特開 2022-180150 危険情報抽出システム、及び危険情報抽出モデル

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022180150

(43)【公開日】2022-12-06

(54)【発明の名称】危険情報抽出システム、及び危険情報抽出モデル

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20221129BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021087086

(22)【出願日】2021-05-24

(71)【出願人】

【識別番号】000005887

【氏名又は名称】三井化学株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】工藤 祐平

(72)【発明者】

【氏名】佐々木 明史

(72)【発明者】

【氏名】吉田 信幸

(72)【発明者】

【氏名】遠藤 雅紀

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC11

(57)【要約】      （修正有）

【課題】作業ワードに関連性の高い危険情報を抽出できる危険情報抽出システム及び危険情報抽出モデルを提供する。
【解決手段】危険情報抽出システム１００は、取得部１１０と、危険情報抽出部１１２と、を含む。取得部１１０は、実施予定の作業に関する作業ワードを取得する。危険情報抽出部１１２は、危険情報抽出モデルに対して、取得部１１０が取得した作業ワードを入力し、作業ワードに関連が高くかつ危険度がランク付けされた危険情報を所定の提示部１１４へ出力する。危険情報抽出モデルは、学習用の作業―危険度対応情報を学習データとして、機械学習によって学習されたモデルであり、危険情報データベース１０８に記載された危険情報に対して危険度ランク付けを行い、危険情報を出力する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

取得部と、危険情報抽出部とを含む危険情報抽出システムであって、
前記取得部は、実施予定の作業に関する作業ワードを取得し、
前記危険情報抽出部は、危険情報抽出モデルに対して、前記取得部が取得した前記作業ワードを入力し、前記作業ワードに関連が高くかつ危険度がランク付けされた危険情報を所定の提示部へ出力する、
危険情報抽出システムにおいて、
前記危険情報抽出モデルは、学習用の作業―危険度対応情報を学習データとして、機械学習によって学習されたモデルであり、
危険情報データベースに記載された危険情報に対して危険度ランク付けを行い、前記危険情報を出力する。

【請求項2】

前記学習用の作業―危険度対応情報は、作業情報と、それぞれの作業情報に対応する危険度情報とを含み、
前記作業情報は、危険な行動内容又は状態の情報を含み、
前記危険度情報は危険度の大きさの情報を含む、
請求項１に記載の危険情報抽出システム。

【請求項3】

前記危険情報抽出部は、前記危険情報に関して、前記作業ワードと前記危険情報との相関値、及び前記危険情報の件数の少なくとも一つを出力する請求項１又は請求項２に記載の危険情報抽出システム。

【請求項4】

前記提示部を更に含み、
前記提示部は、前記危険情報の表示形式について、ユーザ操作に応じた、所定の項目による並べ替え機能、及び絞り込み機能の少なくとも一つをもつ請求項１～請求項３の何れか１項に記載の危険情報抽出システム。

【請求項5】

前記危険情報データベースに記載された危険情報の種別として、全社労災情報、及び部門別のヒヤリハット情報の少なくとも一つを含み、それぞれの種別に応じて前記危険度ランク付けを行う請求項１～請求項４の何れか１項に記載の危険情報抽出システム。

【請求項6】

前記危険情報に対するユーザ評価を受け付け、受け付けたユーザ評価に基づいて、前記危険情報抽出モデルの前記危険情報の出力、又は前記提示部の前記危険情報の提示を調整する請求項１～請求項５の何れか１項に記載の危険情報抽出システム。

【請求項7】

学習用の作業―危険度対応情報に前記ユーザ評価を反映した前記学習データを用いて、前記危険情報抽出モデルを機械学習によって再学習させる請求項６に記載の危険情報抽出システム。

【請求項8】

前記危険情報の出力又は提示から、予め定めた特定ワードが含まれる前記危険情報を除外する請求項１～請求項７の何れか１項に記載の危険情報抽出システム。

【請求項9】

学習用の作業―危険度対応情報を学習データとして、機械学習によって学習された危険情報抽出モデルであって、取得された実施予定の作業に関する作業ワードが入力され、前記作業ワードに関連が高くかつ危険度がランク付けされた危険情報を出力する、
危険情報抽出モデル。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、危険情報抽出システム、及び危険情報抽出モデルに関する。

【背景技術】

【0002】

過去の災害、事故等を検索して提供するシステムがある。

【0003】

例えば、入力に対して適切な安全情報を提供するための安全情報提供システムがある（特許文献１参照）。この安全情報提供システムでは、過去の災害事例に関する災害情報を、学習用情報から機械学習によって互いに関連する関連語のセットを特定する等、各種情報を用いて検索して提供できる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１９―１２１２１０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

このような技術分野において、労災の防止のためのシステムが求められている。例えば、化学工場においては、これまで多くの労災事例、ヒヤリハット（以下、ヒヤリと省略する場合がある）の情報が蓄積され、利用されている。しかし実際に作業前に行う危険予知活動においては、ユーザの知識と経験に基づいた上で過去の事例を抽出して利用するのが通常であった。このような、ユーザの経験則に基づく事例の抽出の場合、本来抽出すべき適切な事例を抽出できない場合が想定される。

【0006】

本開示の課題は、上記課題を鑑みて成されたものであり、作業ワードに関連性の高い危険情報を抽出できる危険情報抽出システム、及び学習済みモデルを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の危険情報抽出システムは、取得部と、危険情報抽出部とを含む危険情報抽出システムであって、前記取得部は、実施予定の作業に関する作業ワードを取得し、前記危険情報抽出部は、危険情報抽出モデルに対して、前記取得部が取得した前記作業ワードを入力し、前記作業ワードに関連が高くかつ危険度がランク付けされた危険情報を所定の提示部へ出力する、危険情報抽出システムにおいて、前記危険情報抽出モデルは、学習用の作業―危険度対応情報を学習データとして、機械学習によって学習されたモデルであり、危険情報データベースに記載された危険情報に対して危険度ランク付けを行い、前記危険情報を出力する。

【0008】

また、本開示の危険情報抽出システムは、前記学習用の作業―危険度対応情報は、作業情報と、それぞれの作業情報に対応する危険度情報とを含み、前記作業情報は、危険な行動内容又は状態の情報を含み、前記危険度情報は危険度の大きさの情報を含むようにしてもよい。

【0009】

また、本開示の危険情報抽出システムは、前記危険情報抽出部は、前記危険情報に関して、前記作業ワードと前記危険情報との相関値、及び前記危険情報の件数の少なくとも一つを出力するようにしてもよい。

【0010】

また、本開示の危険情報抽出システムは、前記提示部を更に含み、前記提示部は、前記危険情報の表示形式について、ユーザ操作に応じた、所定の項目による並べ替え機能、及び絞り込み機能の少なくとも一つをもつようにしてもよい。

【0011】

また、本開示の危険情報抽出システムは、前記危険情報データベースに記載された危険情報の種別として、全社労災情報、及び部門別のヒヤリハット情報の少なくとも一つを含み、それぞれの種別に応じて前記危険度ランク付けを行うようにしてもよい。

【0012】

また、本開示の危険情報抽出システムは、前記危険情報に対するユーザ評価を受け付け、受け付けたユーザ評価に基づいて、前記危険情報抽出モデルの前記危険情報の出力、又は前記提示部の前記危険情報の提示を調整するようにしてもよい。

【0013】

また、本開示の危険情報抽出システムは、学習用の作業―危険度対応情報に前記ユーザ評価を反映した前記学習データを用いて、前記危険情報抽出モデルを機械学習によって再学習させるようにしてもよい。

【0014】

また、本開示の危険情報抽出システムは、前記危険情報の出力又は提示から、予め定めた特定ワードが含まれる前記危険情報を除外するようにしてもよい。

【0015】

本開示の危険情報抽出モデルは、学習用の作業―危険度対応情報を学習データとして、機械学習によって学習された危険情報抽出モデルであって、取得された実施予定の作業に関する作業ワードが入力され、前記作業ワードに関連が高くかつ危険度がランク付けされた危険情報を出力する。

【発明の効果】

【0016】

本開示の危険情報抽出システムによれば、作業ワードに関連性の高い危険情報を抽出することができる、という効果を得られる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

【図1】本開示の実施形態に係るリスクアセスメント結果の一例を図である。

【図2】本開示の実施形態に係る危険情報抽出システムのハードウェアとしての構成を示す概略ブロック図である。

【図3】本開示の実施形態に係る危険情報抽出システムの機能的な構成の一例を示すブロック図である。

【図4】危険情報を表示した表示画面の一例を示す図である。

【図5】本開示の実施形態に係る危険情報抽出システムの処理の流れを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0018】

以下、本開示の技術の実施形態について図面を用いて説明する。

【0019】

まず、本開示において提案する危険情報抽出システムの概要について説明する。

【0020】

第１に、危険情報抽出システムでは、各部署のリスクアセスメント結果を教師データとして、機械学習等の手法により被害の大きさ（危険度）を危険情報抽出モデルとして学習する。リスクアセスメント結果とは、種々の作業について作業内容と危険度との対応の蓄積である。リスクアセスメント結果が、本開示の学習用の作業―危険度対応情報の一例である。

【0021】

リスクアセスメント結果は、作業情報と、危険度情報が含まれる。本開示の実施形態に係るリスクアセスメント結果の一例を図１に示す。リスクアセスメント結果には、図１に示すように、例えば、作業ごとの分類、危険度、作業場所、及び、作業内容が含まれる。なお、リスクアセスメント結果は、作業が実際の作業者の実体験であるか、想定であるかを問わない。分類、作業場所、及び、作業内容が本開示の作業情報の一例であり、危険度が本開示の危険度情報の一例である。

【0022】

分類は、例えば、作業についての作業分類、ヒヤリの型が挙げられる。作業分類は実作業、事務、等の当該作業どのような作業であるかの分類であり、ヒヤリの型は当該作業に対するヒヤリハットの種類である。危険度は、危険度が高いものがＡからＤまで危険度の大きさの情報がランク付けされる。作業場所は作業が行われる場所である。作業内容は、ヒヤリハットが生じた状況における作業の具体的な説明であり、危険な行動内容又は状態の情報といえる。なお、分類、及び危険度で用いている要素は一例であり、他の項目及び要素を用いてもよい。例えば、危険度として数値で表される被害の大きさを更に用いて、ランクと組み合わせてもよい。

【0023】

以上のようなリスクアセスメント結果を用いて危険情報抽出モデルを学習し、過去に提出又は蓄積されたヒヤリハット情報、労災情報を危険度によって自動的にランク付けして抽出する。抽出した結果は、危険度順（被害の大きい順）に表示可能である。なお、危険度のランク付けは人が修正又は調整することも可能である。

【0024】

第２に、危険情報抽出システムでは、抽出結果において、設備、作業内容と危険度の関連性を明示する。例えば、ヒヤリハット、及び労災の型を、設備、及び場所等に紐づけし、分類、解析を可能とする。

【0025】

第３に、危険情報抽出システムでは、抽出に用いる辞書を、全社労災情報と各部門別のヒヤリハット情報で使い分けることで、関連ワードを拡大し、類似事例をより広範囲で見つけ出すことができる。例えば、他工場の薬傷危険物、又は可燃性物質等を類似物として検索するといったことである。

【0026】

第４に、危険情報抽出システムでは、特定ワードを含むファイルの除外や検索しないワードを設定することで余分なデータを取り除いた事例を抽出することができるようにする。

【0027】

危険情報抽出システム１００のハードウェアとしての構成を図２に示す。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ストレージ１４、入力部１５、表示部１６及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１７を有する。各構成は、バス１９を介して相互に通信可能に接続されている。

【0028】

ＣＰＵ１１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。本実施形態では、ＲＯＭ１２又はストレージ１４には、観測評価プログラムが格納されている。

【0029】

ＲＯＭ１２は、各種プログラム及び各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。

【0030】

入力部１５は、マウス等のポインティングデバイス、及びキーボード又は音声入力用のマイクを含み、各種の入力を行うために使用される。

【0031】

表示部１６は、例えば、液晶ディスプレイであり、各種の情報を表示する。表示部１６は、タッチパネル方式を採用して、入力部１５として機能してもよい。

【0032】

通信インタフェース１７は、端末等の他の機器と通信するためのインタフェースである。当該通信には、たとえば、イーサネット（登録商標）若しくはＦＤＤＩ等の有線通信の規格、又は、４Ｇ、５Ｇ、若しくはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線通信の規格が用いられる。

【0033】

次に、危険情報抽出システム１００の機能的な構成について説明する。

【0034】

図３は、本実施形態の危険情報抽出システム１００の機能的な構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、危険情報抽出システム１００は、情報記憶部１０２と、学習部１０４と、モデル記憶部１０６と、危険情報データベース１０８と、取得部１１０と、危険情報抽出部１１２と、提示部１１４とを含む。なお、提示部１１４を危険情報抽出システム１００の外部に設け、外部連携させるようにしてもよい。

【0035】

情報記憶部１０２には、上記リスクアセスメント結果が格納されている。リスクアセスメント結果は、危険情報抽出モデルの学習に用いられる。

【0036】

学習部１０４は、情報記憶部１０２に格納されている学習用のリスクアセスメント結果を用いて機械学習を行い、学習した危険情報抽出モデルをモデル記憶部１０６に格納する。危険情報抽出モデルは、学習データについて、作業情報を入力として、危険情報データベース１０８に記載された危険情報に対して危険度のランク付けを行い、正解となる危険情報を出力するようにパラメータを学習する。パラメータの学習には任意の深層学習の手法を用いればよい。なお、危険情報抽出モデルは、危険情報データベース１０８の辞書である全社労災情報と、部門別のヒヤリハット情報とに分けてそれぞれ学習を行う。

【0037】

モデル記憶部１０６には、学習部１０４で学習された危険情報抽出モデルが格納される。危険情報抽出モデルは、作業ワードが入力されると、危険情報データベース１０８を参照し、記載された危険情報に対して危険度ランク付けを行い、危険情報を出力するように学習されている。

【0038】

危険情報データベース１０８には、抽出時に参照する危険情報が格納されている。危険情報は、種別として、全社労災情報と、部門別のヒヤリハット情報とに辞書が分けられている。このように全体と部門とで辞書を分けることにより、特定の環境に絞った危険情報の抽出ができるようにする。

【0039】

また、危険情報データベース１０８には、全社労災情報と、部門別のヒヤリハット情報のほかに、外部労災情報として例えば社外の労災事例集などを含めることもできる。また危険情報には、作業日の気候に関する情報や、作業者の経験年数、作業者の体格等の情報を含めることができる。これらの補足的情報により危険度の補正を行ってもよい。

【0040】

取得部１１０は、実施予定の作業に関する作業ワードを取得する。作業ワードは、ユーザから入力されたものを取得する。作業ワードとは、例えば、「反応器循環ポンプストレーナー清掃」などの作業に関連する複数の単語あるいは文章である。

【0041】

危険情報抽出部１１２は、危険情報抽出モデルに対して、取得部１１０が取得した作業ワードを危険情報抽出モデルに入力し、作業ワードに関連が高くかつ危険度がランク付けされた危険情報を出力する。また、危険情報抽出部１１２は、危険情報抽出モデルが抽出してきた危険情報のデータに対して、作業ワードと当該危険情報との相関値、及び危険情報の件数を計算して出力する。相関値は、危険情報抽出モデルにより学習して出力させるようにしてもよいし、危険情報の出力結果から計算してもよい。

【0042】

提示部１１４は、危険情報抽出部１１２が出力した危険情報を、所定の表示形式で提示する。また、提示部１１４は、ユーザ操作に応じた、各項目による並べ替え機能、及び絞り込み機能を有する。また、提示部１１４は、特定ワードが含まれる危険情報を除外して提示する。例えば、「議事録」、「水平展開事例リスト」等の危険情報は作業者が抽出では求めていない場合が多いため、これらの特定ワードを含む危険情報を除外することが想定される。

【0043】

危険情報を表示させた表示画面５０の一例を図４に示す（表示画面５０は表示部１６に表示させる）。表示画面５０への表示は提示部１１４の機能により行う。図４に示すように、表示画面５０は、検索ボックス５２に入力された作業ワードに対して、危険情報の検索結果５６を表示する。また、項目絞り込み機能５４を用いて、項目を絞り込んで検索できる。項目は、原因、事象等が一例である。検索結果５６は、危険情報を一覧で表示し、詳細ボタンで危険情報の詳細画面を表示できるようになっている。一覧は、項目として、被害の大きさを降順・昇順で並べ替え可能とする。また、統計情報５８として、作業ワードと危険情報との相関値、及び危険情報の件数を示す情報を表示する。また、統計情報５８にチェックボックス等を設けて、検索結果５６を絞り込みできるようにしてもよい。なお、検索結果５６に表示される危険情報は、危険情報データベース１０８から参照されたデータである。このような危険情報の検索結果５６、及び統計情報５８により、ユーザは、事前に発生し得る事故を想定して、対策を検討することができる。

【0044】

なお、表示画面５０において、危険情報の表示に対してユーザ評価を受け付けるようにしてもよい。評価を受け付ける場合には、良い／悪い等を示す評価ボタンを設置する。ユーザ評価を用いて、例えば、危険情報の出力又は表示を調整するようにしてもよい。危険情報抽出モデルの危険情報の出力を調整する場合には、学習部１０４により危険情報抽出モデルのパラメータを重み付け等して再学習するようにしてもよい。表示を調整する場合には、提示部１１４の提示において、危険情報の提示の優先順位を定めておき、ユーザ評価に応じて優先順位を調整するようにしてもよい。なお、表示画面５０が本開示の表示形式の一例である。

【0045】

次に、図５を参照して、危険情報抽出システム１００における作用を説明する。ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２又はストレージ１４からプログラムを読み出して、ＲＡＭ１３に展開して実行することにより、ＣＰＵ１１が危険情報抽出システム１００の各部として機能し、以下の処理が行なわれる。なお、予め学習部１０４により、危険情報抽出モデルが学習されているとする。

【0046】

ステップＳ１００において、取得部１１０は、実施予定の作業に関する作業ワードを取得する。なお、作業ワードと共に、全社労災情報、又は部門別のヒヤリハット情報の指定を受け付けて、

【0047】

ステップＳ１０２において、危険情報抽出部１１２は、危険情報抽出モデルに対して、取得部１１０が取得した作業ワードを危険情報抽出モデルに入力し、作業ワードに関連が高くかつ危険度がランク付けされた危険情報を出力する。ここで出力される危険情報が

【0048】

ステップＳ１０４において、提示部１１４は、危険情報抽出部１１２が出力した危険情報を、例えば表示画面５０に表示させることにより、提示する。

【0049】

ステップＳ１０６において、提示部１１４は、ユーザ操作を受け付けたか否かを判定する。ユーザ操作とは、ここでは、各項目による並べ替え機能、及び絞り込み機能、他の画面遷移等を含む。ユーザ操作を受け付けた場合には、ステップＳ１０８へ移行し、ユーザ操作を受け付けなかった場合（例えば、提示した表示画面５０を閉じた場合）には、処理を終了する。

【0050】

ステップＳ１０８において、提示部１１４は、ユーザ操作に応じた機能を実行して、危険情報を再提示する。例えば、ユーザが絞り込み機能を実行した場合には、指定された危険情報に絞り込んで表示画面５０に表示する。ユーザが並べ替え機能を実行した場合には、指定された並べ替えの条件に沿って危険情報を表示画面５０に表示する。その他、操作に応じて危険情報を表示画面５０に表示させる。

【0051】

以上説明した構成及び作用により、本実施形態に係る危険情報抽出システム１００は、作業ワードに関連性の高い危険情報を抽出することができる。

【0052】

なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

【0053】

また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。

【符号の説明】

【0054】

１００ 危険情報抽出システム
１０２ 情報記憶部
１０４ 学習部
１０６ モデル記憶部
１０８ 危険情報データベース
１１０ 取得部
１１２ 危険情報抽出部
１１４ 提示部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】