前記気象要素の分布と比較して、予測される気象要素の下で当該種類の労働災害が生じる蓋然性を示す指標である危険度を評価するステップと、
前記危険度の大きい順に前記気象要素を少なくとも1つ抽出し、前記気象要素及び前記気象要素の生体に対する影響を説明した説明情報を対応付けて記憶した説明データベースから、抽出された前記気象要素に対応付けられた前記説明情報を読み出すステップと、
読みだされた前記説明情報及び前記予測情報を出力するステップと、
を実行する危険予知活動支援方法。 - コンピュータに対して、
気温、気圧、風速、湿度、日照時間、体感気温、不快指数のうち少なくとも1つ以上の気象要素に関する所定の場所における予測情報を、各気象要素と各種類の労働災害の発生との関係を示す統計モデルによって示される、特定種類の労働災害の発生時の前記気象要素の分布と比較して、予測される気象要素の下で当該種類の労働災害が生じる蓋然性を示す指標である危険度を評価するステップと、
前記危険度の大きい順に前記気象要素を少なくとも1つ抽出し、前記気象要素及び前記気象要素の生体に対する影響を説明した説明情報を対応付けて記憶した説明データベースから、抽出された前記気象要素に対応付けられた前記説明情報を読み出すステップと、
読みだされた前記説明情報及び前記予測情報を出力するステップと、
を実行させるためのプログラム。
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