K-SAFEとは？AIが過去災害事例を瞬時に抽出する建設現場向け危険予知ツールの特徴と導入効果

K-SAFEとは？

K-SAFEは、大手ゼネコンの鹿島建設株式会社と株式会社UNAIITが共同開発した、建設現場向けのAI危険予知（KY）プラットフォームです。日々の安全朝礼やKY活動におけるマンネリ化・形骸化を打破し、安全管理書類の作成負担を軽減する目的で設計されました。厚生労働省や国土交通省、日本建設業連合会などの公的機関が公表する約84,000件の労働災害データベースと、各社が蓄積してきた自社の過去事例をAIが網羅的に解析します。当日の作業内容を入力するだけで、発生確率の高い類似災害や要因を瞬時に抽出・可視化し、現場の危険感受性向上とKYシート作成業務の大幅な効率化を支援します。

主な機能

K-SAFEは、膨大な労働災害データを現場実務で即座に扱えるよう最適化されており、主に以下の3つの機能群で構成されています。

ビッグデータ解析・類似災害抽出機能

• 自然言語処理による類似災害の自動抽出・ラベリング
  作業内容の文章やキーワードを入力すると、鹿島建設と共同特許を取得した独自の日本語自然言語処理アルゴリズムが、過去の非構造化データから「作業」「原因」「事故状況」を自動判別します。関連性の高い過去事例がクラスタリングされてタイトル（ラベル）付きで表示されるため、職長や現場技術者が膨大なデータベースから手作業で事例を探し出す手間を解消します。
• 公的機関・自社保有データの網羅的データベース検索
  厚生労働省の「職場のあんぜんサイト」、国土交通省、日本建設業連合会（日建連）が公開している約84,000件の災害情報に加え、自社で過去に発生した事故・ヒヤリハット事例を統合して一括検索できます。過去の教訓が属人化して埋没するのを防ぎ、他社事例を含めた客観的なリスク要因を毎朝の安全指示へ反映させます。
• 災害発生傾向の多角的な可視化
  抽出された災害事例は、原因別、発生状況別、時系列のグラフとして視覚的に集計・表示されます。あわせて災害ランクや重篤度（休業日数や死亡リスクなど）も可視化されるため、重大事故につながるリスクの優先順位を直感的に把握し、重点対策を絞り込むことが可能です。

現場展開・外部システム連携機能

• 帳票・KYシートのワンクリック出力
  AIによって抽出・整理された危険要因や安全対策は、朝礼や打合せ、協力会社への連絡用資料としてPDF形式で即座に出力できます。手書きや表計算ソフトでの再入力作業を削減し、詰所での詰めの作業から朝礼での周知までをスムーズに接続します。
• 施工調整・工程管理システムとのAPI自動連携
  鹿島建設の「作業間連絡調整会議システム（鹿島ミーティングシステム）」や、建設産業向けクラウドサービス「Buildee」などの作業予定データとAPI連携が可能です。前日の調整会議で確定した翌日の作業項目を自動で取り込み、該当する危険予知情報を自動抽出できるため、入力の手間を大幅に削減します。
• マルチデバイス対応のクラウドWeb環境
  PCだけでなく、現場携行用のタブレットやスマートフォン（iOS/Android）のブラウザから同一のインターフェースでアクセス可能です。職員が現場巡視中や詰所での打合せ中に、端末から即座に事例を確認・共有できる環境を提供します。

生成AI（RAG）対話型安全管理機能

• 生成AIを活用した「災害事例GPT」「KY Talk®」
  最新の大規模言語モデル（GPT-4o等）を組み込み、社内安全基準や通達、過去事例に対して対話形式で質問・検索が行える機能を備えています。「鉄骨建方時の注意点」のように質問を投げかけると、社内の安全ルールや類似事故を踏まえた注意ポイントを対話形式で要約して提示します。
• 現場写真・社内通達を横断参照するRAG適用機能
  社内規定や安全マニュアルのPDF文書、現場写真などの非構造化データを検索拡張生成（RAG）技術で読み込み、最新の安全指示や重点管理事項と照らし合わせた高精度な回答を生成します。経験の浅い若手施工管理者でも、ベテランの知見に基づいた的確な安全指示を即座に組み立てられます。

こんな企業・現場に向いている／向いていない

向いている企業・現場

自社および公的過去事例を蓄積しているものの、現場のKY活動がマンネリ化している中堅〜大手ゼネコン

• 日々のKY活動が「足元注意」「墜落に注意」といった精神論に終始し形骸化している
  独自の特許アルゴリズムと約84,000件の公的・自社災害ビッグデータから、当日の作業条件に合致する「具体的な事故の型と発生原因」を自動抽出します。現場作業員に対して「過去にどのような状況で重大事故が起きたか」をリアルな事実ベースで突きつけることができ、危険感受性を再活性化させます。
• 作業間連絡調整や翌日の作業予定入力と、KYシート作成が二重業務になっている
  「Buildee」や各社の作業間連絡調整システムとAPIで自動連携し、登録された翌日予定から自動で類似災害情報を呼び出します。株式会社UNAIITの公表値によると、従来手作業で約30分を要していたKYシート作成時間を約5分へと25分削減する効果が確認されており、施工管理者の事務負担を直接的に軽減します。

若手技術者や外国人労働者が増え、客観的データに基づく安全教育体制を確立したい企業

• 若手現場監督の経験不足により、朝礼や巡回時の安全指示・ヒヤリハット指摘に具体性がない
  生成AI（災害事例GPT・KY Talk®）やRAG技術を活用することで、社内安全基準や過去の類似災害を対話形式で瞬時に呼び出せます。経験年数の浅い職員であっても、熟練技術者が持つ安全知識や過去の重大インシデント事例を根拠にした説得力のある指示出しが可能になります。
• iPhone等の業務用スマートフォンを全職員に配備し、現場での即時活用を進めたい
  K-SAFEはクラウド型Webアプリケーションとして提供されているため、東洋建設のように全職員へ配布された業務用スマートフォンから常時アクセスする運用に適しています。現場巡回中に危険箇所を見つけた際、その場ですぐに過去の類似事故事例や対策基準を確認できます。

向いていない企業・現場

作業間連絡調整や工程管理を完全な紙運用で行っており、月額コストを抑えたい小規模現場

• API連携する施工管理クラウドやデジタル調整基盤を導入していない
  K-SAFEの最大の強みである作業予定データとの自動連携やビッグデータ分析は、一定規模以上の現場や社内インフラが整備されている環境で真価を発揮します。1現場あたりの作業工種が極めて少なく、手書きの単独KY用紙で数分で完結している小規模工務店などの場合、中堅・大手向けSaaSの導入コストに見合う費用対効果を得にくい可能性があります。単一のスマホアプリで完結する簡易的なイラスト選択型ツールを検討した方が合理的です。
• ウェアラブル端末による作業員の生体情報（熱中症・バイタル）を主たる管理対象としたい
  K-SAFEは作業計画や過去の事故事例を解析する「事前予知・事前対策」に特化したプラットフォームであり、リアルタイムのバイタル検知や心拍数測定を行う機能は備えていません。熱中症リスクのリアルタイム警告や作業者の転倒検知を最優先課題とする現場は、ウェアラブルデバイス系の見守りシステムを優先すべきです。

類似ツールとの比較

建設現場向けの安全管理支援ツールは、事故事例のビッグデータ解析を行うプラットフォーム、手軽なイラスト選択でKYシートを作成するモバイルアプリ、作業者のバイタルや環境を監視するウェアラブルデバイスなど、アプローチによって特徴が分かれます。

組織内に蓄積された過去の事故事例や、国交省・厚労省の約8.4万件に及ぶ大規模な災害公的ビッグデータを分析し、KY活動の形骸化防止や調整会議システムとの連動を図るならK-SAFEが適しています。鹿島建設、東急建設、東洋建設といった大手各社が採用している通り、施工プロセス全体をカバーするエンタープライズ向けの安全基盤としての強みを持っています。

一方で、KY活動を現場の職長や作業員主導で直感的に行いたい場合や、文字情報よりもイラスト図解による視覚的な伝達を最優先する場合は、NETIS登録技術でもある「HACARUS KY」が有力な選択肢となります。また、作業前に行う危険予知（KY）ではなく、作業中の身体状態や熱中症の危険をリアルタイムで検知・アラートしたい場合は、「熱中対策ウォッチ カナリア」や「Work Mate」のようなウェアラブル型ソリューションを現場の安全衛生計画に合わせて選定する必要があります。

料金・プラン

K-SAFEの利用料金は、定額の公開料金表は設けられておらず、導入規模や機能構成に応じた個別見積もり形式（要問い合わせ）となっています。

株式会社UNAIITの公式サイトでは試用リクエストを受け付けており、通常1〜2営業日で担当者から返信が行われ、検証希望の機能や事例データの連携範囲に応じたヒアリングが実施されます。見積もりを取得する際は、以下のポイントを事前に確認しておくことが推奨されます。

• 課金体系の単位
  現場単位（1現場あたりの月額課金）なのか、企業全体のID数（利用ユーザー数）ベースの月額課金なのか。
• 自社過去事例のデータ投入・AI学習にかかる初期費用
  標準搭載されている公的ビッグデータ（約8.4万件）の利用に加え、自社固有の事故報告書やヒヤリハット記録をインポート・最適化する際の初期構築費用の有無。
• 外部システム連携オプションの有無
  鹿島ミーティングシステムや「Buildee」等の調整会議システムとのAPI連携、またはChatGPT/RAGを活用した「災害事例GPT」などの生成AI拡張機能を利用する際の追加ライセンス条件。

導入事例・実績

K-SAFEは、国内大手ゼネコンを中心に共同開発・導入が進められており、公式発表時点で600現場以上の運用実績を有しています。UNAIITの公表データによると、毎日のKYシート作成業務において「30分から5分へ（25分削減）」という高い省力化効果が試算されています。以下は公式にリリースされている主要ゼネコンでの導入事例です。

鹿島建設株式会社

鹿島建設では、自社が保有する約5,000件の災害事例と、公的機関が公表する膨大な労働災害データ（共同開発当時約64,000〜70,000件）をAIで統合解析するシステムとして、UNAIITと共同でK-SAFEを開発しました。独自の日本語自然言語処理技術に関して共同で特許を取得し、自社現場への大規模な横展開を実施しています。日々の作業内容と過去の事故事例を迅速に照合することで、現場職員および協力会社職長の危険予知レベルの標準化と書類作成業務の効率化を図っています。

東急建設株式会社

東急建設は、2023年12月22日より国内の工事現場において「K-SAFE（東急建設カスタマイズ版）」および生成AIを活用した「災害事例GPT」の運用を開始しました。自社の現場従業員だけでなく、現場で実際に作業を指揮する協力会社の職長も利用できる体制を構築しています。蓄積された安全知見を対話型AIを通じて引き出すことで、安全朝礼での訓示やKY活動における危険抽出の精度を高め、協力会社を含めた現場全体の安全衛生水準の向上に寄与しています。

東洋建設株式会社

東洋建設は、2024年9月3日に「K-SAFE 東洋 RAG適用Version」を導入しました。同社では全職員に配布している業務用スマートフォン（iPhone Pro端末）を活用し、土木・建築の各作業所から常時アクセスできる環境を整備しました。現場写真や社内規定を読み込ませたRAG（検索拡張生成）技術と組み合わせることで、現場巡視中や詰所での打合せ時に、作業に応じた具体的なリスク情報や安全指示基準を即座に引き出せる運用を実現しています。

外部システム連携とAPIによる作業調整の自動化

K-SAFEが大手ゼネコンで支持されている大きな理由の一つが、現場の日常業務フローに組み込まれた外部システムとのシームレスなAPI連携機能です。

従来の安全管理ツールでは、翌日の作業予定を別の工程管理表や調整会議ソフトから目視で確認し、安全管理ツール側へ再度同じ作業名を手入力して事例を検索するという「二重入力」が現場の大きな負担となっていました。K-SAFEでは、鹿島建設の「鹿島ミーティングシステム」や、株式会社MCデータプラスが提供する建設現場施工管理サービス「Buildee」などの作業間連絡調整システムとAPI連携が確立されています。

これにより、毎日の調整会議で決定した「翌日の工種・作業内容・使用重機」といったデータがK-SAFEへ自動転送されます。翌朝の朝礼前には、該当する作業条件に関連した過去の類似災害事例、重大度ランク、推奨される安全対策が自動的に抽出された状態となり、現場の職員や職長はワンクリックでKYシートや朝礼指示資料として出力可能です。業務のデジタル化による時間外労働の削減（2024年問題への対応）と、形骸化させない高精度なKY活動の両立を実務レベルで成立させています。

導入前に知っておきたいこと

K-SAFEの導入を検討するにあたり、公表されている実績や業界団体の事例シート等から確認できる運用上の課題や注意点が存在します。

AIラベル付与精度の継続的な改善とメンテナンス

一般社団法人日本建設業連合会（日建連）の施工プロセス事例シート（鹿島建設提供情報）によると、システムには公的機関や自社から随時新しい災害事例データが追加・更新されますが、それらの文章に対してAIが自動付与する「原因ラベル」や分類の精度向上が継続的な課題として挙げられています。自然言語処理AIによる自動分類は非常に高度であるものの、現場特有の言い回しや略称、記述の揺らぎによって意図と異なる分類がなされるケースがゼロではないため、システム側の辞書やモデルの更新状況に留意する必要があります。

テキスト主体の情報から視覚的伝達への現場要望

過去事例のデータベースは基本的に事故報告書の文章をベースに解析されるため、出力される情報がテキスト中心になりがちであるという現場課題が報告されています。東急建設や東洋建設のリリースでも触れられている通り、多忙な朝礼時や外国人作業員、現場の職長に対しては「文字情報だけでは直感的に伝わりにくい」「欲しい情報へ瞬時に辿り着きにくい」という声がありました。これを受け、ベンダーおよび導入企業では対話型AI（災害事例GPT）の導入や画像・現場写真の参照（RAG適用）といった機能拡張が進められていますが、現場運用を定着させるためには「職長が朝礼でどう作業員に伝えるか」という伝達プロセスの現場教育もあわせて設計しておく必要があります。

導入の流れ・期間

K-SAFEの導入フローは、公式サイトで案内されている手順および一般的な建設SaaSのプロセスに基づき、以下のステップで進行します。なお、契約から全社展開に至る具体的な導入期間は、自社データの投入有無やカスタマイズ範囲によって異なるため要問い合わせとなります。

1. 公式サイトからの試用リクエスト・問い合わせ
   公式サイトの専用フォームから試用リクエストを送信します。通常1〜2営業日で担当者より連絡があります。
2. ヒアリングとデモ画面の確認
   現場の安全管理課題、対象とする工種（土木・建築）、連携を希望する調整システム（Buildee等）の有無について確認し、デモ環境にてAI検索や画面操作性を確認します。
3. トライアル運用・事例データ連携の検証
   実際のモデル現場を選定し、公的データを用いた検索性や、自社事例のデータ投入テストを実施します。
4. 見積もり・契約
   導入現場数、利用ユーザー規模、カスタマイズ（自社専用GPTやRAG適用の有無）に基づいた正式な見積もりが提示され、契約を締結します。
5. 初期環境設定・アカウント発行
   クラウド環境のアカウント発行、自社安全マニュアルや社内過去事例のインポート、外部調整システムとのAPI連携設定を行います。
6. 現場運用開始・社内展開
   職員および協力会社職長への利用案内を行い、朝礼・KY活動での本運用を開始します。

よくある質問（FAQ）

スマートフォンやタブレットから利用できますか？専用アプリのインストールは必要ですか？

クラウド型のWebアプリケーションとして動作するため、専用アプリのインストールを行わなくても、PC、タブレット、スマートフォン（iOS/Android）の標準ブラウザから利用可能です。東洋建設のように、全職員に配布されたiPhone端末から現場巡視時にアクセスする運用実績があります。

無料トライアルやデモ体験は可能ですか？

公式サイトにて「試用リクエスト」を受け付けています。通常1〜2営業日以内に担当者から連絡があり、実際の画面や機能を試すことが可能です。

自社で過去に発生した事故報告書やヒヤリハット事例もAIの検索対象にできますか？

可能です。K-SAFEは公的機関の約84,000件の災害データに加え、各社が独自に保有する過去の事故事例データをインポートして一元的に自然言語処理・解析する構成に対応しています（鹿島建設等で自社事例の統合実績あり）。

鹿島建設以外のゼネコンでも導入できますか？

導入可能です。鹿島建設とUNAIITが共同開発したシステムですが、現在は株式会社UNAIITよりSaaSとして提供されており、東急建設や東洋建設など大手ゼネコンをはじめ複数の建設企業で導入されています。

「Buildee」などの外部システムとどのように連携するのですか？

API連携に対応しており、前日の作業間連絡調整会議で入力された翌日の作業予定データを取り込むことができます。該当作業に応じた類似災害や安全指示項目が自動的に抽出されるため、二重入力の手間を省くことができます。

最低契約期間や解約条件、月額利用料はどのようになっていますか？

料金プランや契約条件は公表されておらず、現場数や利用規模に応じた個別見積もりとなります。試用リクエストや問い合わせ時にベンダーへご確認ください。

参照・出典

• K-SAFE（安全Navi®）｜株式会社UNAIIT
• 株式会社UNAIIT 公式サイト
• 鹿島建設株式会社 公式サイト
• 一般社団法人日本建設業連合会（日建連）
• 東急建設株式会社 ニュースリリース
• 東洋建設株式会社 ニュースリリース