1. これは何の話？

環境・安全・衛生（EHS）ソフトウェアを提供するCorityが、新AIプラットフォーム「Cortex AI」を発表したニュースの解説です。
画像解析や医療記録サマリなどをAIエージェントとして束ね、中央ハブで権限管理と監査を行う構成が紹介されています。

2. 何がわかったか

CorityはCortex AIで、点検画像解析、インシデント要約、医療記録サマリ、文書要約など25以上のユースケースをカバーすると発表しました。
エージェント群を中央ハブで管理し、権限設定・ワークフロー・監査ログを一元化することで、規制順守と運用効率を両立する設計です。
既存のCorityOneプラットフォームと統合し、企業内の安全・環境・労務データを横断利用できるとしています。

3. 他とどう違うのか

単機能のチャットボットではなく、複数エージェントを中央ハブで統制する点が特徴です。
EHS領域に特化し、画像・テキスト双方のリスク検知を対象にしているため、一般的なオフィス自動化ツールよりも現場寄りの機能が多い点が差別化要素です。

4. なぜこれが重要か

EHSは規制順守と現場オペレーションが密接で、ログや権限管理が不可欠です。
中央ハブでAIエージェントを統制する構造は、コンプライアンス監査や事故時の追跡に有効で、AI導入の社内承認を得やすくします。

5. 未来の展開・戦略性

現場IoTデータや画像を組み込んだリアルタイム監視、医療・労務データとのプライバシー対応など、運用要件が厳しい領域での拡張が想定されます。
多拠点展開では権限分割とロール設定が鍵となり、ハブ側のポリシー設計が競争力になるでしょう。

6. どう考え、どう動くか

例として、既存の点検報告書と画像をCortex AIに流し、要約とリスク抽出をパイロットすることで効果を評価できます。

指針：

  • 最初に1～2ユースケース（画像点検・文書要約）に絞り、監査ログと権限設定を明確にしたPoCを実施。
  • 既存EHSデータとの統合範囲を決め、個人情報や医療情報の扱いを法務と合意する。
  • 導入後はインシデント対応時間や報告精度などKPIを設定し、改善サイクルを回す。

次の一歩：
・今日やること：パイロット対象の点検データセットを選定し、匿名化要件を確認。
・今週やること：権限ロールと監査ログ要件を整理し、PoC範囲の合意を取る。

7. 限界と未確定

  • 医療・労務データを扱う場合のプライバシー制約への具体的対応は未公表です。
  • 自社データセットでの精度やモデル更新頻度は要検証です。
  • 外部システム連携（ERP／IoT）の標準コネクタ範囲が不明で、カスタム開発コストが発生する可能性があります。

8. 用語ミニ解説

  • 環境・安全・衛生領域で使われる業務システム群。（EHS）
  • 複数のAIエージェントを一元管理し、権限や監査ログを統制する中心システム。（中央ハブ）

9. 出典と日付

Cority Newsroom（公開日／最終確認日：2025-12-04／2025-12-06）：https://www.cority.com/news-media/cority-launches-cortex-ai-to-deliver-trusted-artificial-intelligence-in-ehs/