投稿者: 現在の日本では、人口の推移はピークを過ぎており減少に転じています。そのため、必然的に労働者人口についても減少傾向にあることが伺えます。
労働者人口の減少とは、日本という国が他国とのパワーバランスを維持することにも大きな影響を与えることから、日本政府としても懸案事項として認識している事象となっています。
また、それらの影響は建設業界にも大きく影響を与えており、大きな課題として認識されているのです。
そこで、課題解決の糸口として注目されているのがAIの積極的な活用です。AIを活用することで、生産性の向上に寄与することが期待されているため、さまざまな問題解決に役立っているのです。
本記事では、建設業界とAIの関係性やAI事例の活用事例について詳しく解説します。
建設業界とAIの関連性とは
建設業界の特徴としては、現在のように積極的にAIを活用する前から多種多様なハードウェアおよびソフトウェアの導入がされてきた経緯があります。
建設業界では、さまざまな用途に対応した機具および建設機材が活用され、現場における生産性向上に寄与してきたのです。
また、計画策定や設計業務などのデベロッパーに関する業務においても、さまざまな条件を考慮することから、計画を行う上でCADおよび環境設計などに関するソフトは必要不可欠でした。
建設業界では1つ1つがオーダーメイドであることが非常に多く、他業種と比較して大量生産の観点はありません。そのため、建設業界では従来よりAIとの親和性は高かったと言えるのです。
日本政府の動向について
建設業とは、日本のインフラを支える産業でもあることから、さまざまな企業が関与する業界であると言えます。しかし、日本人口の減少に伴い、労働者人口も比例して減少していることから、建設業界を取り巻く現状は非常に厳しいものとなっているのです。
国土交通省が主体となり、建設産業の現状と課題と銘打たれた報告書がまとめられています。それらを踏まえ、「i-Construction～建設現場の生産性革命」という提言に基づいて、産業の生産性を高めることを目的とした取り組みが実施されています。
日本は、全世界の中でもICTの優位性が非常に高い国となっていますので、国土交通省としてその強みを最大限に活かすことを考えており、建設業における生産性向上を実現するためのさまざまな取り組みを紹介しています。
これまで建設業界では、アナログ形式で進められていた分野をIT化することで、さらなる生産性の向上が期待できると考えられていることから、さまざまな補助金や助成金の制度を構築しつつ、積極的にAIの導入を推奨しています。
建設業界の課題とは
建設業界では、工事完成物は1つ1つが異なるものであることから、オーダーメイドに近い特性を持っています。そのため、受注生産が基本となっており、効率性の向上が困難である業界とされていました。
ここからは、建設業界におけるさまざまな課題について詳しく解説します。
生産性
建設業界の特徴として、バブル期において過剰な投資がされた背景があることから、労働者は20年以上に渡り減少傾向にあります。
また、建設業界の労働者の減少が続く過程において、それを上回る速度で建設に関するさまざまな投資が減少したため、生産性向上に関する進展は遅々として進まなかった経過があります。
建設業界において、生産性の向上は大きな課題の1つであると言えるでしょう。
安全性
建設現場とは、各作業工程に特化した業者が入り乱れて作業が進行して行きます。そのため、多人数が同時に作業を並行して行うことが非常に多い特徴があります。
たくさんの労働者が入り混じる現場内において、建設業では火器・重機・建設薬剤などの危険物を多く取り扱うため、労働災害が発生しやすい環境にあると言えるのです。
労働災害を発生させないためにも、建設業界において安全性の確保は喫緊の課題であると言えます。
労働者
マクロな観点では、日本の人口はピークを迎えて減少していることから、労働者人口も必然的に減少しています。建設業界の特徴としては、高年層の労働者が多く、若年層の労働者は少ないことが挙げられます。
これは、過去においては、日本の高度経済成長の要としてさまざまなインフラ整備は必要不可欠なものであり、国としてもインフラ整備に投入する財源は潤沢にありました。業界そのものが多忙であったため、労働者数はさまざまな業界と比較しても多い傾向にありました。
現在では新たにインフラ施設を整備する時代から、これまでに整備したインフラ施設を適切に維持管理する時代へとシフトしています。
高度経済成長期と比較すると、建設業界の規模そのものが縮小していることもあり、建設業界に労働者は減少傾向にあるのです。
建設業界に従事する労働者を確保することは、インフラ施設の適切な維持管理の観点からも、重要な課題であると言えるでしょう。
建設業にAIを入れることによるメリットとは？
- 生産性の向上： AIを活用することで、データ解析や自動化された作業などが可能となり、生産性を向上させることができます。たとえば、建築現場でのセンサーデータを分析することで、機器の保守や修理計画を最適化することができます。
- 品質の向上： AIを使って、建設プロセスを監視し、品質の問題を早期に検出することができます。たとえば、建物の建設中に発生したクラックを検知することができます。
- コスト削減： AIを使って、建設プロセスを最適化し、無駄を削減することができます。たとえば、建物の設計や施工において、マテリアルの選択や作業のスケジュールを最適化することができます。
- 安全性の向上： AIを使って、建設現場の安全性を向上させることができます。たとえば、作業員が安全な場所にいるかどうかを監視することができます。
建設業にAIを入れることによるデメリット（課題点）は？
- 費用： AIシステムの開発、導入、保守には高い費用がかかります。また、トレーニングデータの整理やクレンジングにも時間もコストもかかります。更には既製品や既存のサービスが活用できないケースにおいてはゼロベースでの開発になってしまうため、POC段階から実用化に至るまで非常に多くのコストがかかる可能性があります。
- 技術的な問題： AIシステムの導入には、専門的な知識とそれを扱える人材が必要です。また、トラブルシューティングやシステムのアップグレードにも、技術的な知識もしくはそれが分かっている技術者か専門家が必要となります。
- 人材の教育： AIシステムを導入するためには、作業員や管理者に対して、システムの使用方法やトレーニングを提供する必要があります。
- データの品質： AIシステムはトレーニングデータに依存するため、データ品質の低下はシステムの性能に影響を与える可能性があります。したがって、正確で信頼性の高いデータを入手するためのプロセスを確立する必要があります。アノテーションをうまく行う必要があります。
建設業界におけるAI導入事例について
生産性・安全性・労働者の確保など、建設業界ではさまざまな課題が懸案事項として認識されています。それらを改善するための手法として、建築物や土木工事の標準化および機械化などが推進されています。
ここからは、建設業界におけるAI導入事例について詳しく解説します。
建築設計支援
建築におけるデザインおよび計画策定は、適切な建築計画を策定するための重要なプロセスであると言えます。
建築計画策定のプロセスにおいて、AIを導入することで、過去の建築事例などをデータベースとして活用して条件付けをすることで、当該計画における条件に適合するデザインを生成することが可能です。
計画策定者は、建築物の最適なパラメータ設定を行うだけでAIによってデザイン生成を行うことができるのです。
AIを導入したシステムが部材グルーピングシステムになります。複数の企業が共同開発した構造設計支援システムです。
このシステムでは、最適な構造計算を可能とする環境が構築され、迅速な構造計算によって解析を行うことで作業効率化が期待できます。
このシステムを導入することで、従来ではベテランの設計者しか実現できなかった構造計算が誰でも実現可能となるほか、設計に伴う資料作成の負担も軽減できます。
計画策定
アメリカにおけるAI導入の事例として、環境保護地区に近接する建設プロジェクトの計画策定にあたり、周囲の水系および森林への影響を考慮してビーバーたちの生態への影響を最小限にとどめることを目的とした、ビーバーマネジメントシステムが挙げられます。
このシステムでは、実測データの不足および精密な環境アセスメントが困難な中、地図および空撮画像を活用して水量の季節変化をAIが予測しました。
現在では、森・川・ビーバーのさまざまな関係から増水の予兆を推測し、水位をコントロールすることを目指しています。
物流および資材のマネジメント
建設業界において、資材管理は必要不可欠な項目となっています。
資材置き場にストックされている建設資材の量を、AIがカメラを通した画像認識処理で計測するソリューションが開発されました。
適切な現場運営において資材不足は致命傷であることから、従来では人員を割いて資材管理をしなければなりませんでした。資材管理はオートマティックが非常に困難な領域であることから、人員を割かざるを得なかったのです。
しかし、このシステムではAI画像認識技術を活用することで、必要となる資材数量を算出して搬入計画に落とし込み、作業するためのスペースや現場全体の物流を考慮して、トラックの稼働スケジュールを構築することが可能となりました。
ロボットの活用
建設業界では、重機・掘削機・ブルドーザーなどのさまざまな建設機械をオペレーターが操縦しています。それらの領域に対して、AIの導入が可能となっているのです。
従来では、建築現場における作業は工場などの室内で稼働する場合と比較すると、現場条件が刻一刻と変化することから、AI導入は困難であるとされていました。
しかし、技術開発が進展することで、建築現場においてフレキシブルな自律性を可能としたAI技術が開発されたことから導入が可能となりました。
AIロボットを活用した上向溶接は、その一例です。
これまでは、上向き溶接は安全性および品質確保の観点から困難であるとされていましたが、AIロボットを活用することで可能となったのです。
ドローンの活用
現在では、さまざまな業界でドローンの技術が活用されており、建設業界も例外ではありません。
建設現場を上空から監視することで、現場の安全確保や資材窃取などを未然に防ぐことを目的としてAI搭載ドローンがセキュリティロボットとして活躍しています。
維持管理計画策定を視野に入れたインフラメンテナンス
日本において、道路などのインフラ施設を維持管理することは必要不可欠であります。
また、建設してから年月が経過しているインフラ施設は、経年劣化が進行していることも想定されることから、インフラ施設における基本計画・行動計画・個別施設計画などさまざまな計画策定が重要であるとされているのです。
適切な維持管理計画をAIが管理した現場においては、インフラ施設の状態をドローンで感知することや、カメラ画像の認識および分析によって、劣化状況を検知し予防保全が可能となっています。
AIを活用することで建設的な予防保全が可能となり、効果的な維持管理計画を策定することができます。
デジタルツインを活用した設計・施工・維持管理
デジタルツインとは、現実世界をリアルタイムでシミュレーションすることが可能となる技術です。
デジタルツインを導入することで、工事の進捗に伴うさまざまな管理がデータ上で完結し、業務効率化が期待できます。
デジタルツインでは、ARおよびVRを使用して遠隔地でもリアルタイムで確認することができます。
また、工事目的物が完成した後において、ビル風などによる周辺環境への影響調査や詳細なモジュールプランニングも高精度で実現できるため、業務効率化だけに留まらない高い成果を出しています。
まとめ
ここまで、建設業界とAIの関係性やAI事例の活用事例について詳しく解説しました。
建設業界のさまざまな課題を解決するためには、AIの導入が必要不可欠であると言えるのではないでしょうか。
本記事が、建設業界においてAI導入を検討されているさまざまな企業の方の一助となれば幸いです。