労働災害のリスク軽減システムの開発-AIを活用したリアルタイム脳波解析-

• Project/Area Number: 24K14180
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
• Research Institution: Hiroshima Cosmopolitan University
• Principal Investigator: 丸上 輝剛 広島都市学園大学, 健康科学部, 准教授(移行) (40760012)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 新谷 奈苗 山陽女子短期大学, その他部局等, 教授 (70461324) ; 永岡 裕康 山陽女子短期大学, その他部局等, 教授 (80826694)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000); Fiscal Year 2024: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
• Keywords: 労災防止

Outline of Research at the Start

労働災害は、注意力の欠如や疲労などが原因の一つである。しかしながら、注意力の欠如や疲労の蓄積を防ぐことは難しい。今後も、多くの労働者の高齢化が進み、また疾患を抱え薬剤を使用しながら勤務に従事する労働者の増加が予想される現状において、注意力の欠如や疲労の蓄積による労働災害を防止することは困難である。
本研究では、とくに労働災害が多い製造業に従事する従業員に、イヤホン型脳波計を装着してもらい、AIを活用してリアルタイムに脳波解析をすることで、集中力の低下および疲労蓄積を検知し、未然に労働災害を防ぐシステムを構築する。