JP7466395B2 - リスク管理システム - Google Patents

Description

本発明はリスク管理システムに関する。

国土交通省が発表したi-Constructionの推進により、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）を活用して建設現場の生産性を向上するシステムの実用化が進んでいる。一方で、安全性の向上に関する取り組みは未だ少なく、国内における労働災害死亡者数の全業種中３割近くを建設業が占めているという状況である。建設業における死亡事故の事例は、機械へのはさまれや巻き込まれ、機械の転倒・転落による周囲への接触、運転席からの投げ出され等多岐に渡り、現場内の潜在的な危険要因に対するリスクアセスメントと安全対策が必要不可欠である。

建設現場におけるＩＣＴ化の進展に伴い、現場内の環境や作業者、機械に取り付けたセンサから得た情報を、ネットワーク経由で管理サーバに集約するシステムが現場導入され始めている。このようなシステムの導入により、現場内で発生した事故、あるいは事故の前兆となるヒヤリハット事象を、施工現場の管理者が簡便にかつリアルタイムに把握することが可能となった。しかし、センサの数が増えるに従って管理者が分析すべき情報量が膨大になるため、分析に必要な情報の特定や選別が困難になり、分析作業の効率低下が懸念される。加えて、情報を保存するストレージの容量に限界があるため、収集したすべての情報を長期保存することは困難である。従って、事故およびヒヤリハット事象のリスク分析に必要な情報のみを自動的に抽出する技術が求められる。

取得したセンサ情報を基に、事故およびヒヤリハット事象が発生した時点の情報を、システムが自動的に抽出して記録する先行技術の一例として、特許文献１のような技術が開示されている。特許文献１では、運搬車両同士あるいは周囲物体との接触事故を対象として、運搬車両の接触可能性が高まった時点の時刻、位置、走行速度等を出力する情報処理装置が示されている。

国際公開ＷＯ２０１５／０３０２４０号公報

建設現場で発生する事故は、特許文献１で扱われているような接触事故に加え、斜面等で車体がバランスを崩すことによる転倒事故や、崖等の高所からの転落事故など多様な事故形態が想定される。建設現場の安全性向上には接触以外の事故を含む多様な事故を対象とする必要があるが、転倒・転落等の事故は接触事故と異なり、位置情報や速度情報のみではその危険度合いの判断が困難である。したがって、ショベルアームの伸縮度合いや車体の傾きなどの姿勢情報や、斜面や崖、天候といった地形情報といった多様な情報を活用する必要がある。

多様な情報を活用して事故およびヒヤリハット事象の発生を判断する場合、情報量の増加に伴って、各事故の発生要因を適切に考慮して、危険度合いを正確に演算することが困難となる。特に、事故が発生する前兆となるヒヤリハット事象の発生判断は非常に困難であり、判断が甘くなれば過剰な情報を事故と判断してしまう一方で、判断が厳しくなれば重大なヒヤリハット事象の発生を見逃してしまう恐れがある。多様な情報を有効に活用することで、多様な事故種別に対応するとともに、ヒヤリハット事象の発生をより正確に判断することが課題となる。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、機械が絡む多様な事故の分析に必要な情報を正確に抽出することができるリスク管理システムを提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明は、機械の状態および前記機械の周辺の情報を表すパラメータを計測する計測装置と、前記計測装置で計測したパラメータに基づいて、前記機械が絡む事故の発生リスクを算出するコンピュータと、前記計測装置で計測したパラメータを記録可能な記録装置とを備えたリスク管理システムにおいて、前記コンピュータは、前記計測装置で計測したパラメータに基づいて、前記事故の主要因および副次的要因の評価値を算出し、前記主要因の評価値に基づいて、前記主要因が前記事故の発生に寄与する度合いである主リスクを算出し、前記副次的要因の評価値に基づいて、前記副次的要因が前記事故の発生に寄与する度合いである副次的リスクを算出し、前記主リスク以上の値を有しかつ前記副次的リスクの増減の度合いより小さい度合いで増減する統合リスクを前記発生リスクとして算出し、前記統合リスクが所定の閾値を超えた場合に、前記統合リスクが前記所定の閾値を超えた時刻を含む一定時間内に前記計測装置によって計測されたパラメータを前記記録装置に記録させるものとする。

以上のように構成した本発明によれば、事故の要因が主要因と副次的要因とに分類され、主要因が事故の発生に寄与する度合い（主リスク）および副次的要因が事故の発生に寄与する度合い（副次的リスク）が算出され、主リスクに副次的リスクを上乗せする形で事故の発生リスク（統合リスク）が算出される。これにより、多様な要因を考慮して事故の発生リスクを評価することが可能となる。また、統合リスクが高くなったときに計測されたパラメータが記録装置に記録されるため、事故の分析に必要となる情報の抽出精度が向上する。

本発明に係るリスク管理システムによれば、機械が絡む多様な事故の分析に必要な情報を正確に抽出することが可能となる。

第１の実施例に係る施工システムの構成を示す全体図である。 第１の実施例に係るリスク管理システムの処理機能を示す機能ブロック図である。 第１の実施例に係る機械の状態を計測する機械設置型センサの搭載例を示す図である。 第１の実施例に係る主要因と副次的要因の分類例を示す図である。 第１の実施例に係る接触事故を想定した場合の主リスク演算部の処理機能を示す図である。 第１の実施例に係る接触事故を想定した場合の副次的リスク演算部の処理機能を示す図である。 第１の実施例に係る転倒事故を想定した場合の主リスク演算部の処理機能を示す図である。 第１の実施例に係る転倒事故を想定した場合の副次的リスク演算部の処理機能を示す図である。 第１の実施例に係る転落事故を想定した場合の主リスク演算部の処理機能を示す図である。 第１の実施例に係る転落事故を想定した場合の副次的リスク演算部の処理機能を示す図である。 第１の実施例に係る統合リスク演算部の処理機能を示す図である。 第１の実施例に係る記録制御部の出力結果の一例を示す図である。 第１の実施例に係るリスク演算および記録の処理フローを示す図である。 第１の実施例に係る接触事故のリスクの評価精度が向上する効果を示す図である。 第１の実施例に係る転倒事故のリスクの評価精度が向上する効果を示す図である。 第１の実施例に係る転落事故のリスクの評価精度が向上する効果を示す図である。 第２の実施例に係るリスク演算および記録の処理フローを示す図である。 第２の実施例に係る記録制御部の出力結果の一例を示す図である。 第３の実施例に係るリスク管理システムの処理機能を示す機能ブロック図である。 第３の実施例に係る操作室警報装置の搭載イメージを示す図である。 第４の実施例に係るリスク管理システムの処理機能を示す機能ブロック図である。 第４の実施例に係る周囲警報装置の搭載イメージを示す図である。

以下、図面等を用いて、本発明の実施形態について説明する。以下の説明は本発明の内容の具体例を示すものであり、本発明がこれらの説明に限定されるものではなく、本明細書に開示される技術的思想の範囲内において、当業者による様々な変更および修正が可能である。また、本発明を説明するための全図において、同一の機能を有するものは、同一の符号を付け、その繰り返しの説明は省略する場合がある。

図１は、第１の実施例に係る施工システム１の構成を示す全体図である。施工システム１は、機械２、作業者３、操作者１３、通信設備４、制御装置としてのサーバコンピュータ５などにより構成される。機械２は施工現場で稼働する建設機械や運搬車両など作業を行うあらゆる機械が含まれる。機械２は通信機器や制御コントローラを持ち、自動或いは半自動で動作可能な機能を備える。なお、本実施の形態では機械２として油圧ショベルを例に取り図示している。作業者３は施工現場内で作業を行う者であり機械２の作業補佐、機械２とは直接関係のない周囲作業等を行う。操作者１３は、機械２に搭乗して機械２を操作する者である。

施工システム１には、多種多様なセンサが組み込まれており、通信設備４を介してサーバコンピュータ５に接続されている。センサは、環境に設置される環境設置型センサ６、機械２に設置される機械設置型センサ７、作業者３に設置される作業者設置型センサ８の３種に大別される。環境設置型センサ６には、周囲を撮影するカメラや、騒音等を計測する音声センサ、気温や湿度等を含む気象情報を計測する気象センサ、作業環境の明るさを計測する照度センサ等を想定する。機械設置型センサ７には、周囲を撮影するカメラや、機械２の位置や方位を計測するGlobal Navigation Satellite System（ＧＮＳＳ）、機械２の車体の傾きやアームの角度等を計測する角度センサ、機械２のアクチュエータにかかる負荷を計測する圧力センサ等を想定する。作業者設置型センサ８には、ＧＮＳＳや心拍センサ等が搭載され、作業者３が直接身に着けることができるウェアラブルデバイスを想定する。

通信設備４は、施工現場内のあらゆるコントローラおよびセンサを同一のネットワークに接続可能とする設備であり、無線ＬＡＮ（Local Area Network）のアクセスポイントなどにより構成される。サーバコンピュータ５は通信設備４の通信ネットワークに接続されたコンピュータである。環境設置型センサ６、機械設置型センサ７、作業者設置型センサ８は、それぞれが持つ通信機器を介して通信設備４の提供する通信ネットワークに接続可能であり、同一ネットワークに接続されているサーバコンピュータ５に計測情報を送信することが可能となっている。環境設置型センサ６、機械設置型センサ７、作業者設置型センサ８は、それぞれ現場内に１つであるとは限らず、現場内の状況を正確に把握するために複数のセンサが最適に配置されているものとする。また、これらすべてのセンサ群が、通信設備４の提供する同一の通信ネットワークに接続されているものとする。

図２は、第１の実施例に係るリスク管理システム１０の処理機能を示す機能ブロック図である。本実施例においては、リスク管理システム１０はサーバコンピュータ５内に構築されていると想定し、環境設置型センサ６、機械設置型センサ７、作業者設置型センサ８がそれぞれ計測した情報が通信設備４の提供する通信ネットワークを介して入力されるものとする。環境設置型センサ６は、周囲環境撮影・録音装置６ａと、環境情報計測装置６ｂから構成される。これらのセンサは、図１に示すように、現場に固定されたポール等に設置されているものとする。周囲環境撮影・録音装置６ａはカメラやマイク等を想定し、後述する事故発生のリスク評価に用いられるものではなく、記録情報を取り扱う管理者が後から情報を確認することによる現場内で起きていた事象の把握を主目的とした情報である。環境情報計測装置６ｂは、雨天や濃霧等の気象情報や、作業環境の照度情報を想定している。本実施例においては、これらのセンサが環境に設置されるものと想定するが、機械２や作業者３に設置される構成としてもよい。

図３は、機械２の状態を計測する機械設置型センサ７の搭載例を示す図である。機械設置型センサ７は、機械状態計測装置７ａ、周囲情報計測装置７ｂから構成され、機械２に設置されている。本実施例では、機械２として油圧ショベルを想定する。機械２は、回動する複数の被駆動部材（ブーム２４、アーム２５、バケット（作業具）２６）を連結して構成された、多関節型のフロント装置（フロント作業機）２１と、車体を構成する上部旋回体２２および下部走行体２３とを備え、上部旋回体２２は下部走行体２３に対して旋回可能に設けられている。また、フロント装置２１のブーム２４の基端は上部旋回体２２の前部に回動可能に支持されており、アーム２５の一端はブーム２４の基端とは異なる端部（先端）に回動可能に支持されており、アーム２５の他端にはバケット２６が回動可能に支持されている。機械２に搭乗する操作者１３は、操作室２７に搭乗し、図示しない操作レバーによって機械２の操作を行う。

上部旋回体２２には、２つのＧＮＳＳアンテナ７ａ１，７ａ２が搭載され、人工衛星などから受信した距離信号を、図示しない測位装置へ送信し、施工現場に予め定義されたグローバル座標系における機械２の位置と方位を算出する。さらに、取得した位置情報を数値微分することで、車体の走行速度を算出する。また、上部旋回体２２には慣性計測装置７ａ３が取り付けられ、機械２のロール・ピッチ方向の姿勢と、回動軸Ａ１周りの旋回方向の角速度を算出する。加えて、回転角度計測装置７ａ４によって回動軸Ａ１周りの旋回角度を算出する。

フロント装置２１のブーム２４には慣性計測装置７ａ５が取り付けられ、アーム２５には慣性計測装置７ａ６が取り付けられ、バケット２６には慣性計測装置７ａ７が取り付けられている。慣性計測装置７ａ５～７ａ７はそれぞれ加速度と角速度を計測し、図示しない演算装置によって、回動軸Ａ２周りのブーム２４の角度と回転角速度、回動軸Ａ３周りのアーム２５の角度と回転速度、および回動軸Ａ４周りのバケット２６の角度と回転速度をそれぞれ算出する。また、ブーム２４、アーム２５、バケット２６のそれぞれの回動軸Ａ１～Ａ３付近に角度センサを設置し、直接回転角度を計測する構成としてもよい。

上部旋回体２２の内部には、機械２の上部旋回体２２、下部走行体２３、ブーム２４、アーム２５、バケット２６の動作を制御するためのコントロールバルブ２８が搭載されている。本稿では、コントロールバルブ２８を含む図示しない油圧制御システムについては、詳細な説明を省略する。油圧制御システムには、コントロールバルブ２８から機械２の各部２２～２６を動作させる各アクチュエータに吐出される圧油の圧力を計測する圧力計測装置群７ａ８が備えらえれ、各アクチュエータに加わる負荷の大きさを計測できるものとする。

また、周囲情報計測装置７ｂとして、上部旋回体２２にレーザセンサ７ｂ１が取り付けられている。レーザセンサ７ｂ１によって、壁や建築物等の障害物との距離、高低差が大きく変化する地形上の境界線（崖）との距離、周囲地形の傾斜等を演算できるものとする。ここで、周囲の傾斜については、慣性計測装置７ａ３が計測した機械２のロール・ピッチ方向の姿勢から推定するように構成してもよい。

図２に戻り、作業者設置型センサ８は、図１に示すようなウォッチ型のウェアラブルデバイスを作業者３が装着しているものとする。本実施例における作業者位置計測装置８ａは、ウェアラブルデバイスに備えられたＧＮＳＳであり、機械２と同一の座標系で、現場内の作業者３の位置を計測できるものとする。ＧＮＳＳの代わりに、作業者３にレシーバを取り付け、ビーコン等で作業者３の位置を計測する構成としてもよい。また、ユーザインターフェースとして、情報を記録するかどうかを判断するための記録有効化スイッチ９が備えられる。記録有効化スイッチ９は、サーバコンピュータ５内に蓄えられた情報を記録装置１１に記録させるか否かを判断するための有効化フラグを出力する。記録装置１１は、サーバコンピュータ５の外部に備え、通信設備４の通信ネットワークを介してサーバコンピュータ５から記録情報を出力するように構成してもよい。計測装置６ａ，６ｂ，７ａ，７ｂ，８ａおよび記録有効化スイッチ９が出力した情報は、サーバコンピュータ５に入力される。

リスク管理システム１０は、一時記録装置５ａ、要因評価パラメータ抽出部５ｂ、主リスク演算部５ｃ、副次的リスク演算部５ｄ、統合リスク演算部５ｅ、記録制御部５ｆから構成される。一時記録装置５ａは、計測周期が異なる各計測装置６～８が計測した情報を一時的に格納し、同時刻に計測された情報を１セットとして整理した後、要因評価パラメータ抽出部５ｂおよび記録制御部５ｆに出力する。ここで、計測装置６～８にはＧＮＳＳ等の時刻が計測できる機器が備えられており、各計測装置が同一の時間軸で計測時刻を出力できるものとする。

要因評価パラメータ抽出部５ｂは、一時記録装置５ａが出力した計測情報から、対象とする事故種の発生に関与する要因を評価するためのパラメータ（要因評価パラメータ）を抽出し、主要因評価パラメータと副次的要因評価パラメータに分離して出力する。本稿では、対象とする事故の発生に対する影響度合いの推定が容易な要因を主要因と定義する。例えば、機械２と障害物の距離や機械２の姿勢等、物理的に事故現象の発生条件が解析できる要因である。一方で、対象とする事故の発生に対する影響度合いの推定が困難な要因を副次的要因と定義する。例えば、機械２の死角や気象条件等により機械２に搭乗する操作者１３が周囲の障害物を見逃すようなヒューマンエラーに関わる要因や、地形の傾斜や気象条件等により発生するスリップ等の計測値から解析的に発生条件を判断することが困難な要因である。本実施例では、計測情報に基づいて直接的に評価できる要因を主要因とし、計測情報に基づいて間接的にしか評価できない要因を副次的要因とする。

図４（ａ）は、機械２と作業者３を含む障害物との接触事故の発生に関与する要因と、各要因を評価するためのパラメータ（要因評価パラメータ）と、各要因が要因評価パラメータで直接的または解析的に評価できる要因（主要因）であるかそれ以外の要因（副次的要因）であるかの分類を示している。要因評価パラメータは、計測装置６～８によって直接的または間接的に計測されたパラメータの一部であり、要因評価パラメータ抽出部５ｂによって各要因ごとに一時記録装置５ａから抽出される。また、各要因が主要因または副次的要因であるかの分類も要因評価パラメータ抽出部５ｂによって行われる。

接触事故の１つ目の要因ＴＡ１としては、機械２が障害物に過剰に接近することを想定している。要因ＴＡ１の要因評価パラメータは機械２と障害物との距離であり、要因ＴＡ１は機械２と障害物との距離に基づいて直接的に評価できるため、要因ＴＡ１は主要因に分類される。

２つ目の要因ＴＡ２としては、機械２の操作者１３が操作を誤るなどして機械２が誤った方向に動作を開始することを想定している。要因ＴＡ２の要因評価パラメータは機械２の動作方向であり、要因ＴＡ２は機械２の動作方向に基づいて直接的に評価できるため、要因ＴＡ２は主要因に分類される。

３つ目の要因ＴＡ３としては、機械２の操作者１３が機械２の周囲に存在する障害物を見逃すことを想定している。要因ＴＡ３は、障害物が機械２に搭乗する操作者１３の死角に存在する場合や、雨天や濃霧といった気象条件の悪化や、夜間やトンネル内等の暗闇での作業によって、操作者１３の視界が悪い場合に発生し易い。そのため、要因ＴＡ３の要因評価パラメータは、機械の死角、気象条件、照度としている。しかし、要因ＴＡ３を機械の死角、気象条件、照度に基づいて直接的に評価することは困難であるため、要因ＴＡ３は副次的要因に分類される。

図４（ｂ）は、機械２の転倒事故の発生に関与する要因と、各要因を評価するためのパラメータ（要因評価パラメータ）と、各要因が要因評価パラメータで直接的または解析的に評価できる要因（主要因）であるかそれ以外の要因（副次的要因）であるかの分類を示している。

転倒事故の１つ目の要因ＴＢ１としては、機械２がバランスを崩すことを想定している。要因ＴＢ１の要因評価パラメータは機械２の姿勢であり、要因ＴＢ１は機械２の姿勢で直接的に評価できるため、要因ＴＢ１は主要因に分類される。

２つ目の要因ＴＢ２としては、機械２に過剰な負荷が加わることを想定している。要因ＴＢ２の要因評価パラメータは機械２に加わる負荷であり、要因ＴＢ３は機械２の負荷で直接的に評価できるため、要因ＴＢ２は主要因に分類される。

２つ目の要因ＴＢ３としては、機械２の下部走行体２３がスリップすることを想定している。要因ＴＢ３は、機械２が作業する地面の傾斜が大きい場合や、気象条件の悪化によって路面状況が悪い場合に発生し易い。そのため、要因ＴＢ３の要因評価パラメータは、機械２が作業する地面の傾斜および気象条件としている。しかし、要因ＴＢ３を地面の傾斜および気象条件に基づいて直接的に評価することは困難であるため、要因ＴＢ３は副次的要因に分類される。

図４（ｃ）は、機械２の転落事故の発生に関与する要因と、各要因を評価するためのパラメータ（要因評価パラメータ）と、各要因が要因評価パラメータで直接的または解析的に評価できる要因（主要因）であるかそれ以外の要因（副次的要因）であるかの分類を示している。

転落事故の１つ目のＴＣ１としては、機械２が崖に過剰に接近する場合を想定している。要因ＴＣ１の要因評価パラメータは機械２と崖との距離であり、要因ＴＣ１は機械２と崖との距離に基づいて直接的に評価できるため、要因ＴＣ１は主要因に分類される。

２つ目の要因ＴＣ２としては、機械２の操作者１３が操作を誤るなどして機械２が誤った方向に動作を開始することを想定している。要因ＴＣ２の要因評価パラメータは機械２の動作方向であり、要因ＴＣ２は機械２の動作方向に基づいて直接的に評価できるため、要因ＴＣ２は主要因に分類される。

３つ目の要因ＴＣ３としては、機械２の下部走行体２３がスリップすることを想定している。要因ＴＣ３は、機械２が作業する地面の傾斜が大きい場合や、気象条件の悪化によって路面状況が悪い場合に発生し易い。そのため、要因ＴＣ３の要因評価パラメータは、機械２が作業する地面の傾斜および気象条件としている。しかし、要因ＴＣ３を地面の傾斜および気象条件に基づいて直接的に評価することは困難であるため、要因ＴＢ３は副次的要因に分類される。

なお、接触、転倒、転落の各事故についての主要因と副次的要因は図４に示す限りではなく、計測装置の追加や性能向上によって、分類テーブルが追加、変更されることを想定している。また、本発明が対象とする事故種は、接触、転倒、転落の３種に限るものではなく、土砂や吊り荷等の飛来や、暑熱ストレスの増加に起因する作業者３の熱中症等、多様な事故を対象としている。これらの事故についても、事故の発生に関わる主要因と副次的要因を定義することで、事故の発生リスクを正確に算出することが可能である。

図５は、接触事故に対応する主リスク演算部５ｃの処理機能を示す図である。図５（ａ）に示すように、主リスク演算部５ｃは、想定する主要因と同数の要因評価部およびリスク演算部によって構成される。本実施例においては、接触事故に対して２つの主要因ＴＡ１，ＴＡ２を想定しているため、主リスク演算部５ｃは、２つの要因評価部５ｃ１，５ｃ２と、２つのリスク演算部５ｃ３，５ｃ４から構成される。

図５（ｂ）は、本実施例において、要因評価部５ｃ１，５ｃ２の演算に用いられる幾何情報の定義を示している。機械２については、機械状態計測装置７ａが計測した車体位置ＸＭ、車体方位θ１、ブーム角度θ２、アーム角度θ３、バケット角度θ４から算出される値として、複数の参照点の位置ＲＰをあらかじめ定義する。本実施例では、フロント装置２１に備えられたバケット２６の中心位置を参照点ＲＰ１、上部旋回体２２の四隅の４点を参照点ＲＰ２～ＲＰ５と定義する。

参照点位置ＲＰ１は、水平方向の２次元車体位置ＸＭと、水平面に対する鉛直軸に対する車体方位θ１、ブーム角度θ２、アーム角度θ３、バケット角度θ４から以下の式（１）のように計算される。

ここで、ｆ１は車体方位θ１、ブーム角度θ２、アーム角度θ３、バケット角度θ４を変数として、車体位置ＸＭから参照点ＲＰ１への並進移動を求める関数である。ここで、車体位置ＸＭは車体上部から見た回動軸Ａ１の位置と一致するように定義する。同様に、参照点位置ＲＰ２～ＲＰ５は、車体位置ＸＭと車体方位θ１を基にして以下の式（２）～（５）のように計算される。

ここで、ｆ２は車体方位θ１を変数として、車体位置ＸＭから参照点ＲＰ２への並進移動を求める関数、ｆ３は車体方位θ１を変数として、車体位置ＸＭから参照点ＲＰ３への並進移動を求める関数、ｆ４は車体方位θ１を変数として、車体位置ＸＭから参照点ＲＰ４への並進移動を求める関数、ｆ５は車体方位θ１を変数として、車体位置ＸＭから参照点ＲＰ５への並進移動を求める関数である。
加えて、機械状態計測装置７ａが計測した車体速度ＶＭ、車体方位θ１、ブーム角度θ２、アーム角度θ３、バケット角度θ４、旋回角速度ω１、ブーム角速度ω２、アーム角速度ω３、バケット角速度ω４に基づいて、参照点ＲＰ１～ＲＰ５各々における参照点速度ＲＶ１～ＲＶ５が決定される。参照点速度ＲＶ１は、水平方向の２次元車体速度ＶＭ、車体方位θ１、ブーム角度θ２、アーム角度θ３、バケット角度θ４、旋回角速度ω１、ブーム角速度ω２、アーム角速度ω３、バケット角速度ω４から以下の式（６）のように計算される。

ここで、ｇ１は車体方位θ１、ブーム角度θ２、アーム角度θ３、バケット角度θ４、旋回角速度ω１、ブーム角速度ω２、アーム角速度ω３、バケット角速度ω４を変数として、参照点ＲＰ１における車体速度ＶＭに対する相対速度を求める関数である。同様に、参照点速度ＲＶ２～ＲＶ５は、車体速度ＶＭ、車体方位θ１、旋回角速度ω１を基にして以下の式（７）～（１０）のように計算される。

ここで、ｇ２は車体方位θ１、旋回角速度ω１を変数として、参照点ＲＰ２における車体速度ＶＭに対する相対速度を求める関数、ｇ３は車体方位θ１、旋回角速度ω１を変数として、参照点ＲＰ３における車体速度ＶＭに対する相対速度を求める関数、ｇ４は車体方位θ１、旋回角速度ω１を変数として、参照点ＲＰ４における車体速度ＶＭに対する相対速度を求める関数、ｇ５は車体方位θ１、旋回角速度ω１を変数として、参照点ＲＰ５における車体速度ＶＭに対する相対速度を求める関数である。

作業者３については、作業者位置計測装置８ａが計測した作業者位置ＷＰを作業者３の存在する位置と定義する。要因評価部５ｃ１は、障害物と機械２の距離ＭＡＦ１を主要因ＴＡ１の評価値として算出する。要因評価部５ｃ２は、機械２の動作方向と障害物存在方向のなす角ＭＡＦ２を主要因ＴＡ２の評価値として算出する。障害物と機械２の距離ＭＡＦ１は、参照点ＲＰ１～ＲＰ５のうち、作業者位置ＷＰに最も近い最近接参照点ＲＰｍｉｎと、作業者位置ＷＰとの距離とし、以下の式（１１）のように算出される。

ここで、最近接参照点ＲＰｍｉｎと作業者位置ＷＰは２次元のベクトルとする。図５（ｂ）においては、参照点ＲＰ１が最近接参照点ＲＰｍｉｎとなる。

機械２の動作方向と障害物存在方向のなす角ＭＡＦ２は、最近接参照点ＲＰｍｉｎから見た作業者位置ＷＰの方向ベクトルＤ１と、最近接参照点ＲＰｍｉｎの動作速度である最近接動作速度ＲＶｍｉｎの方向ベクトルＤ２のなす角とし、以下の式（１２）のように算出される。

ここで、方向ベクトルＤ１，Ｄ２はともに２次元の単位ベクトルとする。

リスク演算部５ｃ３は、機械２と障害物の距離に関わる主要因ＴＡ１の影響によるリスク（主リスクＭＡＲ１）を算出する。主リスクＭＡＲ１は、主要因評価値ＭＡＦ１を入力として、以下の式（１３）から算出される。

ここで、λ１は入力の増減に対する出力の増減度合いを調整する係数である。図５（ｃ）は、式（１３）によるリスク演算をグラフ化した結果を示している。障害物と機械２の距離ＭＡＦ１が小さくなるほど、主リスクＭＡＲ１が大きくなるように算出され、最小値は０、最大値は１となる。

リスク演算部５ｃ４は、機械２の動作方向に関わる主要因ＴＡ２の影響によるリスク（主リスクＭＡＲ２）を算出する。主リスクＭＡＲ２は、機械２の動作方向と障害物存在方向のなす角ＭＡＦ２を入力として、以下の式（１４）から算出される。

ここで、λ２は入力の増減に対する出力の増減度合いを調整する係数である。図５（ｄ）は、式（１４）によるリスク演算をグラフ化した結果を示している。機械２の動作方向と障害物存在方向のなす角ＭＡＦ２の絶対値が小さくなるほど、主リスクＭＡＲ２が大きくなるように算出され、最小値は０、最大値は１となる。

図６は、接触事故を想定した場合の副次的リスク演算部５ｄの処理機能を示す図である。図６（ａ）に示すように、副次的リスク演算部５ｄは想定する副次的要因と同数の要因評価部およびリスク演算部によって構成される。本実施例においては、接触事故に対して１つの副次的要因ＴＡ３を想定しているため、副次的リスク演算部５ｄは、１つの要因評価部５ｄ１と、１つのリスク演算部５ｄ２から構成される。

図６（ｂ）は、要因評価部５ｄ１が算出する機械２の死角に関わる幾何情報の定義を示している。副次的要因評価値ＳＡＦ１は、車体位置ＸＭ、車体方位θ１、作業者位置ＷＰに基づいて、機械２の死角に作業者３が存在するかどうかを判断した結果のフラグであり、０または１の値をとる。車体位置ＸＭから見た作業者位置WＰの方向ベクトルＤ３と、車体方位θ１から演算される機械２の方向ベクトルＤ４のなす角φを基準として、以下の式（１５）のように副次的要因評価値ＳＡＦ１を算出する。

ここで、φｍｉｎおよびφｍａｘは、機械２に搭乗した操作者１３の視野範囲を定義するための閾値であり、使用する機械２の性質に応じて予め定義された固定値とする。すなわち、φｍｉｎとφｍａｘで定義された範囲を逸脱した場合（ＳＡＦ１＝１）は、作業者３が機械２の操作者１３から視認されていない可能性が高いため危険であるということを意味している。

副次的要因評価値ＳＡＦ２は、周囲情報計測装置７ｂが計測する気象や照度の条件によって、機械２に搭乗した操作者１３が周囲を視認することが困難になっていることを判断するためのフラグである。気象条件や照度条件が良く視界が良好である場合には０、気象条件や照度条件が悪く視界が不良である場合には１となるように副次的要因評価値ＳＡＦ２を出力する。

最終的に、リスク演算部５ｄ２は、操作者１３が障害物の存在を見逃すヒューマンエラーに関わる副次的要因ＴＡ３の影響によるリスク（副次的リスク）を算出する。副次的リスクＳＡＲ１は、上記した２つのフラグＳＡＦ１，ＳＡＦ２を入力として、以下の式（１６）のように算出される。

図６ｃは、式（１６）によるリスク演算結果を示した表である。副次的要因評価値ＳＡＦ１，ＳＡＦ２ともに安全側である場合には０、一方が危険側である場合には０．５、両方が危険側である場合には１となるように副次的リスクＳＡＲ１が算出される。

図７は、転倒事故を想定した場合の主リスク演算部５ｃの処理機能を示す図である。図７（ａ）に示すように、主リスク演算部５ｃは、想定する主要因と同数の要因評価部およびリスク演算部によって構成される。本実施例においては、転倒事故に対して２つの主要因ＴＢ１，ＴＢ２を想定しているため、主リスク演算部５ｃは、２つの要因評価部５ｃ５，５ｃ６と、２つのリスク演算部５ｃ７，５ｃ８から構成される。

図７（ｂ）は、本実施例において、要因評価部５ｃ５，５ｃ６の演算に用いられる幾何情報の定義を示している。要因評価部５ｃ５では、まず周囲情報計測装置７ｂが計測する地形の傾斜角度ψを基にして、主要因評価値ＭＢＦ１が以下の式（１７）のように算出される。

次に、機械状態計測装置７ａが計測するブーム角度θ２、アーム角度θ３、バケット角度θ４を基にして、主要因評価値ＭＢＦ２が以下の式（１８）のように算出される。

ここで、ｆ６はブーム角度θ２、アーム角度θ３、バケット角度θ４を変数として、機械２のフロント装置２１の基点Ａ２とつめ先ＴＰの距離を求める関数である。

要因評価部５ｃ５では、機械状態計測装置７ａが計測するブーム角度θ２、アーム角度θ３、バケット角度θ４、ブーム負荷Ｐ２、アーム負荷Ｐ３、バケット負荷Ｐ４を基にして、主要因評価値ＭＢＦ３が以下の式（１９）のように算出される。

ここで、ｆ７はブーム角度θ２、アーム角度θ３、バケット角度θ４、ブーム負荷Ｐ２、アーム負荷Ｐ３、バケット負荷Ｐ４を変数として、機械２のフロント装置２１のつめ先ＴＰに加わる力を求める関数である。

リスク演算部５ｃ７は、機械２の姿勢に関わる主要因ＴＢ１の影響によるリスク（主リスクＭＢＲ１）を算出する。主リスクＭＢＲ１は、主要因評価値ＭＢＦ１，ＭＢＦ２を入力として、以下の式（２０）から算出される。

ここで、λ３は入力の増減に対する出力の増減度合いを調整する係数、ｈ１およびｈ２はそれぞれ主要因評価値ＭＢＦ１，ＭＢＦ２の影響度を調整するためのスケーリング係数である。図７（ｃ）は、式（２０）によるリスク演算をグラフ化した結果を示している。地形の傾斜ＭＢＦ１が大きく、フロント装置２１の基点Ａ２からつめ先ＴＰの距離ＭＢＦ２が大きくなるほど、主リスクＭＢＲ１が大きくなるように算出され、最小値は０、最大値は１となる。

リスク演算部５ｃ８は、機械２に加わる負荷に関わる主要因ＴＢ２の影響によるリスク（主リスクＭＢＲ２）を算出する。主リスクＭＢＲ２は、つめ先ＴＰに加わる力の大きさＭＢＦ３を入力として、以下の式（２１）から算出される。

ここで、λ４は入力の増減に対する出力の増減度合いを調整する係数である。図７（ｄ）は、式（２１）によるリスク演算をグラフ化した結果を示している。つめ先ＴＰに加わる力ＭＢＦ３が大きくなるほど、主リスクＭＢＲ２が大きくなるように算出され、最小値は０、最大値は１となる。

図８は、転倒事故を想定した場合の副次的リスク演算部５ｄの処理機能を示す図である。図８（ａ）に示すように、副次的リスク演算部５ｄは想定する副次的要因と同数の要因演算部およびリスク演算部によって構成される。本実施例においては、転倒事故に対して１つの副次的要因ＴＢ３を想定しているため、副次的リスク演算部５ｄは、１つの要因評価部５ｄ３と、１つのリスク演算部５ｄ４から構成される。

副次的要因評価値ＳＢＦ１は、周囲情報計測装置７ｂが計測する地形の傾斜角度ψに基づいて、機械２の下部走行体２３がスリップしやすい状況にあるかどうかを判断した結果のフラグであり、０または１の値をとる。傾斜角度ψを基準として、以下の式（２２）のように副次的要因評価値ＳＢＦ１を算出する。

ここで、ψｔｈは、機械２の下部走行体２３がスリップしやすい状況にあるかどうかを定義するための閾値であり、使用する機械２の性質に応じて予め定義された固定値とする。

副次的要因評価値ＳＢＦ２は、周囲情報計測装置７ｂが計測する気象条件によって、機械２の下部走行体２３がスリップしやすくなっていることを判断するためのフラグである。気象条件が良好である場合には０、気象条件が悪い場合には１となるように副次的要因評価値ＳＢＦ２を出力する。

最終的に、リスク演算部５ｄ４は、機械２のスリップに関わる副次的要因ＴＢ３の影響によるリスク（副次的リスクＳＢＲ１）を算出する。副次的リスクＳＢＲ１は、上記した２つのフラグＳＢＦ１およびＳＢＦ２を入力として、以下の式（２３）のように算出される。

図８（ｂ）は、式（２３）によるリスク演算結果を示した表である。副次的要因評価値ＳＢＦ１と副次的要因評価値ＳＢＦ２ともに安全側である場合には０、一方が危険側である場合には０．５、両方が危険側である場合には１となるように副次的リスクＳＢＲ１が算出される。

図９は、転落事故を想定した場合の主リスク演算部５ｃの処理機能を示す図である。図９（ａ）に示すように、主リスク演算部５ｃは、想定する主要因と同数の要因評価部およびリスク演算部によって構成される。本実施例においては、転落事故に対して２つの主要因ＴＣ１，ＴＣ２を想定しているため、主リスク演算部５ｃは、２つの要因評価部５ｃ９，５ｃ１０と、２つのリスク演算部５ｃ１１，５ｃ１２から構成される。

図９（ｂ）は、本実施例において、要因評価部５ｃ９，５ｃ１０の演算に用いられる幾何情報の定義を示している。要因評価部５ｃ９は、崖ＣＢと機械２の距離ＭＣＦ１を主要因ＴＣ１の評価値として算出する。要因評価部５ｃ２は、機械２の走行速度ＶＭと崖ＣＢの存在方向とのなす角ＭＡＦ２を主要因ＴＣ２の評価値として算出する。崖ＣＢと機械２の距離ＭＣＦ１は、崖を示す直線ＣＢ上にあり、かつ機械２の車体位置ＸＭと最も近い最近接点ＣＢｍｉｎと、車体位置ＸＭとの距離とし、以下の式（２４）のように算出される。

ここで、最近接点ＣＢｍｉｎと車体位置ＸＭは２次元のベクトルとする。

機械２の動作方向と崖存在方向のなす角ＭＣＦ２は、車体位置ＸＭから見た最近接点ＣＢｍｉｎの方向ベクトルＤ３と、走行速度ＶＭの方向ベクトルＤ４のなす角とし、以下の式（２５）のように算出される。

ここで、方向ベクトルＤ３とＤ４はともに２次元の単位ベクトルとする。

リスク演算部５ｃ１１は、機械２と崖ＣＢの距離ＭＣＦ１に関わる主要因ＴＣ１の影響によるリスク（主リスクＭＣＲ１）を算出する。主リスクＭＣＲ１は、主要因評価値ＭＣＦ１を入力として、以下の式（２６）から算出される。

ここで、λ５は入力の増減に対する出力の増減度合いを調整する係数である。図９（ｃ）は、式（２６）によるリスク演算をグラフ化した結果を示している。機械２と崖ＣＢの距離ＭＣＦ１が小さくなるほど、主リスクＭＣＲ１が大きくなるように算出され、最小値は０、最大値は１となる。

リスク演算部５ｃ１２は、機械２の走行方向に関わる主要因ＴＣ２の影響によるリスク（主リスクＭＣＲ２）を算出する。主リスクＭＣＲ２は、機械２の走行方向と崖存在方向のなす角ＭＣＦ２を入力として、以下の式（２７）から算出される。

ここで、λ６は入力の増減に対する出力の増減度合いを調整する係数である。図９（ｄ）は、式（２７）によるリスク演算をグラフ化した結果を示している。機械２の走行方向と崖存在方向のなす角ＭＣＦ２の絶対値が小さくなるほど、主リスクＭＣＲ２が大きくなるように算出され、最小値は０、最大値は１となる。

図１０は、転落事故を想定した場合の副次的リスク演算部５ｄの処理機能を示す図である。図１０（ａ）に示すように、副次的リスク演算部５ｄは想定する副次的要因と同数の要因評価部およびリスク演算部によって構成される。本実施例においては、転落事故に対して１つの副次的要因ＴＣ３を想定しているため、副次的リスク演算部５ｄは、１つの要因評価部５ｄ５と、１つのリスク演算部５ｄ６から構成される。要因評価部５ｄ５による副次的要因評価値ＳＣＦ１の算出方法、およびリスク演算部５ｄ６による副次的リスクＳＣＲ１の算出方法については、図８に示す要因評価部５ｄ３およびリスク演算部５ｄ４と同様であるため、詳細な説明を省略する。最終的に、図１０（ｂ）に示す表に従って副次的リスクＳＣＲ１が算出され、副次的リスクＳＣＲ１は０，０．５，１のいずれかの値をとる。

図１１は、統合リスク演算部５ｅの処理機能を示す図である。図１１では、図４に示す分類表に従って接触事故を想定した場合の演算ブロックを示している。統合リスク演算部５ｅは、主リスク演算部５ｃが出力した主リスクＭＡＲ１，ＭＡＲ２と、副次的リスク演算部が主力した副次的リスクＳＡＲ１を統合し、統合リスクＩＡＲを出力する。統合リスク演算部５ｅは、主リスク統合部５ｅ１と、副次的リスク統合部５ｅ２と、リスク統合部５ｅ３から構成される。

主リスク統合部５ｅ１は、主リスク演算部５ｃが出力した主リスクを以下の式（２８）のように統合し、統合主リスクＭＡＲを出力する。

ここで、Ｎｍは統合する主リスクの総数であり、本実施例においてはＮｍ＝２となる。ｃｍｉは、ｉ番目の主リスクＭＡＲｉに対する重み係数であり、ｃｍｉの総和を取ると１になるように事前に決定される。

同様に、副次的リスク統合部５ｅ２は、副次的リスク演算部５ｄが出力した副次的リスクを以下の式（２９）のように統合し、統合副次的リスクＳＡＲを出力する。

ここで、Ｎｓは統合する副次的リスクの総数であり、本実施例においてはＮｓ＝１となる。ｃｓｉは、ｉ番目の副次的リスクＳＡＲｉに対する重み係数であり、ｃｓｉの総和を取ると１になるように事前に決定される。

最終的に、リスク統合部５ｅ３は、統合主リスクＭＡＲと統合副次的リスクＳＡＲを以下の式（３０）のように統合し、統合リスクＩＡＲを算出する。

ここで、ｓａは副次的リスクＳＡＲの影響力を決定する重み係数であり、０以上１以下の定数として事前に決定される。想定する副次的要因の影響の推定が困難で不正確であるほど、重み係数ｓａの値を小さく設定することで、副次的要因の推定難度がリスクの演算結果の信頼性を下げる影響を防ぐことができる。転倒および転落事故を想定した場合の統合リスクＩＢＲ，ＩＣＲの演算方法も、接触事故の統合リスクＩＡＲの場合と同様であるため、詳細な説明を割愛する。

図２に戻り、記録制御部５ｆは、記録有効化スイッチ９が出力するフラグが有効である場合に、一時記録装置５ａに一時記録された計測情報群の中から、統合リスク演算部５ｅが出力した統合リスクＩＡＲ，ＩＢＲ，ＩＣＲのいずれかが高まった時刻のデータを抽出し、記録装置１１に格納する。記録制御部５ｆは、統合リスクＩＡＲ，ＩＢＲ，ＩＣＲのいずれかが事前に設定された閾値ＴＨを上回った場合に記録トリガＴＧを生成するとともに、記録される情報の時刻範囲を示す記録範囲ＲＡを決定する。

図１２は、記録制御部５ｆの出力結果の一例を示す図である。一時記録装置５ａが出力する計測情報群は、計測装置６～８が出力したそれぞれの情報の計測時刻と紐づけられた時系列情報として表される。計測情報群を時系列方向に同期したとき、記録トリガＴＧが発生した時刻周辺の一定の記録範囲ＲＡを記録情報として記録装置１１に保存する。記録範囲ＲＡは事前に設定される値であり、範囲が大きいほど事故発生に重大な影響のある情報が欠落する恐れが低下するが、記録装置１１に記録される情報量が膨大になる。一方で、範囲が小さいほど記録装置１１に記録される情報を削減できるが、事故発生に重大な影響のある情報が欠落する可能性が高まる。

図１３は、第１の実施例に係るリスク演算および記録の処理フローを示す図である。ＦＣ１は、計測装置６～８それぞれが情報を計測し、計測時刻とともに計測情報をリスク管理システム１０に送信する処理である。情報の計測および送信は、計測装置６～８ごとに異なる周期で非同期的に行われる。ＦＣ２は、計測装置６～８それぞれが計測した情報を、一時記録装置５ａが時系列を整理して一時的に記憶する処理である。ＦＣ３は、一時記録装置５ａが一時記憶した情報から、要因評価パラメータ抽出部５ｂが各事故の要因を評価するためのパラメータ（要因評価パラメータ）を抽出する処理である。ＦＣ４は、要因評価パラメータ抽出部５ｂが主要因と分類した要因を入力として、主リスク演算部５ｃが主リスクＭＲを算出する処理である。ＦＣ５は、要因評価パラメータ抽出部５ｂが副次的要因と分類した要因を入力として、副次的リスク演算部５ｄが副次的リスクＳＲを算出する処理である。ＦＣ６は、主リスク演算部５ｃが演算した主リスクＭＲと、副次的リスク演算部５ｄが演算した副次的リスクＳＲを入力として、統合リスク演算部５ｅが統合リスクＩＲを算出する処理である。ＦＣ７は、想定するすべての事故についての統合リスクＩＲが算出されたかどうかを判断する処理であり、まだ統合リスクが算出されていない想定事故があれば、ＦＣ３に戻り次の想定事故の統合リスクＩＲの演算を開始する。ＦＣ８は、統合リスク演算部５ｅが演算した統合リスクＩＲを入力として、記録制御部５ｆが記録開始トリガＴＧを生成するかどうかを判断する処理である。ＦＣ９は、想定する事故について算出されたいずれかの統合リスクＩＲが閾値ＴＨを上回った場合に、記録トリガＴＧを生成する処理である。ＦＣ１０は、記録トリガＴＧが生成された時刻から一定範囲内の記録範囲ＲＡ内の計測情報を抽出し、記録装置１１に記録する処理である。

図１４は、接触事故のリスクの評価精度が向上する効果を示す図である。図１４（ａ）は、機械２の周囲に作業者３ａ，３ｂ，３ｃが存在する中で、機械２が左方向に旋回動作している状況を示している。また、作業者３ａ，３ｂは、周囲に存在する照明１５によって照らされていると想定する。ここでは、式（３０）に示す副次的リスクＳＡＲの影響力を決定する重み係数ｓａを０．２としてリスクを算出している。

図１４（ｂ）は、作業者３ａのリスクを演算した結果を示している。作業者３ａは、機械２のバケット２６に非常に近い位置に存在するとともに、機械２の旋回動作方向に存在するため、高い主リスクＭＡＲが算出される。一方で、作業者３ａは周囲に照明１５があり、機械２に搭乗する操作者１３が視認しやすい位置に存在するため、操作者１３が作業者３ａの存在を見逃すような副次的リスクＳＡＲは低く算出される。このような状況で、本実施例に示す手順で統合リスクを演算した場合には、高く算出された主リスクＭＡＲの影響が大きく考慮され、統合リスクＩＡＲも高く算出される。比較の一例として、本実施例に示す手順と異なり、主リスクＭＡＲと副次的リスクＳＡＲの平均をとるようにリスクを演算した場合には、低く算出された副次的リスクＳＡＲの影響で、平均リスクが低く算出される。この結果は、作業者３との距離と機械２の動作方向を理由として接触事故の可能性が非常に高まっているという状況を正しく評価していない。

図１４（ｃ）は、作業者３ｂのリスクを演算した結果を示している。作業者３ｂは、機械２の動作方向には存在しないが、機械２の上部旋回体２２に近い位置に存在するため、中程度の主リスクＭＡＲが算出される。加えて、作業者３ｂは周囲に照明１５があるが、機械２に搭乗する操作者１３から視認しづらい、機械２の右後方に存在するため、副次的リスクＳＡＲも中程度に算出される。このような状況で、本実施例に示す手順で統合リスクＩＡＲを演算した場合には、中程度に算出された主リスクＭＡＲと副次的リスクＳＡＲの両方の影響が考慮され、統合リスクＩＡＲが高く算出される。比較の一例として、本実施例に示す手順と異なり、主リスクＭＡＲと副次的リスクＳＡＲの平均をとるようにリスクを算出した場合には、中程度に算出された主リスクＭＡＲと副次的リスクＳＡＲの影響で、平均リスクが中程度に算出される。この結果は、距離に関する主要因と死角に関する副次的要因が複合的に影響しているという状況を正しく評価していない。

図１４（ｄ）は、作業者３ｃのリスクを算出した結果を示している。作業者３ｃは、機械２のフロント装置２１の可動範囲外である遠い位置に存在するため、低い主リスクＭＡＲが算出される。一方で、作業者３ｃは周囲に照明１５がなく、機械２に搭乗する操作者１３から視認しづらい、機械２の後方に存在するため、副次的リスクＳＡＲは高く算出される。このような状況で、本実施例に示す手順で統合リスクを算出した場合には、低く算出された主リスクＭＡＲの影響が大きく考慮され、統合リスクＩＡＲが低く算出される。比較の一例として、本実施例に示す手順と異なり、主リスクＭＡＲと副次的リスクＳＡＲの平均をとるようにリスクを算出した場合には、高く算出された副次的リスクＳＡＲの影響が大きく考慮され、リスクが過剰に高く算出される。この結果は、機械２と作業者３ｃの距離が大きく離れているため、接触事故の発生可能性が低くなっているという状況を正しく評価していない。

図１５は、転倒事故のリスクの評価精度が向上する効果を示す図である。図１５（ａ）は、良好な気象条件の下でバケット２６に吊り荷１６が付いたフロント装置２１を伸ばした状態で作業している機械２ａ、不良な気象条件の下でフロント装置２１を伸ばした状態で作業している機械２ｂ、不良な気象条件の下でフロント装置２１を縮めた状態で作業している機械２ｃの３種を示している。ここでは、式（３０）に示す副次的リスクＳＡＲの影響力を決定する重み係数ｓａを０．２としてリスクを算出している。

図１５（ｂ）は、機械２ａのリスクを算出した結果を示している。機械２ａは、フロント装置２１を伸ばしたバランスの悪い状態にあるとともに、吊り荷１６を吊った状態であるため、高い主リスクＭＢＲが算出される。一方で、作業環境での気象条件は良好であり、斜面の傾斜もそれほど大きくないため、機械２ａの下部走行体２３がスリップするような副次的リスクＳＢＲは低く算出される。このような状況で、本実施例に示す手順で統合リスクＩＢＲを算出した場合には、高く算出された主リスクＭＢＲの影響が大きく考慮され、統合リスクＩＢＲも高く算出される。比較の一例として、本実施例に示す手順と異なり、主リスクＭＢＲと副次的リスクＳＢＲの平均をとるようにリスクを算出した場合には、低く算出された副次的リスクＳＢＲの影響で、平均リスクが低く算出される。この結果は、機械２ａの不安定な姿勢と負荷を理由として転倒事故の可能性が非常に高まっているという状況を正しく評価していない。

図１５ｃは、機械２ｂのリスクを算出した結果を示している。機械２ｂは、フロント装置２１を伸ばしたバランスの悪い状態にあるが、バケット２６に負荷がかかっていないため、中程度の主リスクＭＢＲが算出される。加えて、斜面の傾斜はそれほど大きくないが、作業環境での気象条件は不良であり、機械２ｂの下部走行体２３がスリップして転倒する恐れがあるため、副次的リスクＳＢＲも中程度に算出される。このような状況で、本実施例に示す手順で統合リスクＩＢＲを算出した場合には、中程度に算出された主リスクＭＢＲと副次的リスクＳＢＲの両方の影響が考慮され、統合リスクＩＢＲが高く算出される。比較の一例として、本実施例に示す手順と異なり、主リスクＭＢＲと副次的リスクＳＢＲの平均をとるようにリスクを算出した場合には、同程度に算出された主リスクＭＢＲと副次的リスクＳＢＲの影響で、平均リスクが中程度に算出される。この結果は、機械２ｂの姿勢に関する主要因と気象条件に関する副次的要因が複合的に影響しているという状況を正しく評価していない。

図１５（ｄ）は、機械２ｃのリスクを算出した結果を示している。機械２ｃは、フロント装置２１を縮めた状態で待機姿勢を取っているため、低い主リスクＭＢＲが算出される。一方で、作業環境での気象条件は不良であり、斜面の傾斜が大きいため、機械２ｃの下部走行体２３がスリップして転倒する恐れがあり、副次的リスクＳＢＲは高く算出される。このような状況で、本実施例に示す手順で統合リスクＩＢＲを算出した場合には、低く算出された主リスクＭＢＲの影響が大きく考慮され、統合リスクＩＢＲが低く算出される。比較の一例として、本実施例に示す手順と異なり、主リスクＭＢＲと副次的リスクＳＢＲの平均をとるようにリスクを算出した場合には、高く算出された副次的リスクＳＢＲの影響が大きく考慮され、平均リスクが過剰に高く算出される。この結果は、機械２ｃが安定した姿勢で作業しているために転倒事故の発生可能性が低くなっているという状況を正しく評価していない。

図１６は、転落事故のリスクの評価精度が向上する効果を示す図である。図１６（ａ）は、崖ＣＢに近い位置で崖方向に低速で走行している機械２ｄ、崖ＣＢに近い位置でかつ斜面上で作業している機械２ｅ、気象条件が悪く、斜面上にいるが、崖ＣＢから遠い位置で作業している機械２ｆの３種を示している。ここでは、式（３０）に示す副次的リスクＳＡＲの影響力を決定する重み係数ｓａを０．２としてリスクを算出している。

図１６（ｂ）は、機械２ｄのリスクを算出した結果を示している。機械２ｄは、崖ＣＢに近い位置で崖ＣＢの方向に走行しているため、高い主リスクＭＣＲが算出される。一方で、平面上に存在しており、気象条件が良好であるため、機械２ｄの下部走行体２３がスリップするような副次的リスクＳＣＲは低く算出される。このような状況で、本実施例に示す手順で統合リスクを算出した場合には、高く算出された主リスクＭＣＲの影響が大きく考慮され、統合リスクＩＣＲも高く算出される。比較の一例として、本実施例に示す手順と異なり、主リスクＭＣＲと副次的リスクＳＣＲの平均をとるようにリスクを算出した場合には、低く算出された副次的リスクＳＣＲの影響で、平均リスクが低く算出される。この結果は、機械２と崖ＣＢの距離と走行方向を理由として転倒事故の可能性が非常に高まっているという状況を正しく評価していない。

図１６（ｃ）は、機械２ｅのリスクを算出した結果を示している。機械２ｅは、崖ＣＢに近い位置に存在しているが、停止した状態で作業をしているが、中程度の主リスクＭＣＲが算出される。加えて、気象条件が良好であるが、斜面上で作業しており、機械２ｅの下部走行体２３がスリップして転落する恐れがあるため、副次的リスクＳＣＲも中程度に算出される。このような状況で、本実施例に示す手順で統合リスクＩＣＲを算出した場合には、中程度に算出された主リスクＭＣＲと副次的リスクＳＣＲの両方の影響が考慮され、統合リスクＩＣＲが高く算出される。比較の一例として、本実施例に示す手順と異なり、主リスクと副次的リスクの平均をとるようにリスクを算出した場合には、同程度に算出された主リスクと副次的リスクの影響で、平均リスクが中程度に算出される。この結果は、機械２ｅと崖ＣＢの距離に関する主要因と斜面に関する副次的要因が複合的に影響しているという状況を正しく評価していない。

図１６（ｄ）は、機械２ｆのリスクを算出した結果を示している。機械２ｆは、崖ＣＢから遠い位置に存在し、停止した状態で作業しているため、低い主リスクＭＣＲが算出される。一方で、気象が不良な環境において斜面上で作業しており、機械２ｆの下部走行体２３がスリップして転落する恐れが高いため、副次的リスクＳＣＲは高く算出される。このような状況で、本実施例に示す手順で統合リスクＩＣＲを算出した場合には、低く算出された主リスクＭＣＲの影響が大きく考慮され、統合リスクＩＣＲが低く算出される。比較の一例として、本実施例に示す手順と異なり、主リスクＭＣＲと副次的リスクＳＣＲの平均をとるようにリスクを算出した場合には、高く算出された副次的リスクの影響が大きく考慮され、平均リスクが過剰に高く算出される。この結果は、機械２ｆが崖ＣＢから遠い位置で作業しているために転落事故の発生可能性が低くなっているという状況を正しく評価していない。

以上のリスク算出例に示す通り、各想定事故について定義された主要因と副次的要因のリスクを効果的に統合することによって、多様な事故の発生リスクをより正確に評価することが可能となる。

本実施例では、機械２の状態および機械２の周辺の情報を表すパラメータを計測する計測装置６～８と、計測装置６～８で計測したパラメータに基づいて、機械２が絡む事故の発生リスクを算出する制御装置５と、計測装置６～８で計測したパラメータを記録可能な記録装置１１とを備えたリスク管理システム１０において、制御装置５は、計測装置６～８で計測したパラメータに基づいて、前記事故の主要因および副次的要因の評価値を算出し、前記主要因の評価値に基づいて、前記主要因が前記事故の発生に寄与する度合いである主リスクを算出し、前記副次的要因の評価値に基づいて、前記副次的要因が前記事故の発生に寄与する度合いである副次的リスクを算出し、前記主リスク以上の値を有しかつ前記副次的リスクの増減の度合いより小さい度合いで増減する統合リスクＩＲを前記発生リスクとして算出し、統合リスクＩＲが所定の閾値ＴＨを超えた場合に、統合リスクＩＲが所定の閾値ＴＨを超えた時刻を含む一定時間内に計測装置６～８によって計測されたパラメータを記録装置１１に記録させる。

以上のように構成した本実施例によれば、事故の要因が主要因と副次的要因とに分類され、主要因が事故の発生に寄与する度合い（主リスクＭＲ）および副次的要因が事故の発生に寄与する度合い（副次的リスクＳＲ）が算出され、主リスクＭＲに副次的リスクＳＲを上乗せする形で事故の発生リスク（統合リスクＩＲ）が算出される。これにより、多様な要因を考慮して事故の発生リスクを評価することが可能となる。また、統合リスクが高くなったときに計測されたパラメータが記録装置１１に記録されるため、事故の分析に必要となる情報の抽出精度が向上する。

また、本実施例における機械２は建設機械であり、前記事故には、建設機械の転倒事故が含まれ、機械２の周辺の情報には、機械２の周辺の気象状況が含まれる。これにより、気象状況の影響を受ける要因も考慮して事故の発生リスク（統合リスクＩＲ）を評価することが可能となる。

また、前記主要因は、計測装置６～８で計測したパラメータで直接的または解析的に評価できる要因であり、前記副次的要因は、計測装置６～８で計測したパラメータで直接的または解析的に評価できない要因である。これにより、直接的または解析的に評価できる要因のリスク（主リスク）にそれ以外の要因のリスク（副次的リスク）を上乗せする形で事故の発生リスク（統合リスク）が算出されるため、事故の発生リスクの評価精度を向上させることができる。

図１７は、第２の実施例に係るリスク算出および記録の処理フローを示す図である。ＦＣ９で記録トリガＴＧを生成した後に、ＦＣ１１において記録制御部５ｆ内の処理によって統合リスクＩＲが閾値ＴＨを上回った事故種を確認し、高リスクとなった事故種に対応する記録情報を選択する。ここで、各事故種に対応する記録情報には、想定する事故の発生に影響を及ぼす可能性が高い情報が事前に選択されているものとする。対応する記録情報が選択された後、ＦＣ１０にて記録範囲ＲＡが決定され、範囲ＲＡ内の計測情報が記録装置１１に記録される。

図１８は、記録制御部５ｆの出力結果の一例を示す図である。図１８（ａ）は、接触事故に関する統合リスクＩＡＲが高まった場合の記録範囲ＲＡａの選択結果の一例を示している。記録範囲ＲＡａは、作業環境周辺の動画や音声、車体位置ＸＭといった標準的に必要な情報に加え、機械２が接触する対象となる障害物の位置情報を含んでいる。本実施例においては、障害物情報として作業者位置ＷＰを想定している。

図１８（ｂ）は、転倒事故に関する統合リスクＩＢＲが高まった場合の記録範囲ＲＡｂの選択結果の一例を示している。記録範囲ＲＡｂは、作業環境周辺の動画や音声、車体位置ＸＭといった標準的に必要な情報に加え、機械２の転倒に直接的に影響する負荷情報を含んでいる。

図１８（ｃ）は、転落事故に関する統合リスクＩＣＲが高まった場合の記録範囲ＲＡｃの選択結果の一例を示している。記録範囲ＲＡｃは、作業環境周辺の動画や音声、車体位置ＸＭといった標準的に必要な情報に加え、機械２が転落すると想定される崖ＣＢの位置情報を含んでいる。

本実施例における制御装置５は、事故の発生リスク（統合リスクＩＲ）が所定の閾値ＴＨを超えた場合に、前記発生リスクが所定の閾値ＴＨを超えた時刻を含む一定時間内に計測装置６～８によって計測されたパラメータのうち、前記事故の種類を表す情報と前記主要因または前記副次的要因の評価値の算出に使用したパラメータ（要因評価パラメータ）とを記録装置１１に記録させる。

以上のように構成した本実施例によれば、発生可能性が高い事故種に応じて記録情報を取捨選択することにより、事故に関係する記録情報の欠落を最小限に抑えながら、記録装置１１に記録される情報量を効果的に削減することが可能となる。

図１９は、本発明の第３の実施例に係るリスク管理システム１０の処理機能を示す機能ブロック図である。記録制御部５ｆは、統合リスクＩＲが閾値ＴＨを超えた場合に、記録情報を記録装置１１に記録するとともに、機械２に備えられた操作室警報装置３１に危険フラグを出力する。操作室警報装置３１は、危険フラグが入力された場合に、操作室２７に搭乗している操作者１３に対して警報を発する。

図２０は、操作室警報装置３１の搭載イメージを示す図である。操作室警報装置３１は、操作室２７内に設置される音声出力機とする。操作室警報装置３１は音声出力機に限らず、表示灯の点灯やモニタ等により画像を出力するように構成してもよい。また、操作室警報装置３１は、操作室２７に搭乗する操作者１３に直接装着するように構成してもよい。操作室警報装置３１への危険フラグ信号の伝達は、リスク管理システム１０が搭載されたサーバコンピュータ５を機械２に搭載し、サーバコンピュータ５と操作室警報装置３１を電気的に接続する方式や、通信設備４が提供するネットワークを経由して伝達する方式が考えられる。

本実施例に係るリスク管理システム１０は、機械２の操作室２７に搭載され、制御装置５からの指示に応じて警報を出力する操作室警報装置３１を備え、制御装置は、事故の発生リスク（統合リスクＩＲ）が所定の閾値ＴＨを超えた場合に、操作室警報装置３１に対して警報を出力するように指示する。

以上のように構成した本実施例によれば、事故発生のリスクが高まった際の情報を記録できるとともに、高リスク時の機械２の動作継続の中止を操作者１３に促すことで、事故発生リスクのさらなる上昇を抑えることが可能である。

図２１は、第４の実施例に係るリスク管理システム１０の処理機能を示す機能ブロック図である。記録制御部５ｆは、統合リスクＩＲが閾値ＴＨを超えた場合に、記録情報を記録装置１１に記録するとともに、機械２、作業者３または周囲環境に備えられた周囲警報装置４１に危険フラグを出力する。周囲警報装置４１は、危険フラグが入力された場合に、機械２の周囲に存在する作業者３に対して警報を発する。

図２２は、周囲警報装置４１の搭載イメージを示す図である。本実施例においては、周囲警報装置４１は、上部旋回体２２上に設置される音声出力機とする。周囲警報装置４１は音声出力機に限らず、表示灯の点灯やモニタ等により画像を出力するように構成してもよい。また、周囲警報装置４１は、周囲にいる作業者３に直接装着する方式や、施工現場に固定されたポール等に設置するように構成してもよい。周囲警報装置４１への危険フラグ信号の伝達は、サーバコンピュータ５を機械２に搭載し、サーバコンピュータ５と周囲警報装置４１を電気的に接続する方式や、通信設備４が提供するネットワークを経由して伝達する方式が考えられる。

本実施例に係るリスク管理システム１０は、機械２に搭載され、制御装置５からの指示に応じて警報を出力可能な周囲警報装置４１を備え、制御装置５は、事故の発生リスク（統合リスクＩＲ）が所定の閾値ＴＨを超えた場合に、周囲警報装置４１に対して警報を出力するように指示する。

以上のように構成した本実施例によれば、事故発生のリスクが高まった際の情報を記録できるとともに、機械２の周辺に存在する作業者３が事故に巻き込まれるような、二次災害の発生を防止することが可能となる。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は、上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成の一部を加えることも可能であり、ある実施例の構成の一部を削除し、あるいは、他の実施例の一部と置き換えることも可能である。

１…施工システム、２，２ａ～２ｆ…機械、３，３ａ～３ｃ…作業者、４…通信設備、５…サーバコンピュータ（制御装置）、５ａ…一時記録装置、５ｂ…要因評価パラメータ抽出部、５ｃ…主リスク演算部、５ｃ１，５ｃ２…要因評価部、５ｃ３，５ｃ４…リスク演算部、５ｃ９，５ｃ１０…要因評価部、５ｃ１１，５ｃ１２…リスク演算部、５ｄ…副次的リスク演算部、５ｄ１…要因評価部、５ｄ２…リスク演算部、５ｄ３…要因評価部、５ｄ４…リスク演算部、５ｄ５…要因評価部、５ｄ６…リスク演算部、５ｅ…統合リスク演算部、５ｅ１…主リスク統合部、５ｅ２…副次的リスク統合部、５ｅ３…リスク統合部、６…環境設置型センサ（計測装置）、７…機械設置型センサ（計測装置）、７ａ…機械状態計測装置、７ａ１，７ａ２…ＧＮＳＳアンテナ、７ａ３…慣性計測装置、７ａ４…回転角度計測装置、７ａ５～７ａ７…慣性計測装置、７ａ８…圧力計測装置群、７ｂ…周囲情報計測装置、７ｂ１…レーザセンサ、８…作業者設置型センサ（計測装置）、９…記録有効化スイッチ、１０…リスク管理システム、１１…記録装置、１３…操作者、１５…照明、１６…吊り荷、２１…フロント装置、２２…上部旋回体、２３…下部走行体、２４…ブーム、２５…アーム、２６…バケット、２７…操作室、２８…コントロールバルブ、３１…操作室警報装置、４１…周囲警報装置。

Claims (7)

1. 機械の状態および前記機械の周辺の情報を表すパラメータを計測する計測装置と、
   前記計測装置で計測したパラメータに基づいて、前記機械が絡む事故の発生リスクを算出する制御装置と、
   前記計測装置で計測したパラメータを記録可能な記録装置とを備えたリスク管理システムにおいて、
   前記制御装置は、
   前記計測装置で計測したパラメータに基づいて、前記事故の主要因および副次的要因の評価値を算出し、
   前記主要因の評価値に基づいて、前記主要因が前記事故の発生に寄与する度合いである主リスクを算出し、
   前記副次的要因の評価値に基づいて、前記副次的要因が前記事故の発生に寄与する度合いである副次的リスクを算出し、
   前記主リスク以上の値を有しかつ前記副次的リスクの増減の度合いより小さい度合いで増減する統合リスクを前記発生リスクとして算出し、
   前記統合リスクが所定の閾値を超えた場合に、前記統合リスクが前記所定の閾値を超えた時刻を含む一定時間内に前記計測装置によって計測されたパラメータを前記記録装置に記録させる
   ことを特徴とするリスク管理システム。
2. 請求項１に記載のリスク管理システムにおいて、
   前記制御装置は、前記発生リスクが前記所定の閾値を超えた場合に、前記発生リスクが前記所定の閾値を超えた時刻を含む一定時間内に前記計測装置によって計測されたパラメータのうち、前記事故の種類を表す情報と前記主要因または前記副次的要因の評価値の算出に使用したパラメータとを前記記録装置に記録させる
   ことを特徴とするリスク管理システム。
3. 請求項１に記載のリスク管理システムにおいて、
   前記機械の操作室に搭載され、前記制御装置からの指示に応じて警報を出力する操作室警報装置を備え、
   前記制御装置は、前記発生リスクが前記所定の閾値を超えた場合に、前記操作室警報装置に対して警報を出力するように指示する
   ことを特徴とするリスク管理システム。
4. 請求項１に記載のリスク管理システムにおいて、
   前記機械に搭載され、前記制御装置からの指示に応じて警報を出力可能な周囲警報装置を備え、
   前記制御装置は、前記発生リスクが前記所定の閾値を超えた場合に、前記周囲警報装置に対して警報を出力するように指示する
   ことを特徴とするリスク管理システム。
5. 請求項１に記載のリスク管理システムにおいて、
   前記主要因は、前記計測装置で計測したパラメータで直接的または解析的に評価できる要因であり、
   前記副次的要因は、前記計測装置で計測したパラメータで直接的または解析的に評価できない要因である
   ことを特徴とするリスク管理システム。
6. 請求項１に記載のリスク管理システムにおいて、
   前記機械は建設機械であり、
   前記事故には、前記建設機械の転倒事故が含まれ、
   前記機械の周辺の情報には、前記機械の周辺の気象状況が含まれる
   ことを特徴とするリスク管理システム。
7. 請求項１に記載のリスク管理システムにおいて、
   前記制御装置は、前記事故の種類と、前記事故の発生に関与する要因と、前記計測装置で計測したパラメータの一部であって前記要因を評価するための要因評価パラメータと、前記要因が前記主要因であるか前記副次的要因であるかの分類とに基づき、前記要因が前記主要因に分類されている場合は、前記要因に対応する前記要因評価パラメータを用いて前記主要因の評価値を算出し、前記要因が前記副次的要因に分類されている場合は、前記要因に対応する前記要因評価パラメータを用いて前記副次的要因の評価値を算出する
   ことを特徴とするリスク管理システム。

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