建設・土木・ゼネコンにおけるAI技術：AI活用領域と、事例6選をご紹介
機械学習やディープラーニングの技術進化で、AIの活用・導入が一般的になりつつあるなか、AIとの親和性から、高いレベルで導入が進んでいる業種と、そうでない業種もあります。建設業界ではゼネコンをはじめ、さかんにAI投資が進められており、AIによる業務改善や品質向上など、建設現場へのプラスの効果が期待されています。
今回は、建設業界ならではの課題や今後の動向、実際の活用事例についてご紹介していきます。
建設業界における、AIの活用領域
●維持管理でのAI活用
建設業界において、とくに維持管理の分野では点検現場でのひび割れの画像認識や、打音・漏水音の音認識などにAIが活用されています。この分野では、SIP（戦略的イノベーション創造プログラム）の研究開発と、社会実験が進んでいます。
SIPは、内閣府総合科学技術・イノベーション会議が府省の枠や旧来の分野を超えたマネジメントを行って、科学技術イノベーション実現のために創設した国家プロジェクト。SIP課題のうち「インフラ維持管理・更新・マネジメント技術」では、10件以上のAI 関連技術を用いた産学連携のプロジェクトが進行中です。
●舗装路面の異状検出システム
交通事故等の危険を回避するため、道路管理者は利用者の安全・安心を確保する必要があります。そこで、路面計測を行って異状箇所から補修すべき箇所を判断し、早期に補修することが重要です。この作業にあたっては広く細かくデータを収集する必要があることから、実施範囲、頻度ともに十分行われていないのが実状といえます。また、維持管理費用がかさむことも問題となっています。
建設企業A社は、AIを用いて舗装路面の異状検出を行うシステムの研究開発に取り組んでいます。これは、SIPの課題として大学と共同で研究を行っているもの。開発中のシステムでは、深層学習（ディープ・ラーニング）を活用。車両から撮影した路面の動画像を分析して、ひび割れなどの損傷、パッチング、ジョイント、マンホールなどの平たん性を損ねる状態（異状）などを識別します。これによって、道路上の位置を認識することが可能です。
ここから得られた結果に、同じく車両に搭載したスマートフォンを用いた道路性状簡易評価システムで収集したIRI（国際ラフネス指数）の推定結果を組み合わせて劣化診断を行います。
この診断を行うことで、
・道路管理者の点検を省力化・
・補修に係る意思決定の高度な支援
が可能になります。
●施工でのAI活用
施工の分野では、建機や人の稼働データによる作業認識、施工現場の画像認識などにAIが活用されています。ある程度の学習データを集めることのできるゼネコンや、建設機械メーカーなどがこの取り組みに熱心です。スーパーゼネコンのB社では、社内だけでも、30を超えるAI関連技術の研究開発が進行中だといいます。また、建設機械メーカーのC社では、研究開発費のうち15〜20%がAIを含めた次世代技術の開発に充てられており、国内外の大学などと共同で研究を行っているそうです。
●山岳トンネルの切羽評価システム
日本の山岳トンネル工事では、NATM（New Austrian Tunneling Method、新オーストリアトンネル工法）が標準工法として採用されています。NATMは、支保工の規模を事前の地質調査に基づいて計画するもの。計画地点における次の7項目を、現場技術者が評価、結果によって計画を逐次見直しています。
1. 切羽（掘削面）の強度
2. 風化変質
3. 割目間隔
4. 割目状態
5. 走向傾斜
6. 湧水量
7. 劣化度合
スーパーゼネコンD社では、数値解析を専門とする企業の力を借りつつ、AIが地質学の専門家と同等の評価ができる切羽評価システムの開発を進行中です。
このシステムでは深層学習を活用し、AIに切羽の画像と専門家の評価結果の両方を学習させます。こうすることで、地質状況を早く、高精度に評価することが可能になるのです。従来は切羽の画像を上方、左右の3領域に分割して平均的な評価をしていましたたが、このシステムでは、画像の領域をこれまで以上に細分化したものが深層学習で即座に評価されるため、切羽の変状や崩落に対応、局所的な手当てができるようになります。工事の安全性、経済性をが向上させるシステムです。
●その他のAI活用
建設業におけるその他のAI活用状況に、施設運用があります。たとえばAIを活用したスマートエネルギーシステムの導入です。施設の運用に関わるAI導入には、建設を担当するゼネコン、エネルギーを供給する電力・ガス会社、機器を導入する電機メーカーなど多くの企業が取り組んでいます。
●スマートエネルギーシステム（AHSES）
猛暑で電力ひっ迫が問題となる現在の日本において、省エネルギーの推進は喫緊の課題です。そのため、高度な省エネルギー性能を有する建築物であるZEB（Net Zero Energy Building）の実現・普及が求められています。
ZEBの実現に不可欠なのがEMS（Energy Management System）の構築です。EMSは建築物・設備の大幅な省エネ化と再生可能エネルギーの導入のほか、天候に左右される太陽光発電や容量に限りがある蓄電池の電力などを、需要に応じて効率的・効果的に供給することを可能にします。
そんな中、ゼネコンE社が、AIを活用した新たなEMSを含むスマートエネルギーシステムAHSES（Adjusting to HumanSmart Energy System）を開発しました。
E社のシステムは、次の5つで構成されています。
1. 電力需要を予測し最適な運転計画を作るプログラム
2. 創エネ設備
3. 蓄エネ設備
4. 電力変換装置
エネルギーの運用状況を確認する「見える化」画面
このうち、プログラムにおいては、建物の利用や気象の情報をもとに、機械学習と数理手法により電力需要予測および最適運転計画を行います。これは創エネ設備と蓄エネ設備から最適なタイミングで電力をアシストするもので、電力負荷のピークカット効果が期待されています。
建設業界でのAI活用事例
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設立 ：2018年10月
本社 ：東京都台東区
URL：https://www.matrixflow.net/
事業内容：ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」の運営、および、AIの受託開発・コンサルティング
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