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今日のデータ主導の世界では、AIは単なる地図上の存在ではなく、最速レーンとなっています。重要な洞察の採掘や規制シフトの追跡から、リスクの予測、従業員の安全衛生指標の監視、報告書の合理化まで、AIはEHS、持続可能性、コンプライアンスの未来に舵を切っています。しかし、専門家がハンドルを握るようになった今、この先にはどのような障害と青信号が待ち受けているのでしょうか。この連載では、EHSにおけるAIの未来をナビゲートします。
近年、職場の安全性を向上させ、職場での死亡事故や怪我、病気を削減・撲滅するための取り組みが大きく前進している。今、企業がリスクを減らし、労働者をよりよく保護する新しい方法を模索する中、安全の専門家たちはゲームチェンジャーとなりうる人工知能（AI）に注目し、重要な問いを投げかけている：AIはこの傾向を逆転させ、職場を事故ゼロの未来に近づけることができるのだろうか？
予防可能な労働災害と死亡の撲滅を目指す非営利団体、全米安全評議会（NSC）は、まさにその疑問を積極的に探っている。業務をデジタル化し、リアルタイムのデータを生成する業界が増えるにつれ、EHS（環境・衛生・安全）プログラムにAIを適用できる可能性はこれまで以上に高まっています。
3Eは、AIが安全戦略をどのように形成しつつあるのか、またEHS専門家がどのように対応しているのかを理解するため、NSCのシニア・リサーチ・ディレクターであり、労働者の安全衛生におけるAIの役割を含む新技術の専門家であるジェイ・ヴィータスに話を聞いた。
AIが推進するゼロインシデント職場
ゼロインシデント職場の達成は、NSCの最も野心的な安全目標のひとつであり、AIが重要な役割を果たすとヴィエタスは考えている。
「AIは、いくつかの方法で、組織がインシデントゼロの環境に近づくのを助けることができる。第一に、リスクの高い作業を自動化し、作業員を危険な状況から遠ざけることができる。第二に、AIはリスクの高い行動を素早く特定し、事故が発生する前に監督者や労働者に警告を発することができます」とヴィエタスは説明し、安全専門家は高度な分析とAIを使用してリスクをよりよく理解し、安全プログラムについてより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができると付け加えた。
このビジョンを支える重要なイニシアチブのひとつが、NSCの「ワーク・トゥ・ゼロ」プログラムであり、2050年までに職場での死亡事故をなくすことを目指す戦略である。このプログラムでは、AI、センサー、ドローン、ウェアラブル、コンピュータービジョン、仮想現実、拡張現実などの先端技術の採用を加速させることを重視している。
「事故が発生する前に危険を特定し、作業員や（監督者に）警告を発するために、コンピューター・ビジョン製品が使用されています」とヴィエタスは言う。「これらのツールは、潜在的な安全上の問題をリアルタイムで認識し、即座に警告を発するようにプログラムすることができる。
Work to Zeroのような大規模な取り組みに加え、NSCは内部業務を強化するためにAIを導入している。ヴィエタスは、NSCが日々の業務の効率化と品質向上のために大規模言語モデル（LLM）の活用を始めたと指摘した。ChatGPTのようなLLMは、質問への回答、テキストの要約、言語の翻訳、さらにはコンテンツの作成など、幅広いタスクをこなすAIモデルだ。
「私たちは、商品とサービスの質と適時性を向上させるために、AIを含む技術的ソリューションを探求し続けています。私たちの目標は、これらのツールを使って会員により良いサービスを提供することで、私たちの安全ミッションを前進させることです」とヴィエタスは語った。
化学物質安全性におけるAIの新たな役割
物理的な安全性だけでなく、AIは化学物質のリスク管理も再構築し始めている。ヴィエタスによれば、AIツールはすでに危険な環境をリアルタイムで監視し、危険な化学物質レベルを検知して、暴露が危険な状態になる前に作業員や監督者に警告を発するために使用されている。センサーと組み合わせることで、これらのシステムは自動的な警告を発し、より迅速な対応を可能にし、長期的な健康問題を予防できる可能性があると彼は言う。
リアルタイムのモニタリングにとどまらず、研究者たちは、特にAIが緊急医療対応をサポートする方法など、さらに幅広い応用が視野に入っていると考えている。ヴィエタスは、NICEATM（米国国家毒物学プログラムの代替毒性学的手法評価機関間センター）の研究者たちが現在進めている研究を取り上げた。そこでは、科学者たちがAIと機械学習を使って化学物質の毒性を予測し、動物実験の必要性を減らし、規制上の決定をサポートしているという。STopTox（Systemicand Topical Chemical Toxicity）やCATMoS（Collaborative Acute Toxicity Modeling Suite）のようなツールは、化学物質が人体にどのような影響を与えるかを予測するのに役立つ。SARA-ICE（SkinSensitization Risk Assessment – Integrated Chemical Environment）やDASS App（DefinedApproaches for Skin Sensitization）のように、皮膚感作リスクの評価を支援するものもある。これらのプラットフォームは、大規模なデータセットを利用し、複雑なモデリングを適用することで、化学物質のリスク評価をより迅速かつ正確に行うことができる。
実際の緊急事態における生成AIの利用はまだ初期段階にあるが、ヴィエタスはその可能性は大きいと考えている。
「救急隊員は、緊急事態における患者の治療を改善するために、ジェネレーティブAIの恩恵を受ける可能性が高い」と彼は説明した。
環境コンプライアンスにおけるAI：チャンスと障害
AIは安全や化学物質のモニタリングで普及しつつある。しかし、環境コンプライアンスでの利用はまだ発展途上だ。ヴィエタスは、排出量の追跡、環境状態の監視、コンプライアンスリスクの警告にAIを利用することへの関心が高まっていることを指摘したが、測定可能で業界全体の成果はまだ限られていると述べた。
「環境コンプライアンスとモニタリングにおけるAIの導入は、まだ初期段階にある。「これらのツールが成熟するにつれて改善が見られると期待しているが、一貫した測定可能な結果はまだ業界全体で広く目に見えるものではない。
同氏は、課題は技術的な問題にとどまらず、戦略的な問題にも及んでいると強調した。一般的な障壁としては、導入コストの高さ、利用可能なAIソリューションの認知度の低さ、モデルをトレーニングするための良質なデータへのアクセスの不十分さなどが挙げられる。具体的な成果や投資に対する強力なリターンを示す明確な証拠がなければ、多くの組織はまだ取り組みをためらっている。
さらにヴィエタスは、EHSワークフローにAIをうまく組み込むには、より広範な組織改革が必要になることが多いと強調した。
「これらのツールが効果的に機能するために必要な変更を実施する準備ができていない企業もあります」とヴィエタスは説明する。「これらのシステムが完全に信頼され、導入されるようになるには、データ保護やプライバシーに関する懸念にも対処する必要がある。
このようなハードルがあるにもかかわらず、ヴィエタスは、インフラが改善され、法規制の要求が強まるにつれて、AIがEHSチームを消極的なコンプライアンスから積極的なパフォーマンスへとシフトさせるだろうと楽観視している。
「EHS管理者の中核的な役割はほとんど変わらないでしょう。「しかし、EHS管理者は、AIシステムの利点とリスクの両方を理解し、エンジニアやIT専門家と緊密に連携して、組織全体でこれらのツールを安全に導入・管理する必要があります。
