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AIで熱中症の予兆を検知、福岡市の建設現場で「DasSenseH」の実証実験が開始

BeeInventorが開発したAI熱中症予測システムの実証実験が開始。ヘルメット後付けセンサーとAIで未来のリスクを予測します。

生産現場のシステムNAVI編集部
AIで熱中症の予兆を検知、福岡市の建設現場で「DasSenseH」の実証実験が開始

この記事の要点: BeeInventor株式会社は、2026年7月より福岡市の実証事業の一環として、市内の建設現場においてAI熱中症予測システム「DasSenseH」の実証実験を開始しました。同年10月までの約4か月間、作業員を対象にAIによる熱中症リスクの予兆検知とリアルタイム通知の有効性を検証します。ヘルメットに後付けしたセンサーから得られるデータをもとに、熱中症の未然防止を目指します。

発表内容のポイント

  • ヘルメットに後付け可能なセンサーで深部体温(推定値)などのデータを取得
  • AIが個人要因や現場の暑さ指数を解析し、30分〜1時間先の熱中症リスクを予測
  • リスク検知時は管理者へメールやTeamsで即時通知し、迅速な初期対応を支援

発表の背景

近年、日本の年平均気温は上昇傾向にあり、職場での熱中症による労働災害が増加しています。2024年には休業4日以上の死傷災害が調査開始以来最多を記録し、その約4割が建設業と製造業で発生しています。現場では作業員の体調をリアルタイムに把握することが難しく、我慢や経験則に頼らない、データに基づいた予防型の安全管理が求められていました。

何が発表されたのか

実証実験で導入される「DasSenseH」は、作業員の深部体温(推定値)、現場の暑さ指数(WBGT)、作業強度、加速度データに加え、年齢や既往歴などの個人要因をAIで総合的に解析します。一律の警告ではなく、作業者一人ひとりに個別最適化されたリスク評価を行い、30分〜1時間先の未来のリスクを予測します。リスクが高まった段階で管理者に通知が届くため、自己申告を待たずに休憩や水分補給を促せます。

製造業・生産管理への見方

熱中症は建設業だけでなく、製造業の工場や設備保守、物流倉庫などの現場でも深刻な課題です。本システムは既存の作業用ヘルメットにセンサーを後付けする仕様のため、既存の装備を大きく変更せずに導入できる点が実用的です。また、クラウドプラットフォーム「DasIoT」と連携することで、複数現場や多数の作業員の状態を一つの画面で一元管理でき、安全管理業務の効率化やDX推進に寄与します。

現場で確認したいポイント

  • 自社の工場や倉庫などの高温環境において、既存ヘルメットへのセンサー装着が容易か
  • 管理者へのTeamsやメール通知が、現場の既存の連絡体制や運用フローに適合するか
  • 複数現場や広範囲の作業エリアをカバーする際の、クラウド管理画面の操作性や視認性

確認しておきたい点

本システムは香港理工大学との共同開発によるAIアルゴリズムを使用していますが、実証実験は1現場4名を対象とした規模から開始されており、自社の作業環境における予測精度や検知の安定性については、今後の実証結果や個別デモ等での確認が必要です。

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出典情報

出典 PR TIMES
発表企業 BeeInventor株式会社
発表日時 2026-07-29 13:10:01
元記事 PR TIMESで読む

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