製品事故情報の分析とリスク管理

目的

日本国内で製品のトラブルや事故が発生した際、海外の類似事例を迅速に検索・分析し、原因究明・注意喚起・分析レポート作成の参考資料として活用することで、事故の再発防止や法制度・安全基準の見直しにつなげる。

行政機関・消費者団体による製品安全管理業務

製造業における品質管理・安全対策業務

企業の法務・リスクマネジメント部門における事故対応業務

1. 国内データのみでは分析が不十分

・日本国内で報告されている事故情報だけでは、類似事例が限られ、原因の特定や予防策の策定に時間がかかる。

・特に新製品や特殊な製品では、国内事例のみでは多くの情報が得られない。

・行政機関や消費者団体は、製品事故の再発防止に向けた多角的な分析が求められているが、十分なデータが不足している。

2. 海外データの検索・比較が困難

・海外では、製品事故の詳細データが蓄積されているが、言語や分類方法の違いから、適切な事例を見つけにくい。

・事故報告データの記録形式が異なるため、直接的な比較が難しい。

・国内外の製品事故情報、事故報告書、規制文書など、関連データを収集。

・手書き資料や非構造化データをOCRや自然言語処理で整形し、統一フォーマットに変換。

・事故の発生場所や被害者属性（年代・性別など）を日本の事故データ基準に統一し分類。フィルタリングによるカテゴリ検索を可能にする。

・ユーザーからの日本語の質問の内容をAIがベクトル化し、海外の事故データと比較。

・単なるキーワード検索ではなく、意味が近い事例を自動で抽出

・抽出したデータを、LLMを使って自動で整理・要約。事故の概要比較、注意点、原因仮説などを分かりやすく整理し、ユーザーに提供。

1. カテゴリ検索：事故種別や被害者年代などで分類し、該当する事例を効率的に絞り込む。

2. 類似度検索（ベクトル検索）：キーワード一致ではなく、文章の意味を理解し、関連性の高い事例を自動抽出。

3. 事故事例の要約：AIが検索結果を短く整理し、複数の事例をわかりやすく要約。

4. 傾向分析：事故発生の時期や特徴的なパターンを可視化し、発生傾向を分析。

5. 統計表示：事故件数や被害状況を表形式で整理し、比較しやすく表示

6. チャットボット機能：ユーザーの質問に対し、事故の詳細や注意点を自動で回答。

・AIが継続的にデータを学習し、新たな事故発生時にも素早く対応できるシステムを構築。

・収集・分析した情報をもとに、行政機関や業界団体と連携し、製品安全基準や法規制の見直しに活用。

・企業のリスク管理・製品開発プロセスにもフィードバックし、安全対策の強化を図る。