TickerCode資料基準 2026年10月26日 16:18· 更新 16:18· 第1版
影響
小業績寄与額の記載なし
見落としやすい点
改善結果は報告書記載の対象工種・テスト条件に基づくもので、全工種・全業務での効果を示すものではない。生成数の減少も確認作業時間の削減率や労働災害の減少を示すものではない。
2026年の対象工種共通テストでは、再現率がからへ改善し、適合率もからへ改善した。のリスクアセスメントあたりの生成数はからへ減少した。採用構成は本番環境に反映され、実業務での活用を支える改善が続く一方、契約金額や業績寄与額の記載はなく、収益への影響はこの開示だけでは測れない。
- 本業
- ヘッドウォータースはJ-POWER向けに施工計画のリスクアセスメント支援システムを構築し、本番環境での改善を支援している。
開示（1件）
1.ヘッドウォータース、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をAIで支援
その他2026年10月26日 16:00開示本文を読む →
- ヘッドウォータース、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を AI で支援：AI プラットフォーム事業を手がける株式会社ヘッドウォータース（本社：東京都新宿区、代表取締役：篠田庸介、以下「ヘッドウォータース」）は、電源開発株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役社長：加藤英彰、以下「J-POWER」）において、グループ社員約3,000名が利用する、AI を活用した施工計画のリスクアセスメント支援システムを構築し、業務の高度化を支援しています。
- 重篤な労働災害の防止に向けて、人が見落とす可能性のある危険項目の抽出を補完し、経験に左右されにくいリスクアセスメントを目指す取り組みです。
- ◼ 重篤な労働災害の防止に向け、人の確認を補完：J-POWER は、危険項目の見落としを防ぐことを出発点に、定例業務の効率化、属人化の解消と技術・経験の継承、一定の評価精度の確保を目的として、本取り組みを進めています。
- AI の出力そのものを正解とするのではなく、J-POWER の担当者が作成・確認するリスクアセスメントと照らし合わせ、内容を精査するための支援を目指しています。
- ◼ 過去の知見を活用し、最終判断は人が担う：ヘッドウォータースは、OCR による施工計画書の読み取り、RAG による関連ドキュメント検索、Azure OpenAI を活用したリスク抽出支援を組み合わせ、J-POWER のグループ社員約3,000名が利用するリスクアセスメント支援システムを構築しました。
- 施工計画書や関連する情報をもとに危険項目の確認を支援し、リスク採点、低減対策の表示、回答へのフィードバック機能を備えています。
- 利用にあたっては、AI が出力した危険項目の過不足を人が確認したうえで、危険度の採点、対策の検討、対策後の危険度の評価を行う流れを想定しています。
- 人が現場の条件と照合し、最終的に判断することを前提とした業務支援です。
- ◼ 精度検証から本番環境の整備へ、段階的に改善：直近の検証では、再現率の向上だけでなく、人が確認する出力量とのバランスを重視し、検索・生成の構成を改善しています。
- ◼ 検証では再現率を8.7ポイント改善、生成数を約13.4％削減：2026年7～9月の精度検証では、鉄塔基礎・鉄塔組立・伐採の3工種の共通テストにおける比較で、正解リスクをどれだけ抽出できたかを示す再現率が67.6％から76.3％へ8.7ポイント、抽出したリスクのうち正解と一致する割合を示す適合率が35.0％から46.1％へ11.1ポイント改善しました。
- 1件のリスクアセスメントあたりの生成数は145.8件から126.3件となり、約13.4％減少しました。
- ※これらは報告書に記載された対象工種・テスト条件に基づく結果であり、全工種・全業務での効果を示すものではありません。
- 生成数の減少は確認作業時間の削減率を示すものではなく、労働災害の減少や安全性の向上を定量的に実証した結果でもありません。
- ◼ 今後の取り組み：採用した構成を本番環境に反映し、実業務での活用を支える改善を継続しています。
- 今後は、対応工種や対象ドキュメントの拡充、追加データの分析を進め、J-POWER 担当者のフィードバックを踏まえながら、支援内容の高度化と活用範囲の拡大を目指します。
開示本文をもとに AI が作成した記事です。数字は開示本文と決算データから入れています。数字に押すと出どころが出ます。