新興技術におけるリスク低減と安全性の確保

日常にはAI、ドローン、機械学習、3Dプリンター、自動運転車などの日々、新しい技術技術が登場しています。インダストリー4.0がビジネスに大きな変革をもたらす中、すでにインダストリー5.0も姿を見せつつあり、高性能なハードウェアやソフトウェアを必要とせず、新技術を容易に開発できるソリューションも存在します。こうした新興技術には、新素材、新しい発明、新しい活用方法をもたらす一方で、そして新しい安全リスクも伴います。ドローンが落下して人に当たる可能性、工場のロボットアームが作業員に致命的な衝撃を与える可能性、3Dプリンターが火災を引き起こす可能性、自動運転車が道路で大惨事を引き起こす可能性などです。こうした技術リスクの前に、企業は新興技術に対する安全責任をどのように果たすべきでしょうか？本記事では、考慮すべきさまざまな領域と、それらのリスクに対処する方法を紹介します。

新興技術における信頼性の確保は、克服すべき非常に難しい課題です。新しいデバイスがまだ市場に出たばかり、あるいはまだ出ていない段階で、その性能をどうやって予測できるでしょうか？あらゆる使用ケースを計画することは困難です。このデバイスでは、予期せぬ事態がいくらでも起こり得ます。例えば、ドローンの部品は日光にさらされて劣化し、破損する可能性はありますか？自動化された工場のプロセスは、性能の低下を適切に監視できているでしょうか？信頼性を軽視すれば、製品が故障した際に企業は公的な損害が生じる可能性に直面します。しかし、信頼性を過度に重視しすぎると、新技術の採用をためらい、ビジネスチャンスを逃す可能性もあります。

これらの懸念に対処するためには、まず故障モード影響解析（FMEA）を実施します。部品故障の原因となるすべてのシナリオや背景を予測することは難しくても、故障モード、つまり材料が破損する具体的な方法やプロセスが出力を提供できなくなる方法を把握することは可能です。FMEAは技術リスク評価に似ていますが、運用上の安全性の危険ではなく、設計そのものの破綻点に焦点を当てます。FMEAは物理的な製品にも工業プロセスにも適用できます。

FMEAを実施するには、まず設計が故障する可能性のあるすべての方法と、その原因と影響を分析します。例えば、材料が温度や応力条件によって破損する場合や、自動化された空気質管理システムが健康に有害な環境を作り出す場合などです。次に、各故障モードの重大度、発生可能性、そして事前に検出・対応できるかどうかを評価します。この評価に基づき、設計を変更するなどして、技術リスクを軽減します。堅牢なFMEAを実施した証拠を文書化しておくことは、強固な品質保証システムで製造された製品であることを顧客に示す証拠として活用できます。

もう一つの信頼性分析手法は、HALT（Highly Accelerated Life Test：高加速寿命試験）です。これは、機器を極端に高頻度の使用をエミュレートし、材料疲労による故障を促進するテストです。さらに、極端な温度や振動下で実施することで、機器を限界を超えた状況を作り出します。HALTを行うことで、これまで認識していなかった故障モードを特定でき、設計を強化する機会が得られます。

新しい技術を活用して、独自の新技術が現場でどのように動作するかを予測することも可能です。IIoTセンサーや機械学習を用いることで、予知保全の実現では、機械の性能を分析し、故障のタイミングを予測して事前に対策を講じることができます。工業機械の振動監視は、この予知保全の重要な要素です。

総じて、トレンドだからといって新しい技術や素材を急いで導入すべきではありません。解決したいビジネス上の課題に対して、それらが本当に信頼できる選択なのかどうか、慎重に検討する必要があります。

イノベーションや新興技術は驚異的なスピードで進展しており、特に競争の激しいテクノロジー業界では、市場投入を急ぐ誘惑が強くなります。技術の進歩があまりにも速いため、科学が安全性の観点からそれを十分に追跡・検証できないと指摘されることもあります。

従来の科学的研究や政府の施策は、最近の新技術の進化スピードに追いつくにはあまりにも遅く、AIの登場によってそのスピードはさらに加速しています。製品やプロセスの安全性に関する確固たる結論を得るには、膨大なテスト時間とリソースが必要ですが、さらに新しい技術が次々に登場するとため、研究成果は発表時点で陳腐化してしまうこともあります。さらに、テクノロジー企業は社内試験における透明性が低いという傾向があり、この問題を一層複雑にしています。

これらのテストの不足を解消し、新技術のリスクに対処するためには、メーカーによる積極的な取り組みが必要です：

• 新製品の十分なテストと安全性に関する研究を行うための資金と設備を提供する
• 調査が完了するまで、これらの製品の発売を待つ
• 段階的に製品をリリース・拡大し、現場での安全データを収集し、設計を改善する
• これらのテストにおいて公的な透明性を確保する
• 業界の安全規制を策定する（または政府による規制を受け入れる）

安全責任を怠ると、企業は多数の事故や、公的調査、そして評判の失墜を招く恐れがあります。新興技術においては、堅牢で徹底的な安全試験が不可欠です。

テスト要件にギャップがある一方で、テクノロジー企業には遵守すべき規制が数多く存在します。新興技術は世界的な接続性を拡大させ、世界各地でそれに対する期待を寄せられています。コンプライアンス管理のための業界規制は数えきれないほどあり、地域によって異なるうえ、技術の進化スピードに合わせて絶えず変化し続けています。

新興技術における安全面での規制遵守上の課題には以下が含まれます：

• AI：人工知能の進歩が急速に進む中、政府、規制当局、業界標準化団体はその規制策定に苦慮しています。管理方法に関する新たな課題は毎日のように浮上しており、例えば、医療専門家が診断にAIを依存するケース、一般消費者が健康アドバイスにAIを利用するケース、さらにはAIが制御する武装ドローンという極端なリスクなどがあります。
• オペレジ（業務の強靭性・復旧力）：重要なインフラが新興技術に依存する場合、自然災害などの事態においても意図した通りに機能するための運用上の強靭性が必要です。
• 下請け業者の管理：オペレーショナル・レジリエンスに関する規制がある法域では、企業が下請け業者やさらにその下請け業者に依存する場合、重要インフラの安全性に関する追加規制が設けられていることがあります。

企業が規制環境で成功するために活用できる優れた取り組みを以下に示します：

• 自社が事業を展開する地域に適用される規制を把握する
• 新しい規制に備え、積極的に対応できる強力なチームと手順を構築する
• 新しい業界標準の策定に参加する
• 製品設計と企業運営の初期段階からコンプライアンスを組み込む
• コンプライアンスへの取り組みを透明化することで、消費者の信頼を構築できる

技術リスク評価は、イノベーションの安全性への影響を評価するための不可欠な方法です。従来型のリスク評価の基本的な枠組みは、新興技術にも依然として有効です：

1. 機器が引き起こす可能性のある危険を特定する
2. 各危険のリスクを重大度と発生確率の観点から評価する
3. 各リスクに対して、それを軽減または排除するための管理策を実施する
4. リスク管理策を文書化する
5. 運用データを定期的にレビューし、管理策の有効性を評価する

コンポーネントの信頼性について議論したように、これは全く新しい技術にとっては困難な課題です。なぜなら、新しいものがどのように使用されるかをすべて予測することは不可能なためです。FMEAやHALTのデータはリスク評価に役立ちますが、技術が公衆や環境にどのように具体的な影響を及ぼす可能性があるかを広く考慮する必要があります。新しい技術リスク評価には、想像力と知恵が求められます。最近の公的技術失敗事例を分析し、そこから得られる教訓を検討します。

新しい技術リスク評価で考慮すべき他のポイントは次のとおりです：

• この新技術は、リスク評価が必要な他の新技術と相互作用する可能性があるか？
• 自社の現在のリスク評価手順は、新興技術に適用できるほど堅牢で柔軟か？
• チームは、現代の技術環境に適したリスク評価に関する新しいトレーニングを必要としているか？
• リスク管理策の有効性に関する十分なデータを収集しているか？
• この技術のリスクに即時影響を与える新たな事態に迅速に適応できるか？
• ベンダーやその他の第三者は、これらの概念に十分関与し、リスク管理策を確実に実施できるか？

これらのポイントを念頭に置くことで、新しい技術とその活用を計画し、ユーザーの安全を確保しながらビジネス上の優位性を獲得することができます。

企業には、採用する新興技術に対して積極的に安全プロトコルを策定する責任があります。これにより、職場、一般社会、そして環境の安全を確保しながら、企業の評判を守ることができます。

新興技術の使用に関する安全手順を計画する方法は以下の通りです：

• 新製品の公共利用に対するリスク評価と同様に、職場の安全にも徹底的にリスク評価を適用する
• 新しい技術の使用方法についてスタッフをトレーニングし、特にその新しい概念を理解させる
• 自動化が必ずしも人員の責任を免除するものではないことを強調する
• 新しい技術の運用状況に先んじるため、安全プロトコルと安全データをより頻繁に見直し、再評価する

さらに、新興技術も安全プロトコルの改善にいくつかの方法を提供しています：

• 拡張現実（AR）や仮想現実（VR）を活用し、制御された安全なシミュレーション環境で技術安全に関するトレーニングを実施することで、実際に問題が発生した際に迅速に対応できるようにします。
• IIoT技術を使用して、機械の故障を事前に予測し、予防的な修理を実施します。IIoTセンサーは、危険な環境で作業する労働者の健康を監視するためのPPE（個人用保護具）向けにも存在します。
• ブロックチェーンを利用して、改ざん不可能な安全データをリアルタイムで記録・保存します。

これらすべての要素を考慮することで、安全性維持に関する責任を果たしながら、新興技術を開発・導入し、その恩恵を享受することができます。RSは、新興技術分野において幅広い製品ラインを提供しており、その中にはSTEM向け電子部品も含まれています。