2022 Fiscal Year Annual Research Report
信頼性・安全性トラブル未然防止へのモバイルIoTモニタリングシステムの開発と展開
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20H02387
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
鈴木 和幸 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 特任教授 (00130071)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 誠 筑波大学, システム情報系, 教授 (00282343)
金 路 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (00436734)
津本 周作 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (10251555)
椿 広計 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 名誉教授 (30155436)
長塚 豪己 中央大学, 理工学部, 教授 (30384738)
横川 慎二 電気通信大学, i－パワードエネルギー・システム研究センター, 教授 (40718532)
横山 真弘 千葉商科大学, サービス創造学部, 講師 (40735354)
田中 健次 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (60197415)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 未然防止 / 信頼と安心 / 動機付け / COVID-19 / マスク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
第1及び第2年度の成果に基づき、全メンバーが互いにそれぞれの役割を分担し研究活動をすすめるとともにWeb会議、インターネットによる検討を行った．
１．COVID-19への問題解決プロセスの探求：COVID-19への問題解決プロセスの探求を継続した。これまでの振り返りとともに、第6波、第7波、第8波の分析を続け、緊急対策・再発防止に加え、変異株を含む未然防止を未然防止七視点より検討した.
2．信頼・安心へのスキーム構築とシーソモデルによる動機付け方法の継続検討：第1及び第2年度に検討した目的設定七視点・シーソモデル七視点・未然防止七視点の三つの七視点に基づき、置かれた立場と現状の徹底した把握・理解(データに基づく分析)による意思決定プロセスを検討した。COVID-19とともに建築労災の分析を継続し、さらなる問題点の抽出・整理・検討を行うとともにリスクコミュニケーションの鍵を握るルール遵守への一人ひとりの行動変容に向けての検討を行った．
3．未然防止予測七視点に基づくモバイルIoTモニタリングシステムの実装とその効果：建築労災に関し、S化学工業(株)との協力作業の基に事故の根本原因の追及を継続し、標準・ルールの遵守への、モバイルIoTモニタリングシステムを開発し、これを現場へ適用し、現場での適用率の向上による標準遵守率の向上の結果、墜転落件数が激減した．
4. 3H(変化・初めて・久しぶり)へのリスク予測と標準遵守に基づく未然防止の徹底：自動運転システム、鉄道などの事故トラブルは停止後、安全確認・再起動の時点など、非定常な状況におけるハザード、即ち3H(変化・初めて・久しぶり)で起こることが多々あり、新製品開発・労災とも共通点があることを見いだし、これらへのリスク予測と標準遵守に基づく未然防止を検討した.
以上から得られた成果を学会・シンポジウムを通して社会への発信を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
上記 3．未然防止予測七視点に基づくモバイルIoTモニタリングシステムの実装とその効果
にて記したように標準・ルールの遵守への、モバイルIoTモニタリングシステムを開発し、これを現場へ適用し、現場での適用率の向上による標準遵守率の向上の結果、墜転落件数を激減することが出来た．また、
4. 3H(変化・初めて・久しぶり)へのリスク予測と標準遵守に基づく未然防止の徹底
において自動運転システム、鉄道などの事故トラブルは新製品開発・労災とも3H、非定常共で発生しやすい共通点があることを見いだし、これらへのリスク予測と標準遵守に基づく未然防止の有用性を抽出出来たため.
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| Strategy for Future Research Activity |
1．従来研究をサーベイし、既存の理論と本研究成果に裏付けされたIoT活用による標準順守率のさらなる向上に向け検討を続ける
2．自動運転システム、鉄道事故トラブル、新製品開発、労災とも多くが3H(変化・初めて・久しぶり)・非定常にて生じることが判明し、これを医療を含む他の一般の業務への展開を視野に、3H(変化・初めて・久しぶり)・非定常へのリスク予測と標準遵守に基づく未然防止体系を構築する
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