5-20. データ駆動型EHSマネジメントの未来像 ― 人間とAIの協働

EHS（環境・労働安全衛生）マネジメントは、従来の規制遵守や事故防止を超えて、データ駆動型の経営判断を可能にする新たなステージへと進化しています。特にAI（人工知能）との協働によるデータ活用は、企業のリスク管理や持続可能性強化において重要な役割を果たすと期待されています。本記事では、データ駆動型EHSマネジメントの未来像と、人間とAIの最適な協働のあり方について解説します。

1. データ駆動型EHSの特徴

データ駆動型EHSマネジメントとは、センサーやIoT機器、ウェアラブルデバイス、クラウドシステムから収集される膨大なデータを基盤に、リスク予測や改善策を導き出す仕組みを指します。リアルタイムでの異常検知や、過去のヒヤリハット事例の分析により、事故の未然防止が可能となります。さらに、環境データを組み合わせることで、温室効果ガス削減やエネルギー効率化にも直結することが特徴です。

2. AIの役割と人間の判断力

AIは膨大なデータのパターン認識や予測分析に優れていますが、現場の状況判断や従業員の心理的側面まで完全に把握することはできません。そのため、AIが導き出したリスク予測を人間が評価し、現場の知見と組み合わせて意思決定する「協働モデル」が理想的です。例えば、AIが設備異常を予測した場合に、人間が現場点検を行い、修繕や運用変更の是非を判断する仕組みです。

3. データプラットフォームの整備

未来のEHSマネジメントでは、企業内外のデータを統合するプラットフォームの構築が不可欠です。労働安全、環境影響、コンプライアンス、健康管理といった分野のデータを一元管理し、ダッシュボードで可視化することで、経営層が迅速に判断できる体制を整えることが求められます。ESG投資の観点からも、透明性の高いデータ開示は企業価値向上に直結します。

4. 人間中心のAI活用

AIの活用が進んでも、EHSマネジメントの中心にあるのは人間です。従業員の安全意識を高め、現場からのフィードバックをAIに学習させることで、より精度の高いリスク予測や改善策が可能となります。AIは補助的役割として、人間の判断を支える存在として位置づけることが重要です。

まとめ

データ駆動型EHSマネジメントの未来像は、人間の経験とAIの分析力を融合させた協働モデルにあります。IoTやビッグデータ、AIを活用しつつ、人間が最終的な意思決定を担うことで、事故防止や環境負荷低減を強化し、持続可能な企業経営を実現することが可能となります。これが今後のEHSマネジメントの進化の方向性であり、企業に求められる姿勢といえます。