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職場の安全とコンプライアンスにおいて AI が果たす役割

米国労働者が医療専門家に相談した件数は 2022 年に 453 万件で、2021 年の労働者 10 万人あたり 3.1 件から 10 万人あたり 3.2 件に増加しました。

2023 年の職場での負傷と死亡のデータはまだ発表されていませんが、こうした事例が増加する中、組織は従業員を保護するためのより良い方法を模索しています。組織は職場の安全を促進するとともに、職場の従業員の健康、安全、福祉を確保する連邦および州の規制も遵守する必要があります。

これらの期待に応えるために、多くの組織は戦力を増強する手段としてテクノロジーへの投資に注目しています。

AI と職場の安全

安全な作業環境を維持することは、組織が高額な罰金を回避するのに役立ち、従業員、顧客、ゲストに安全がビジネスにとって最優先の考慮事項であることを示すことができます。

人工知能 (AI) の技術が進歩する前は、セキュリティ リーダーは管理者や最前線の従業員に安全対策の実施を依存していましたが、これは煩雑で、多くの場合欠陥がありました。 AI を活用したビデオ分析により、企業は自動化を利用してコンプライアンスを推進し、従業員の安全を強化できます。

AI 主導の行動分析では、ビデオ データと組み合わせたテクノロジーベースのルールを使用して、特定の行動が検出されたときにアラートを作成します。職場の安全関連の分析には、以下に関する検出が含まれる場合があります:

手の消毒中。レストラン、食料品店、その他の場所で「すべての従業員は仕事に戻る前に手を洗わなければなりません」と書かれた標識をよく見かけますが、多くの人はこれが単に衛生的なビジネス慣行であるだけでなく、場合によっては法律であることを認識していません。

米国2011 年に発効し、農産物や食品と接触する表面を扱う労働者、その監督者や訪問者は衛生的な手洗いと乾燥を実施しなければならないと規定しています。

食品の調理や医療など、施設の継続的な安全な運営や製品の配送を保証するために適切な衛生管理が必要な業界でも、ビデオ分析は健康と安全のポリシーの実施に明らかな違いをもたらしています。 

たとえば、2019 年にメキシコの小児科病院は、医療関連感染率が最も高かった病棟の 4 つに自動手指衛生監視システム (AHHMS) を導入しました。研究2023 年 3 月、ソリューションの効果は、「非導入時 (60 対 106 ～ 139 感染) と比較して、感染数の減少 (46 ～ 79 (-43.4 ～ 56.7 パーセント)) に反映されている」ことを発見しました。

研究者らは、「AAHMS は、現在のものと比べて有効性が高く、コストが低いため、[病院] にとってコスト削減の代替手段であることが証明されました。したがって、同様のインターネット アクセスと同等の感染率を備えた残りの病棟にも AHHMS を拡張することが推奨されました。」

マスキング。新型コロナウイルス感染症のパンデミックが発生する前、医療現場や食品調理環境で働く人々は、マスクの着用を求める政策をすでによく知っていました。しかし、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のマスク着用義務により、組織がコンプライアンスを遵守し続ける必要性が急激に高まりました。パンデミックのリスク環境が変化した今、マスク使用の検出に役立つ分析の必要性は、公衆衛生を保護する従業員のこれらの分野でのコンプライアンスの確保に役立ちます。

ヘルメット、ヘルメット、安全ベスト。 2020年に従業員が仕事を休む原因となった致命的ではない業務上の傷害のうち、頭部の傷害は6％近くを占めた。によると、これらの傷害のほぼ半数は労働者が物体や設備に接触した際に発生し、約 20 パーセントは滑ったり、つまずいたり、転倒したりしたことが原因でした。

ヘルメットやヘルメットの使用を検出する分析は、従業員の安全を守るだけでなく、組織が保護具に関する要件を遵守するのにも役立ちます。コンプライアンス違反を特定できるようになると、経営陣や現場の従業員は自動的に時間が解放され、より生産的な時間の使い方に集中できるようになります。

いくつかの商業建設会社は、従業員の業務上の個人用保護具 (PPE) ポリシーの順守を追跡し、安全性と規制順守を強化するために、ヘルメットと安全ベストの分析を積極的に使用、または試験的に使用しています。

AI の現在と将来の影響

既存のテクノロジーは、より多くの機能を備え、組織にとってより良い成果をもたらすために進化していますが、AI が学習を続けるにつれて、AI 主導の意思決定はさらに強化されるでしょう。

将来、組織は過去のデータを分析して安全上の危険につながる可能性のあるパターンや傾向を特定する予測分析や AI アルゴリズムを採用する可能性があります。そうすることで、セキュリティ リーダーは潜在的な問題が問題になる前に、より積極的に対処できるようになります。

リスク評価では、環境条件、機器の使用状況、従業員の行動などの複数の要因を考慮して AI を活用し、潜在的なリスクを特定することもできます。これは、安全対策に対処するためにリソースをシフトするのに役立つ可能性があります。

将来的には、仮想現実を使用したトレーニングとシミュレーション プログラムにより、従業員が管理された環境で安全手順を実践しながら現実的なシナリオに遭遇できるようになる可能性があります。 AI によって生成されたインスタンスは、従業員が特定の状況に対応できるよう適切に準備できる可能性があります。

危険な作業を完了するためのロボットと自動化も、人間へのリスクを軽減するのに役立つ可能性があります。たとえば、ロボット工学は、重い物の持ち上げ、狭い空間での作業、または危険な状況での作業を支援、または引き継ぐことができます。

さらに、緊急対応のためにリアルタイム データを相互に関連付けることができるということは、センサー、カメラ、従業員の報告書などの多数のソースからのデータの分析に AI が使用され、人間が事故や自然災害に対してより迅速かつ正確に対応できるよう支援することを意味する可能性があります。 AI を活用した分析は、緊急事態が労働者の安全に及ぼす影響を軽減するのに役立つ可能性があります。

AI が将来の規制と職場の安全に与える影響は実現には程遠く、セキュリティ リーダーがデータ (ビデオ、アクセス コントロール、その他のセンサーから) を入手するようになると、組織はデータの使用方法を強化するためにこれらのソースに注目するようになるでしょう。内部および外部の脅威から職場を保護することが最前線に立つ一方で、追加のユースケースに関する成長が実現されます。

マット パウエルは、 の北米担当マネージング ディレクターです。(Intelligent Security Systems) は、ビデオ インテリジェンスおよびデータ認識ソリューション開発の先駆者でありリーダーです。彼は、セキュリティおよび輸送テクノロジーにおいて 20 年以上の経験があり、以前はシステム インテグレーター Convergint で主要インフラストラクチャ市場を務め、Videolarm および Moag の輸送市場戦略の開発者として働いていました。彼に連絡できるのは次のとおりです。[email protected]

©マット・パウエル