AI リスクアセスメント

AI リスクアセスメント

AI(テキストマイニング・プラットフォーム)を活用して、製品の危険や不具合の“原因 ”を発見して解決策を導き出します。

AIリスクアセスメントはテキストマイニングプラットフォームを活用して製品の危険や不具合の“原因 ”を発見します。ナレッジの共有や、業務効率化といったリスクアセスメント業務の諸問題を解決します。

特許第7488547号 事故情報抽出システム

【AIリスクアセスメント支援システム】の実績

導入事例

国内の建機メーカー様での取り組み

お客さまにて膨大に蓄積されている事故情報を分析して安全対策に活用。現在は手作業によって、いろいろな要因の数字化とグラフ化を行っているが、本ソリューションを活用する事で、作業軽減と新たな視える化の実現を目指す。

学会誌への掲載

【AIリスクアセスメント支援システム】が、安全工学会の学会誌に掲載されました。

AI製品安全評価システムによるリスクシナリオ検討
-リスクアセスメント支援システムによる製品事故原因情報の検知とリスクシナリオ作成-

学会誌Vol.59 No.4(2020年8月発行)
特定非営利活動法人 安全工学会

AI製品安全リスクアセスメント支援システムのご案内

「製品事故情報を活用した製品リスクアセスメントの実績」×「AIの解析能力」を新しいソリューションとしてご提供します

当サービスは、長年の3ステップメソッドによるリスクアセスメント実績と独自ノウハウを、IBM Watson Explorer (WEX)の解析能力と融合させたリスクアセスメント手法による新しいソリューションをご提供いたします。
体系立てられたリスクアセスメント手法と独自のデータ解析機能が備わっており、蓄積された製品のリスク情報からカテゴリ別、要件別に、主要なキーワードを抽出してリスクを評価します。

AI製品安全リスクアセスメントソリューションは、情報技術開発株式会社との共同開発です。
対象ビッグデータは独立行政法人製品評価技術基盤機構(nite)が平成8年度(1996年度)から収集し公開している「事故情報データベース」の約55,000件の製品事故情報を引用しています。

空間上/使用上/時間状でのリスク

AIリスクアセスメントのノウハウ

AIリスクアセスメントのノウハウについて

AIリスクアセスメントは、長年の3ステップメソッドによるリスクアセスメント実績と独自ノウハウをIBM Watson Explorer (WEX)の解析能力と融合させたリスクアセスメント手法によるソリューションです。
AIを活用し、製品の事故情報に対して、製品を中心に異なる複数の検索観点による分析を行い、製品とそれを取り巻く各要因との相関関係を抽出し、リスクシナリオに分類して製品が有するハザードを抽出します。


概要説明と活用メリット

AI 製品安全リスクアセスメント支援サービスの概要説明と活用メリットについて

AI を活用することにより、限られた人員で、リスクアセスメントに取り組める仕組みを解説しています。

  • リスクアセスメントの 5 テーマに対応します
  • リスクアセスメントと AI(WEX) との融合
  • 事故情報抽出ノウハウ〈分析機能〉により100 以上のアプローチ手段でリスク検知が行えます
  • メリット 1:精度の高いアセスメントが可能
  • メリット 2:工数の削減に
  • メリット 3:社内外に蓄積された膨大なデータを活用
  • メリット 4:リスクシナリオの作成に
  • メリット 5:新たなリスク情報を発見
  • メリット 6:FMEA への情報補足や拡張へ

AI 製品安全リスクアセスメント 解説動画

〈ストーブ〉製品のリスクアセスメント手法を解説

AI を活用して〈ストーブ〉製品のリスクアセスメントを行います。本編では、ストーブ製品の事故情報を抽出して空間上のリスク検知を行い、実際に人では検知が困難であった重大事故を引き起こすハザードを発見したプロセスを解説しています。
また、AI システムに実装された「ファセット・ナビゲーション」を用いることで、下記の分析シナリオが作成できる ことを解説しています

  • 製品のポジションや症状から事故原因やハザードを分析する
  • 製品の使用環境や物性リスクから事故原因やハザードを分析する
  • 製品不良の種類を検知して不良原因とハザード を分析する
  • 登場人物を検知してヒューマンエラーを分析する
  • 不良の種類を検知して不良原因とハザード を分析する
  • 物質・物性リスクを検知して化学リスク、健康リスクを分析する

AI 製品安全リスクアセスメント 解説動画

製品のリスクアセスメント手法を解説〈コーヒーメーカー〉

AI を活用して〈コーヒーメーカー〉製品のリスクアセスメントを行います。本編では、コーヒーメーカーの事故情報を抽出し、AI がリスク検知を行います。 また、製品事故を引き起こす原因に迫る分析プロセスと、リスクシナリオの作成方法を解説しています。

  • 製品の空間上のリスク検知
  • 製品の使用者ごとの操作ミスの検知と対策へ
  • 製品の取扱説明書の改善とリスクコミュニケーション強化
  • 製品の安全機能の不具合原因と是正・改善方法
  • 製品部品の不具合検知(カートリッジと内圧の軽減)
  • 製品の不良検知とその対策
限定公開

【AI 製品安全リスクアセスメント支援サービス】無料デモ動画
~ ガス製品の物性リスクをアセスメントする手法を解説 ~

実際に本システムを使用してガス製品の物性リスクをアセスメントする
デモ動画をご覧いただくためのURLをお送りさせていただきます。

■ 主なリスクアセスメント

  • 材料・素材の検知
  • 物性リスクの検知(化学反応・変化・適量・性能・適度を検知)
  • 登場人物の検知(一般消費者・事業者・ペット/そ族を検知)
  • 誤使用・作業ミス・不注意の検知
  • 症状を検知(不良による症状・減少による症状を検知)
  • 状態/状況を検知(使用時・変形/変化・故障/不具合を検知)

社内外に蓄積されたビッグデータを有効活用

製品開発時に欠かせないビッグデータから、危険源やハザードなど重要なキーワードを発見

製品の事故情報や不具合情報などビッグデータを見直す事で、新たな価値発見にたどり着きます。
製品開発における重要な意思決定をもたらすデータ源を利活用し、 製品の要件定義の作成や、新機能の設計段階、アフターサポート業務に活用いただけます。
製品・機械の危険源や、ハザードなど重要なデータを発見して、リスクシナリオをレポート生成する最適なソリューションです。

社内外に蓄積されたビッグデータを有効活用

精度の高いアセスメントを実現

頻度と相関で安全情報を解析します

膨大な製品の事故情報や不具合情報の中から、ハザードや事故原因をスピーディに発見します。
発見されたハザードや事故原因は、発生回数である「頻度」と、関係性の深さである「相関値」で表示され、得られた情報がどれくらいリスクをはらんでいるかを計ることができます。

頻度と相関で安全情報を解析します

リスクアセスメント業務の悩みを解決

特殊なノウハウを標準化することで、人材不足の課題を解決

リスクアセスメントは専門的な知識やノウハウを要する部分があるため、スキル育成の時間や人材の確保が困難であるという課題があります。
しかし、システムを活用することにより、誰でも膨大なデータの解析から製品の危険源や、ハザード、不具合原因の発見など、重要なデータの抽出・分析を可能にします。
属人的だったスキルを標準化し、よりオープンで確実性のあるリスクアセスメントをサポートします。

リスクアセスメント業務の悩みを解決

AIリスクアセスメントのメリット

様々なメリットが見いだせます

  • 経験豊富な熟練者から新人の担当者まで幅広く、当該システムによって精度の高いリスク抽出が可能です。
  • 人では困難な、膨大なデータの解析が、当該システムで漏れなくおこなえます。
  • 人でのデータ解析とレポート作成は膨大な時間がかかっていたが、当該システムで瞬時におこなえます。
  • 人でのデータ解析は属人的であり、ムラがあったが、当該システムで均一にリスクシナリオのレポート作成がおこなえます。
  • 今まで 気付かなかった 新機能の開発に役立ちます。
  • より安全で 高品質な 製品開発に役立ちます。
  • 新製品・新サービスのアイデア抽出に役立ちます。
  • 品質担当者、製品開発者、保守エンジニアまで幅広く、当該システムのご利用が可能です。
務工数の大幅短縮

故障モードを瞬時に抽出

製品の故障モードを見つけて修故障モードを瞬時に抽出します理・対策案を抽出

製品・機械の故障情報をインプットすると、【故障モード】を発見します。故障を解決する〈実施すべき対策〉の提案画面が表示される最適なソリューションです。

製品の故障モードを見つけて修理・対策案を抽出

AI 分析リスクレポートの作成と利活用

製品の故障モードを見つけて修理・対策案を抽出します

AI で検知されたハザードや事故原因などのリスク情報は頻度と相関ごとにレポート出力でき、下記の業務に利用できます。

  • デザインレビュー業務のチェックリストとして活用
  • 製品事故のさらに深い情報(詳細情報)への遷移
  • リスクシナリオの作成
限定公開

【AI 製品安全リスクアセスメント支援サービス】無料デモ動画
~ ガス製品の物性リスクをアセスメントする手法を解説 ~

実際に本システムを使用してガス製品の物性リスクをアセスメントする
デモ動画をご覧いただくためのURLをお送りさせていただきます。

■ 主なリスクアセスメント

  • 材料・素材の検知
  • 物性リスクの検知(化学反応・変化・適量・性能・適度を検知)
  • 登場人物の検知(一般消費者・事業者・ペット/そ族を検知)
  • 誤使用・作業ミス・不注意の検知
  • 症状を検知(不良による症状・減少による症状を検知)
  • 状態/状況を検知(使用時・変形/変化・故障/不具合を検知)

【AI 製品安全リスクアセスメント支援サービス】 無料デモ動画

実際に本システムを使用してガス製品の物性リスクをアセスメントする
デモ動画をご覧いただくためのURLをお送りさせていただきます。
ご興味のある企業様は下記に必要事項をご記入の上、送信ください。
追ってスタッフよりご連絡させていただきます。

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