事故を発生の数日前に予測

建設・製造企業の保有する日報や作業報告書、事故報告書などの膨大なテキストデータを自社開発のAI「Concept Encoder」を使って一元的に集約・解析し、把握・活用しやすい形式で提示する。従来のテキストマイニングや画像解析では適切なタイミングでの特定が困難だった作業現場の危険要因を察知し、事故を発生の数日前に予測します。

自然言語で記述されたテキストデータの網羅的な解析が

テキストの意味をベクトル化して解析するため、データの網羅的な解析が可能です。また、単なるキーワード検索では検出が不可能な類似キーワードをグループ化・可視化し、提示します。例えば、建設・製造現場における降雪時の作業の労働災害リスクを調べたい場合、WordSonar for AccidentViewで「雪」 と入力すると、「凍結」「氷結」といった関連性の高い語を含む過去の事例も併せて検出され、キーワード検索では見落とす可能性のあった事例も確認することができます。

実効性のある労働災害防止や安全対策の実施を支援

労働安全衛生の取り組みを通じて蓄積された、事故や災害の発生、ヒヤリハットの状況など数多くの記録から災害予測や予防、業務改善につながる情報を探知し、有効活用することで、実効性のある労働災害防止や職場の安全対策向上を支援します。