ヒューマンエラーと建設現場の安全文化〜リーズン教授の思想とAI・センサー実践〜

建設現場で起こる事故やトラブル、その8割は「人間のミス」――いわゆるヒューマンエラーです。
「人間は必ずミスをする」という前提で現場の安全を考え直す時代。
その思想を世界に広めたのが、英国の心理学者ジェームズ・リーズン教授です。
なぜ今再びリーズン教授の理論が注目されるのか？その答えは、AI・センサーの進化と現場DXの波にあります。

“To err is human, but to design a system that makes it hard to err—that is the foundation of safety.”
― James Reason（ジェームズ・リーズン）

1. なぜヒューマンエラーは起きるのか

「悪者探し」から「仕組み作り」へ

従来の安全管理は「ミスをした人を叱る」「再発防止訓練」など“個人の注意力”に依存。しかしそれでは根本的な事故減少にはつながりません。リーズン教授が喝破したのは「人間は必ずミスをする生き物」であり、“仕組みでミスが起きにくくする”ことこそ安全文化の本質だ、という視点です。

ヒューマンエラーの種類と特徴

スリップ（Slip）：手順や知識は分かっていても、うっかり間違えてしまう。
ラプス（Lapse）：予定していた作業を忘れてしまう。
ミステイク（Mistake）：判断や計画そのものが間違っている。
バイオレーション（Violation）：故意の手順無視やルール違反。

こうしたヒューマンエラーは、本人だけの責任ではなく、職場の設計や作業環境の欠陥、情報伝達のズレなど、複雑な要因が重なって生まれます。

2. 建設現場の「現実」──ヒューマンエラーの実態

統計が示す現場の課題

高所作業での転落や墜落
重機との接触・挟まれ
危険エリア侵入
部材の取付・設置ミスによる後工程トラブル

いずれも「人間の判断ミス」や「見逃し」「コミュニケーション不足」が関与しています。「KY（危険予知）活動」や「声かけ運動」など多くの現場で取り組みは続いていますが、根本的なゼロエラーは極めて困難。だからこそ「仕組みで守る」発想が再評価されています。

3. AI・センサーによる新時代の安全管理

AI画像解析カメラ：作業員の動き・姿勢をリアルタイム監視。転倒・危険エリア侵入・不審行動を自動検出、即アラート。
ウェアラブルセンサー：位置・体調・バイタルを常時モニタリング。異常時は管理者に通知。
触感センサー＋AI：微妙な圧力・触感変化を数値化。判断の自動化で「思い込みミス」を防止。

これらのシステムは「注意不足」「思い込み」「疲労」による小さなミスも捉え、現場の安全ネットとして機能します。

4. リーズン教授の「スイスチーズモデル」と現場AI

「スイスチーズモデル」は、安全対策の“穴”＝弱点が重なったとき事故が発生するという理論。どんな仕組みにも穴（リスク）はあるが、複数の対策（層）を重ねれば「穴」が貫通する確率は下がる。 AIやセンサーは、この「穴」を埋める新たな層として現場に組み込むことができます。

5. AI・センサーで実現する「ミスが起きにくい現場」の要件

作業ミスや危険行動をリアルタイムで検知・通知
人間の「思い込み」や「うっかり」をデータで裏付け、自動でフォロー
複数センサーの冗長性で安全性アップ
AIデータで作業標準を平準化し、教育にも活用
個人依存しない安全文化を全体で醸成

6. 今後の展望──AI×現場安全の未来

画像解析AI＋自律ロボットによる巡回
音声認識AIによる危険作業の自動判定
作業日報の自動解析によるリスク傾向抽出
AI・センサー活用は「安全管理」のみならず現場価値そのものを変革する力を持つ

7. よくある質問（FAQ）

Q. AIやセンサーは本当に全てのヒューマンエラーを防げますか？
A. ゼロにはできませんが、「見逃しやすいミス」「本人が気づかない異常」を大幅に減らし全体の安全レベルを底上げします。
Q. 仕組みでミスが起きにくい現場作りのポイントは？
A. 複数視点（画像・触感・音など）で多重チェックし、AIで得た気づきを制度・教育に還元し続けることです。
Q. 導入コストや現場負荷は増えませんか？
A. 短期的には負担も出ますが、中長期では事故防止・品質向上・教育コスト削減で大きなリターンが期待できます。