今この課題を解決したい～建設・インフラ業編～

Silhouette of engineer and construction team working safely work load concrete on scaffolding on high rise building. over blurred background sunset pastel for industry background with Light fair

一般財団法人先端建設技術センターの「建設分野のＡＩ活用に関する調査研究報告」によれば、
AIを活用しているフェーズに着目すると、「点検」、「施工」、「調査」の順で多く、年数とともに増加傾向にあります。
「点検」フェーズでは、「道路」、「共通（土工、無筋・鉄筋コンクリート）」で多く活用されており、「施工」フェーズでは「共通（土工、無筋・鉄筋コンクリート）」での活用、いずれも近年増加傾向となっています。

現在、データセンター建設ラッシュや老朽化した道路施設などの社会インフラの修繕・更新や撤去で建設業は超多忙となっています。人手不足も同時進行する中、画像認識AI技術も有効活用できるシーンが多く考えられます。

課題１：作業員の安全確保

作業員の危険動作・違反行動の把握が難しいことにより、事故やケガなどにつながることがあります。
例えば、高所作業時の不安全姿勢、立ち入り禁止エリアへの侵入、つまずき・転倒リスクなどが見逃されやすいことなどが挙げられます。

解決例

・カメラ映像から作業員の姿勢や行動をリアルタイムに分析し、危険動作（しゃがみこみ・走行・高所での手すり未使用など）を自動検出
・立ち入り禁止エリアを設定し、カメラで当該エリアへの立ち入りを監視。侵入が確認されたら音や光でアラートを出す
・作業エリアへ入る際のヘルメット装着や所定の装備を自動検出

課題２：施工進捗確認

施工の進捗確認が現場に行かないとできないとなると、作業の進捗が報告ベースで実際とズレる可能性があることや現場責任者の負担が大きいことなどが課題となります。

解決例

・ドローンや定点カメラで取得した画像をAIが解析し、施工の進捗（足場・壁面の設置状況など）を自動判定
・定点の画像を時系列で自動比較・記録

課題３：重機の稼働状況や周辺安全の把握

バックホウ（油圧ショベル）やクローラクレーン・移動式クレーン、ダンプトラックやホイールキャップなど重機操作中の死角が多く、接触事故や巻き込みのリスクが高いことが課題です。

解決例

・重機周辺のカメラ映像をAIがリアルタイム解析し、人や他の車両の接近を検知して自動アラート
・稼働状態の記録（エンジンON/OFF・待機・移動など）も自動化
・重機自体にカメラを取り付け、作業エリアの安全を自動判定

課題４：部材や工具の置き忘れ・紛失の防止

多くの関係者が行き交う現場では、資材が点在や野積み、使用中の工具や資材の紛失や所在不明などの課題も発生しやすくなります。
ルール化なども必要ですが、関係者すべてにルールを徹底させる困難さもまたあります。

解決例

・画像認識で特定の工具・資材の有無や位置を常時監視
・一定時間放置されたものや不適切な場所にあるものを検出
・作業前と作業後で画像認識し、工具紛失や取り違いなどを検出

課題５：インフラ構造物の損傷記録が属人的・記録がバラバラ

点検者のスキルにより記録の質に差が出ることがあり、過去データと比較しにくくなったり、異常に気付きづらくなることで、問題の把握や対策に遅れが発生するリスクもあります。

解決例

・撮影したインフラ画像からひび割れ・腐食・剥離・変色などの損傷部をAIが自動検出・記録
・同一地点の過去画像と比較し、劣化進行を自動判定

とくにインフラの設備点検については、弊社での強みもあります。
MeerGuard Enterprise　製造、建設、インフラを支える、AIの目で守る現場の安全

他にも課題によっては、弊社の持つAI技術や知見で解決できる可能性があります。
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参考文献
建設分野のＡＩ活用に関する調査研究報告　一般財団法人先端建設技術センター