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i-Constructionシステム学寄付講座
成果報告会
~生体計測を用いた作業員の安全管理
東京大学大学院 工学系研究科 総合研究機構
i-Constructionシステム学寄付講座
特任助教 濱崎峻資
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
1. 自己紹介
2. 寄付講座における活動
3. 作業員の計測に基づく安全管理
4. まとめ
目次
2/11
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
自己紹介
 濱崎 峻資(はまさき しゅんすけ)
2018 博士号取得 (東京大学)
工学専攻 (淺間一教授)
2018-2019 特任研究員 (東京大学)
新学術領域 身体性システム
2019-現在 特任助教
i-Constructionシステム学
3/11
精密
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
 埋設管プロジェクト
 掘削時の埋設管回避動作の実現
寄付講座における活動
4/11
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
 Omni-viewプロジェクト
 複数の広視野カメラを用いた周辺環境確認・安全確保
寄付講座における活動
5/11
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
作業員の計測に基づく安全管理
6/11
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
元 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
死亡災害発生状況(平成)
全産業
建設業
発生数(人)
厚生労働省データより
最近10年の平均は
341.7件/年
減ってきてはいるが
まだ対策は必要
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
着眼点:ヒヤリハット
7/11
 ハインリッヒの法則
 1つの重大事故の背景には
29の軽微な事故と300の異常
ヒヤリハット
重大事故
軽微な事故
1
29
300
客観的・定量的な収集が必要
 事故は記録に残る
 ヒヤリハットは?
 報告ベースの収集
 様々な理由から集まりにくい
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
ヒヤリハットの分類
8/11
作業員計測から検知できる可能性
重大事故
作業員がはっきりと
意識・記憶した異常
作業員が意識・記憶
しなかった異常
軽微な事故
※定義は自己流
作業員は全く
認知しなかった異常
非ヒヤリハット
ボーっとしている,
油断しているような状態
散漫状態
作業員計測から検知できる可能性
生体データ
からはとれない
作業員が認知した異常
ヒヤリハット
隠しがち
客観的に
集められる
認識していない
危険の可能性を
抽出できる
ヒヤリハット異常が起きやすい
状態を見出せないか?
作業員は全く
認知しなかった異常
非ヒヤリハット
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
研究のコンセプト
9/11
 個々の作業員が現場に散らばったセンサ
作業員を計測し
経験した危険を検知
場所・時刻と共に記録
今後のマネジメントへ
※非リアルタイム
何を?
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
 生体信号
 体温
 発汗
 筋活動
etc.
 表情という追加アプローチ
何を計測すべきか?
10/11
実験室環境や運転者などでは効果的
激しい身体運動を伴う場合は様々に困難
ノイズや測定自体の困難さも
ヘルメット
つばの左右に
小型カメラ 左右カメラの視界
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
何を知るべきなのか?
11/11
危険に直面したとき,どう変化?
 生体信号
 何を計測するのがベストか?
⇒ 医系研究者とのディスカッション
 生体信号が
 表情が
 それが分かれば…
⇒ 「この変化が検知された時,ヒヤリハット発生」
と言えるようになる
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
VR実験構想コンセプト
12
統合した顔画像から
表情の変化データを収集
HMD外部の小型カメラで
顔の下半分を撮影
ヘッドマウント
ディスプレイ
(HMD)
ヘッドマウントディスプレイで
危険事象を疑似体験
生体指標の変化
についてデータ収集
各種バイタルセンサで
複数の生体指標を取得
姿勢の急な変動を収集
IMUで頭部姿勢変動検出
HMD内部の小型カメラで
顔の上半分を撮影
2019/10/30
i-Constructionシステム学寄付講座成果報告会
提案実験の強みと課題
13
顔上半分を撮影
顔下半分を撮影
表情データ収集
生体指標データの収集
急な動きを
取得
 強み
・ 屋内で簡単に実験が可能 → データの大量収集が容易
・ 異なる被験者に全く同じ危険を提示可能 → 再現性がある実験
・ 制御条件(安全な状況)も容易に呈示可能 → 統計的処理が容易
・ 非侵襲かつ現場に類似した体験を与えることが可 → 安全な実験
 課題
・ どのようなVRを?

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