ヘッドウォータース、J-POWER向け施工リスク評価AIを構築

ヘッドウォータースは、J-POWERのグループ社員約3,000名が利用する施工計画のリスクアセスメント支援システムを構築しました。
OCRやRAG、Azure OpenAIを組み合わせ、施工計画書から危険項目の抽出を支援します。
2026年7～9月の検証では、再現率が67.6％から76.3％へ改善しました。
AIの出力を人が確認し、最終判断を担う運用を前提としています。

記事の概要

施工計画のリスクアセスメントは、作業に潜む危険を洗い出し、危険度や低減対策を検討する業務です。
J-POWERは、危険項目の見落とし防止や定例業務の効率化、判断の属人化解消を目的に取り組んでいます。
システムは施工計画書をOCRで読み取り、RAGで関連ドキュメントを検索します。
Azure OpenAIを使って危険項目の抽出を支援し、リスク採点や低減対策の表示にも対応します。
利用者はAIが出力した危険項目を確認し、危険度や対策を評価したうえで最終判断を行います。
送電鉄塔工事を対象にした初期検証後、入力パラメータや画面、検索・生成の構成を改善しました。
3工種の共通テストでは、適合率も35.0％から46.1％へ11.1ポイント改善しました。
1件あたりの生成数は145.8件から126.3件となり、約13.4％減少しました。

記事のポイント

1. 3,000名が利用： J-POWERのグループ社員約3,000名が使う施工計画向けシステムとして、本番環境の整備と継続的な改善を進めています。
2. 再現率を8.7ポイント改善： 鉄塔基礎・鉄塔組立・伐採の共通テストで、正解リスクの再現率が67.6％から76.3％へ改善しました。
3. 最終判断は人が担当： AIは危険項目の確認を補完し、現場条件との照合や危険度、対策の最終判断は担当者が担います。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 安全性が重視される業務では、AIの抽出精度だけでなく、人が確認・承認する運用や検証指標まで含めて導入効果を設計する必要がありそうです。
• 同業サービス提供者： 再現率と適合率の改善に加え、確認対象の生成数を抑える構成も評価されており、精度と現場の確認負荷を両立する提案が求められそうです。
• 安全管理部門： 経験者の判断を置き換えるのではなく、過去の知見を参照しながら見落としを点検する仕組みとして、担当者間の評価ばらつきを抑える選択肢になり得ます。

このニュースの背景

施工計画のリスクアセスメントでは、危険項目の抽出から危険度の評価、低減対策の検討までを担当者が行います。
設備の高経年化や業務の多様化、工事の増加を背景に、限られた時間で危険を確認する方法が求められていました。
J-POWERは、見落とし防止や定例業務の効率化に加え、担当者の経験による判断のばらつきの抑制と知見の継承を目的に取り組んでいます。
今回の検証では、再現率と適合率だけでなく、人が確認できる出力量とのバランスも評価対象になっています。

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