実験室を安全に保つために、ソフト面で様々なきまりやしくみがありますが、その有効性について自然言語処理手法を用いて検討しています。

　実験室内の状態を安全に保つために、リストを用いたセルフチェックや専門家による第三者チェックするしくみがあります。このしくみと、実験室で発生する事故の関係性について、テキストマイニングを用いた手法で解析しています。

　実験室の実態を明らかにするにあたり、実験室の安全という観点で、客観的に評価する指標の開発を進めています。これまで進めている解析手法を組み合わせて、実験室に関する定量化データを収集し、そのデータに対して深層学習手法を用いた分析を行って、実験室の実態を判断できるような指標の抽出を目指しています。

　また、各研究から得られた基礎的知見に基づき、実験に関する安全教育や安全管理手法の開発や実装にも取り組んでいます。