建設現場では作業前に必ず、作業担当者の経験・知識・感覚を基に、起こり得る災害を予測し対策を立案する「危険予知活動」を行う。ゆえに作業担当者が該当作業に関連する過去の災害事例を数多く参照できれば、危険予知の精度向上につながると期待されるが――
参照には手間と時間がかかる。そのうえ、事例に記載された作業内容、災害原因、災害状況は自由記述文のため、「災害傾向」は全事例を読み解かねば把握できない。これが日々の危険予知活動における災害事例データの効果的な活用の障害となっていたという。
鹿島は、UNAIITと共同で、鹿島保有約5,000件の災害事例と、厚労省「職場のあんぜんサイト」掲載約64,000件の災害事例をAIで解析し、類似作業の災害事例を見える化するシステム「鹿島セーフナビ（K-SAFE）™」（特許・商標出願中）を開発した。5,000＋64,000件のデータを取り込み、自然言語処理技術を用いて解析することで、災害原因を特定する。
「特定した原因をクラスタリングや代表的キーワードでラベリング」「文章入力した作業内容を災害事例データと照合し、類似作業の災害傾向をグラフ表示」「災害の原因や状況別等に切り替えができ、各災害件数を一目で把握可能」といった特長を備えた。同システムの「解析対象は、鹿島と厚労省の一方、または両方の災害事例を選択」「作業内容の入力は単語に加え、文章でも可能」
「類似作業の災害事例をその原因や状況別、時系列（年毎）でグラフ表示」「事例を直近10年、直近5年で絞り込み可能」「事例の詳細が一覧表示され、CSV出力が可能」「グラフラベルやグラフの一部をクリックすると、それに含まれる事例を一覧表示」「グラフは災害ランクごとに色別表示」といった機能を有する同システムを活用する現場では、各種作業の災害事例を多面的に提示できるようになり、危険予知活動の精度が飛躍的に向上するという。