[Financial Express]人工知能（AI）の真の可能性はまだ完全には解明されていませんが、その影響はすでに私たちの日常生活に及んでいます。AIは今や社会構造に不可欠な要素となっています。私たちは、いかにさりげなくAIの世界に足を踏み入れ、その恩恵を享受しているかに気づいていないことが多いのですが、一方で、まだ十分に理解できていない未知の領域へと踏み込んでいると主張する人もいるかもしれません。
私たちの日常生活でAIがどのように活用されているかを示す例は、すでに数え切れないほどあります。例えば、グーグルマップはAIを使ってリアルタイムの交通状況に基づいて最速ルートを提案し、メールフィルターはスパムメールを自動的に分類したり、重要なメッセージを優先したりし、スマートフォンでは自動修正や予測変換機能が使われ、アマゾン、エバー、オンラインストアなどのショッピングサイトや広告では閲覧履歴や購入履歴に基づいて商品が推奨され、ネトフリクス、アマゾンプライム、パラマウント、YouTubeなどのスマートなおすすめ機能はユーザーの好みに合わせて提案をカスタマイズします。挙げればきりがありません。
職場、健康、安全分野におけるAIの活用も勢いを増しており、今後もその傾向は続くと予想されます。現状では、AIの真の可能性はまだほんの一部しか引き出せていませんが、すでに健康と安全に関するリスク管理、監視、予防のあり方を変革する上で、AIは重要な役割を果たしています。
従来、職場の安全衛生管理は、検査、監査、モニタリング、研修、手作業による報告に依存してきました。ほとんどの場合、この作業は手作業で行われ、アドバイザーや管理者が現場を訪問し、従業員と面談し、過去の記録を証拠として文書を精査します。しかし、こうした手作業による介入には明らかな限界があります。例えば、人的ミスが発生しやすく、時間とリソースを大量に消費し、予防的ではなく事後対応的であり、リアルタイムの情報も得られません。こうした課題は、より効率的なアプローチへの変革の必要性を浮き彫りにしており、AIはこうしたギャップを埋めるために存在します。
安全衛生分野での私の経験から、早期の危険検知と予防への重視が高まっていることを実感しています。現在では、ショベル、360度回転式掘削機、JCB、フォークリフトなどの移動式機械にAIシステムが搭載され、歩行者を検知して、一定距離内に人が近づくと運転手に警告を発するようになっています。運転手はこれらの警告をモニターでリアルタイムに確認でき、違反行為は管理者が遠隔で監視することも可能です。さらに、事故、インシデント、ニアミスが発生した場合、これらの録画映像は調査に役立つでしょう。
コンピュータビジョンAIは、PPEの遵守状況や危険な行動などの要素を監視すると同時に、行動安全性の向上を支援するリアルタイムの洞察を生成することができます。実例の1つは、マークス＆スペンサーでのコンピュータビジョンAIの実装です。 コンピュータービジョンAIは職場の安全性を大幅に向上させる可能性を秘めている一方で、プライバシーを侵害し、人々を監視するための「ビッグブラザー監視」システムを作り出すという批判もある。しかし、最初の抵抗が薄れれば、最終的には当たり前のこととして受け入れられ、安全文化の一部となるだろうと私は考えている。歴史が示すように、新しい技術が登場すると、人々は最初は抵抗を示すことが多い。そのため、組織は潜在的な新しい規範を自社のポリシーや手順にどのように組み込むべきか、依然として迷っている可能性がある。
職場における健康と安全にAIを導入する企業は、管理面や倫理面の考慮事項に加え、法的影響についても慎重に検討する必要があります。例えば、英国では、組織が個人データを処理する際には常に一般データ保護規則（GDPR）が適用され、企業は従業員データの処理について、公正かつ比例的で透明性のある利用であることを正当化する必要があります。例えば、従業員データの処理に関する法的根拠を確立することが求められます。
コンピュータビジョンAIだけでなく、安全リスクが深刻化する前に特定するための予測分析など、他の分野にもAIの活用が進んでいます。AIは過去およびリアルタイムのデータを分析し、将来の事故発生確率の上昇を示すパターンを特定します。しかし、これらはまだAIが初期段階で実行できる単純なタスクに過ぎません。
この可能性は、現代の火災予防システムにおいて既に実現されており、火災リスクを可能な限り早期に特定するために、AI、サーマルイメージング、高度な検知技術がますます組み込まれている。
さらに将来を見据えると、AIは量子シミュレーションなどの高度なコンピューティングと組み合わせることで、分子レベルでより安全で持続可能な電池材料の設計を支援し、従来のリチウム電池への依存度を低減できる可能性がある。これにより、燃えにくくリサイクルしやすい電池が実現し、廃棄物処理における火災リスクの低減につながるだろう。近年、リチウム電池の火災は業界にとって大きな課題の一つとなっているため、これは業界にとって非常に有益となる。
最後に、AIは職場の健康と安全を向上させる大きな可能性を秘めている一方で、依然として多くの課題と障壁が残っています。例えば、誤検出や誤報はシステムの精度と信頼性に関する懸念を引き起こし、誤った予測や誤報は油断や不必要な介入につながる可能性があります。また、AI技術は導入と維持に高額なコストがかかり、前述のようにプライバシーと従業員の信頼に関する重大な懸念も生じます。最も重要な影響の一つは、自身の判断力や意思決定能力を犠牲にして、テクノロジーに過度に依存してしまうリスクです。
最終的に目指すべきは、インテリジェントシステムだけに頼ることではなく、人間の専門知識とAIが協力して、より安全で、よりスマートで、より回復力のある職場を実現する協働環境を構築することである。
ユースフ・ジャミルは健康、安全の専門家です yousuf.jamil@gmail.com
Bangladesh News/Financial Express 20260613
https://today.thefinancialexpress.com.bd/features-analysis/big-brother-or-big-breakthrough-1781280750/?date=13-06-2026
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