離職を防ぐ。事故を防ぐ。
脳波が実現する、次世代の工場マネジメント。

「なぜ人が定着しないのか」「なぜヒヤリハットが無くならないのか」。その答えは、目に見えない従業員の「脳・メンタル状態」にありました。

NOU-TAG（脳タグ）は、脳波データを活用した「最適な人材マッチング」と「次世代の安全管理」で、企業の抱える2大課題を根本から解決します。

  • NOU-SELECTION（適正配置）適切な人材配置を脳波で導く
  • NOU-SAFE（安全管理）危険を予兆し、労災を防ぐ脳波アラート
  • NOU-SCAN（特性把握）熟練度や適正の見える化
  • NOU-SYNC（チーム編成）脳波マッチングで「やめない組織」を作る

事例

1. NOU-TAG™サービス：熟練作業者の『勘』を脳波でデータ化するサービス

熟練者の「暗黙知」のデジタル技能検定

確実な技能伝承が、若手の早期戦力化と離職ストップを実現します

↓パンフレットのダウンロード

2. NOU-TAG™安全管理サービス

運転手の無意識の傾向を分析し、事故のない現場づくりをサポートします。

ドライバー/オペレーターの疲労検知機能も搭載、身体疲労とメンタル疲労をわけて可視化します。

トラックドライバーの安全管理

フォークリフトオペレータの安全管理

共同サービス→NOU-TAG™安全管理サービスサイトへ

サービスメニュー：実際の現場（実稼働型）での測定データから下記を分析しレポート

現状の記載機能名称＋提供価値
疲労検知 （メンタル、フィジカル疲労切り分け）疲労要因の分離検知（メンタル／フィジカル） 作業中の生体反応から「身体的疲労」と「精神的ストレス」を個別に可視化。 ・ヒヤリハットの原因が「過重労働（肉体）」か「集中力低下（精神）」かを特定し、的確な休憩指示やシフト改善を実施。
熟練者判定モデルを適応し熟練者レベル判定スキル水準の客観的評価（熟練度判定モデル） ・熟練ドライバーの生体データ・視線移動・操作パターンを基準（ベンチマーク）化。 ・個々の習熟度を数値で把握し、標準化された教育プログラムの提供や個別の指導方針策定に活用。
離職兆候の早期検知モデルエンゲージメント低下 ・離職兆候の事前検知・過去の離職者データに見られた生体反応・負荷パターンの変化をAIが分析。 ・慢性的なストレス状態や不調の早期変化をとらえ、事前ケア（面談・配置換）による定着率向上を実現。
ペア作業（指示だし）時の相性判定ペア作業（指示・連携）におけるストレス相性分析・指示出し者 ・受けてのペア作業時におけるストレス値の変化を測定。 ・人間関係や指示出し方法に起因する負荷を可視化し、相性の良いペア編成やコミュニケーション改善を支援。
狭い空間での作業負荷分析局所的・高難度エリアにおける環境ストレス解析 ・狭小スペースや見通しの悪いエリアでの作業時に生じる過度な心理的負担（緊張度）を特定。 ・レイアウト変更、徐行指示、一時停止位置の見直しなど、安全対策の根拠（エビデンス）として活用。
ヒヤリハットの検知パターンとトリガー評価主な発生原因：何故ヒヤリハットが発生したのか？ 現場での特徴：ヒヤリハットが出た時の特徴（突発事象や接近に対して「直感的な警戒心・反射的リカバリー」が作動したなど。）
個人特性特徴：作業中の主要となる感情数値化 分析：業務手順の組立、特に特徴となる行動、強い 適正：適性判定（デジタル技能検定適合度）、奨励役割
認知・理解予測評価認知」「理解予測」と、各作業員が今回の作業（動線・荷の積み降ろし）をどのレベルまで認識・予測して操作していたかを分析・総括します。
最適ルート判定最適ルート判定とは「形式的な最短ルート」でなく「認知的な最適ルート」から算出。
ルート評価で使用する感情
①空間認識（立体把握・視野の広さ）ー【値が高い方がよい】
②ストレス＋不快（心理・身体負荷）　ー【値が低いほどよい】
➂思考停止（オートパイロット・漫然） ー【適正（低め）がよい】
④平常状態（ルーティン状態）　　　　　ー【60以上維持率】
測定したフォークリフトオペレーターのデータから最適ルートを算出。
御社の強み。弱み評価測定したフォークリフトオペレーターのデータから御社の強いと弱みを分析。

3. NOU-TAG™サービス：人とフィジカルAIロボットとのマッチング

  • 共同作業者/ロボットとの作業における、心理的な変化を数値化
  • 安心、快適や、作業終了の達成感など、ポジティブな心理的要素を考慮した配置や作業工程の設定に活用
  • 心理的な障害要素を軽減するような配置や作業工程の検討に活用

4．NOU-TAG™サービス：最強のチーミングを作る

脳タイプの組み合わせから最強かつ調和のとれたチーム（組織）を作る

脳波から脳タイプ（Work Style）を求め、組合せによる最適なグルーピングを実施します。

画面サンプル