AIで30分〜1時間先の熱中症リスクを予測、福岡市の建設現場で実証：現場管理

BeeInventorは、福岡市内の建設現場でAI熱中症予測システム「DasSenseH」の実証を開始した。作業員の身体データや現場のWBGTなどをAIで解析し、熱中症リスクの予兆検知とリアルタイム通知の有効性を検証する。

[BUILT]

　BeeInventor（ビーインベンター）は2026年7月29日、福岡市が推進する実証事業の一環で、市内の建設現場でAI熱中症予測システム「DasSenseH」の実証を開始したと発表した。作業員の身体データや現場のWBGT（暑さ指数）などをAIで解析し、熱中症リスクの予兆検知とリアルタイム通知の有効性を検証する。

　実証期間は2026年7〜10月の約4カ月間で、1現場の作業員4人が対象。作業員がDasSenseHのデバイスを装着し、取得した身体データや環境データを基にAIが熱中症リスクを予測する。実証を通じてAIの予測精度を高め、建設現場での熱中症の防止につなげる。

福岡市内の建設現場におけるDasSenseHの実証イメージ　出典：ビーインベンタープレスリリース

　DasSenseHは既存の作業用ヘルメットに後付けできるセンサーを使用。センサーから得る深部体温の推定値や加速度データに加え、現場のWBGT、作業強度、年齢や既往歴などの個人要因をAIで総合的に解析し、作業員ごとに30分〜1時間先の熱中症リスクを予測する。

DasSenseHによるデータ取得からAI解析、管理者への通知までの流れ　出典：ビーインベンタープレスリリース

　AIが高い熱中症リスクを検知すると、管理者にメールやMicrosoft Teamsで即時通知する。通知には対象作業員や危険度を表示。休憩や水分／塩分補給、作業内容の変更といった初期対応を支援する。

　クラウド型の建設IoTプラットフォーム「DasIoT」とのシステム連携にも対応する。管理画面で複数の現場／作業員の状態をリアルタイムで確認できる。ダッシュボードでは体温の推移や熱中症リスク、WBGT、位置情報などをリアルタイムで一元管理する。取得データはAIの継続的な学習にも利用し、現場環境や作業条件に応じた予測精度の向上を図る。

管理画面。作業現場のWBGTや作業員の状態、アラートを表示する　出典：ビーインベンタープレスリリース

　AIアルゴリズムは香港理工大学（PolyU）との産学連携で共同開発した。学術研究と実際の建設現場で取得したデータを組み合わせながら、予測精度を継続的に高める。建設現場のほか、警備、物流、製造、設備保守、イベント運営など、屋外や高温環境で作業を行う現場での活用を想定している。