根據《職業安全衛生法》與勞動部職業安全衛生署的規範，企業必須建立並推動涵蓋風險辨識、應變機制、人員健康與教育訓練等面向的「ESH 16大計畫」。這16項計畫包括：安全衛生管理、教育訓練、緊急應變、承攬管理、作業環境監測、健康管理、母性保護、異常負荷預防、職場暴力預防、輪班健康保護、高風險作業管理、職業病預防、機械設備安全、化學品管理、個人防護具管理，以及整體的風險控制。這些計畫本質上都高度依賴「資訊的收集、分析與傳遞」，正好呼應生成式AI的強項。

在應用層面，生成式AI具備四大主要能力，包括自然語言生成（如撰寫報告、會議記錄）、互動問答（如教育訓練模擬）、語意理解與分類（如風險事件歸納），以及與IoT、大數據平台整合的能力。這些能力可協助企業快速製作SOP、安全手冊、教育簡報，並根據感測器與健康數據進行智慧風險預測與警示，甚至生成政策草案及行動計畫建議。

以「安全衛生教育訓練計畫」為例，過去常以靜態教材與投影片為主，導致學習效率不佳。引入生成式AI後，企業可快速製作不同職務、語言與風險等級對應的訓練模組，並透過互動問答機器人模擬實際情境，加強學員理解。又如「化學品安全管理計畫」，AI可自動讀取SDS（安全資料表），標註關鍵風險與防護資訊，再以簡化版本呈現給現場人員，大幅降低誤用風險。

企業導入生成式AI於ESH領域，不僅可提升行政效率與資料分析準確度，更可強化對法令遵循的掌握能力。舉例來說，AI可協助比對公司內部政策與現行法規，如《職業安全衛生設施規則》或《個人資料保護法》，自動提示潛在不一致之處，協助企業進行修訂。此外，透過AI分析過往職災與健康紀錄，能產生更精準的風險熱點圖，提升預防效果。

導入過程中，企業應注意資料隱私與AI治理結構的建立，確保生成內容的準確性與合法性。建議先從數位化程度較高的領域（如教育訓練或環境監測）進行試行，再逐步擴展至高風險作業與健康管理層面。

根據多家國內外企業經驗，成功導入AI可讓EHS報告產出效率提升逾50%、教育訓練完成率提高至90%以上，且事故風險通報時間縮短達40%。這些數據顯示，生成式AI不僅是技術創新，更是企業推動ESG、提升永續競爭力的重要工具。