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東洋建設のニュース
~過去の災害事例データ等を各現場で視覚的に確認~
東洋建設株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役 社長執行役員COO:中村 龍由)は、2024年9月3日、労働災害事例検索システム「K-SAFE東洋 RAG適用 Version」を導入しました。 同システムは、株式会社UNAIIT(本社:愛知県名古屋市、代表取締役:田島 哲)が開発した「K-SAFE TM」を当社と共同で機能拡張させたもので、当社の全職員に配布されている業務用iPhone pro端末から同システムにいつでもアクセス可能です。災害の未然防止につなげるため、各現場の調整会議や朝礼、パトロール時に利用し、職務上必ず指導しなければならない安全事項のリマインドを行いながら、若年層のスキルアップや職員の負担軽減にも役立ててまいります。
■「K-SAFE 東洋 RAG適用 Version」導入の背景
「K-SAFE TM」は、厚生労働省の労働災害データを格納し、災害傾向分析ができる危険予知ツールですが、当社が独自に制定している「東洋建設災害防止基準」や「社内災害事例」等をあわせて参照するには、社内ポータルサイトを別途検索する必要がありました。また、文字情報のみの場合は検索時に欲しい情報を見つけづらい点や、職長に齟齬なく伝えることが難しい点が課題になっていました。加えて、調整会議時に「過去の成功・失敗事例等の施工関連資料があれば便利だ」という現場からの要望もありました。
そこで「東洋建設災害防止基準」、「社内災害事例」等の社内安全関係資料を解析対象とするとともに、「成功・失敗事例」等の施工関係資料を「K-SAFE TM」の検索対象にカスタマイズし、画像を合わせて掲載することで検索性・視認性および協力会社への理解度を向上させました。また、ChatGPTに当社の安全データを参照させた「K-SAFE 東洋 RAG適用 Version」を開発することで、社内への適応を可能としました。
■「K-SAFE東洋 RAG適用 Version」の特長
1.各種災害事例を広く参照できる
社内災害事例、厚生労働省労働災害データ、日建連災害データ、国交省建設工事事故データベース等を格納。
2.社内独自データを検索可能
「東洋建設災害防止基準」や安全のポイントを掲載した「安全ルールの見える化」および「成功・失敗事例」等の当社独自データが検索可能。
3.「災害事例ChatGPT」に質問可能
ChatGPT-4o(※1)搭載の「災害事例ChatGPT」が、厚生労働省災害事例をベースにイラスト付きで回答。
※1 OpenAIが開発した大規模言語モデル(LLM)を基にしたチャットボットシリーズの第4世代モデル。LLMはテキストの生成、翻訳、要約、質問応答など、多岐にわたるタスクに利用されます。
4. 「東洋安全ChatGPT」にRAG(※2)を適用し、社内基準や災害事例データを参照
ChatGPT-4o搭載の「東洋安全ChatGPT」にRAGを適用し、「東洋建設災害防止基準」等の安全データを参照させることでLLMがイラスト付きで社内基準をもとに回答。また、回答のベースとなった社内資料等の参照元も合わせて表示します。例えば、当社の「東洋建設災害防止基準」では脚立の使用を禁止していますが、そのように回答させます。
※2 Retrieval Augmented Generationの略。LLMに参照して欲しい資料群を事前に与えて質問すると、その質問に最も適した資料をLLMが探し出し、その内容を踏まえLLMが根拠を持って回答するように設計されたチャットボットシステム。
5. 「発生状況図一覧」も画像で表示
過去の社内災害事例を画像で確認できるため、調整会議等での職長との打ち合わせや、朝礼時の説明において視覚的に容易に確認でき、齟齬のない情報共有や理解度が向上します。
当社は今後も、同システムの利用を社内で積極的に促進し、安全衛生管理の徹底に努めてまいります。
東洋建設株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役 社長執行役員COO:中村 龍由)は、2024年9月3日、労働災害事例検索システム「K-SAFE東洋 RAG適用 Version」を導入しました。 同システムは、株式会社UNAIIT(本社:愛知県名古屋市、代表取締役:田島 哲)が開発した「K-SAFE TM」を当社と共同で機能拡張させたもので、当社の全職員に配布されている業務用iPhone pro端末から同システムにいつでもアクセス可能です。災害の未然防止につなげるため、各現場の調整会議や朝礼、パトロール時に利用し、職務上必ず指導しなければならない安全事項のリマインドを行いながら、若年層のスキルアップや職員の負担軽減にも役立ててまいります。
■「K-SAFE 東洋 RAG適用 Version」導入の背景
「K-SAFE TM」は、厚生労働省の労働災害データを格納し、災害傾向分析ができる危険予知ツールですが、当社が独自に制定している「東洋建設災害防止基準」や「社内災害事例」等をあわせて参照するには、社内ポータルサイトを別途検索する必要がありました。また、文字情報のみの場合は検索時に欲しい情報を見つけづらい点や、職長に齟齬なく伝えることが難しい点が課題になっていました。加えて、調整会議時に「過去の成功・失敗事例等の施工関連資料があれば便利だ」という現場からの要望もありました。
そこで「東洋建設災害防止基準」、「社内災害事例」等の社内安全関係資料を解析対象とするとともに、「成功・失敗事例」等の施工関係資料を「K-SAFE TM」の検索対象にカスタマイズし、画像を合わせて掲載することで検索性・視認性および協力会社への理解度を向上させました。また、ChatGPTに当社の安全データを参照させた「K-SAFE 東洋 RAG適用 Version」を開発することで、社内への適応を可能としました。
■「K-SAFE東洋 RAG適用 Version」の特長
1.各種災害事例を広く参照できる
社内災害事例、厚生労働省労働災害データ、日建連災害データ、国交省建設工事事故データベース等を格納。
2.社内独自データを検索可能
「東洋建設災害防止基準」や安全のポイントを掲載した「安全ルールの見える化」および「成功・失敗事例」等の当社独自データが検索可能。
3.「災害事例ChatGPT」に質問可能
ChatGPT-4o(※1)搭載の「災害事例ChatGPT」が、厚生労働省災害事例をベースにイラスト付きで回答。
※1 OpenAIが開発した大規模言語モデル(LLM)を基にしたチャットボットシリーズの第4世代モデル。LLMはテキストの生成、翻訳、要約、質問応答など、多岐にわたるタスクに利用されます。
4. 「東洋安全ChatGPT」にRAG(※2)を適用し、社内基準や災害事例データを参照
ChatGPT-4o搭載の「東洋安全ChatGPT」にRAGを適用し、「東洋建設災害防止基準」等の安全データを参照させることでLLMがイラスト付きで社内基準をもとに回答。また、回答のベースとなった社内資料等の参照元も合わせて表示します。例えば、当社の「東洋建設災害防止基準」では脚立の使用を禁止していますが、そのように回答させます。
※2 Retrieval Augmented Generationの略。LLMに参照して欲しい資料群を事前に与えて質問すると、その質問に最も適した資料をLLMが探し出し、その内容を踏まえLLMが根拠を持って回答するように設計されたチャットボットシステム。
5. 「発生状況図一覧」も画像で表示
過去の社内災害事例を画像で確認できるため、調整会議等での職長との打ち合わせや、朝礼時の説明において視覚的に容易に確認でき、齟齬のない情報共有や理解度が向上します。
当社は今後も、同システムの利用を社内で積極的に促進し、安全衛生管理の徹底に努めてまいります。
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