事故分析よりもリスク分析の時代へ

事故が起きれば原因を分析する。
これは安全管理において当然の取り組みです。
・なぜ起きたのか。
・何が原因だったのか。
・再発防止策は何か。
こうした活動は今後も重要であり続けるでしょう。
しかし私は近年、それだけでは限界があるのではないかと感じています。

事故分析は過去を見る活動です。
一方で本当に知りたいのは、未来に起きるかもしれない事故ではないでしょうか。
事故が起きてから考えるのではなく、事故が起きる前に兆候を発見したい。
その発想がリスク分析だと思っています。

例えばドライバー管理を考えてみます。
事故を起こした人だけを分析するのではなく、

・休憩取得が遅れている
・長時間待機が続いている
・睡眠不足の兆候がある
・特定条件下でヒヤリハットが増えている

といったデータを継続的に見る。
そうすれば事故そのものではなく、「事故になりやすい状態」を把握できます。

この考え方は安全だけに限りません。
経理であれば不正やミスの兆候。
人事であれば離職リスクの兆候。
総務であれば情報漏洩やコンプライアンス違反の兆候。
重要なのは結果ではなく前兆を把握することです。

ところが現在の企業システムの多くは、まだ結果管理を中心に作られています。
・事故件数。
・クレーム件数。
・離職率。
・不正件数。
もちろん重要な指標ですが、それらはすべて結果です。結果だけを見ている限り、事故や問題は必ず先に発生してしまいます。

今後AIが発達すると、大量のデータ分析そのものは人間より得意になるでしょう。
むしろ人間の役割は、「何を分析すべきか」を決めることになると思います。
そして私が強く関心を持っているのは、過去の事故ではなく未来のリスクです。

事故分析システムは過去を説明します。
しかしリスク分析システムは未来を予測しようとします。
もちろん予測が100％当たることはありません。
それでも事故が起きてから対応するより、はるかに価値があります。

企業のガバナンス強化とは、ルールを増やすことではないと思っています。
リスクを早期に発見し、適切に対処できる仕組みを持つことです。
安全管理の世界で培われたこの発想は、これから経理や人事、総務を含む企業経営全体へ広がっていくのではないでしょうか。

そしてその先にあるのは、「問題への対応が上手い会社」ではなく、「問題が大きくなる前に気付ける会社」なのだと思います。

そしてその気付きを得るための有効なツールがAIであり、それを通じて経営の意思決定を人間が行う、そのような役割分担に今後は進んでいくのではないでしょうか。

もっとも、AIによる分析がどれほど精緻になっても、未来のすべてを予測することはできません。
リスクを扱うとは、予測できないものが残ることを前提に、それでも判断し、備え、行動することでもあります。
次回からは、こうした「不確実性」と向き合ってきた人間の営みそのものについて、あらためて考えてみたいと思います。