【2026年最新】生成AIによる「危険予知（KY）活動」のデジタルトランスフォーメーション：プロンプトエンジニアリングによる不安全行動の特定

建設現場や製造プラントにおいて、事故を未然に防ぐ「危険予知（KY）活動」は、安全管理の要です。しかし、従来のKY活動は属人的になりやすく、特に経験の浅い若手作業員が潜在的なリスクを見落とす「不安全行動」の特定が課題となっていました。2026年現在、この課題を解決するために、生成AIとプロンプトエンジニアリングを活用した安全衛生教育のデジタルトランスフォーメーション（DX）が急速に進んでいます。本記事では、AIによる教材自動生成がどのように現場の安全性を革新するのかを詳説します。

1. 非定常作業におけるリスク抽出の自動化

労働災害の多くは、ルーチンワークではない「非定常作業」で発生します。生成AIは、膨大な過去の災害事例（労働災害再発防止策）を学習しており、現場写真や作業手順書を読み込ませるだけで、その場に潜む「見えない危険」を瞬時に抽出します。

特に、マルチモーダルAIの進化により、スマートフォンのカメラで撮影した作業現場の画像から、足場の不備や保護具の未着用、さらには重機の作業半径内への立ち入りリスクなどをリアルタイムで指摘することが可能になりました。これにより、朝礼時のKY活動が単なる形式的な儀式から、データに基づいた具体的なリスク対策へと進化しています。

2. プロンプトエンジニアリングによる「不安全行動」の可視化

AIから精度の高い回答を得るためには、「プロンプトエンジニアリング」が欠かせません。安全管理の文脈では、単に「危険を探して」と指示するのではなく、「熟練の安全管理者の視点で、この画像における墜落・転落の予兆を3点指摘し、それぞれの発生確率を推定せよ」といった具体的な役割と制約を与えることで、実効性の高い不安全行動の特定が可能になります。

上記のデータが示す通り、生成AIを活用することで、人間だけでは見落としがちだった軽微なリスクや、複合的な要因による事故の予兆を約3倍の効率で特定できるようになっています。これは、AIが「慣れ」による油断を排除し、常に客観的な基準で現場をスキャンし続けるためです。

3. パーソナライズされたKYクイズと教育教材の生成

安全教育の形骸化を防ぐもう一つの鍵は「パーソナライズ」です。生成AIは、各作業員の職種（電工、鳶、土工など）や経験年数、過去のヒヤリハット傾向に合わせて、最適な「安全テスト」を自動生成します。

• 適応型クイズ： 間違えた問題に関連するリスクを重点的に出題するAIアルゴリズム。
• シナリオ生成： 「もし、雨天時にこの傾斜地で作業を行ったら？」といった動的な条件変更によるシミュレーション問題の作成。
• 多言語対応： 外国人技能実習生向けに、母国語での正確な安全指示と確認テストを即座に提供。

4. 定量的リスクアセスメント（RA）へのAI応用

従来のリスクアセスメントは、「重大性」と「可能性」を掛け合わせた定性的な評価が中心でした。しかし、最新のAIソリューションでは、過去数十年分の事故データとリアルタイムの現場データを照合し、リスクを数値化（スコアリング）します。

これにより、安全管理者は「どの現場のどの作業が今最も危険か」を優先順位付けし、限られたリソースを効率的に配分できるようになります。これはまさに、安全衛生管理の「意思決定の高度化」と言えるでしょう。

この記事の執筆者

安田 修

専務取締役 COO

Meets Consulting株式会社

あわせて読みたい

建設現場における不安全行動の定量的把握：エッジAIによるリスクアセスメント

RAGによる過去事例のクロスリファレンスと再発防止策の自動生成

ゼロ災のための多言語戦略：LLMによる安全衛生管理計画の翻訳