しかし、これらの手法は、膨大な手間と時間を要するだけでなく、現場職員が高所や狭所などに立ち入るという安全上の課題があるそうです。また、現場で使用する資機材の大半はレンタル品であり、万が一、点検期限切れの資機材を使用していた場合、作業員の安全を脅かすと懸念されているとのこと。
鹿島建設株式会社（以下、鹿島）は、ドローンが空撮した動画からAIが資機材を認識し、その位置を現場3Dモデル上に表示するという新しい資機材管理システムを、AI inside株式会社（以下、AI inside）と共同で開発。
今回、国土交通省北陸地方整備局発注の大河津分水路新第二床固改築�鬼�工事における資機材管理にシステムを適用し、その作業時間を約75％削減（1回あたり約2時間→30分）しました。
AIとドローンによる新たな資機材管理システム鹿島とAI insideが開発した資機材管理システムは、人より高速で自由に移動が可能なドローンと、画像の識別が可能なAIを組み合わせたもの。
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その後、学習した結果をもとに、撮影した空撮動画と飛行記録からAIが資機材名称と位置を推定。その結果を現場3Dモデルに取り込むことで、資機材の位置を現場3Dモデル上に表示します。
なお、AIモデルの構築には、AI insideが提供するAI統合基盤「AnyDate*」を採用しているそうです。
AnyDate*…AI開発・実装に求められるデータ・学習・運用を全て包含したAI統合基盤。テキスト・画像・数値などあらゆるデータに対応し、高度なスキルがなくても、それぞれの課題に応じた高付加価値なAIソリューションを開発できる
空撮動画から資機材の名称・位置を検出し、見える化新たな資機材管理システムにより、ドローンによる空撮動画からAIが資機材の名称と位置を検出し、現場3Dモデル上に見える化することが可能となりました。
現在、人と同程度の大きさの資機材であればおおむね検出可能で、検出できる資機材は25種類。
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また、現場3Dモデル上に資機材の位置を可視化することにより、広大な敷地の現場でも資機材の管理を効率的に行うことが可能。
これにより、活用していない資機材も判別できるため、そのような資機材があれば返却するなど、無駄をなくすことにもつながります。
システムの効果を検証した結果、従来の作業と比較して、資機材管理の作業時間を約75％削減（1回あたり約2時間→30分）できることが確認されたそうです。
資機材の検出精度を向上させる予定今後、鹿島では、資機材管理システムの資機材の検出精度を向上させるとともに、手で持ち運べる小さい資機材の検出率向上に取り組むとのこと。また、今回の工事で構築したAIモデル（資機材学習モデル）は、他の現場でも活用できるため、全社への展開を視野に入れているといいます。
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（文・Haruka Isobe）
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