製造業の労働安全は、AI活用の中でも「効率化」ではなく「人を守る」目的で設計すべき領域です。厚生労働省が公表した令和6年（2024年）の労働災害発生状況では、製造業の休業4日以上の死傷者数は26,676人、製造業における機械による「はさまれ・巻き込まれ」の死傷者数は4,692人でした（いずれも新型コロナウイルス感染症へのり患によるものを除く数値）。「はさまれ・巻き込まれ」は、第14次労働災害防止計画で削減目標が置かれたアウトカム指標でもあります。数字が示すのは、安全対策がベテランの注意力だけに依存する状態を、仕組みで支える必要があるということです。

ヒヤリハット記録を「報告しやすい形」に変える

ヒヤリハットが集まらない最大の理由は、報告書式が重く、書いても何も変わらないと現場が感じていることです。発生場所、設備、作業内容、危険の種類を選ぶだけの簡易入力にし、写真を添付できる形にすると報告件数は増えます。AIは、蓄積した記録の文章を「はさまれ」「転倒」「切れ・こすれ」などの型に自動分類し、月次の安全衛生委員会で件数の多い型から対策を議論できる形に整える役割を担います。

危険予知（KY）活動と設備データを組み合わせる

朝礼のKY活動で挙がった危険箇所と、設備の異常停止やヒヤリハットの発生場所を重ねると、対策の優先順位が明確になります。たとえば、特定のプレス機周辺で「はさまれ」系のヒヤリハットが繰り返し出ているなら、両手操作化や光電センサーの点検頻度を上げるといった設備側の対策に接続できます。AIの分類結果は、あくまで議論の材料であり、対策の決定は安全衛生委員会の場で行うことが原則です。

高年齢労働者への配慮をデータで裏付ける

同統計では、全産業の休業4日以上の死傷者数に占める60歳以上の割合が30.0%に達しています（雇用者全体に占める60歳以上の割合は19.1%）。経験豊富な高年齢の作業者が増える現場では、作業負荷の高い工程の洗い出しと配置の見直しが欠かせません。ヒヤリハットの記録を年齢層や作業内容と突き合わせる際は、個人の評価に使わないことを現場に明言し、安全対策のためだけに使うルールを文書化してください。信頼なくして報告は集まりません。

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出典：厚生労働省「令和6年 労働災害発生状況を公表」（2025年公表） https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_58198.html

本記事で紹介した内容は2026年11月時点の公表情報に基づきます。最新の内容は出典の一次情報をご確認ください。