ヒヤリを見逃さない。
AIが学んで現場が変わる。
音声・写真・テキストで30秒入力。Claude が5W1H・4M要因・危険度・対策案を自動生成。 管理者の補正データから組織ごとに学習し、判定精度が継続的に上がります。
紙のヒヤリ報告では、現場の改善は回らない
報告を書く負担、集計の手間、属人的な判定。
「報告→分析→対策→共有」のサイクルが止まる4つの壁を、AI で取り除きます。
紙の報告書が集計を止める
手書きの記入と転記で時間が溶け、月次集計が出る頃には次の月。改善サイクルが回らない。
忙しくて報告が後回し
長い様式に書く時間が無く、ヒヤリが頭の中に留まる。件数が伸びず、傾向が見えない。
危険度の判断が属人的
ベテラン頼みの危険度評価。担当者が変わるとブレが出て、対策の優先順位が定まらない。
過去事例が引き出せない
似た事例を探したくても紙のファイル。せっかくの経験知が現場で再利用されない。
作業員はこう使う
「気付き」を 30 秒で残し、AI に下書きを任せ、組織の過去事例から学ぶ。 報告のハードルを最小にして、現場の声を見逃しません。
30秒で記録
音声・写真・テキストから入力方法を選ぶだけ。マイクボタンで話せばその場で文字起こし、写真は AI が状況を読み取って下書きを提案します。
- Whisper による音声→テキスト変換
- 写真からの状況自動説明
- 下書きはローカル保存、通信エラーでも消えない
新しい報告
音声・写真・テキストから入力できます。AIが5W1Hと4M分析に整形します。
AI が 5W1H + 4M + 危険度 を自動生成
Claude Sonnet 4 が報告内容を構造化。「いつ・どこで・誰が・何が・なぜ・どうした」、4M（人/機械/物/方法）、A〜C 三段階の危険度、対策案までを一気に下書き化します。
- JSON 構造で漏れなく自動補完
- 判定理由を必ず明示（重篤度＋頻度）
- 「気をつける」「徹底する」など曖昧な対策はバリデーションで弾く
フォークリフト後退時の歩行者接触リスク
A組織の過去事例から学ぶ
提出した報告と、組織内の管理者レビュー済み事例を一覧で確認。個人特定情報は自動で匿名化され、ナレッジだけを共有できます。
- 自分の報告 + 組織のレビュー済み 50 件まで
- 「誰が・どこで」の詳細はクロスメンバー閲覧時に伏字化
- 重要度バッジで一目で優先度がわかる
自分の報告履歴
これまでの報告と、管理者の確認結果を見られます。
管理者はこう使う
全体傾向を把握し、AI 判定を補正する。補正データは組織専用の RAG として 次回以降のAI判定にフィードバックされ、社内固有の判断基準が育っていきます。
ダッシュボードで全体把握
今月の件数・未対応・レビュー率、危険度内訳、発生場所トップ 5、日次推移を 1 画面で。 重大ヒヤリの未レビューが残っていないか、すぐ目に入る設計です。
- 前月比 / 推移グラフを内蔵
- 未レビューの重大案件をハイライト
- 発生場所のホットスポットを自動集計
ダッシュボード
2026年5月の現場安全状況
- 1. 積込みエリアB5件
- 2. ピッキング棚3F3件
- 3. 倉庫入口2件
レビューで補正、AI が学習
AI の判定が現場感覚と合わなければ、その場で補正。補正理由を残せば、 以降の AI 判定に反映され、組織ごとに固有の判断基準が積み上がります。
- 5W1H ・4M ・危険度・対策をすべて補正可能
- 「AI判定のまま採用」ワンクリックも用意
- 補正データは organization スコープで RAG に反映
報告のレビュー
補正中現場の安全文化を、AI と一緒に育てる。
β 利用は招待制です。お問い合わせ・トライアル希望は support@task-ai-japan.com まで。