AIで熱中症の予兆を検知、建設現場の安全向上へ実証開始

施工現場における安全性・生産性向上のIoTソリューション開発・提供を進めるテクノロジー・スタートアップのBeeInventor株式会社（以下、ビーインベンター）は7月29日、福岡市が推進する実証事業の一環として、同市内建設現場におけるAI熱中症予測システム「DasSenseH」の実証を開始したことを発表した。7月より取り組みをスタートさせている。

実証は2026年7月～10月の約4カ月間を予定しており、1現場4人の作業員を対象として、AIによる熱中症リスクの予兆検知とリアルタイム通知の有効性を検証する。実証を通じ、AI予測精度のさらなる向上と、建設現場における熱中症の未然防止を目指していくとしている。

近年、日本の年平均気温偏差は上昇傾向にあり、とくに夏場の暑さの厳しさは年々深刻さを増している。それに伴って職場での熱中症による労働災害も増加、2024年には休業4日以上の死傷災害が1,257件と調査開始以来最多になった。また、全体のうち約4割が建設業と製造業で発生していたという。

過酷な外の現場環境となりやすい上、建設現場では作業員一人ひとりの体調をリアルタイムで把握することが難しく、体調不良の兆候に気づいたときには症状がすでに進行していたというケースも少なくない。

これまでは声かけなどに頼っていたが、我慢することなども現場では起こりがちなため、責任者らからはシステムにより安全管理が向上すると良いという意見が寄せられている。

今回の実証では、市内建設現場において、ビーインベンターの「DasSenseH」を装着した作業員のデータを取得し、AIで体温、WBGT（暑さ指数）、作業強度などを総合的に解析する。

解析結果はクラウド上でリアルタイムに可視化し、熱中症リスクが一定以上高まった場合に、管理者へメールやTeamsを通じて即座に通知を行う。

「DasSenseH」は、建設現場をはじめ、道路工事、警備、物流、製造、設備保守、イベント運営など屋外や高温環境で作業を行う現場での活用を想定して開発・設計された、世界初のAI熱中症予測システムソリューション。センサーは既存の作業用ヘルメットに後付け可能なタイプを採用しており、装備類の大きな変更を行うことなく導入できる。

センサーから収集された深部体温（推定値）のほか、現場のWBGT、年齢や性別といった個人要因、作業強度も含めてAIで解析し、一定時間後の個別リスクを予測する。

従来の熱中症対策は、WBGTがこれを超えたら注意、体温が上がったら休憩するといった一律の判断が中心だったが、「DasSenseH」では、作業者個々の身体状態や現場環境をリアルタイムで学習・分析し、30分～1時間先の熱中症リスクを予測できる。症状が現れる前の段階で危険を察知し、的確に予防へとつなげられる強みがある。

管理者へのリスク通知には、対象作業員や危険度を具体的に示し、現場責任者に休憩や水分補給、作業内容の見直しなど迅速な対応を促す。データに基づいた予防型の新しい安全管理を実現させるという。

さらにクラウドプラットフォーム「DasIoT」と連携させれば、複数現場・複数作業員の状態をリアルタイムで一元管理することもできる。ダッシュボード上で作業員ごとの体温推移や熱中症リスク、WBGT、位置情報などを一覧確認し、状況をすぐに把握できる。

取得データはAIの継続的学習にも活用されるため、使うほどに現場ごとの環境や作業条件に対応、予測精度を向上させていける仕組みとなっている。

ビーインベンターでは、体調不良の自己申告を待つことなく、熱中症リスクが高まった段階で速やかに休憩・水分や塩分の補給、作業内容の変更などにつなげられるほか、管理者が複数の作業員や現場を担当する場合にも状況を一覧チェックできるため、安全管理業務を適切に効率化できるとしている。

ちなみにこのAIアルゴリズムは、香港理工大学との産学連携により共同開発されたもの。よって学術研究と実際の建設現場で取得した産業界データを融合しながら、継続的に予測精度の向上を図るものとなっている。

ビーインベンターは福岡市との実証を通じ、建設現場での予測精度をさらに高めるとともに、物流や製造業、インフラ保守、自治体といった屋外環境で働くすべての人々の安全に貢献できるソリューションへと発展させていきたいともした。

（画像はプレスリリースより）




BeeInventor株式会社　プレスリリース（PR TIMES）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000164752.html