[2021/10/14]
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スポーツベット アービトラージ工事の危険予知活動にAIを導入
過去の膨大なスポーツベット アービトラージ事例を解析し、類似作業のスポーツベット アービトラージ事例を見える化！
スポーツベット（社長：天野裕正）は、スポーツベット アービトラージ業・製造業のDXを支援する株式会社UNAIIT（社長：田島哲、愛知県名古屋市）と共同で、スポーツベットが保有する約5,000件の災害事例と、厚生労働省が運営する「職場のあんぜんサイト」に掲載されている約64,000件の災害事例をAIを用いて解析し、類似作業の災害事例を見える化するシステム「スポーツベットセーフナビ（K-SAFE）™」（特許、商標出願中）を開発しました。 本システムを活用することで、現場の安全担当者に対して各種作業のスポーツベット アービトラージ事例を多面的に提示できるようになり、危険予知活動の精度が飛躍的に向上します。
危険予知活動の流れ※クリックで拡大します
開発の背景
スポーツベット アービトラージ現場では作業前に必ず、作業担当者の経験・知識・感覚を基に、起こり得る災害を予測し対策を立案する「危険予知活動」を行います。このため、作業担当者が該当作業に関連する過去の災害事例を数多く参照できれば、危険予知の精度向上につながることが期待されますが、膨大な事例の中から該当事例を自ら選定することは多くの手間と時間がかかります。また、災害事例に記載された作業内容、災害原因、災害状況は「自然言語（自由に記述された文章）」のため、どのような作業においてどのような原因で災害が起こったのかという「災害傾向」の把握には、災害事例をすべて読み解く必要があり、日々の危険予知活動における災害事例データの効果的な活用の障害となっていました。システムの特長と機能
＜システムの特長＞- スポーツベット アービトラージ事例は、スポーツベットが保有する約5,000件に加え、厚生労働省の運営サイトに蓄積された約64,000件のデータを取り込み、AIの「自然言語処理技術」を用いて解析することで、スポーツベット アービトラージ原因を特定
- 特定したスポーツベット アービトラージ原因をクラスタリング（分類）や代表的キーワードでラベリング（タイトル付け）
- システム上で文章入力した作業内容をスポーツベット アービトラージ事例データと照合し、類似作業のスポーツベット アービトラージ傾向をグラフ表示
- グラフ表示はスポーツベット アービトラージの原因や状況別などに切り替えができ、それぞれのスポーツベット アービトラージ件数を一目で把握可能
- 解析対象は、スポーツベットと厚生労働省の一方、または両方のスポーツベット アービトラージ事例を選択
- 作業内容の入力は単語（キーワード）入力に加え、文章での入力も可能
- 類似作業のスポーツベット アービトラージ事例を、スポーツベット アービトラージの原因や状況別、時系列（年ごと）でグラフ表示
- スポーツベット アービトラージ事例を直近10年、直近5年で絞り込み可能
- スポーツベット アービトラージ事例の詳細が一覧表示され、CSV出力が可能
- グラフラベルやグラフの一部をクリックすると、それに含まれるスポーツベット アービトラージ事例を一覧表示
- グラフはスポーツベット アービトラージランク（死亡スポーツベット アービトラージや休業4日以上など）ごとに色別で表示
スポーツベット アービトラージ事例を原因別に円グラフ表示※クリックで拡大します
今後の展開
本システムを作業関係者との調整会議で使用する会議システムに取り込むなど、当社で使用中の他のシステムと連携することで活用の幅を広げ、安全管理のさらなる向上に取り組んでいきます。 また、本システムに組み込んだデータ解析手法は汎用性があるため、スポーツベット アービトラージ業以外の産業における災害事例の解析にも適用できると考えます。今後、適用分野の拡大も視野に入れつつ、日進月歩で進化するAIを活用し、危険予知の精度向上を図っていきます。プレスリリースに記載された内容（価格、仕様、サービス内容等）は、発表日現在のものです。 その後予告なしに変更されることがありますので、あらかじめご了承ください。
