令和5年度危険物事故防止対策論文

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保安分野における生成AIの 勢登 俊明
活用に向けた展望について （山口県産業脱炭素化推進室）

ISSN 2433−8214

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平成29年度危険物事故防止対策論文

保安分野における生成AIの活用に向けた展望について
勢登 俊明（山口県産業脱炭素化推進室）
１

はじめに
危険物や高圧ガスに関連する事故は、平成10 年頃 から増 加傾向にあり、近 年は、高い 水準で横ばいに推 移している1,2)。これらの事故の原因には、維持管理不十分、施設の腐 食疲労等劣化などが挙げられる。また、人手不足、人材の育成・ノウハウの継承の困難さや、高度経済成長期に多く建設された石油コンビナート等の工場の高経年化・老朽化など、保安の確保を巡って、数多くの課題が浮上している3)。
近年、これらの課題の解決や、省力化・省人化による生産性の向上、競争力の維持を図るため、デジタル技術と呼ばれる

AI、IoT、ビッグデータ等の活用が重視され、人を補完するシステムの構築に向けた様々な取組が進められている。
これらのデジタル技術のうち、AIと呼ばれる人工知能は、運転制御や保全業務における識別や判定、異常予測等を人の代わりに行えるよう、開発 や導入 が進められている 4 ) 。そのような中、2022年11月のOpen AI社によるchatGPT(https://chat.openai.com/）の発表以降、AI利用の裾野は大きく変化し、様々な業種、組織において、「生成AI」の活用を目指した動きが進展し、あらゆる分野での活用が期待されている。
そこで、保安分野における生成AIの活用の場面を考察し、生成AIを活用した保安基盤システムを構想したので、以下に述べる。
２

保安に求められる技術の変化
その昔、製造業における操業は、人力で行われており、例えば、化学反応を行うための温度、圧力、濃度などの環境条
件の設定は肉体労働により行われていた 5)。その後、蒸気や電力が動力源となり、また、機械化が進むことによって、それらを操作することによる頭脳労働へと変わっていく。初期のアンモニア合成は、計器を監視しながら、人の手によって弁の開閉をカンとコツで行っていたとされ、これが当時の安定、安全な操業のために必要な技術であった。
その後、カンとコツで行っていた操作は、調節弁や計器類の導入、電子計算機による演算処理や通信技術の発展等により、人が操作せずとも一定の制御ができるようになった。また、圧 力、温 度、速 度等を計 測し、数値化することで、装置の状態が客観的に把握でき、人が感知できない僅かなズレからも異常の兆候を発見できるようになった。計器類により異常の検知ができるようにはなったが、2011年頃に立て続けに化学工場で重大な事故が発生し、これらの事故の原因の一つとして、計器類等が示している変調に「気づかなかった」という現場保安力の問題が指摘され 6,7 )、これらの変調に気付くことが求められるようになった。
しかし、省人化や効率化などによる人的余裕の減少、ベテランからの技術伝承の機会の減少に加え、産業環境や社会
環境の変化等もあり、単純に技術等を身につけるだけで解決するものではない。さらに、設備の高経年化、人材の高齢化、人手不足などの課題にも対応する必要がある。そこで、人を補完できるようデジタル技術を導入することで、産業における保安力強化を図り、安全性向上・競争力強化に繋げる「スマート保安」の取組が進められている 8,9)。
例えば、総務省消防庁は、先進技術導入による石油コンビナート災害対応の強化や、デジタル技術を安全に導入できるよう統一的な基準の整備、AI等による操業効率化などの検討を進めている。また、経済産業省は、高圧ガス、ガス事
業、電気の分野の保安業務にIoTやAI等を活用するため、新技術の実証、導入を進めるとともに、安全性向上・競争力強化のため、テクノロジーを活用しつつ、自立的に高度な保安を確保できる事業者を先導者とする形で、業界全体の保安技術の向上を目指している。
これらの技術導入は、情報を電子化し、データ等による科学的根拠によって、現場作業の安全性と効率性の向上による生産性向上や、中立・公正な判断による意思決 定の高度化等が目的にある。例えば、運転制御や警報等の品質・精度の向上のために運転制御システムにAIを組み入れることや、点検や監視業務の作業効率化、監視体制の強化のためにドローンを利用すること、ドローンで撮影した画像のAI解析などの取組がある。これらの新技術により保安技術が新たな62

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技術水準に到達することが期待されており、その技術を導入できるようドローンによる点検を可能とする法改正や、AIの信頼性評価に対するガイドラインの整備等が進められている。
また、品質の向上や、計器やドローン等により収集されるデータが大量になるほど、人の処理の負担軽減が要求される。そのため、人の代わりに評価や判定を行うことが可能となるAIは、業務品質の向上や判定の抜け防止、異常予測等にも繋がるものとして期待が高い。
３

AI普及と生成AIの登場
AIは、人間の思考プロセスと同じような形で動 作するプログラム、あるいは人間が知的と感じる情 報 処 理・技 術といった広い概念とされる10)。例えば、エアコンや冷蔵庫も、一定の温 度になるようAIによる制御が行われている。この制御は、データを積み重ね、人により、適切な制御がされるよう設定を行う。機械学習やディープラーニングと呼ばれる手法では、データによる学習等の積み重ねにより、パターン・ルールを導き出すことができる。しかし、AIであるからと、最初から人のように評価等ができるものではなく、AIも人と同様に適切な学習を積み重ねる必要がある。
そのため、多くの準備やコストが必要で、特定の分野に特化したものとなり、保安分野では、運転制御や検査結果の評価、判定の用途はあるものの、多くの企業で使われている状況とは言えず、AI利用は先進的なものとして捉えられていた。
そのような中、「生成AI」と呼ばれるデータを生成するAIは、2010年代以降、研究が加速し、画像の生成ができる技
術として徐々に浸透していった。Gartner社による「2022年の戦略的テクノロジのトップ・トレンド」11)としても取り上げられていたものの、テキストの生成では、人間の期待を越えるほどの汎用性を実現することはできず、AI関係者のなかで話題になるというものであったとされる12)。そして、2022年11月、Open AI社によるchatGPTの公開以降、生成AIがAI利用の裾野を一変させた。
chatGPTは、指示（データ）を入力すれば、その内容を理解し、チャット形式で回答（データ）を出力する。回答の出力に至るやりとりは、言葉で行うことができ、利用にあたってのハードルが低く、自然な文章の生成、高度な返答等がされることから、生成AIに対する一大ブームが巻き起こり、様々な組織、団体等で利用の検討や、取組が進められている。
また、既にブームではなく、不可逆的な大きな変化であるという捉え方もされている13)。
生成AIも従来のAIと同様にコンテンツやモノについて、データにより学習をしているが、新たな情報を生成・創造する目的で用いられる点に違いがあり、言葉で指示を与えることで新たな文章や画像を作成できる。また、単に利用するだ
けであれば、その出力の基となる学習を行う必要はない。一方で、生成AIの利用にも課題等は存在しており、活用の場
面等を検討する必要がある。
そこで、文書生成や要約などを行えるテキストに関する生成AIを保安分野で活用することを目指し、その活用の場面
やシステムについて考察を行うこととした。
まず、生成AIの活用例として、防災訓練の想定についての出力結果を表１に示す。なお、本稿における出力結果は、システム等が整備されていない環境を想定し、インターネットブラウザからchatGPT（3.5）（Custom instructionsは未設定）を利用したものである。

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添付３

緊急処置マニュアル一覧

このように、出力したい内容を指示することで、テキストの生成が行われる。また、その指示に際して、条件等を指定することで、入力者の意図した形にできることから、一定の内容では、人の代わりになるものと考えられる。

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４

保安分野における生成AIの活用
保安活動は、日常点検や検査、定常・非定常作業、防災活動等がある。これらの活動は、多くの場合で、手順や評価基準の統 一のため、マニュアルや基 準 類が 整 備されている。マニュアル等が無い非定常作 業では、作 業 指示書 等を作成し、作業を行う。また、作業時は現場の状況に合わせて、判断や意思決定等をしながら、作業が進められる。
定常作 業は、知 識や 経 験の蓄 積、慣れにより、マニュアルを確認しながらの 作 業は減り、流れの 確認や 作 業 記 録 のため、チェックリスト等を使用する程度になる。また、慣れによって、注意を払うべき視野が狭まり、リスク等を見落とすことがある。そうしたとき、いわゆるヒヤリ・ハットや事故等をきっかけに、手順の逸脱やリスク等に気付く場合がある。
事象が起きる前に、リスクへの注意や気付きを他者から指摘されれば回避できる。その役割を生成AIが担うことができ
れば、生成AIを支援ツールとして活用できる。
マニュアル類が無い非定常作業では、知識、経験に加え、状況判断をしながら意思決定を行う。これらの意思決定のプロセスでは、様々な情報が提供されることから、生成AIを一つの情報源として組み入れる余地がある。
その他、マニュアルや作 業 指示書を作成する際、生 成AIに基準 類やマニュアルのフォーマットを学習させることで、マニュアルや作業指示書の作成もできる。ただし、学習させたとしても、運転や設備管理におけるマニュアルの作成には、機器 名称や機 番が必要になる。それらを指示するより、人がマニュアルを作成したほうが早いため、作成されたマ
ニュアルの基準類とのズレの確認や評価等のための補助的な活用に限定される。また、学習環境がない場合は、一般的な事柄に対する活用を検討する必要がある。
しかし、一般的なことであっても、危険性の高い物質を取扱う作業の場合では、回答の出力がシステム側で制限されることがある。例えば、ガソリンの取扱いに関する注意点を確認しようとしても、「申し訳ありませんが、ガソリンなどの可燃性物質の取り扱いに関する作業手順や危険予知に関する情報を提供することは適切ではありません。ガソリンは非常に危険な物質であり、その取り扱いには高度な専門知識と適切な訓練が必要です。作業中の安全を確保するためには、石油会社や関連する規制機関から提供された正確な手順に従うことが重要です。」と回答される場合がある。そのため、漠然とした危険な物質というものではなく、物質のリスクを的確に出力できるよう物性を学習させることが重要になる。また、発生する事象は、物質ごとに限定されることはないため、事故に限らない多くの事例、進展シナリオ、原因、対策等を学習させる必要がある。これらのデータを基盤データとしながら、作業環境、気象情報等の状況のデータと組み合わせ、状況に応じたリスクを評価できるようになれば、人の支援ツールとしての活用が見出せる。
事故等の防災活動では、逐次状況が変わる現場の活動を検討させることは難しい。ただし、上述の基盤データを整備することで、状況に合わせたリスク評価等で活用ができる。
また、危険予知（KY）活動やヒヤリ・ハット報告、事故における対策の検討や、リスクアセスメントのリスク抽出等をする場合、その内容は、企業風土や検討の主体メンバーにより方向性が決まる。一方で、多面的な対策等を検討しなければ、本質的な課題の解決には繋がらない場合がある。そのため、視点を変えるなどの工夫として、生成AIをアイデア出し等に活用できる。
表２に活用例（部下のヒヤリ・ハット報告を受けた際に、対 策の 追 加を指示するため、対 策例を出力したもの。）を示す。

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表２ 「ヒヤリ・ハット事象における対策の検討」の出力結果※内容、原因、対策は、公表資料14)から引用

このように複数の対策が立案されることから、学習を繰り返すことで、よりよい回答が出力できる可能性があり、保安分
野においても、生成AIを支援ツールとして活用していく場面が広がっていくものと考えられる。
ただし、回答の信頼性、内容の真偽を確認することや、出力結果が現場で実際に使えるか評価をするための仕組みが必
要で、出力結果の評価とともに、その評価結果を出力結果に反映させていく必要がある。そうすることで、生成AIの信頼性を向上させ、保安分野における人の支援ツールとしての役割を担えるようにしていく必要がある。
５

生成 AI の活用における課題
生成AIは、テキスト以外にも、静止画や動画、音楽等の生成が可能で、社会的な需要の高まりとともに、出力品質は向上を続けている。出力品質が向上することで、生成AIの出力結果に対する著作権の問題や、虚偽情報やフェイク動画の作成・公開等、社会問題となる事象も発生している。そのため、適切な利用を目指した制度構築やガイドラインの整備等が進められている15)。
また、生成AIは、情報整理、アイデア出し等に利用できるが、出力結果の信頼性に課題があり、出力内容の正誤確認
や、出力結果をそのまま使用しないようルール化されていることが多い。一例として、表３に液化窒素の漏洩時のリス
ク検討の結果を示す。

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表３ 「液化窒素の漏洩時のリスク」の出力結果対処方法に、液化窒素の性状等を考慮した基 本的事項が記載されているが、一部誤認される内容がある。液化窒素の使用時や漏洩時には、酸素濃度の低下による酸欠のリスクがあり、換気を行う必要はある。この酸素濃度の低下は、
液化窒素の蒸発による窒素濃度の上昇や、液化窒素が低温になり酸素が液化濃縮され、大気中の酸素濃度が低下するためであり、蒸発ガスである窒素が酸素を奪うわけではない。また、漏洩箇所を封鎖する場合には、封鎖することによる圧力上昇等のリスクを考慮する必要があり、実際に発生した状況での判断が重要になる。このように内容には、注意を払う必要がある。
この他、生成AIの利用には、情報流出や学習によるバイアスに対する懸念が指摘されている12)。また、入力データが学習のために取り込まれれば、そのデータが出力結果とり、生成AIを介して、外部にデータが流出するおそれもある。
さらには、生成AIにKY活動やヒヤリ・ハット報告を作成させることもできる。これらの作業は、理解度を把握する教育の側面や危険感受性の醸成にも効果があり、生成AIの利用方法にも注意を払う必要がある。
そのため、適切な学習データの提供や出力結果の分析、生成AIの利用者の教育とともに、システムを運用できる人材の確保も重要になる。
以上のとおり、課題は存在するものの、現代の製造業が置かれた環境では、様々な技術を導入し、省力化・省人化による生産性の向上や保安確保に向けた取組を進めていかなければならない。その一つの選択肢として、生成AIの導入も積極的に検討する必要がある。
しかし、新しい技術の導入だけで効果が出るわけではなく、その技術に使われるのではなく、人が活用できる環境の整備が重要になる。また、生成AIを活用したシステムを整備するとしても、効率的に進める必要がある。そのためには、企業や団体という枠組みではなく、業界全体で連携し、生成AIを保安の確保に向けた基盤として活用する仕組みを作り上げなければならない。そこで、保安分野において生成AIを活用するためのシステムの基本構想について、以下に述べる。

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生成 AI を活用した大規模保安基盤システム
保安分野において、生成AIを活用するためには、学習データ及び出力結果等に対する信頼性の向上が不可欠である。
そのためには、適切な学習データを大量に収集する必要がある。そこで、官公庁、業界団体等が保有するデータを、基盤
データとする環境を整備し、大規模言語モデル（LLM）の学習データに活用する。また、出力結果等に対して、評価等を行う体制を整備し、システムの構築を目指す。
基盤データの整備
学習データは、大量に用意する必要がある。また、学習データをデータベースとして活用できる形で収集を行う。基
盤データは、化学工場であれば、化学物質の物性情報や様々な事例になる。化学物質は、慣用名、言い換え等もあり、CAS登録番号等の統一IDにより、集 積等を行う必要がある。これを官公庁等が整備しているデータベースや、SDS等の既存データを活用し、整備する。
また、事例等の事象の進展シナリオは、千差万別で、同一物質でも環境要因等で進展が異なる。これについては、
リレーショナル化学災害データベース16)や、各種事故データベース等を用い、進展シナリオを整備する。
基盤データの収集には、データに対する秘匿情報の管理が必要となり、企業だけでなく、業界団体等で共通の基盤とできるよう、情報開示のガイドライン等の整備が必要になる。また、企業や業界団体のカテゴリによるフィルタにより、利用者に表示される内容等に差異をつけるなどの工夫が必要になる。AIの利用は、その出力過程のブラックボッ
クス化が問題視されるが、生成AIを介することで秘匿情報は、ブラックボックスとなり、他者への流出等を防げること
から、基盤データの拡充に繋げることができる。
知識・経験に裏打ちされた評価サイクルの構築
過去には、技術は盗むものとされていた時代もあるが、現代では、暗黙知等を言語化しながら、その行為の裏付けとして、いわゆるknow-whyをマニュアル等に展開することが増えている。今後、生産年齢人口は減少していくと見込
まれており、知識・経験を個々のマニュアル等に落とし込むだけでなく、広く活用できるようにしていくことが必要になる。また、出力等されている内容が適切なのかは、一見してわからないものも多い。
そのため、知識・経 験を出力結果 の評価に活用する形で、システムにフィードバックしながら、出力内容 の調整を行い、大規模保安基盤システムの信頼性向上に繋げる。
利用者の裾野の拡大システムの利用者側の環境整備も重要になる。大手事業者等には、新技術を導入し、技術水準を引き上げるトップランナーとしての役割が求められ、産業界全体の保安力の向上に資することが期待されている。そのため、トップラン
ナーだけが新技術の導入をするのでなく、小規模事業者等も含めて、その技術を活用できる環境に業界全体で進めなければならない。
基盤データを整備する場合にも、データを直接利用するのではなく、フィルタ等の処理のため、アプリ等を通じた利用環境の整備が重要になる。利用拡大が進むことで、ニーズ把握、UI等の改良などのサイクルが構築できる。一方で、秘匿情報の管理や、入力データの流出に対しては、フィルタの整備とともに、適切な監視体制が重要になる。
保安行政、業界団体による統一運用等
システムは、官公庁や業 界団体等、それぞれの目的に合わせて整備されることから、それぞれの組織で異なる運用等がされる。これからのデジタル社 会に必要なのは、それぞれが大 規模なプラットフォームを整 備するのではなく、プラットフォームの統一や、オープンデータ化など、データ利用を容易にできるようにする環境づくりが重要になる。
また、基盤データを増やすための入力作業を行うのではなく、通常の作業でデータが集積されるシステムの整備、データの入力内容に対する平準化が重要となる。官公庁では、事故時に速報、詳報として情報の報告制度が存在する
が、単純に報告するだけではなく、基盤データとしての活用を前提とする形で、システム的にデータが提供され、集積されるシステムにする必要がある。官民問わず、「安全に秘密なし」として、広く安全に関する情報提供がされる仕組みが構築できれば、産業界全体の保安確保に展開することが可能となる。
図１に、上述した内容による大規模保安基盤システムのイメージを示す。

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図1

大規模保安基盤システムのイメージ

最後に、本システムを活用した取組を例示する。
①

保安管理システムの充実・強化
保安に関する基盤データを整 備しつつ、利用者の 使 用環 境に合わせる形で、アプリ等による利用環 境を用意すれば、様々な状況に合わせた形で使用できる。また、システムが集約されることで、データの集約、その利用というサイクルの拡大を目指せる。
例えば、物性データが充実することで、取扱い頻度が少ない物質の作業マニュアルや手順書に対し、その物質に合わせた安全対策等の追記が可能となる。その他、マニュアルに対して基礎的な情報としてknow-whyの追加の指示をすれば、マニュアル類の補強等ができ、自社の保安管理システムの充実・強化を図ることができる。

②

スマートデバイス等の活用による作業支援
現場作業等を行う際には、KY活動を行い、作業時のリスクを抽出し、注意を払っている。リスクは、知識、経験により抽出されるため、未経験のことをリスクとして気付くことは難しい。そのため、パーソナルデータや、作業内容、環境等を踏まえたリスク抽出の支援に活用することで、一人作業の現場でも、複数の視点によるリスク抽出ができる。
現状では、通信環境やスマートグラス等により、支援者が確認しながら作業支援等を行う取組もある 4)。これに生成AIを追加することができれば、作業者に対し、更に多くのサポート環境が用意される。

③

業界・地域の教育基盤としての活用
基盤データは、様々な安全対策や物性情報等があり、教育教材として活用できる。同一システムによる教育教材を業界や地域等で活用した場合、複数の企業に出入りする協力会社等に対し、同様の教育を行え、教育水準を揃えることができる。そして、教育体系をシステム化することで、E-ラーニングの導入や、教育実績の管理により、教育の効率化等に繋げることができる。
また、企業、業種、それぞれ安全に対するポイントは異なる。教育自体は効率化しつつも、生成AIにより、それぞれの現場の特徴を踏まえた教育等を行うことで、そのポイントを意識させることができ、教育のメリハリを感じさせることが可能となる。

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７

おわりに
これまで、肉体労働から機械化、システム化と、技術の進展によって、社会 全体が変化し、その技術によって、保安技術は新たな水準に引き上げられてきた。人は変調や危険等をカンとコツにより感じていたが、測定による客観的なデー
タ、過去の経験を知ることで、それらを掴むことができるようになった。そして、近年では、ドローンやAI等のデジタル技
術により、変調や危険等を掴む技術を求め、人を補完するシステムの構築を目指している。
現代の社会環境の変化、生産年齢人口の減少、人手不足等の課題は、多くの人が持つ変調や危険等を掴むための知
識や経 験、カンとコツを徐々に失わせるとともに、それらの伝承の機 会を喪 失させ、変調や危険 等に対し、「気づかなかった」「知らなかった」という問題を指摘させる時代が来る可能性がある。
デジタル技術による人を補完するシステムを構築するためにも、今、多くの人がもつ知識や経験、そしてカンとコツを、データとして蓄積する必要がある。また、ただデータとして利用するのではなく、人のように出力できる生成AIにより、変調や危険等を適切に掴めるよう信頼性を高め、今の技術が将来に伝わるシステムを構築しなければならない。
デジタル技術による新しい「技術の伝承」のあり方が、将来の人を支援するための基盤となり、次世代の保安の確保に繋がることを期待したい。

８

参考文献
⑴

消防庁危険物保安室,令和４年中の危険物に係る事故の概要
https://www.fdma.go.jp/pre ssrelease/houdou/items/230529̲kiho̲1.pdf⑵

経済産業省,高圧ガス事故の状況について（2023年3月24日）
https://www.meti.go.j p/shingikai/sankoshin/hoan̲shohi/koatsu̲gas/pdf/025̲01̲00.pdf⑶

石油コンビナート等災害防止３省連絡会議,プラント保安分野AI信頼性評価ガイドライン第２版
https://www.meti.go.jp/press/2020/03/20210330002/20210330002-2.pdf⑷

経済産業省 産業保安グループ,スマート保安先進事例集
https://www.meti.go.jp/policy/safety̲security/industrial̲safety/smart̲industrial̲safety/jireisyu̲r3.pdf⑸

飯島孝,技術の黙示録,技術と人間,1996⑹

東ソー株式会社 南陽事業所 第二塩化ビニルモノマー製造施設 爆発火災事故調査対策委員会,南陽事業所 第二塩
化ビニルモノマー製造施設 爆発火災事故調査対策委員会 報告書
https://www.tosoh.co.jp/news/assets/20120613001.pdf⑺

三井化学株式会社 岩国大竹工場 レゾルシン製造施設 事故調査委員会, 三井化学株式会社 岩国大竹工場
レゾルシン製造施設 事故調査委員会 報告書
https://jp.mitsuichemi cals.com/jp/release/2013/pdf/130123̲02.pdf⑻

スマート保安官民協議会,スマート保安推進のための基本方針
https://www.meti.go.jp/s hingikai/safety̲security/smart̲hoan/pdf/kihon̲hoshin.pdf⑼

総務省消防庁・厚生労働省・経済産業省,石油コンビナート等災害防止3省連絡会議3省共同運営サイト
https://www.fdma.go.jp/relocation/neuter/topics/ﬁeldList4̲16.html⑽

総務省,令和元年版情報通信白書
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r01/index.html⑾

Gartner Inc,Gartner Identiﬁes the Top Strategic Technology Trends for 2022
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2021-10-18-gartner-identiﬁes-the-top-strategic-tech
nology-trends-for-2022⑿

小澤健祐,生成 AI 導入の教科書,株式会社ワン・パブリッシング,2023⒀

経済産業省 デジタル時代の人材政策に関する検討会,生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方（令和５年８月）,
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono̲info̲ service/digital̲jinzai/pdf/20230807̲1.pdf

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ISSN 2433−8214⒁

地方公務員災害補償基金,ヒヤリハット事例集−水道事業・下水道事業−
https://www. pref.miyagi.jp/documents/25975/637114̲1.pdf⒂

内閣府,AI 戦略会議⒃

産業技術総合研究所,リレーショナル化学災害データベース

等

https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai̲senryaku/1kai/1kai.html

71https://r2.aist-riss.jp/

等