職場におけるウェアラブルテクノロジー：安全性の向上とプライバシーの保護

消費者向けハイテクウェアラブルデバイスは、当初こそ苦戦を強いられました。しかし、サプライチェーン分野ではより肥沃な成長の土壌が広がっています。

消費者市場での浮き沈み

テクノロジー好きな購買層向けのファッションアクセサリーとして、Google Glassは世界に衝撃を与えることはありませんでした。Apple Watchも、メーカーが期待したほどスムーズな立ち上がりとはなりませんでした。消費者レベルでより成功を収めたのは、身体活動や体の指標、その他の健康マーカーを監視するFitbitのようなデバイスです。

消費者市場におけるウェアラブルの成功が分かれた背景には、高価格、使い勝手の悪さ、目新しさが薄れるという要因があります。しかし、作業員の安全促進、特に流通や倉庫現場においては、この技術により強力な意義を見出せます。

バイオメトリクスデータがもたらす職場の安全

体温、心拍数、呼吸といった生体指標の継続的な測定が、人間の健康に関する貴重な知見をもたらしてきたことは疑いありません。IBMのWatson IoTソリューション プログラム ディレクターであるイシャン・セガル氏によれば、この能力は今や職場の安全プログラムに応用可能であり、作業員の過度な疲労による事故を防止する助けとなります。

有用なデバイスには、高度なセンサーを搭載したリストバンド、ヘルメット、安全帽、「スマート」衣類などがあります。IBMによれば、これらは「生体および環境データを取得し、作業員の転倒を検知したり、作業員が機械に近づきすぎた場合に機械を停止させたり、温度や空気質の変化を監視したり、さらにはシフト開始時に作業員のバイタルサインが病気を示している場合にフラグを立て、事故リスクの高さを警告したりできます。」

IBMはこの技術を従来の安全プログラムの代替ではなく、「推測と不確実性を方程式から取り除くことで、それらのポリシーの実施を改善する手段」と位置づけています。

多様な産業現場への適用

セガル氏は、倉庫、屋外作業、鉱山、建設現場など、幅広い商業・産業環境への適用が可能だと述べています。ただし、技術はまだ比較的新しく、ほとんどの採用企業はユースケースやパイロット実験を通じて、最も実用的な導入箇所を模索している段階です。

コストと技術的背景

産業用機器の価格は比較的低く抑えられています。その一因は、ガス検知器、警告灯、モーション検知器、ベストなど、長年にわたり業界が安全補助具に頼ってきた歴史があるためです。最新のセンサー技術の一部は、Raspberry Piのような安価なコンピューターを趣味で使う人々や、Nordic Thingyのような試作・開発プラットフォームの利用から生まれました。それらが今、IBM Watsonの最新AI機能と組み合わされています。

スマートヘルメットメーカーのGuardHatは、IBMと緊密に協力し、ハードウェアとソフトウェアを統合した監視システムを開発しています。鉱山業界での実績を持つこの製品は、生体サインの追跡に加え、周囲のガス濃度などの環境測定も可能です。作業員のインサイトやその他のデータはクラウドにアップロードされ、分析に活用されます。

導入に伴う課題とプライバシーへの配慮

新デバイスの使用には一定のトレーニングが必要ですが、ほとんどのユーザーは日常業務への影響を最小限に抑えようとしています。ただし、作業員がヘルメットをランダムに取り、シフト終了時に箱に投げ入れるといった慣習をやめるなど、プロセスの変更が不可欠なケースもあります。

リアルタイム監視にとどまらず、これらのデバイスは作業員のパフォーマンス、現場の状況、生産性と健康の傾向を広範に把握するデータを生成します。ここでWatsonのような分析ツールの能力が発揮されます。

センサー搭載ウェアラブルの普及に伴い、プライバシーの問題が浮上しています。作業員が監視を過度に侵入的だと感じる懸念です。

セガル氏はこの懸念を払拭します。導入企業は「作業員の安全を最優先事項としている」からです。データプライバシーについて、IBMはデータを保持・管理せず、EUの一般データ保護規則（GDPR）のような厳格なデータ保護措置の遵守に努めています。さらに、一日の終わりにデータを削除するオプション、休憩中の監視停止、業務外での匿名性確保など、ユーザー側で制御可能な機能を提供しています。

また、この技術で生成されるデータが、より厳格なエンジニアード・レイバー・スタンダード（作業標準）をもたらし、作業員の反発を招くこともないとセガル氏は断言します。「それは私たちが開発してきたものでは一切ありません。紙とクリップボードによる安全計画の運用を置き換えるものです。」

今後の展望

企業は新世代ウェアラブルの導入にあたり、作業員への教育と、技術の限界の理解を進める必要があります。セガル氏によれば、価値は「職場での怪我や重要設備の計画外ダウンタイムといった『痛み』を取り除き、生産性を向上させること」にあります。

IBMは、デバイス価格の低下と膨大なデータ処理能力の向上に伴い、今後数年で企業の関心がさらに高まると予測しています。それはAIの絶え間ない進化、すなわち「データの接続、収集、分析をIoT全体でより利用しやすく、より幅広いユースケースで容易にすること」そのものなのです。