はじめに

近年、AI、IoT、自動化、ビッグデータ等の活用による「第 4 次産業革命」と科学技術の進展や革新的イノベーションを志向する「Society5.0」が到来する中で、企業の安全衛生管理においても、AI、IoT 等の最新技術の活用が欠かせないものとなっており、安全衛生管理を効果的・効率的に実施する観点から、積極的に活用する取組が見られるようになってきている。
一方、2019 年 9 月に出された労働政策審議会労働政策基本部会報告書では、業種、企業規模によって AI 等の導入状況が異なると指摘しており、また、AI 等の導入が進まない理由
として、AI 等の投資に資金的な制約がある場合もあれば、導入後のビジネスモデルが明らかでない場合、導入を検討しても導入のためのノウハウを有していない場合もあると考えられると述べている。
本調査は、AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における労働災害の防止に向けての先進的な取組を行っている事例を収集して幅広く周知啓発を行うことにより、これらの最新技術の活用をより一層促進することを目的として実施したものである。
本調査の実施に当たっては、中央労働災害防止協会がみずほ情報総研株式会社に委託した。
2020 年 3 月
中央労働災害防止協会
みずほ情報総研株式会社

1目次
はじめに ............................................................................................................................... 1
1 調査の概要 ...................................................................................................................... 3
1.1

目的 ........................................................................................................................ 3

1.2

調査内容 ................................................................................................................. 3

1.3

調査方法 ................................................................................................................. 3

2

用語 ............................................................................................................................... 5

3

AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における労働安全対策の動向 ........................... 8

4

3.1

概要 ........................................................................................................................ 8

3.2

Safety2.0 と国際規格化の動向 ............................................................................... 8

3.3

AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における先進的な労働安全対策の例........ 10

ヒアリング調査 ........................................................................................................... 12
4.1

概要 ...................................................................................................................... 12

4.2

ヒアリング調査対象企業選定プロセス................................................................. 12

4.3

ヒアリング調査項目 ............................................................................................. 13

4.4

大和ハウス工業株式会社 ...................................................................................... 15

4.5

三菱マテリアル株式会社 ...................................................................................... 18

4.6

株式会社ダイセル ................................................................................................. 22

4.7

株式会社日立製作所 ............................................................................................. 27

4.8

ダイキン工業株式会社.......................................................................................... 30

4.9

JX 金属株式会社 .................................................................................................. 33

4.10

ヒアリング調査まとめ ...................................................................................... 36

5 事例収集 ........................................................................................................................ 39
6 まとめ ........................................................................................................................... 41
7 今後の取組 .................................................................................................................... 42

i
―1―

図目次
図 3-1 AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における先進的な労働安全対策で活用されている最新技術と活用の例（イメージ） ......................................................... 11
図 4-1 導入している対策（大和ハウス工業株式会社） ........................................... 16
図 4-2 導入している対策（三菱マテリアル株式会社） ........................................... 20
図 4-3 導入している対策（株式会社ダイセル） ...................................................... 23
図 4-4 現地調査アンケート集計結果 ........................................................................ 26
図 4-5 実証・導入している対策（株式会社日立製作所） ........................................ 28
図 4-6

導入している対策の一つのバイタルセンシングバンドを用いた作業者の状況管理によるパフォーマンスの調整・維持（ダイキン工業株式会社） .................. 31
図 4-7 導入している対策（JX 金属株式会社） ........................................................ 34

表目次
表 3-1

AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における先進的な労働安全対策で活用されている最新技術と活用の例 ........................................................................... 10
表 4-1 デスクトップ調査、文献調査の調査対象の一覧 ........................................... 12
表 4-2 ヒアリング調査対象企業一覧 ........................................................................ 13
表 4-3 ヒアリング調査項目の概要 ........................................................................... 14
表 4-4 ヒアリング調査対象者概要（大和ハウス工業株式会社） ............................. 15
表 4-5 HAL 使用状況のばらつきと対策 ................................................................... 17
表 4-6 HAL 自体の課題や要望と対策 ...................................................................... 18
表 4-7 ヒアリング調査対象者概要（三菱マテリアル株式会社） ............................. 18
表 4-8 ヒアリング調査対象者概要（株式会社ダイセル） ........................................ 22
表 4-9 ヒアリング調査対象者概要（株式会社日立製作所） .................................... 27
表 4-10 モニタリングシステムが把握可能な事項 .................................................... 27
表 4-11 ヒアリング調査対象者概要（ダイキン工業株式会社） ............................... 30
表 4-12 対策の導入、取組の実施における課題と対策（ダイキン工業株式会社） .. 32
表 4-13 ヒアリング調査対象者概要（JX 金属株式会社）........................................ 33
表 4-14 ヒアリング調査結果概要 ............................................................................. 37
表 5-1 AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における取組事例

業種別、最新技術別............................................................................................................................. 39i―2―

1 調査の概要
1.1 目的近年、AI、IoT、自動化、ビッグデータ等の活用による「第 4 次産業革命」と科学技術の進展や革新的イノベーションを志向する「Society5.0」が到来する中で、企業の安全衛生管理においても、AI、IoT 等の最新技術の活用がかかせないものとなっており、安全衛生管理を効果的・効率的に実施する観点から、積極的に活用する取組が見られるようになってきている。
このため、本調査においては、AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における労働災害の防止に向けての先進的な取組を行っている事例を収集して幅広く周知啓発を行うことにより、これらの今後の取組をより一層促進することに資するものである。
1.2 調査内容
最新技術を活用した安全対策事例を収集した。具体的には当該企業の概要、労働災害の発生状況、最新技術を活用した安全対策事例の概要、当該事例の効果、将来的な課題等についてヒアリング調査を実施した。ここで、ヒアリングの対象企業には安全対策の製品・サービスを導入した企業のほか、安全対策の製品・サービスを開発し、自社において実証している企業（以下「サービス開発」という。）も含めた。
1.3 調査方法
調査方法・手順は、以下のとおりである。
1.3.1 ヒアリング調査①

調査対象企業の候補の選定

製造業等を対象に、AI、IoT 等の最新技術を活用した安全対策の製品・サービスを導入した企業に関するデスクトップ調査、文献調査を実施し、ヒアリング調査対象企業の候補を複数あげ、協議を行う。
②

調査対象企業の選定、調査申し入れヒアリング調査対象企業を選定、優先順位を設け、当該企業に、優先順位順に各調査を申し入れる。
③

ヒアリング調査準備・調査

ヒアリング調査が可能となった場合に、当該企業に取組内容等に関するヒアリング調査
票の事前送付を行い、並行して、日程調整を行う。
日程調整後、当該企業に訪問、ヒアリング調査を実施する。

3―3―

上記①～③の詳細は、「4 ヒアリング調査」に示す。
1.3.2 事例収集
AI、IoT 等の最新技術を活用し、労働災害の防止に向けての取組を行っている事例を文献調査により収集した。文献調査は、全国産業安全衛生大会の研究発表、製造業安全対策官民協議会からの情報提供及びホームページ、業界紙等から収集した。
上記の詳細は、「5 事例収集」に示す。

4
―4―

2

用語
本報告書で共通に使用される用語の定義を以下に示す。
アシストスーツ：

現場の重筋作業の際にかかる、作業者の腰・身体的負担を軽減する機能を有する身体に装着する機器をいう。

インフレータ：エアバッグを膨らませるためのガス発生装置をいう。

ウェアラブル：

本調査では、身体に装着あるいは着用が可能な機器全般をい
う。

強度率

：

1,000 延実労働時間あたり、労働災害が起こったことでどの程度の損失が起こったかを示す割合で、（延労働損失日数）／（延実労働時間数）×1,000 で求める。2018 年度の事業所
規模 100 人以上の強度率1は 0.09。

現場作業者

：

本調査では、製造に直接係る作業者を指し、現場の監督者等、製造に直接係らない者は含まない。

重筋作業

：

腕や脚等、身体全体の大きな筋肉を使い（動的な仕事、等張性筋収縮）、身体の多量のエネルギー消費を伴う作業をいう。

度数率：

1,000,000 延労働時間あたり、労働災害による死傷者が発生しているかを示す割合で、（労働災害による死傷者数）／（延実労働時間数）×1,000,000 で求める。2018 年度の事業所規
模 100 人以上の度数率 1 は、1.83。

年千人率

：

在籍労働者 1,000 人あたり、年間でどのくらいの死傷者が発生しているかを示す割合で、（年間死傷者数）／（年間平均労働者数）×1,000 で求める。2018 年度の全産業の年千人率 1
は、2.3。

延実労働時間数：

当該月、年あるいは予め定義した期間における全従業員の労働時間の合計をいう。

延労働損失日数：

労働災害によって働けなくなった日数で、死亡及び永久全労
働不能の場合は 7,500 日、身体障害等級 4～14 級に該当し永久一部労働不能となる場合は、等級に応じて 5,500 日（4級）～50 日（14 級）、一時的に働けなくなったものの障害等
級の障害が残ることなく治癒した場合は暦日の休業日数×300／365 と定められている。

ビーコン

：

固定された無線局等から発信される電波を、自動車等の移動体に搭載された機器で受信することで、位置等の情報を取得するために使う無線機器をいう。無線標識ともいう。

1

厚生労働省：労働災害統計（2018 年）
5
―5―

リスク

：

危害の発生確率と危害のひどさの組み合わせをいう。

リスクアセスメント：

リスクを見積った結果、リスクのレベルが適切に低減されている（された）レベルであるか否か、また適切に低減されていない場合、それはどの程度の重大さがあるのかを判断することをいう。リスク評価ともいう。

AI：

Artificial Intelligence の略で、コンピュータに人間と同様に推理・判断・認識等の知的活動ができるようにした仕組みをいう。人工知能ともいう。本調査では、産業分野で実用される、特定の問題の解決や推論を行う「特化型 AI」「弱い AI」
を指す。

DCS

：

Distributed Control System の略で、システムを構成する機
器ごとに制御装置が設置され、制御装置はネットワークで接続され、相互に通信を行うことで監視を行うシステムをいう。分散制御システム、分散型制御システムともいう。

ICT：

Information and Communicaion Technology の略で、情報・通信に関する技術の総称である。情報通信技術ともいう。

IoT：Internet of Things の略で、様々なモノ（産業機械、建物等のインフラ、自動車等の移動体、電子機器等）が、ネットワー
クを通じてサーバーやクラウドサービスに接続され、相互に情報交換をする仕組みをいう。

KPI：

Key Performance Indicator の略で、企業目標の達成度を評価するための主要業績評価指標をいう。重要業績評価指標と
もいう。

METs

：

Metabolic Equivalents の略で、運動強度の単位である。安
静時を 1 としたときと比較して、何倍のエネルギーを消費するかで活動の強度を示した指標である。

OSHMS

：

Occupational Safety and Health Management System の略で、事業者が労働者の協力の下に「計画（Plan）－実施（Do）－評価（Check）－改善（Act）」という一連の過程（ＰＤＣ
Ａサイクル）を定めて、継続的な安全衛生管理を自主的に進めることにより、労働災害の防止と労働者の健康増進、さらに進んで快適な職場環境を形成し、事業場の安全衛生水準の向上を図ることを目的とした安全衛生管理の仕組みをいう。

PoC：

Proof of Concept の略で、新しい概念や理論、原理、アイデ
アの実証を目的とした検証やデモンストレーションをいう。
「概念実証」を意味する。

6
―6―

RFID

：

Radio Frequency IDentifier の略で、「タグ」と「読み取り装置」の間で電磁波の一種である電波を交信させて、非接触で情報を読み書きするシステムをいう。

RPA：

Robotic Process Automation の略で、定型作業を PC 中のソ
フトウェア型のロボットが代行・自動化する概念をいう。

VR：

Virtual Reality の略で、コンピュータ内で作られた三次元
空間を、人がゴーグル等の専用装置を装着することで、視覚・その他の感覚を通じ、疑似体験することを可能とする技術をいう。仮想現実ともいう。

WBGT

：

Wet Bulb Globe Temperature の略で、熱中症を予防することを目的として 1954 年に米国で提案された指標で、単位は摂氏度（℃）である。暑さ指数ともいう。

7
―7―

3

AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における労働安全対策の動向

3.1 概要3

AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における労働安全対策の動向

調査に先立ち、本調査に関する最新動向として、新しい安全・安心の概念である Safety2.0
3.1 概要と国際規格化の動向、AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における労働安全対策の例につ調査に先立ち、本調査に関する最新動向として、新しい安全・安心の概念である Safety2.0
いて示す。
と国際規格化の動向、AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における労働安全対策の例について示す。
3.2 Safety2.0 と国際規格化の動向(1) Safety2.02
3.2 Safety2.0 と国際規格化の動向
Safety2.0 とは、「情報通信技術（ICT）等を活用し、人・モノ・環境が、情報を共有する
2(1)
Safety2.03で、協調安全とは、ことで、安全を確保する協調安全の技術的方策」「人・モノ・環境が、
Safety2.0 とは、「情報通信技術（ICT）等を活用し、人・モノ・環境が、情報を共有する
情報を共有することで協調して安全を構築する安全の概念」3 であり、本調査が対象とする
ことで、安全を確保する協調安全の技術的方策」3で、協調安全とは、「人・モノ・環境が、AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における労働安全対策と密接に関係する。
情報を共有することで協調して安全を構築する安全の概念」3 であり、本調査が対象とする製造業等産業の現場作業においては、人の注意力や判断力により事故防止に努め、安全を
AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における労働安全対策と密接に関係する。
確保してきた。例として、巨大なエネルギーを持つ機械等が稼働する現場作業においてミス
製造業等産業の現場作業においては、人の注意力や判断力により事故防止に努め、安全をがあってはならず、細心の注意を払わなければならないことから、KY（危険予知）や指差確保してきた。例として、巨大なエネルギーを持つ機械等が稼働する現場作業においてミス
し確認、労働安全標語等によって人の注意力や判断力を喚起する取組があり、今日においてがあってはならず、細心の注意を払わなければならないことから、KY（危険予知）や指差も最も重要な労働安全対策である。こういった安全・安心の概念あるいは概念に基づく取組
し確認、労働安全標語等によって人の注意力や判断力を喚起する取組があり、今日においてを Safety0.0 という。
も最も重要な労働安全対策である。こういった安全・安心の概念あるいは概念に基づく取組
ただし、人のミスを完全に無くすることは困難であり、機械等は故障等によって想定したを Safety0.0 という。
動作を行わない可能性（機械等のリスク）があり、機械等の領域のリスク低減や、人と機械
ただし、人のミスを完全に無くすることは困難であり、機械等は故障等によって想定した等の共存領域では労働災害のリスク回避ができない。
動作を行わない可能性（機械等のリスク）があり、機械等の領域のリスク低減や、人と機械
これに対し、機械等に安全対策を施すことにより、機械等のリスクを低減させると同時に、等の共存領域では労働災害のリスク回避ができない。
人と機械を隔離し人と機械の共存領域をなくすことにより、労働災害のリスクの低減や回これに対し、機械等に安全対策を施すことにより、機械等のリスクを低減させると同時に、避を行うことができる。例として、インターロック等により人や人の身体の一部が機械等の人と機械を隔離し人と機械の共存領域をなくすことにより、労働災害のリスクの低減や回作業領域に存在しないことが保証された状態に限り機械等の作動が許容される機構を導入避を行うことができる。例として、インターロック等により人や人の身体の一部が機械等のする、機械等にフールプルーフを取り入れた取組がある。こういった安全・安心の概念ある
作業領域に存在しないことが保証された状態に限り機械等の作動が許容される機構を導入
いは概念に基づく取組を Safety1.0 という。
する、機械等にフールプルーフを取り入れた取組がある。こういった安全・安心の概念ある
ただし最近では、生産性向上を目的として人と機械等が共存する現場が増加している一
いは概念に基づく取組を Safety1.0 という。
方で対策が追い付いていないことや、熟練作業者の減少による現場力低下を背景として、人
ただし最近では、生産性向上を目的として人と機械等が共存する現場が増加している一と機械等の共存領域では労働災害のリスク回避が完全にできない状況がある。
方で対策が追い付いていないことや、熟練作業者の減少による現場力低下を背景として、人これに対し、人、機械等の現場作業を構成する各要素を、①ICT を活用して接続し、②相と機械等の共存領域では労働災害のリスク回避が完全にできない状況がある。
互にデータ等を監視（モニタリング）・発信し、③自律的あるいは他律的な制御を行い協調
これに対し、人、機械等の現場作業を構成する各要素を、①ICT を活用して接続し、②相
2互にデータ等を監視（モニタリング）・発信し、③自律的あるいは他律的な制御を行い協調
中村：Safety2.0 の概念と鉄道における事例
第 8 回横幹連合コンファレンス（2017 年

12 月）、中村：IoT 時代の新しい安全「Safety2.0」の全貌

独立行政法人情報処理推進機

2
構中村：Safety2.0
SEC 先端技術入門ゼミ
ET2017、等を基に作成の概念と鉄道における事例
第 8 回横幹連合コンファレンス（2017 年とは
12一般社団法人セーフティグローバル推進機構（IGSAP）月）、中村：IoT 時代の新しい安全「Safety2.0」の全貌：協調安全、Safety2.0
独立行政法人情報処理推進機（2020 年 1 月 27 日閲覧）構https://institute-gsafety.com/safety2/
SEC 先端技術入門ゼミ ET2017、等を基に作成
3 一般社団法人セーフティグローバル推進機構（IGSAP）：協調安全、Safety2.0 とは
https://institute-gsafety.com/safety2/ （2020 年 1 月 27 日閲覧）
8
3

8
―8―

し合うことにより安全を確保すると同時に、生産性向上やコスト削減を実現することができる。例として、画像認識によって作業者のミスや設備・部品の不具合を検知する、それらし合うことにより安全を確保すると同時に、生産性向上やコスト削減を実現することがで画像を AI で解析し、不具合の予兆を検知するといった先進技術を活用した取組がある。こきる。例として、画像認識によって作業者のミスや設備・部品の不具合を検知する、それら
ういった安全・安心の概念あるいは概念に基づく取組を Safety2.0 という。人と機械等が協
画像を AI で解析し、不具合の予兆を検知するといった先進技術を活用した取組がある。こ調することで、人と機械等の各領域、両者の共存領域の安全も高く保つことが可能となる。
ういった安全・安心の概念あるいは概念に基づく取組を Safety2.0 という。人と機械等が協2016 年 7 月に設立された一般社団法人セーフティグローバル推進機構（IGSAP）は、協調することで、人と機械等の各領域、両者の共存領域の安全も高く保つことが可能となる。
調安全と Safety 2.0 の推進にいち早く取り組んでいる。具体的には、国際規格化活動の推2016 年 7 月に設立された一般社団法人セーフティグローバル推進機構（IGSAP）は、協進、国内外の最新安全情報の提供や経営層を対象とした人的交流、要員認証や技術認証制度
調安全と Safety 2.0 の推進にいち早く取り組んでいる。具体的には、国際規格化活動の推の創設とその普及（ロボット安全資格制度やセーフティオフィサ資格制度などの要員認証
進、国内外の最新安全情報の提供や経営層を対象とした人的交流、要員認証や技術認証制度
制度や、協調安全を実現するための新しい安全技術である Safety2.0 への適合審査登録制の創設とその普及（ロボット安全資格制度やセーフティオフィサ資格制度などの要員認証
度）等の活動を行っている4。
制度や、協調安全を実現するための新しい安全技術である Safety2.0 への適合審査登録制
度）等の活動を行っている4。
(2) 国際規格化の動向5
Safety2.0 を 国 際 規 格 化 し 、 広 く 世 界 で 活 用 さ れ る た め 、 IEC （ International(2) 国際規格化の動向5Electrotechnical Commission：国際電気標準会議）市場戦略評議会で作成する白書「Safety
Safety2.0 を 国 際 規 格 化 し 、 広 く 世 界 で 活 用 さ れ る た め 、 IEC （ Internationalin the Future」の内容を検討する第 1 回の国際会合が 2019 年 10 月 3 日から 4 日にかけてElectrotechnical Commission：国際電気標準会議）市場戦略評議会で作成する白書「Safety
東京で開催された。会合には世界 8 か国から 19 名のプロジェクトメンバーが参加し、白書
in the Future」の内容を検討する第 1 回の国際会合が 2019 年 10 月 3 日から 4 日にかけての内容の方向性について認識の共有が行われた。
東京で開催された。会合には世界 8 か国から 19 名のプロジェクトメンバーが参加し、白書
今後は、2020 年 6 月の市場戦略評議会会合までに計 4 回の国際会議を開催し白書を取りの内容の方向性について認識の共有が行われた。
まとめ、2020 年 10 月のストックホルム IEC 大会（IEC General Meeting）で、IEC 白書
今後は、2020 年 6 月の市場戦略評議会会合までに計 4 回の国際会議を開催し白書を取り（IEC White Paper）として発行される予定である。
まとめ、2020 年 10 月のストックホルム IEC 大会（IEC General Meeting）で、IEC 白書（IEC White Paper）として発行される予定である。

一般社団法人セーフティグローバル推進機構（IGSAP）：活動内容 https://institutegsafety.com/about/activity/ （2020 年 1 月 27 日閲覧）
5
4 一般社団法人セーフティグローバル推進機構（IGSAP）
経済産業省：IoT 時代の新しい安全を日本から世界に広めます：活動内容 https://institutehttps://www.meti.go.jp/press/2019/10/20191018002/20191018002.html（2020 年 1 月
gsafety.com/about/activity/ （2020 年 1 月 27 日閲覧）
527経済産業省：IoT日閲覧）等を基に作成
時代の新しい安全を日本から世界に広めます
https://www.meti.go.jp/press/2019/10/20191018002/20191018002.html （2020 年 1 月
27 日閲覧）等を基に作成
9
4

9
―9―

3.3 AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における先進的な労働安全対策の例
前節に示した Safety2.0 の概念（①ICT を活用して接続し、②相互にデータ等を監視（モニタリング）・発信し、③自律的あるいは他律的な制御を行い協調し合うことにより安全を確保、等）を参考に、「1.3 調査方法①調査対象企業の候補の選定」で実施したデスクトップ調査及び文献調査により抽出した、AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における先進的な労働安全対策での最新技術と活用の例を表 3-1 及び図 3-1 に示す。
表 3-1

AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における先進的な労働安全対策で活用されている最新技術と活用の例

最新技術

活用

内容

タブレット端末

遠隔監視、操作タブレット端末と DCS を接続し、現場からDCS に指示を出し、設備を遠隔操作する。

アシストスーツ

作業負荷軽減重量物荷物の上げ下げの際の身体への負担を軽減し、労働災害を引き起こさないための予防とする。

VR（仮想現実）

PC や各種補助装置を使用し、視覚等の感覚

危険体感教育に働きかけることにより、仮想的に危険を体感する。
AI、画像認識等

異常検知

作業者のミスや設備・部品の不具合とその予兆を検知する。

ウェアラブル、

位置測定、状態監視、現場作業者の位置、状態、身体負荷・ストレ

携帯端末

身体負荷・ストレスレ

スレベルを測定し、危険状態の検知や災害の未然防止を行う。

ベル測定
ICT

危険検知、アラーム発重機等の稼働中に現場作業者が接近した場

信、強制停止合に、電波信号を重機等に発信し、自動ブレーキが作動することで緊急停止させる、同時に現場作業者にアラームを発信する。

10― 10 ―

― 11 ―

図 3-1 AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における先進的な労働安全対策で活用されている最新技術と活用の例（イメージ）4

ヒアリング調査

4.1 概要4

ヒアリング調査製造業等を対象に、AI、IoT 等の最新技術を活用した安全対策の製品・サービスを導入し4.1 概要た企業に関するデスクトップ調査、文献調査を実施し、ヒアリング調査対象企業の候補を複製造業等を対象に、AI、IoT 等の最新技術を活用した安全対策の製品・サービスを導入し数あげ、協議によりヒアリング対象企業を選定した。
た企業に関するデスクトップ調査、文献調査を実施し、ヒアリング調査対象企業の候補を複4.2 にヒアリング調査対象企業選定プロセス、4.3 にヒアリング調査項目、4.4～4.9 にヒ
数あげ、協議によりヒアリング対象企業を選定した。
アリング調査を実施した順に、各企業の調査結果を示す。
4.2 にヒアリング調査対象企業選定プロセス、4.3 にヒアリング調査項目、4.4～4.9 にヒ
アリング調査を実施した順に、各企業の調査結果を示す。
4.2 ヒアリング調査対象企業選定プロセス
AI、IoT 等の最新技術を活用した安全対策の製品・サービスを導入した企業に関するデス
4.2 ヒアリング調査対象企業選定プロセス
クトップ調査、文献調査を実施し、ヒアリング調査・現地調査対象企業の候補を抽出した。
AI、IoT 等の最新技術を活用した安全対策の製品・サービスを導入した企業に関するデス
デスクトップ調査、文献調査の調査対象の一覧を表 4-1 に示す。
クトップ調査、文献調査を実施し、ヒアリング調査・現地調査対象企業の候補を抽出した。
デスクトップ調査、文献調査の調査対象の一覧を表 4-1 に示す。
表 4-1 デスクトップ調査、文献調査の調査対象の一覧
調査方法
デスクトップ
調査方法
調査
デスクトップ
文献調査
調査
文献調査

対象（情報サイト名、文献名）
発行機関等
表 4-1 デスクトップ調査、文献調査の調査対象の一覧
日刊工業新聞 電子版6
日刊工業新聞社
対象（情報サイト名、文献名）
発行機関等
日経産業新聞 電子版7
日本経済新聞社
日刊工業新聞 電子版6
日刊工業新聞社
スマート保安先行事例集～安全性と収益 経済産業省
日経産業新聞 電子版7
日本経済新聞社
性の両立に向けて～（2017 年 4 月）8
スマート保安先行事例集～安全性と収益 経済産業省
産業構造審議会 保安・消費生活用製品安 経済産業省
性の両立に向けて～（2017 年 4 月）8
全分科会 資料9産業構造審議会 保安・消費生活用製品安 経済産業省
統合報告書・CSR 報告書・ホームページ 国内企業各社
全分科会 資料9プラント に おけるド ロ ーン活用 事 例集 石油コンビナート等災害防統合報告書・CSR 報告書・ホームページ 国内企業各社（2019 年 3 月）10
止３省連絡会議プラント に おけるド ロ ーン活用 事 例集 石油コンビナート等災害防
平成３０年度新エネルギー等の保安規制 経済産業省（委託先：みずほ（2019 年 3 月）10
止３省連絡会議
高度化事業（水素燃料電池ドローン等に係 情報総研）
平成３０年度新エネルギー等の保安規制 経済産業省（委託先：みずほる基準作成の検討等に関する調査）
（2019
情報総研）
高度化事業
（水素燃料電池ドローン等に係
年 3 月）11
る基準作成の検討等に関する調査）（2019

年 3 月）11
調査対象企業の抽出にあたっては、以下の点に留意し、スクリーニングを行った。
調査対象企業の抽出にあたっては、以下の点に留意し、スクリーニングを行った。
https://www.nikkan.co.jp/
https://pr.nikkei.com/lp/ss_viewer/8
https://www.meti.go.jp/press/2017/04/20170410002/20170410002-2.pdf
6 https://www.nikkan.co.jp/
9https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/hoan_shohi/index.html
7 https://pr.nikkei.com/lp/ss_viewer/
10
https://www.soumu.go.jp/main_content/000608704.pdf
8 https://www.meti.go.jp/press/2017/04/20170410002/20170410002-2.pdf
11https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/H30FY/000214.pdf
9 https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/hoan_shohi/index.html
10 https://www.soumu.go.jp/main_content/000608704.pdf
11 https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/H30FY/000214.pdf
12
6
7

12
― 12 ―








製造業企業、または石油精製業、鉱業、建設・土木業といった製造業と同様に高所作
業や回転機械を用いた作業現場を有する業界の企業であること。
製造業企業、または石油精製業、鉱業、建設・土木業といった製造業と同様に高所作
AI、IoT 等の最新技術の活用目的が、現場作業者の安全性確保に直接関係すること。
業や回転機械を用いた作業現場を有する業界の企業であること。
次いで、設備保全等、現場作業者の安全性確保に間接的に関係すること。
AI、IoT 等の最新技術の活用目的が、現場作業者の安全性確保に直接関係すること。
設備稼働率の向上や管理コストの削減等、現場作業者の安全性確保に関係しないも次いで、設備保全等、現場作業者の安全性確保に間接的に関係すること。
のは除外。
設備稼働率の向上や管理コストの削減等、現場作業者の安全性確保に関係しないものは除外。
以上のプロセスを経て、最終的に選定したヒアリング調査対象企業を表 4-2 に示す。
以上のプロセスを経て、最終的に選定したヒアリング調査対象企業を表 4-2 に示す。
表 4-2 ヒアリング調査対象企業一覧
No
No
1
1
2
2
3
3
4
4
5
5
6
6

企業
企業
大和ハウス工業株式会社
大和ハウス工業
三菱マテリアル株式会社
株式会社
三菱マテリアル株式会社ダイセル※
株式会社
株式会社ダイセル※
株式会社
日立製作所
株式会社
ダイキン工業
日立製作所
株式会社
ダイキン工業
JX 金属
株式会社
株式会社
JX 金属

業種
日時
場所
表 4-2 ヒアリング調査対象企業一覧
業種
建設
建設
非鉄金属
非鉄金属
一般化学
一般化学
建設12
建設12
一般化学
一般化学
非鉄金属
非鉄金属

日時
場所
9 月 20 日（金） 栃木二宮工場
13:30～15:30
9 月 20 日（金） 栃木二宮工場
10 月 3 日（木） 丸の内二重橋
13:30～15:30
14:00～15:15
ビル（本社）
10 月 3 日（木） 丸の内二重橋
10 月 16 日（水） イノベーション
14:00～15:15
ビル（本社）
15:00～16:15
・パーク
10 月 16 日（水） イノベーション
12 月 5 日（木） 丸の内センター
15:00～16:15
・パーク
10:00～11:30
ビルディング
12 月 5 日（木） 丸の内センター
12 月 23 日（月） 淀川製作所
10:00～11:30
ビルディング
10:00～11:30
12 月 23 日（月） 淀川製作所
1 月 8 日（水） JX ビル（本社）10:00～11:30
14:00～15:30
1 月 8 日（水） JX ビル（本社）※株式会社ダイセルは、9 月 12 日（木）に現地調査も実施した（P25

株式会社

14:00～15:30

4.6（8）参照）。

調査結果の掲載（節番号）
調査結果の掲載
4.4
（節番号）
4.4
4.5
4.5
4.6
4.6
4.7
4.7
4.8
4.8
4.9
4.9

※株式会社ダイセルは、9 月 12 日（木）に現地調査も実施した。

4.3 ヒアリング調査項目

2017 年 9 月に開催された「製造業安全対策に関するトップ会談」（製造業安全対策官民
4.3 ヒアリング調査項目
協議会主催）では、鉄鋼、化学、製紙の業界団体の経営トップらが参加し、製造現場の環境2017 年 9 月に開催された「製造業安全対策に関するトップ会談」（製造業安全対策官民
変化、経営理念と安全対策等、各業界の現状を共有するとともに、安全対策において経営層
協議会主催）では、鉄鋼、化学、製紙の業界団体の経営トップらが参加し、製造現場の環境に期待される役割と対応について、活発な意見交換が行われた。最後に会談の成果として、変化、経営理念と安全対策等、各業界の現状を共有するとともに、安全対策において経営層「一人ひとりカケガエノナイひと」という人間尊重の基本理念のもと、以下の 4 つの経営に期待される役割と対応について、活発な意見交換が行われた。最後に会談の成果として、理念を含む「声明文」を公表した。
「一人ひとりカケガエノナイひと」という人間尊重の基本理念のもと、以下の 4 つの経営
理念を含む「声明文」を公表した。
12株式会社日立製作所の事業は多岐にわたるが、今回の調査対象の安全対策が対象としている業種が建設業であったため、業種を「建設」としている。
12 株式会社日立製作所の事業は多岐にわたるが、今回の調査対象の安全対策が対象としている業種が建設業であったため、業種を「建設」としている。
13
13― 13 ―

一、経営層がリーダーシップを発揮しつつ、安全担当や製造担当と接触し、かつ、常に現場の声を反映できるような体制の強化
二、設備の老朽化等の厳しい現状がある一方、技術革新を生かした新たな取組も進んでいることを踏まえた、安全への投資の促進
三、ベテラン職員の減少、業務アウトソーシングの増加などの環境変化を踏まえた、階層別、協力会社を含めた人材育成や安全教育の拡充
四、重点的に取り組むべき課題を抽出し、その原因・対策などを検討し、検討結果を業界内外に共有本調査は、上記第四項に資するものと考えられる。さらに、本調査では、調査対象である最新技術を活用した安全対策の製品・サービスの導入が、上記第一から三項に沿ったものであることが明確となることが期待される。このことから、「声明文」の第一から三項に対応して、以下のような調査項目を設定した。


第一項：「最新技術を活用した安全対策の製品・サービスの導入の意思決定プロセス、体制」

第二項：「最新技術を活用した安全対策の製品・サービスの導入によってもたらされる直接的／間接的な効果とその定量化」



第三項：「導入以前に存在していた課題」

以上を踏まえ本調査において設定したヒアリング調査項目の概要を表 4-3 に示す。
表 4-3 ヒアリング調査項目の概要
No
1

項目
基本情報

内容
・ヒアリング対象の安全対策の製品・サービスが導入されている事業所の人員規模
・労働災害の発生状況

2
3
4
5

調査対象の安全対策の製・機能、内容、活用状況

品・サービス・導入の目的・背景、導入前に存在していた課題

導入に際しての意思決定プ

・事業所の現場と経営トップの課題の共有の方法

ロセス・課題解決の検討体制

導入の決定から利用開始ま・リードタイムでに要した期間及び手順・実証や横展開の状況

導入によってもたらされた・課題解決の状況

価値と、そこから波及する・直接的あるいは間接的にもたらされた価値並びに定

効果

量化状況

14
― 14 ―

等
等

No

項目

6
No

課題

6

課題

項目

4.4 大和ハウス工業株式会社

内容
・新たに発生した課題

内容
・課題への対応方法
・新たに発生した課題
・新たな課題が特にない場合は、その成功要因
・課題への対応方法
・新たな課題が特にない場合は、その成功要因(1) ヒアリング調査対象者・導入している対策
4.4 大和ハウス工業株式会社
ヒアリング調査の対象者の概要を表 4-4 に示す。
(1) ヒアリング調査対象者・導入している対策
ヒアリング調査の対象者の概要を表 4-4 に示す。
表 4-4 ヒアリング調査対象者概要（大和ハウス工業株式会社）
所属
部署・役職等
表 4-4 ヒアリング調査対象者概要（大和ハウス工業株式会社）
大和ハウス工業株式会社
栃木二宮工場工場長、課長、主任
所属
部署・役職等
生産部生産購買商品開発グループ上席主任
大和ハウス工業株式会社
栃木二宮工場工場長、課長、主任
ヒューマン・ケア事業推進部ロボット事業推進室の方
生産部生産購買商品開発グループ上席主任
CYBERDYNE 株式会社
営業部門の方ヒューマン・ケア事業推進部ロボット事業推進室の方CYBERDYNE 株式会社
営業部門の方導入している対策は、CYBERDYNE 株式会社製の装着型サイボーグ「HAL®腰タイプ作業支援用13」（以下、「HAL」）を中心としたアシストスーツである。
導入している対策は、CYBERDYNE 株式会社製の装着型サイボーグ「HAL®腰タイプ作業支援用13」（以下、「HAL」）を中心としたアシストスーツである。
(2) 対策を導入している事業所の規模・労働災害の発生状況① 事業所の規模(2) 対策を導入している事業所の規模・労働災害の発生状況
事業所の規模（2019 年 9 月時点）は、約 700 人で、そのうち 90%弱が現場作業者であ① 事業所の規模る。
事業所の規模（2019 年 9 月時点）は、約 700 人で、そのうち 90%弱が現場作業者である。
② 労働災害の発生状況
度数率の 5 年間の平均は 1.88、強度率は 0.02 である。栃木二宮工場の度数率は 0.8 であ② 労働災害の発生状況
り、ここ数年の推移では、OSHMS の導入やベテラン作業者の退職や新規の入所者の増加等
度数率の 5 年間の平均は 1.88、強度率は 0.02 である。栃木二宮工場の度数率は 0.8 であによって、変動している。
り、ここ数年の推移では、OSHMS の導入やベテラン作業者の退職や新規の入所者の増加等によって、変動している。
(3) 導入している対策の概要
重量物等を持ち上げるとき腰の負担となるが、HAL を中心としたアシストスーツを使用(3) 導入している対策の概要
することにより、荷物の上げ下げの際の腰への負担を軽減し、労働災害を引き起こさないた
重量物等を持ち上げるとき腰の負担となるが、HAL を中心としたアシストスーツを使用
めの予防となる。
することにより、荷物の上げ下げの際の腰への負担を軽減し、労働災害を引き起こさないための予防となる。
13「HALⓇ」「装着型サイボーグ HALⓇ」は CYBERDYNE 株式会社の登録商標。

13「HALⓇ」「装着型サイボーグ HALⓇ」は CYBERDYNE 株式会社の登録商標。
15
15― 15 ―

図 4-1 導入している対策（大和ハウス工業株式会社）14
図 4-1 導入している対策（大和ハウス工業株式会社）14
また、大和ハウス工業株式会社では、一番は安心して仕事が出来る安全で快適な作業環境
づくり、働き方改革を目指しており、HAL を中心としたアシストスーツの導入は、女性やまた、大和ハウス工業株式会社では、一番は安心して仕事が出来る安全で快適な作業環境
高齢者、誰もが働きやすい作業環境の実現に向けた取組の一つである。
づくり、働き方改革を目指しており、HAL を中心としたアシストスーツの導入は、女性や高齢者、誰もが働きやすい作業環境の実現に向けた取組の一つである。
(4) 対策導入の意思決定プロセス
2015 年には、腰用の HAL の販売が開始され、大和ハウスグループで 10 台の導入と現場(4) 対策導入の意思決定プロセス
実証をリリース発表しており、まずは 3 年かけてグループ会社を含めた使う場所と使用方
2015 年には、腰用の HAL の販売が開始され、大和ハウスグループで 10 台の導入と現場法の検証をスタート。その結果、工場作業での重筋作業をはじめとする作業負担の軽減に実証をリリース発表しており、まずは 3 年かけてグループ会社を含めた使う場所と使用方マッチしていると判断して、2018 年 4 月に 30 台の全国 9 工場への配置が決定されること法の検証をスタート。その結果、工場作業での重筋作業をはじめとする作業負担の軽減にとなった。
マッチしていると判断して、2018 年 4 月に 30 台の全国 9 工場への配置が決定されることとなった。
(5) 導入の決定から利用開始までに要した期間及び手順
2018 年 4 月に工場への導入が決定してから、速やかに利用を開始している。
(5) 導入の決定から利用開始までに要した期間及び手順
2018 年 4 月に工場への導入が決定してから、速やかに利用を開始している。
(6) 対策導入によってもたらされた価値と効果
誰もが働きやすい作業環境の実現は、身体の負担や疲労感の低減につながり、熟練された(6) 対策導入によってもたらされた価値と効果
作業者が長く安心して働けることで、ひいては、災害の改善にもつながることも期待される。
誰もが働きやすい作業環境の実現は、身体の負担や疲労感の低減につながり、熟練された
また、離職者、休職者の減少も、おそらく今後効果の 1 つの要因として、出てくるのではと作業者が長く安心して働けることで、ひいては、災害の改善にもつながることも期待される。
期待されている。
また、離職者、休職者の減少も、おそらく今後効果の 1 つの要因として、出てくるのではと14期待されている。
大和ハウス工業株式会社からの提供資料を基に作成
14

大和ハウス工業株式会社からの提供資料を基に作成
16
16― 16 ―

表計算シートに各工場の重筋作業の項目を入力すると、どのアシストスーツが当該作業に適しているかを客観的に評価すると同時に、重筋作業の負荷の指数を使用し、コスト評価までできる仕組みを検討している。具体的には、METs という運動強化の単位を用いて各要
素時間と時間単価を掛け合わせて重筋作業のコストを出し、何の装置も装着していないコ
ストと各アシストスーツを装着した際のコストを算出することができるようになっている。
社会的信用の向上の部分では、取材数も増えてきており、工場見学、来場者数という点で、工場を見学という目的で来る人のほか、奈良工場で HAL の体験ブースを作る等、最近 HALを目的に工場に来る人も増えてきている。

(7) 課題導入してから 1 年程度経過した時点で各工場の使用状況にばらつきがあった。ばらつきの原因と対策について、表 4-5 に示す。
表 4-5 HAL 使用状況のばらつきと対策
原因

対策

HAL の正しい適正装着位置より大分

ベンダである CYBERDYNE 株式会社の本社でワー上に装着する等、導入した工場によっクショップを 3 回開催し、アシストスーツに興味をては、興味と正しい知識が不足してい持ってもらう取組を行った。

て、場内の装着者に正しい指導が出来

全国工場の HAL の管理者が参集し、アシストスーツていなかった。

のメカニズムや各工場から、“こうしたら装着率があがるのでは”という意見交換を実施し、意識付けを図る取組も実施している。

効果が出る作業現場を特定していた

現在、表計算シートに各工場の重筋作業の項目を入が、同じような作業であっても工場ご力すると、どのアシストスーツが当該作業に適してとに作業現場が異なっていた。

いるかを客観的に評価できる仕組みを検討してい30 台の導入に関して、計画的な配置る。これにより、アシストスーツの適正配置及び今後

ではなく、均等割して導入した。

の導入計画策定の材料とすることができる。

HAL 自体の課題や要望と対策について、表 4-6 に示す。

17
― 17 ―

表 4-6 HAL 自体の課題や要望と対策
課題

対策

当初導入された機種のときはシールタ

新機種ではセンサベルトで巻くタイプのものをし

イプのセンサを腰に貼り付け、ケーブて簡単にセンサを取り付けることが出来るというルで接続し本体と繋ぎ信号をロボットことをセットに販売をスタートした。

に送るという仕組みを使用していた。

2019 年の 6 月からセンサを使わないモードを追加

しかし、腰に貼るというのは慣れない

し、初心者や中腰姿勢の多い作業員が速やかに使用方には難しいという声が多かった。

できるようになった。今回のモード追加は、作業員を対象としたアンケートでの評価も非常に高い。

新機種になって、防塵防水の機能も付試作として市販のカバーを流用して対応。

いたが、カバーがほしいという声があった。
作業現場によっては HAL では全てを

現在は HAL 以外の機器についても検証を進めてい

カバーしきれないところも分かってきる。先述のセンサを腰に貼る HAL 以外に、足や腕た。

をサポートする内容や、様々な内容のアシストスー
ツがあり、適材適所での活用を考えている。

4.5 三菱マテリアル株式会社(1) ヒアリング調査対象者・導入している対策
ヒアリング調査の対象者の概要を表 4-7 に示す。
表 4-7 ヒアリング調査対象者概要（三菱マテリアル株式会社）
所属

部署・役職等

三菱マテリアル株式会社

ガバナンス統括本部安全・環境部安全衛生室長、室長補佐

導入している対策は、三徳コーポレーション株式会社が開発した「VR 危険体感装置」（以下、「VR」）である。

(2) 対策を導入している事業所の規模・労働災害の発生状況① 事業所の規模
三菱マテリアル株式会社の規模は、単体 4,807 人、連結 28,426 人である。事業所ごとの正規職員、非正規職員、協力会社社員の割合については、事業所ごとに業種業態が様々で協力会社が全く無い事業所や、半分以上協力会社が作業を行っている事業所もある。

18― 18 ―

② 労働災害の発生状況
三菱マテリアル株式会社全体の度数率は、2016 年度で 0.18、グループ会社で 0.46 となっており、それ以前は 0.2～0.9 程度となっている。
(3) 導入している対策の概要
VR は、PC、ゴーグル、人が乗る台を含め刺激を与える装置、人の姿勢を検知するセンサ等で構成される。ゴーグル等の各種装置を身に着けた後、ガイドの指示に従って指定の動作をこなすことで進行する。
各工場を取材して実物大の CG と工場の写真を組み合わせる等、身近に感じられる内容となっている。実際に、作るときに取材に行って、コンテンツになるような内容の画像を撮ってきて、合成して 3D 用に仕上げた。各工場で実際に起こった災害事例を参考にしたオ
リジナルのシナリオを作成した。シナリオは現在 10 本ある。
ドライヤーや可動式の床等の補助装置を使用し、爆発時の熱風や落下時の衝撃等、視覚だけではない様々な感覚に働きかけることよる、よりリアルな体感が得られる。
VR については、事業所に貸し出しをしているので、当該事業所での作業のために入ってきている外注会社に同様に体験してもらうのは可能となっている。ただし、VR のコンテンツの著作権は制作会社にあるので、そことの契約に基づく許諾の範囲がある。
VR は常設しておらず、事業所への貸出のみである。貸出のための輸送は、2 人いれば行うことができる。

19― 19 ―

図 4-2 導入している対策（三菱マテリアル株式会社）15
図 4-2 導入している対策（三菱マテリアル株式会社）15(4) 対策導入の意思決定プロセス
三菱マテリアル株式会社の安全衛生教育センターでは、50 種類くらいの危険体感が可能(4) 対策導入の意思決定プロセスである。一方、事業所には、大きな事故が起こる、大型クレーン、溶解炉、セメント、キル三菱マテリアル株式会社の安全衛生教育センターでは、50 種類くらいの危険体感が可能
ンといった多様な設備があり、それらの設備は体験するのも難しい。また、従前、過去の災である。一方、事業所には、大きな事故が起こる、大型クレーン、溶解炉、セメント、キル
15 三菱マテリアル株式会社からの提供資料を基に作成
ンといった多様な設備があり、それらの設備は体験するのも難しい。また、従前、過去の災
15

三菱マテリアル株式会社からの提供資料を基に作成
20
20― 20 ―

害を CG 映像にしたものを安全教育に活用していたが、基本座学であり、臨場感に欠ける。
これらを補完する形で、大きな設備の体感が可能で、より臨場感を味わえ、教育の効果が高い VR を導入した。
VR が導入された当時、グループの安全衛生を推進するために設置された「ゼロ災推進委
員会」の委員長を務める副社長の、従来どおりの安全対策だけでなく、できることは何でもやってみようという発想が大きく寄与した。聞くところによると、副社長が、様々なところで見聞きし、検討の指示が出て導入の検討が始まった。

(5) 導入の決定から利用開始までに要した期間及び手順
1 台目は、意思決定から 1 年後の 2018 年に導入された。2、3 台目は 2019 年 8 月の終わりに導入された。導入の計画段階で、事業所の数や VR が壊れたときのバックアップとして3 台は必要と考えられた。4、5 台目は未定である。
VR の開発費用は数百万円である。また、VR の各事業所への貸し出し時に、受け入れ、運用する事業所において人件費が発生するほか、VR を貸し出す側の担当者が 1 日事業所に出向き、VR の輸送・組み立て・設置、事業所のインストラクターの教育と引き渡しを行う
ため、2 日分の関連する費用が必要である。

(6) 対策導入によってもたらされた価値と効果会社としてこれだけ色々なことを安全のために行っている姿勢を従業員に示すという面で、新しい手立てを構築していくということのメリットがあることが期待される。すなわち、安全について指示するのみならず、会社として対策を考えているので、従業員全員で一緒に取り組もうという目に見える形の安全の投資みたいな効果が期待されている。従業員の意
識が少し変わってくると、長い目で見て会社のためになることが期待されている。
費用対効果といった金額に換算した効果では評価は困難と考えられている。安全は結果であり、費用対効果というところは、派生して自ずとついてくるという感覚で取り組まれている。三菱マテリアル株式会社社長が掲げる「安全と健康は全て優先する」に尽きる。
対外的には、中災防、業界団体で、セメント協会新聞の取材があった。また、日本工業協会の見学もあった。

(7) 課題VR の開発では、ベンダの協力のもと、可能な限り現実に近い感覚が得られるように、台が動いたり、振動したり、爆発で熱風を感じたりすることができるようになっており、それらの機能の実装に苦労した。
VR の管理は三菱マテリアル株式会社が行っている。実際には物は各拠点を回っており、各拠点で運用もしている。その中で、不具合やトラブルが発生しており、特に、導入して1 年なので初期トラブルが散見される。

21― 21 ―

VR は貸出を行っているため、VR を用いてどのような教育を行っているか、教育効果が出ているのかまでは把握し切れていない。設置までは本社の担当者が行っても、その後の、日々のインストラクターのレベルの維持・向上は遠隔だと困難なため、今後可能性のある人たちを集めて、インストラクター教育等を本当はやっていかなければいけないと考えられている。
2 回も体感すると感動は薄れる。新入社員・中途採用者等には引き続き実施するものの、新たな仕掛け・コンテンツを考えることが必要となる。新しいタイプの災害が発生した場合、シナリオに追加し、体験者を増やすことになる。
4.6 株式会社ダイセル(1) ヒアリング調査対象者・導入している対策
ヒアリング調査の対象者の概要を表 4-8 に示す。
表 4-8 ヒアリング調査対象者概要（株式会社ダイセル）
所属
株式会社ダイセル

部署・役職等生産技術本部生産革新センター所長
事業創出本部生産技術センターメカトログループリーダー

導入している対策は、株式会社ダイセル播磨工場に導入されている、株式会社日立製作所と共同開発したインフレータ生産ライン統合管理システム（以下、「統合管理システム」）である。

(2) 対策を導入している事業所の規模・労働災害の発生状況① 事業所の規模
播磨工場の規模は、約 1,500 人で、そのうち約半分が現場作業者である。
② 労働災害の発生状況
播磨工場の度数率は 1.5 程度で、2018 年の度数率は増加したが、これは播磨工場構内の歩行中に足を怪我したり、ドアを開けるときにぶつかったり、といった労働災害が 4 件発生したことによる。

(3) 導入している対策の概要
統合管理システムは、「ダイセル式生産革新」（発生しても大事に至らない取組、リスクをゼロに近づける取組）の一環として、製造管理システムとの連携により、品質保証を代表点管理から、4M（Man、Machine、Material、Method）の全点管理を行うべく、株式会社日立製作所との協業により、作業者のミスや設備・部品の不具合とその予兆を検知する先進的22― 22 ―

画像システムとして構築した。
具体的には、インフレータ生産管理に関する映像を連続点管理し、そのデータを蓄積、解画像システムとして構築した。
析することで予防処置、流出防止、作業改善に活用し、品質のトレーサビリティを強化する
具体的には、インフレータ生産管理に関する映像を連続点管理し、そのデータを蓄積、解システムである。
析することで予防処置、流出防止、作業改善に活用し、品質のトレーサビリティを強化する
現場作業者に対しては、逸脱作業時のアラーム発信や、データ解析による具体的な作業改システムである。
善、再教育の材料とする。
現場作業者に対しては、逸脱作業時のアラーム発信や、データ解析による具体的な作業改設備に対しては、重要工程の品質チェック、製品に対しては、アラーム発信と流出防止
善、再教育の材料とする。
（見落としの防止）といった品質チェックを行う。
設備に対しては、重要工程の品質チェック、製品に対しては、アラーム発信と流出防止（見落としの防止）といった品質チェックを行う。

図 4-3 導入している対策（株式会社ダイセル）16
図 4-3 導入している対策（株式会社ダイセル）16(4) 対策導入の意思決定プロセス
株式会社ダイセルで火工品の事業を始めてから、何度か製品の不具合が発生し、リコール(4) 対策導入の意思決定プロセスも起きていた。その場合は、顧客に原因や対策等を説明する必要があるが、その場合は設備株式会社ダイセルで火工品の事業を始めてから、何度か製品の不具合が発生し、リコール
内に格納されているデータ、現場で人が管理しているデータ、部品のデータ等、多種・大量も起きていた。その場合は、顧客に原因や対策等を説明する必要があるが、その場合は設備のデータを参照・調査する必要があり、大きな負荷がかかっていた。リコールは、不具合の内に格納されているデータ、現場で人が管理しているデータ、部品のデータ等、多種・大量原因を把握し、エビデンスを提示できないことには範囲を決めることができない。そこで、のデータを参照・調査する必要があり、大きな負荷がかかっていた。リコールは、不具合の
不具合の原因を特定できる画像が残されていれば範囲を特定できることから、画像で全点原因を把握し、エビデンスを提示できないことには範囲を決めることができない。そこで、管理を行うニーズが強まった。
不具合の原因を特定できる画像が残されていれば範囲を特定できることから、画像で全点
また、従前取り組んできた、作業工程における人為的なミスの未然防止や異常が発生して管理を行うニーズが強まった。
も大事に至らない取組を強化する必要もあった。
また、従前取り組んできた、作業工程における人為的なミスの未然防止や異常が発生して16も大事に至らない取組を強化する必要もあった。
株式会社ダイセルからの提供資料を基に作成
16

株式会社ダイセルからの提供資料を基に作成
23
23― 23 ―

経営の観点からは、リコールが起こった場合においても、画像という証拠が残されているので、現場作業者がより安心して作業でき、ミスが起こりにくい環境を構築できると考えられた。
その中、2015 年に、株式会社日立製作所の研究所で画像解析に関する様々な技術を拝見した際に、自社の製造現場に適用できるものが開発できると考えられた。

(5) 導入の決定から利用開始までに要した期間及び手順
2015 年 12 月から画像解析システムの実証実験を開始し、2016 年 6 月に播磨工場の生産ラインへの導入を完了させている。ただし、全部が完了したのではなく、統合管理システム
自体もまだまだブラッシュアップしている。
2018 年から海外へも展開しているが、事業所で適用できた画像解析、データの管理のシステムをアジア、中国、タイ、韓国あたりに展開している。アジアは日本と同じ考え方で、標準作業で徹底しているが、欧米は標準作業ではなく気質として自由に作業を行うところがある。このため、システムの導入では、現場の特性に合わせる必要がある。
播磨工場内には、10 数ラインあるが、現在 7～80%に導入している。導入は段階的で、これはラインごとに生産の手順、レイアウト、製造する品種も工程も人数が異なるために、
ラインごとにシステムを構築する必要があるためである。
実証時は 3 ラインであった。選定した 3 ラインは、元々生産していた比較的古い、某社のバックアップ生産を行ってきたラインである。バックアップ生産という位置付けもあり、不具合の発生の回避のため、このシステムを導入した。

(6) 対策導入によってもたらされた価値と効果
統合管理システムの直接の効果は、以下のような品質の基盤強化とトレーサビリティの強化である。


万が一、製品の不具合が発生した場合に、数億円規模の損失が発生するため、未然に防ぐ必要があり、システムの導入により顧客からの信頼を得ることで機会損失の防止につなげることが可能となる。



万が一、製品の不具合が発生した場合に、原因を特定し、リコールの範囲を確定する
時間を、従前、数日間かかっていたものが、数時間単位で出せるようにすることによって、早く顧客に不具合の場所を伝えられ安心してもらえることが可能となる。



一方、生産性の向上を主眼としたシステムではないため、システムで取得できるデータを使って、改善してようやく生産性に関する成果が得られると考えられている。費用としての換算は、現在は難しい。

間接的な効果としては、こういった取組の情報発信を行うことで評判の向上がある。現在、

24― 24 ―

網干工場と播磨工場とセットで工場見学を行うこともある。
現場で何かあったときは映像が残っているので、すぐに目視確認して、まずは一安心できる、原因の特定と対策ができる、といった安心感は実際に出てきていると考えられている。

(7) 課題統合管理システムには、カメラが多数取り付けられており、大量のデータが随時蓄積される。それらデータの保管・活用を、いかにして容易に行うかが課題とされている。
将来的には、様々なデータを現場の管理データ、加工データ、それをデータとして一元化できれば、そのデータを解析し予兆検知、不具合を未然に防ぎたいと考えられている。
統合管理システムの画像解析の精度も課題とされている。現場には色々な人がいるので、体格、身体サイズや癖もあり、作業者によって異なるほか、同じ作業者であっても、日によって動作や動きが変わったりするため、100％の精度での検知は難しいとされている。
そのため、誤判定の場合は、それを本人にすぐ伝えているわけではなく、監督者がまず確認を行っている。
統合管理システムの敷設においては、ベンダの担当者も実際に現場に入り、密にコミュニ
ケーションを行い、共同で作業を行った。具体的には、現場作業者の実際の作業から、現場の監督者の管理、帳票と収集しているデータまで全てベンダに提供し、不具合がどこにあり、どこにどういうカメラをつける等、という検討から一緒に行った。システム自体も、どういうシステムをイメージしているのか、こういう機能があればという要望を出して、作り上げた。

(8) 現地調査
統合管理システムについては、2019 年 9 月 12 日（木）に株式会社ダイセル播磨工場にて製造業安全対策官民協議会主催により現場調査が行われ、学識経験者、製造業、鉱業、各業界団体の関係者らが参加した。現地調査では、株式会社ダイセルによる説明、工場見学会
及び意見交換会が実施された。
現地調査参加者を対象に、今後の調査の参考とするため、アンケートを実施した。図 4-4に今回の現地調査が参考になったかどうか、理解度及び現地調査の今後の開催に関する集計結果を示す。参加者全てが、現地調査は参考になり、理解できた（4 または 5）と回答
し、今後の開催に好意的（「定期的な開催を希望」または「不定期でも開催した方が良い」）
であった。

25
― 25 ―

参考になったか

46%

5

54%

4

3

2

1

大変参考になった 5…4…3…2…1 全く参考にならなかった
理解度

15%

85%

5

4

3

2

1

よく理解できた 5…4…3…2…1 全く理解できなかった
今後の開催

31%
69%

定期的な開催を希望したい
不定期でも開催した方が良い
分からない

図 4-4 現地調査アンケート集計結果

26― 26 ―

4.7 株式会社日立製作所(1) ヒアリング調査対象者・導入している対策
4.7 株式会社日立製作所
ヒアリング調査の対象者の概要を表 4-9 に示す。
(1) ヒアリング調査対象者・導入している対策
ヒアリング調査の対象者の概要を表 4-9 に示す。
表 4-9 ヒアリング調査対象者概要（株式会社日立製作所）
所属

部署・役職等
表 4-9 ヒアリング調査対象者概要（株式会社日立製作所）
株式会社日立製作所
バリューチェーン・インテグレーション統括本部バリューチェー
所属
部署・役職等
ン・インテグレーション推進本部工事調達部担当部長、シニアア
株式会社日立製作所
バリューチェーン・インテグレーション統括本部バリューチェー
ドバイザ
ン・インテグレーション推進本部工事調達部担当部長、シニアア
ドバイザ
現在実証を行っている対策は、自社開発の屋内外シームレスな建設現場作業モニタリン
グシステム（以下、「モニタリングシステム」）である。
現在実証を行っている対策は、自社開発の屋内外シームレスな建設現場作業モニタリン
グシステム（以下、「モニタリングシステム」）である。
(2) 対策を実証している事業所の規模・労働災害の発生状況① 事業所の規模(2) 対策を実証している事業所の規模・労働災害の発生状況実証を行ったある作業現場では、最大 400 名が作業従事者である。そのうち、職種をあ① 事業所の規模
る程度限定し、最大 200 名の作業者のモニタリングを行った。
実証を行ったある作業現場では、最大 400 名が作業従事者である。そのうち、職種をある程度限定し、最大 200 名の作業者のモニタリングを行った。
② 労働災害の発生状況
国内のグループ会社全体の年千人率は、ここ数年 1.5～1.8 で推移している17。
② 労働災害の発生状況
国内のグループ会社全体の年千人率は、ここ数年 1.5～1.8 で推移している17。
(3) 実証・導入している対策の概要
モニタリングシステムは、作業者が装着しているヘルメットに端末を装着、同時に作業車(3) 実証・導入している対策の概要に端末を取り付けることにより、それぞれの位置や作業状態を把握することができるシスモニタリングシステムは、作業者が装着しているヘルメットに端末を装着、同時に作業車テムである。
に端末を取り付けることにより、それぞれの位置や作業状態を把握することができるシス
端末に装備された各装置・機能により、作業者・作業車について以下を把握することがでテムである。
きる。
端末に装備された各装置・機能により、作業者・作業車について以下を把握することがで
きる。
対象
作業者
対象
作業者

表 4-10 モニタリングシステムが把握可能な事項
装置・機能把握可能な事項
表 4-10 モニタリングシステムが把握可能な事項
・屋内と屋外で、それぞれビーコンと GPS によっ（作業者位置）装置・機能把握可能な事項て、位置をシームレスに把握。
・ビーコン（屋内：作業現場の仮・屋内と屋外で、それぞれビーコンと GPS によっ（作業者位置）
設照明に取り付けられたビー ・把握した位置を基に、予め設定した立ち入り禁て、位置をシームレスに把握。
・ビーコン（屋内：作業現場の仮止区域に侵入した作業者への警報発信を行う。
コンの信号を受信した端末が設照明に取り付けられたビー ・把握した位置を基に、予め設定した立ち入り禁
コンの信号を受信した端末が17

日立 統合報告書 2019（2019 年 3 月期）

17

日立 統合報告書 2019（2019 年 3 月期）
27

止区域に侵入した作業者への警報発信を行う。

27― 27 ―

対象
対象

装置・機能

把握可能な事項

ビーコンと端末の情報を基地
装置・機能
局に送信）
ビーコンと端末の情報を基地
・GPS（屋外）
局に送信）
・3 軸加速度センサ
・GPS（屋外）
・気圧センサ・3 軸加速度センサ
・WBGT（湿球黒球温度）計測器
・気圧センサ・作業者の位置が長時間変わらない状態（物にも把握可能な事項
たれかかって動かない、等）を把握。
・作業者の位置が長時間変わらない状態（物にも・WBGT（湿球黒球温度）計測器

作業車
作業車

（作業車位置）・ビーコン（屋内：作業現場の仮（作業車位置）
設照明に取り付けられたビー
・ビーコン（屋内：作業現場の仮
コンの信号を受信した端末が設照明に取り付けられたビー
ビーコンと端末の情報を基地
コンの信号を受信した端末が局に送信）
ビーコンと端末の情報を基地
・GPS（屋外）
局に送信）
・3 軸加速度センサ
・GPS（屋外）

たれかかって動かない、等）を把握。
・作業者の姿勢を把握し、転倒等の異常を検知。
・高所作業等を行う作業者の高さ位置を把握。
・作業者の姿勢を把握し、転倒等の異常を検知。
・作業現場に設置された計測器から基地局に送・高所作業等を行う作業者の高さ位置を把握。
信された作業エリアごとの WBGT 値に基づ・作業現場に設置された計測器から基地局に送き、熱中症に係る環境情報を作業者に分かるよ
信された作業エリアごとの WBGT 値に基づう大画面で表示。
き、熱中症に係る環境情報を作業者に分かるよ・当該エリアにいる作業者への警報発信。
う大画面で表示。
・屋内と屋外で、それぞれビーコンと GPS によっ・当該エリアにいる作業者への警報発信。
て、位置をシームレスに把握。
・屋内と屋外で、それぞれビーコンと GPS によって、位置をシームレスに把握。

・作業車の稼働・不稼働を検知。

・3 軸加速度センサ
・作業車の稼働・不稼働を検知。
作業者は、日によって出入りがあるため、端末は個人へ貸与するのではなく、日ごとに安全講習証明（ID カード）と端末のバーコードをリーダーに読み込ませ、端末と作業者の紐作業者は、日によって出入りがあるため、端末は個人へ貸与するのではなく、日ごとに安付け、認証を行う。作業終了時には、返却の認証を行い、端末の返却／貸与状態を把握する。
全講習証明（ID カード）と端末のバーコードをリーダーに読み込ませ、端末と作業者の紐付け、認証を行う。作業終了時には、返却の認証を行い、端末の返却／貸与状態を把握する。

図 4-5 実証・導入している対策（株式会社日立製作所）18
図 4-5 実証・導入している対策（株式会社日立製作所）18
18

株式会社日立製作所からの提供資料を基に作成

18

株式会社日立製作所からの提供資料を基に作成
28
28― 28 ―

(4) 対策の開発の意思決定プロセス
政府「未来投資会議」が指摘している建設現場生産性向上、産業界全体での労働安全の向上、建設機械の効率化等の発注最適化の必要といった背景から、建設現場状況の可視化、DB化等情報基盤の充実を目的として、開発を行っている。
具体的には、従前、株式会社日立製作所（グループ会社含む）で受注したプラント等の建設事業において、建設機械の効率化等の発注最適化の活動は行っていたが、建設現場に IoTを導入しより多くのデータを収集することによって、さらなる効率化を図ることができると考えたことによる。

(5) 開発の決定から利用開始までに要した期間及び手順
株式会社日立製作所（グループ会社含む）が発注した新築ビル建設工事（工事自体は大手ゼネコンに発注）において、昨年から 2 回目の実証を行っている。また、グループで受注した工事案件を対象に実証 2 回を行っている。今までのシステム実証の実施場所は、6 か所である。
システムの設置、モニタリング対象情報や図面登録を行い 1 週間程度で稼働できる。現在は実証段階であるが、端末は数百台製造し、月ごとの数千円程度の料金を設定したレンタル制を想定している。アプリケーション使用料、種々の端末、PC、アンテナ、ビーコン等
及びシステム全体の設置費用、データ集約の費用を含んだ料金を想定している。事業化では、システム設置・登録作業の簡略化、クラウドサービスによりコスト削減を図る予定としている。
今後、株式会社日立製作所で発注した建設工事及び受注した建設案件すべてにシステムを導入することを必須とすることを検討している。

(6) 対策導入によってもたらされた価値と効果
モニタリングされているという意識により安全意識の向上、具体的には、作業現場移動の近道行為、非効率な作業、立ち入り禁止区域への侵入の抑止といった効果があると考えられている。また、作業者の行動を可視化することにより、作業者への適切な指導（特に新規入所者）、作業者の労働の対価を正しく把握することが可能となることが期待されている。作業の効率化や生産性の向上について、データに基づくコミュニケーションが監督者と現場作業者で可能となることが期待されている。
また、作業車や機材の稼働／不稼働状態を把握することにより、新たな建設事業における作業車や機材の効率的な導入等の計画検討の材料となると考えられている。
建設業は、製造業とは異なり、事業ごとに作業現場、作業者や建設対象の広さ・高さ・大きさが異なり、作業現場の改善を図り、安全を確保する上で考慮しなければならない要素が多いと考える。モニタリングシステムは、それら要素である作業に係るデータをデジタルで収集・蓄積していくことにより計画精度向上、現場作業改善、効率的安全対策の実施等が期

29― 29 ―

待されている。
費用対効果の面では、モニタリングシステムの導入より労働災害の発生を抑止することができるとするならば、労働災害の発生により要する費用が正にシステムの導入によりもたらされる便益と考えられている。
建設業界においては、高齢となった作業者の退職は継続して発生するが、昨今、若年層の新人が中々入ってこない実情がある。また、外国人の作業者も増加傾向にある。こういったシステムを導入することにより、若年層や外国人の労働者にとって安全で働きやすい現場となることが期待されている。モニタリングシステムについてニュースリリースをした後、化学工業、鉄鋼業事業者、海外からも問い合わせを受けている。

(7) 課題モニタリングシステムの課題と対策について、導入初期には、端末の返却を忘れ、ヘルメットに装着したまま退所・帰宅する作業者がいたが、新しく導入したシステムへの作業者の対応のための教育を入所教育に導入し、未返却者を記録元請担当に自動配信する機能を導入した。
モニタリングシステムの運用では、作業者のプライバシーに配慮するよう気を付けている。また、ゼネコン各社や株式会社日立製作所で、モニタリングシステムによって把握される個人情報について、業界標準の取り決めを作る必要も今後出てくることが考えられている。
4.8 ダイキン工業株式会社(1) ヒアリング調査対象者・導入している対策
ヒアリング調査の対象者の概要を表 4-11 に示す。
表 4-11 ヒアリング調査対象者概要（ダイキン工業株式会社）所属
ダイキン工業株式会社淀川製作所

部署・役職等化学事業部製造企画部生産・業務革新担当課長、生産革新グループの方

ダイキン工業株式会社では、「安正早楽（安全・正確・早い・楽に）」をキーワードに、あらゆる改善を進めており、近年は人のノウハウに加え、IT 等を使った改善の取組（IT 活用
による属人的ノウハウの標準化、従前人が行っていたことの強化）を行っている。
同社の淀川製作所では、業界紙、展示会、業界や社外関係者やベンダからの情報・売り込み等を通じて、技術動向・進化を常にウォッチし、労働安全・設備安全の寄与を目的とした現場への導入について検討している。
導入している対策の一つに、富士通株式会社製バイタルセンシングバンドを用いた熱中

30― 30 ―

症対策がある。
症対策がある。
(2) 対策を導入している事業所の規模・労働災害の発生状況① 事業所の規模(2) 対策を導入している事業所の規模・労働災害の発生状況
淀川製作所の規模は 700 人弱で、そのうち約 60%が現場作業者である。その他、企画、① 事業所の規模
調達、品質保証に係る作業者、非正規職員、協力会社がいる。正規職員、非正規職員、協力
淀川製作所の規模は 700 人弱で、そのうち約 60%が現場作業者である。その他、企画、会社について、原則、安全対策は同様に実施している。
調達、品質保証に係る作業者、非正規職員、協力会社がいる。正規職員、非正規職員、協力
会社について、原則、安全対策は同様に実施している。
② 労働災害の発生状況
バイタルセンシングバンド導入前は、熱中症の疑いがあると考えられる作業者が散見さ② 労働災害の発生状況れていた。
バイタルセンシングバンド導入前は、熱中症の疑いがあると考えられる作業者が散見されていた。
(3) 導入している対策の概要
従前の作業者への対面ヒアリングに加え、バイタルセンシングバンドを用いた作業者の(3) 導入している対策の概要
状況の可視化を行っている。これは、作業者の状況管理によるパフォーマンスの調整・維持従前の作業者への対面ヒアリングに加え、バイタルセンシングバンドを用いた作業者の（特に熱中症の回避）を目的としており、図 4-6 に示すように、構内で最も過酷な屋外及状況の可視化を行っている。これは、作業者の状況管理によるパフォーマンスの調整・維持
び高温熱源のある屋内で、3 交代勤務、1 人作業が発生する環境下を対象に、バイタルセン（特に熱中症の回避）を目的としており、図 4-6 に示すように、構内で最も過酷な屋外及シングバンドにより作業者の状態を可視化し、予めチューニングした「熱ストレス」と「身び高温熱源のある屋内で、3 交代勤務、1 人作業が発生する環境下を対象に、バイタルセン
体負荷」のアラーム基準に応じてアラームを発信、また、監督者が場所を問わず作業者の体
シングバンドにより作業者の状態を可視化し、予めチューニングした「熱ストレス」と「身調や状態を一覧で確認できるスマートフォン用アプリを開発し、利用するものである。
体負荷」のアラーム基準に応じてアラームを発信、また、監督者が場所を問わず作業者の体温度と湿度によるアラームの発信頻度は多いが、心拍数を加えたアラームは、今年度は 1
調や状態を一覧で確認できるスマートフォン用アプリを開発し、利用するものである。
日 1 件あるかないか程度の発生となっている。アラームが発信された場合は、作業者は休
温度と湿度によるアラームの発信頻度は多いが、心拍数を加えたアラームは、今年度は 1
憩を取る運用になっている。
日 1 件あるかないか程度の発生となっている。アラームが発信された場合は、作業者は休憩を取る運用になっている。

図 4-6 導入している対策の一つのバイタルセンシングバンドを用いた作業者の状況管理によるパフォーマンスの調整・維持（ダイキン工業株式会社）19
図 4-6 導入している対策の一つのバイタルセンシングバンドを用いた作業者の状況管19

理によるパフォーマンスの調整・維持（ダイキン工業株式会社）19
ダイキン工業株式会社からの提供資料を基に作成

19

ダイキン工業株式会社からの提供資料を基に作成
31
31― 31 ―

(4) 対策導入の意思決定プロセス
4 年程度前に、熱中症の疑いがあると考えられる作業者が散見されていたことを背景に、現場からのボトムアップにより、対策の検討が行われ、経営層の判断により対策は全体で共通して展開できるようなものとし、バイタルセンシングバンドを導入することとなった。

(5) 導入の決定から利用開始までに要した期間及び手順
5～6 月に検討を開始し、7～1 月に淀川製作所で PoC を実施し、導入を決定した。その後に、鹿島製作所への展開や、他の事業部からも問い合わせがあった。

(6) 対策導入によってもたらされた価値と効果
これら対策の導入によって、熱中症の疑いがある作業者は減少した。また、取組の実施の間接的な効果としては、今回の調査のような対外的な問い合わせの対応の増加がある。また、
誰でも安心安全にプラントを操業させること、新しいことへの取組の PR は、人材の採用に好影響を与えると考えられている。

(7) 課題対策の導入、取組の実施における課題と対策について表 4-12 に示す。
表 4-12 対策の導入、取組の実施における課題と対策（ダイキン工業株式会社）
課題対策

取組を導入するにあたっては、仕様

初期から多くの機能を具備した取組を導入するのを決定し、導入後に、職場ごとの慣ではなく、最低限の機能を具備した「スモールス

習・風土・ニーズ等の違いを背景とタート」を行い、全体展開している。

して、手戻りが発生することがあった。
取組の運用段階においては、新しい

新しい取組の導入を含めた作業全体の効率化、余裕取組の導入による作業量の増加にの創出（例：RPA による間接業務の削減、紙面ベー

対する嫌気が表面化した。

スの作業の電子化）についても検討した。

従前の手段の変更、導入初期の混スマートフォンの必要な機能と普段から携帯して乱、携行品の増加（例：バイタルセ

いる無線機の統合を検討している。

ンシングバンドは、手首へのバンド

バイタルセンシングバンドの既成品は手首用しか装着とスマートフォンの携帯が必なかったが、ゴム手袋装着者のために上腕装着用の要）に対する嫌気も表面化した。

バンドの開発、といった協力をベンダからもらった。

32― 32 ―

課題

対策
また、バイタルセンシングバンドの導入においては、ベンダにより状況把握画面や通信用のアプリを
ダイキン工業株式会社用に開発されている。

バイタルセンシングバンドについトラブルについては、ベンダである富士通株式会て、導入初期には、それらを制御社との協力（電子メールによる相談、月 2 回の会するシステムでエラーが発生し議等）により解決した。

た、誤報が多い等の苦労があった。
2019 年夏に着用しているにもかかわらず、着用が認識されていな
かったトラブルがあった。
なお、バイタルセンシングバンドについては、現在、今までの運用によって得られたデータの活用を検討する段階、すなわち熱中症が発生しない職場環境への改善に移行している。
4.9 JX 金属株式会社(1) ヒアリング調査対象者・導入している対策
ヒアリング調査の対象者の概要を表 4-13 に示す。
表 4-13 ヒアリング調査対象者概要（JX 金属株式会社）所属
JX 金属株式会社

部署・役職等
環境安全部主任技師、技師

導入している対策は、JX 金属株式会社のグループ会社であるパンパシフィック・カッパー
株式会社の佐賀関製錬所に導入されている、ICT（RFID）を用いた株式会社 NIPPO が開発した重機自動停止装置「Worker Safety System」（以下、「WS システム」）である。
(2) 対策を導入している事業所の規模・労働災害の発生状況① 事業所の規模
佐賀関製錬所の規模（製造に係る人員および一般管理に係る人員の合計人数。2019 年 11月時点）は、約 1,100 人で、事務部門を除く人員は約 80%である。
② 労働災害の発生状況
佐賀関製錬所の年千人率はここ数年 4.0 弱～7.0 弱で推移している。

33― 33 ―

(3) 導入している対策の概要
WS システムは、重機等に発生させた磁界内に IC タグを装着した現場作業者が誤侵入し(3) 導入している対策の概要
た場合に、IC タグが電波信号を重機等に発信し、自動ブレーキが作動することで緊急停止
WS システムは、重機等に発生させた磁界内に IC タグを装着した現場作業者が誤侵入しさせるシステムである。反応の範囲は調整可能であり、佐賀関製錬所では対象の重機、作業た場合に、IC タグが電波信号を重機等に発信し、自動ブレーキが作動することで緊急停止に応じて設定しているが、半径約 7m 程度が多い。
させるシステムである。反応の範囲は調整可能であり、佐賀関製錬所では対象の重機、作業
佐賀関製錬所では、300 個の IC タグが用意されており、重機が出入りする現場作業者をに応じて設定しているが、半径約 7m 程度が多い。
対象に配布され、現場作業者は作業に従事する際にタグの装着を行っている。なお、稼働し佐賀関製錬所では、300 個の IC タグが用意されており、重機が出入りする現場作業者をている重機は 95 台である。該当する現場作業者は予め特定されているが、顧客や巡視の管対象に配布され、現場作業者は作業に従事する際にタグの装着を行っている。なお、稼働し理職の方が重機作業エリアに入る場合は、IC タグを装着する場合もある。
ている重機は 95 台である。該当する現場作業者は予め特定されているが、顧客や巡視の管理職の方が重機作業エリアに入る場合は、IC タグを装着する場合もある。

図 4-7 導入している対策（JX 金属株式会社）20
図 4-7 導入している対策（JX 金属株式会社）20(4) 対策導入の意思決定プロセス
リスクアセスメントにおいて、重機や車両が原因の労働災害はリスクが高いと判断され、(4) 対策導入の意思決定プロセス
リスク低減の対策は講じていたが、事業所で 2017 年に重機と人の接触による労働災害が発
リスクアセスメントにおいて、重機や車両が原因の労働災害はリスクが高いと判断され、生した。
リスク低減の対策は講じていたが、事業所で 2017 年に重機と人の接触による労働災害が発
一方、JX 金属株式会社では、副社長をリーダーとする、IT、IoT 等の先進技術の導入や生した。
安全対策等を検討するチームが、企業として予算を確保した上で稼働している。2017 年の
一方、JX 金属株式会社では、副社長をリーダーとする、IT、IoT 等の先進技術の導入や事故を受け、リスク低減の対策について迅速に検討が行われ、2018 年の実証期間を経て導安全対策等を検討するチームが、企業として予算を確保した上で稼働している。2017 年の入が決定した。なお、2018 年の実証期間中に、実際の作業中に WS システムが作動した実事故を受け、リスク低減の対策について迅速に検討が行われ、2018 年の実証期間を経て導20入が決定した。なお、2018
年の実証期間中に、実際の作業中に
WS システムが作動した実JX 金属株式会社：サステナビリティレポート
201820

JX 金属株式会社：サステナビリティレポート 201834
34
― 34 ―

績はなかった。
導入の検討では、人を検知するカメラも検討の対象であったが、人の認識精度が低い等の課題があり、対策を迅速に講じたいことからも、WS システムの導入が決まった。ただし、
WS システムは検知対象が IC タグを所持した人に限定され、磁界の妨害がないことが前提となる。IC タグを装着していない不特定多数の人に対しても検知が可能なカメラを使った対策についても検討を継続されている。

(5) 導入の決定から利用開始までに要した期間及び手順
WS システム自体は、取り付け・テスト・稼働まで、2 日程度で完了する。定期メンテナ
ンスは主に電池の残量に関するチェックで、管理スケジュールを決めて行っている。
導入のイニシャルコストは一台当たり 100 万円弱で、ランニングコストはほとんどない。
製品の保証期間は 1 年で、故障の場合に修理を依頼する契約となっている。
2018 年後半から 2019 年 3 月にかけて佐賀関製錬所内での導入を順次行っている。他事
業所については、日立事業所、春日鉱山への展開を行っており、他数か所でも検討中である。

(6) 対策導入によってもたらされた価値と効果
WS システムの導入効果については定量的な評価は実施していない。2017 年に対して2018 年は年千人率が低下しているが、安全対策は様々なことに取り組んでおり、単純にシステムの効果と結びつけられない。
WS システムがなくとも、運転手が目で確認して、重機の停止といった自分で安全確保のための行動を起こすことが前提である。WS システムは、運転手の安全確保を補完するものと考えている。
間接的な効果としては、以下が考えられる。


重機等の運転における安全確保の意識の向上への寄与。



関係会社や同業他社からの問い合わせといった、社会的信用の向上。

JX 金属株式会社としては、将来的には重機レス、重機等の自動走行、及び物理的な歩車分離の実現を考えている。

(7) 課題システムは売り切りで、導入した事業所が運用について責任を負わなければならない。
WS システムの正常な作動状況を保つことと、作業者が現場に出る際に必ず IC タグを装着することを運用ルールとして定めている。当然ながら、WS システムの導入にともなう、リスクアセスメントを実施している。
なお、心臓ペースメーカー利用者への影響はない。

35― 35 ―

4.10 ヒアリング調査まとめ
今回ヒアリング調査を行った企業の、ヒアリング調査結果概要を表 4-14 に示す。

36
― 36 ―

表 4-14 ヒアリング調査結果概要
項目

大和ハウス工業

ダイセル

日立製作所

ダイキン工業

JX 金属

非鉄金属

一般化学

建設 12

一般化学

非鉄金属

三菱マテリアル業種

建設対策を実施している

約 700 人で、そのうち 90%弱が単体 4,807 人、連結 28,426 人

約 1,500 人で、そのうち約半分

約 1,100 人で、そのうち約 80%

現場作業者（ヒアリング対象の（全社）が現場作業者（ヒアリング対象のうち、最大 200 名をモニタリ

700 人弱で、そのうち約 60%が事業所の従業員数

現場作業者（ヒアリング対象のが事務部門を除く作業者（ヒアの事業所）

ング（ある実証作業現場）

事業所）

リング対象の事業所）

事業所）

最大 400 名が作業従事者で、そ技術

アシストスーツ

VR

画像解析

IoT

バイタルセンシングバンド

ICT（RFID）

最新技術を活用したアシストスーツ使用による、荷VR を応用した危険体感装置。

インフレータ生産管理に関す作業者が装着しているヘルバイタルセンシングバンド使

重機等に発生させた磁界内に安全対策概要物の上げ下げの際の腰への負爆発時の熱風や落下時の衝撃る映像を連続点管理し、蓄積、メットに端末を装着、同時に作用による、作業者の状況管理に

IC タグを装着した現場作業者担の軽減。

等、視覚だけではない様々な感解析することで、現場作業者へ

業車に端末を取り付けることよるパフォーマンスの調整・維が誤侵入した場合に、IC タグが覚に働きかけが可能。

のアラーム発信、予防処置、流により、それぞれの位置や作業持。

電波信号を重機等に発信し、自出防止、作業改善に活用し、品状態を把握することができる

ほか、IT 活用による属人的ノウ

動ブレーキが作動することで質のトレーサビリティを強化

モニタリングシステム。

ハウの標準化、従前人が行って緊急停止させるシステム。

するシステム。
導入プロセス

アシストスーツの導入場所やグループの安全衛生を推進す

リコールの原因把握とエビデ

政府「未来投資会議」が指摘すバイタルセンシングバンドは、

重機と人の接触による労働災

使用方法を 3 年かけて検討。効るために設置された委員会のンス提示の必要性、作業工程にる建設現場生産性向上、産業界現場からのボトムアップによ害が発生したことを契機に対果が高いと考えられる作業内委員長を務める副社長の、従来おける人為的なミスの未然防全体での労働安全の向上の必り、対策の検討を開始。検討で策が検討。

容に対し、トップダウンで導入

どおりの安全対策だけでなく、止等の取組強化の必要性を背要といった背景から、建設現場

は、経営層の判断により全体でを決定。

できることは何でもやってみ景とし、他社の画像解析技術の状況の可視化、DB 化等情報基共通して展開できるような対ようという発想が大きく寄与。

適用を検討。

盤の充実を目的として開発。

策とされた。

1 台目は意思決定から 1 年後、適用の検討と同年 12 月から実

昨年から実証を開始し、現在 2

5～6 月から検討を開始、7～1

事故の翌年から 1 年かけて実証

年目の実証中。

月に PoC を実施し導入を決定。 を行い、導入を決定。

・モニタリングされているとい・誰でも安心安全にプラントを・リスクアセスメント結果に基う意識による安全意識向上。

操業させる（例：夜勤の負荷

づく、リスク低減の強化策と・作業者への適切な指導、労働削減等）こと、新しいことへして、安全確保を補完。

の取組の PR は、人材の採用

・重機等の運転における安全確に好影響を与えることが期

保の意識の向上への寄与。

導入決定から利用開導入決定後、速やかに全国の工始までの期間・手順

場で利用を開始。

効果

いたことの強化を実施。

2、3 台目はその翌年 8 月の終証実験を開始、翌年 6 月に生産わりに導入。

ラインへの導入を完了。

・身体の負担や疲労感の低減に

・従業員に対する会社の安全に・品質の基盤強化とトレーサビ

つながり、熟練された作業者

対する取組姿勢の提示。

が長く安心して働くことが・社外からの取材の増加。

・社外からの取材の増加。

できる。労働災害の改善にも・費用対効果といった金額に換

・現場で何かあったときは映像

算した効果は困難と考えらが残っているので、すぐに目・作業の効率化や生産性の向上

・作業への適合性の客観的評価れている。安全は結果であ視確認して、まずは一安心でに関する、データに基づくコからコスト評価までできる

り、費用対効果というところ

きる、原因の特定と対策がで仕組みを検討。

は、派生して自ずとついてく

きる、といった安心感。

つながることも期待。

・社外からの取材の増加。

リティの強化。

るという感覚。

の対価の正しい把握。

ミュニケーション。

待。

・社外からの取材の増加。

・社外からの取材の増加。

・特に若年層や外国人の労働者にとっての安全で働きやす
い現場環境づくり。

課題と対策

・現場作業者がアシストスーツ

・可能な限り現実に近い感覚が・現場作業者の体格や癖、同じ・導入初期は端末の返却を忘・職場ごとの慣習・風土・ニー・売り切りのシステムであるたへの興味と正しい知識が不得られる機能の実装に苦労。

作業者の動作の変動に対すれ、ヘルメットに装着したまズ等の違いを背景とした手め、導入した事業所が運用に足していたことから、ベンダ・装置は貸出のため、指導は貸る検知の精度。誤判定の場合

ま退所・帰宅する作業者がい

戻 り が 発 生 し た た め 、「 スついて責任を負わなければ企業がワークショップを開

出先のインストラクターがは、本人にすぐ伝えず、監督た。システムに関する教育を

モールスタート」後、全体展ならない。

催し、意見交換等を実施。

行う。そのため、インストラ者がまず確認を実施。

入所教育に導入し、未返却者

開。

・慣れない現場作業者が、快適

クターのレベルの維持・向上に装着できるよう改良。

が必要。

・随時蓄積される大量のデータの保管・活用。

を記録元請担当に自動配信機能を導入。

・腰以外をサポートするアシス・2 回も体感すると感動は薄れ・システムの敷設では、ベンダ

トスーツの検証を進め、適材る。新たな仕掛け・コンテンの担当者も実際に現場に入適所での活用の推進。

ツを考えることが必要。

り、密にコミュニケーションを行い、共同で作業を実施。

・作業者へのプライバシーの配慮。
・個人情報の業界標準の取り決めの策定。

・システムの作動状況維持、作・新しい取組のための作業量増

業者が現場に出る際に必ず加が懸念されたため、作業全

IC タグを装着することを運

体効率化、余裕創出を実施。

用ルールとして策定。

・バイタルセンシングの装着に・システムの導入にともなう、関する改良、携行品の統合。

リスクアセスメントも実施。

・トラブルに対するベンダの密
な協力。

37

― 37 ―

5 事例収集
AI、IoT 等の最新技術を活用し、労働災害の防止に向けての取組を行っている事例を文献調査により収集した。文献調査は、全国産業安全衛生大会の研究発表、製造業安全対策官民協議会からの情報提供及びホームページ、業界紙等から収集した（2019 年 10 月現在）。収集した事例を業種別、最新技術別に分類し、取りまとめたものを表 5-1 に示す。
表 5-1 AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における取組事例 業種別、最新技術別
業種
最新技術

IoT

数字は事例数、丸数字は企業数

製造業
エネルギー
建設
交通 鉱業 サービ⑳④⑦②
① ス開発※1⑩
石油 建設・
食品 一般
石油
非鉄 電気
建設 鉄道 石灰石
自動車 電力
製紙
鉄鋼
精製 土木
容器 化学
化学
金属 機器
② ②
①
①
①
①
②
③
⑤
①
⑥
④
③
②

1

3※2

2※2

6※2

2※2

1※2

2※2

6※2

12 事例

ウェアラブル
11 事例

ドローン
3
9 事例

※1
※2

1

1

3※2

1

概

要

○電気機器
・バイタルセンシングバンドを用いた作業現場での熱ストレスレベルや身体負荷レベルを推定し、現場責任者へアラームを通知（IoT+ウェアラ
ブル）※2
○一般化学
・インフレータ生産管理に関する映像を連続点管理し、蓄積、解析することで現場作業者へのアラーム発信、予防処置、流出防止、作業改善に活用し、品質のトレーサビリティを強化するシステム（AI+IoT+画像解析）※2（詳細はヒアリング調査実施 4.6 参照）
・バイタルセンシングバンド使用による、作業者の状況管理によるパフォーマンスの調整・維持。ほか、IT 活用による属人的ノウハウの標準化、従前人が行っていたことの強化を実施（IoT+ウェアラブル）※2（詳細はヒアリング調査実施 4.8 参照）
・製品を保管するタンクに無線通信機能の液面計を設置○建設・土木・健康管理システム。作業員の生体データをクラウドに集約・分析、管理者は作業員のストレス値や眠気の予兆、転倒等を PC やタブレット等
で把握（IoT+ウェアラブル）※2
・気象予測システムを用いた工事現場のピンポイント気象予測（IoT+ウェアラブル）※2○サービス開発
・顧客が抱える課題を人工知能等を用いて解決（AI+IoT）※2
・作業者の心拍数、作業強度、心理的安定度、転倒有無、消費エネルギー、位置情報の測定及び推定し、スマートフォンやタブレット端末、パソコン等で情報を提供（IoT+ウェアラブル）※2（5 事例、内 1 事例はヒアリング調査実施 4.7 参照）○電気機器
・危険箇所に設置したビーコンに AR グラスを着用した作業者が近づくと危険箇所を感知（ウェアラブル+AR）※2
・※2（バイタルセンシングバンドを用いた作業現場での熱ストレスレベルや身体負荷レベルを推定。現場責任者へアラームを通知（IoT+ウェア
ラブル））
○一般化学
・※2（バイタルセンシングバンド使用による、作業者の状況管理によるパフォーマンスの調整・維持。ほか、IT 活用による属人的ノウハウの標準化、従前人が行っていたことの強化を実施（IoT+ウェアラブル）（詳細はヒアリング調査実施 4.8 参照））
○建設・土木・※2（気象予測システムを用いた工事現場のピンポイント気象予測（IoT+ウェアラブル））
・※2（健康管理システム。作業員の生体データをクラウドに集約・分析、管理者は作業員のストレス値や眠気の予兆、転倒等を PC やタブレット等で把握（IoT+ウェアラブル））○サービス開発・スーツ型のウェアラブルデバイスを着用した作業者の身体負荷を定量評価し、身体の部位ごとの作業動作の改善点を提示（AI+ウェアラブル）※2※2・ （作業者の心拍数、作業強度、心理的安定度、転倒有無、消費エネルギー、位置情報の測定及び推定し、スマートフォンやタブレット端
末、パソコン等で情報を提供（IoT+ウェアラブル）（5 事例、内 1 事例はヒアリング調査実施 4.7 参照））
○石油化学
・外観腐食・高所配管・建屋屋根・フレアー点検、運転・フレアースタックのバーナー部の監視
・工場敷地境界パトロール、高所設備や稼働中の設備点検○一般化学
・屋外広告物条例に伴う年次看板点検
○電力
・高所点検
○石油精製
・ドローンを用いた配管、タンク、塔本体・塔頂配管等の点検。AI を使って撮影結果に基づく自動での懸念箇所抽出（AI+ドローン）※2○石灰石
・空中写真測量（製品の在庫、切羽、採掘量・剥土数量）（次ページに続く）

安全対策の製品・サービスを開発し、自社において実証している企業（製品・サービスを開発・実証している企業と製品・サービスを導入している企業に分類したため）複数の最新技術を組み合わせている事例

39― 39 ―

（前ページからの続き）
業種
最新技術

VR

8 事例

数字は事例数、丸数字は企業数

製造業
エネルギー
建設
交通 鉱業 サービ
⑳
④
⑦
②
① ス開発
※1
石油
食品 一般
石油 建設・
非鉄 電気
鉄鋼製紙
自動車 電力建設 鉄道 石灰石
⑩
化学
容器 化学
精製 土木
金属 機器
②
①
①
①
②
②
①
④
①
③
③
②
⑥
⑤

2

1

タブレット

1

6 事例

AR

2

1

1

2

1

2※2

1※2

3 事例

1※2

2

ロボット
1

スーツ
2 事例
画像解析

ICT

1 事例

1※2

1※2

2 事例

1

導入している対策の概要○非鉄金属
・VR を応用した危険体感装置。爆発時の熱風や落下時の衝撃等、視覚だけではない様々な感覚に働きかけが可能（詳細はヒアリング調査実
施 4.5 参照）
・現実に体験しにくい災害事例（水蒸気爆発、重機ひかれ、回転体巻き込まれ、高所墜落）の体感安全教育を実施○石油化学
・VR 体感教育の実施○食品容器
・VR 危険体感装置の導入。CG 映像と触覚手袋からの衝撃や感触により視覚・聴覚・感覚を刺激し臨場感のある疑似体験○建設・VR 体験型安全衛生教育を実施
・VR 体験型安全教育を実施。クレーン災害や重機との接触災害などの体感○鉄道・事故などの異常時対応を擬似的に体験
・過去の重大な事故の体験、線路閉鎖工事手続き訓練を擬似的に体験○石油化学
・作業履歴の電子化等○製紙・監視制御システムに接続し現場から設備を操作○一般化学・各種パトロールデータの入力・報告書作成
・作業履歴及び品質情報を電子化し現場で閲覧○建設・土木・建設機械の 3 次元モデルと建設工事現場の映像を重ね合わせて表示（タブレット＋AR）※2○サービス開発
・専用端末での作業者位置・動態情報や稼働状況等把握○電気機器
・※2（危険箇所に設置したビーコンに AR グラスを着用した作業者近づくと危険箇所を感知（ウェアラブル+AR））○建設・土木・※2（建設機械の 3 次元モデルと建設工事現場の映像を重ね合わせて表示（タブレット＋AR））
・船舶操船者に対してカメラで撮影した映像上に航行経路・危険エリア・他船舶の動静等を重ねて表示し、音声情報を加えたナビゲーションを行う○建設・土木・荷物の上げ下げの際の腰への負担軽減（詳細はヒアリング調査実施 4.4 参照）○サービス開発・重量物の運搬等の腰部にかかる負荷を低減○鉄鋼
・※2（AI 画像認識技術を用いて、作業者及び変動する立入禁止範囲の検出を行い、作業者の進入検知（AI+画像解析））○一般化学
・※2（インフレータ生産管理に関する映像を連続点管理し、蓄積、解析することで現場作業者へのアラーム発信、予防処置、流出防止、作業改善に活用し、品質のトレーサビリティを強化するシステム（AI+IoT+画像解析）（詳細はヒアリング調査 4.6 参照））
○非鉄金属
・重機等に発生させた磁界内に IC タグを装着した現場作業者が誤進入した場合、IC タグが電波信号を重機等に発信、自動ブレーキが作動するシステム（詳細はヒアリング調査 4.9 参照）

1※1 安全対策の製品・サービスを開発し、自社において実証している企業（製品・サービスを開発・実証している企業と製品・サービスを導入している企業に分類したため）※2 複数の最新技術を組み合わせている事例― 40 ―

40

6 まとめ
本調査では、国内において AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における労働災害の防止に向けての先進的な取組を行っている事例を収集した。その結果、今回の調査対象の企業において、以下の特筆するべき点を把握することができた。
効果

重筋作業や熱中症危険領域の環境改善、作業工数・負荷の削減を行い、誰もが快適に、安心安全に長く働くことができる職場環境を実現している。



製造現場における作業者の動作や設備・材料の状態を定量的に把握し、製品の品質改善や生産性の向上、トレーサビリティの精度向上に活用している。



社内外に対する労働安全への積極的な取組に関する間接的なメッセージ発信、
社内の現場作業者間の安心感の醸成に寄与している。



社外からの取材の増加等、社会的評価の向上につながる。

成功の要因


経営トップによる最新技術活用を含む安全管理導入の検討指示、経営トップ
がリーダーを務める労働安全対策や最新技術活用を検討するチームが常時稼働、といった経営トップによるリーダーシップが発揮されている。



現場作業者からの意見が経営トップにまで届く体制、企業風土が醸成されている。



ベンダも積極的に参画しての現場理解の促進、現場作業者向け研修、教育計画
プログラムの実施を行っている。



現場作業内容に応じて、安全対策に最適な製造ラインの選定や、最低限の機能からの「スモールスタート」の実施、現場事業所における実証等、現場に密着した対策を講じている。



課題


導入に対する定量的な評価、効果測定、KPI の設定が困難である。



新たな技術の導入により管理・メンテナンスのコストが発生する。また、新たな運用ルールの策定、教育及び定着が必要となる。



ウェアラブル、身体センサの装着といった、作業者にとって未経験の実施事項に対して、消極的な意見が寄せられる場合があり、装置の改善や正しい理解のための教育が必要となる。

41― 41 ―

7 今後の取組
本調査の目的である、AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における労働災害の防止に向けての先進的な取組を行っている事例の収集と幅広い周知啓発を行い、これらの今後の取組をより一層促進するにあたって実施が望まれる今後の取組を以下に示す。


今回、ヒアリング調査を行った企業の業種は、建設業 2 社、一般化学 2 社、非鉄金属
2 社であった。調査対象企業の候補の抽出においては、その他の業種が含まれていたが、調査の辞退を受ける等、最終的に調査を行った企業の業種にやや偏りが見られた。
一方、製造業以外となる建設業の事例を 2 社調査することができた。今後は、製造業
においては鉄鋼・製紙といった今回の調査対象企業にない業種、製造業以外においては運輸・物流・鉱業・石油化学・石油精製といった、幅広い業種を対象に調査を継続することが望ましい。



今回、ヒアリング調査を行った企業はいずれも大手企業で、労働安全に対する意識が高く、対策を導入することを当然と考えている企業であった。他方、対策導入の効果の測定において、経済的評価や KPI といった定量的な指標による効果の測定を行っている企業は少なかった。今後、特に対策導入の経済的評価については、評価に協力する企業を募り、試行するといった取組を行うことが考えられる。

42― 42 ―

AI、IoT 等の最新技術を活用した企業における先進的な安全衛生管理の取組事例に関する調査研究報告書
2020 年 3 月
中央労働災害防止協会 教育推進部〒108-0014 東京都港区芝 5-35-2
TEL 03-3452-6389

43