建築業界の問題点

現在、日本の建設業は、長時間労働や人材不足といった深刻な課題に直面しています。
建設投資額の減少や労働人口の減少を背景に、政府は「働き方改革関連法」を施行し、労働環境の改善に取り組んでいます。
しかし、多くの企業が依然としてその対応に苦労しており、デジタルトランスフォーメーション（DX）や人工知能（AI）の導入が、生産性の向上と労働環境の改善において重要な役割を果たすことが期待されています。
そこでまず、建築業界における日本の現状と課題、さらにはそれに対する取り組みを確認した後、AI導入がもたらす可能性について考察していきます。

社会的な構造が問題

建築業界だけでなく、人手不足や働き方改革など様々な社会的な問題が山積しています。業種・業界に関わらず人材不足は、大きな問題です。

建築業界の社会的な背景

国土交通省のデータによると、日本の建設投資額は平成4年度の約84兆円をピークに、平成22年度には約42兆円まで減少しました。
しかしその後は回復傾向にあり、令和4年度には約67兆円にまで戻っています。
しかしながら、建設業界が投資額が回復に向かう中、長時間労働や人材不足が依然として挙げられます。
1997年に685万人であった建設業の就業者数は、2022年には479万人まで減少していて、このうち35.9%が55歳以上で、29歳以下はわずか11.7%しかいません。
この統計は、若年層の担い手不足が顕著であり、業界全体が深刻な人手不足に直面していることを示しています。
この背景には、長時間労働が常態化していることや、過酷な労働環境が影響していると考えられます。

働き方改革関連法とは？

これに対して政府は、2024年4月から建設業界における時間外労働の上限を厳しく規制する「働き方改革関連法」を施行しました。
この法律の目的は、建設現場における長時間労働問題を改善し、労働者の健康と安全を確保することにあります。
この規制は業界にとって重要な一歩ですが、依然として多くの企業が効率的な業務体制の構築に苦労しているのが現状です。
そこで、業務効率化や生産性向上を目的としたAI・新技術の導入が急務となっています。
AIの導入は、働き方改革に対応するだけでなく、労働時間短縮によるコスト増加にも有効な解決策となるでしょう。

それでは具体的なAI導入の可能性を見ていきましょう。

AI導入で解決できる課題

AI導入は、建築業界における生産性向上に大きな影響を与える可能性があります。 AIによる重複作業の自動化やデータ分析を活用すれば、業務効率が飛躍的に向上します。 設計、施工、管理の各工程をAIに任せることで、ミスを減らし、全体的な品質向上にも寄与します。 また、現場作業では自動化や遠隔操作が可能になり、少人数でより多くの作業をこなすことができるようになります。 これにより、労働者の負担が軽減されるだけでなく、危険な作業が減少し、安全性の高い作業環境が実現されます。

さらに、AIを活用した教育やトレーニングにより、新入社員の育成を効率化し、人材育成の質を向上させることも可能です。これにより、若年層の育成が進み、将来的な人材不足の解決にも貢献できるでしょう。

DXの推進によって、IoTセンサーやAIを活用したスマートシティの構築といった新たなビジネスチャンスも生まれます。これにより、建設業界は単なる労働集約型産業から、技術革新を通じた先進的な産業へと進化することが期待されています。

参考文献： 国土交通省.”建設業を巡る業界と課題”.2023.3.9. https://www.mlit.go.jp/.2024.9.16.

業界のAI導入事例

DeepXによるAI建機について

DeepXは、AIを活用して建設機械を自動化する技術開発を進めている日本のスタートアップ企業です。東京大学松尾研究室発の企業ということもあり、その技術力には注目が集まっています。ケーソンショベル、油圧ショベル、クレーンなど、様々な建設機械への適用を目指していてます。

DeepXのAI建機の特徴

AIによる画像認識や制御技術を用いて、高精度な掘削、積み込み、揚重などの高度な作業を実現しています。人が作業しづらい危険な場所や、繰り返しの作業を自動化することで、作業員の安全確保と生産性の向上に貢献しています。また、現場の状況に合わせて、システムを柔軟にカスタマイズすることができます。

ケーソンショベルの自動運転　

ケーソンショベルは、主にトンネルや地下構造物の建設で用いられる大型の掘削機械です。DeepXの技術により、複数のケーソンショベルを同時に、かつ正確に制御できるようになりました。ケーソンの掘削、引き上げ、設置といった一連の作業が自動化されています。複数の機械が連携し、作業の効率化を図ります。

参考サイト：DeepX公式サイト.https://www.deepx.co.jp/ja/.(2024/10/1).

株式会社テムザックのAIについて

株式会社テムザックについて

テムザックは、「人とロボットの共存社会」の実現を目指し、様々な分野でロボット開発を行っている企業です。その中でAIは、テムザックのロボットをより賢く、より人間と協働できるものにするために、重要な役割を果たしています。特に、エッジAIを活用した群制御技術は、テムザックの大きな強みです。

複数のロボットが連携して作業を行う際に、それぞれのロボットに搭載されたエッジAIが、状況に応じて自律的に判断し、協調動作（群制御）を実現しています。

システム天井施工ロボット

システム天井施工ロボットは、オフィスビルなどの天井施工を自動化するロボットシステムです。テムザックが鹿島建設と共同開発し、複数のロボットが連携して、天井ボードの取り付けだけでなく、その前工程である吊りボルトやTバーの取り付けも全て自動で行うことができます。

つかわれている深層学習は、ロボットが周囲の環境を認識し、障害物を避けるなど、より安全な動作を実現するために、深層学習を用いた画像認識技術が活用されています。またロボットが試行錯誤を繰り返すことで、より効率的な作業手順を学習し、最適な行動を選択できるようになっています。

システム天井施工ロボットの活用事例

オフィスビルの天井施工: 大規模なオフィスビルの天井施工に導入されています。 病院などの医療施設: 清潔な環境が求められる医療施設の天井施工にも適しています。

参考サイト:テムザック公式ウェブサイト: https://www.tmsuk.co.jp/.（2024/9/9）.

清水建設が開発したAI搭載の安全監視カメラシステム

車両搭載型AI監視カメラシステム「カワセミ」

「カワセミ」は、清水建設が開発した、建設現場の重機に搭載するAIを活用した安全監視カメラシステムです。画像解析AIにより、重機の死角となる後方区域にいる人や車両を瞬時に検知し、重機と作業員の接触による事故を未然に防ぎ、安全な作業環境を実現します。

清水建設は、建設現場における安全確保のみならず、生産性向上、品質管理など、幅広い分野でAI技術を導入しています。

構造物点検AI

構造物点検AIは、ドローンやカメラ映像などを用いて、橋梁やビルなどの構造物の劣化状況を自動的に検出するAIです。非破壊検査: 構造物を傷つけることなく、ひび割れや腐食などの損傷を早期に発見できる、非破壊検査は人間の目では見つけにくい微細な損傷も検出可能です。例えば、ビルの外壁点検は高所作業車に搭載したカメラで外壁を撮影し、剥落の危険性のある箇所を検出します。またトンネル内の点検では、車載型のカメラでトンネル内を走行しながら、ひび割れや漏水箇所を検出します。

施工計画支援AI

施工計画支援AIは、建築物の設計図面や施工条件から、最適な施工計画を自動的に作成するAIです。仮想空間上で施工シミュレーションを行い、安全性の確認や問題点の早期発見を可能にします。

品質管理AI

品質管理AIは、製造過程における製品の品質を監視し、不良品発生を防止するAIです。製造ラインの映像やセンサーデータをリアルタイムに分析し、異常を検出し、製品の写真や寸法データから、不良品かどうかを自動的に判定します。例えば、溶接部の外観検査や内部欠陥の検出、コンクリートの強度やひび割れを検査、そして、塗装面のムラや欠陥を検査することが可能です。

参考サイト：PRTIMES.”車両搭載型安全監視カメラシステム「カワセミ」における検出アルゴリズムを共同開発”. https://prtimes.jp/ (2024/10/2.).

鴻池組の4足歩行AIロボット

建設現場における人手不足や危険な作業の軽減を目的として開発されました。このロボットは、高い運動性能と耐環境性能を備えており、不整地や段差、階段などをスムーズに移動することができます。

ロボットの主な特徴と活用

不整地や段差、階段などを走行できるため、従来の人間が行う巡回作業をロボットに任せることができます。 遠隔地からロボットを操作できるため、危険な場所での作業も安全に行うことができます。 ロボットに搭載されたカメラやセンサーによって、現場の状況をリアルタイムで把握し、データを収集することができます。危険な場所の点検や、広範囲なエリアの巡回など、人手がかかる作業を効率化します。

鴻池組の4足歩行AIロボットは、現在、主に建設現場での実証実験が行われています。具体的には、以下の様な作業が想定されています。 広大な工事現場の巡回を行い、異常な状況（亀裂、浸水など）を検知する巡回監視、現場の状況を画像やセンサーデータとして収集し、3Dモデルの作成や進捗管理、人が立ち入ることが困難な危険区域（高所、狭い場所など）に代わり、点検や調査を行えるでしょう。

鴻池組の4足歩行AIロボットの今後の展望

橋梁やトンネルなどのインフラ構造物の点検を自動化し、老朽化の早期発見や災害現場での救助活動•危険物の運搬など、人が立ち入れない場所での作業に役立つでしょう。また工場内の運搬や、危険な作業を代行できます。

参考サイト：鴻池組公式サイト. https://www.konoike.co.jp/(2024/10/2).

大林組のAI配筋自動検査システム

AI配筋自動検査システムは、建設現場における鉄筋の検査作業を自動化し、効率化するためのシステムです。従来、人の手で行われていた鉄筋の本数、径、間隔などの計測を、AIが搭載されたカメラやセンサーを用いて自動で行います。大林組は、AI配筋自動検査システムの開発・導入において、非常に先進的な取り組みを行っている企業の一つです。

システムの仕組み

まず、ステレオカメラなどのカメラで配筋を撮影し、画像を取得します。そして、撮影された画像をAIが解析し、鉄筋の位置、形状、本数などを特定します。AIが特定した情報に基づいて、鉄筋の径、間隔などを自動で計測し計測結果を数値や画像で表示し、検査報告書を作成します。

具体的な活用事例

建設現場での配筋検査は、新築ビルやインフラ整備などの建設現場において、配筋の品質を迅速かつ正確に確認できます。また既存構造物の点検においても、橋梁やトンネルなどの既存構造物の点検において、鉄筋の劣化状況を把握し、補修計画に役立てることができます。

参考サイト：大林組公式サイト. https://www.obayashi.co.jp/.(2024/10/2.)

AI inside株式会社と鹿児島建設のドローンAI

AI inside株式会社と鹿島建設が共同開発したAIドローンは、建設現場の資機材を自動で認識し、3Dモデルと連携して現場全体をデジタルツイン化。作業効率が大幅に向上し、約75%の作業時間削減を達成。高所作業や資機材の管理が容易になり、安全性の向上にも貢献しています。

システムの仕組みと特徴

まず、ドローンが建設現場上空を飛行し、高解像度の画像や動画を撮影します。
そして、撮影された画像をAIが解析し、現場内に設置されている様々な資機材を認識し、事前に学習された膨大な画像データに基づいて、資機材の種類や形状を正確に判別します。
AIで検出された資機材の情報は、現場の3Dモデルと連携され、これにより、現場全体を3Dで可視化し、資機材の配置状況をリアルタイムで把握することが可能になります。
結果的に、人手による資機材の点検や管理作業が大幅に削減され、作業効率が飛躍的に向上します。
更に危険な場所の点検や、人手では確認しづらい高所での作業をドローンに任せることで、作業員の安全確保に繋がります。

参考サイト：AI inside.”AI inside ” 鹿島建設と共同で「AIとドローンによる資機材管理システム」を開発、「AnyData」を利用し建設現場のデジタルツイン化に貢献”.(2023.07.19).https://inside.ai/.(2024/9/9).

まとめ