
安藤ハザマとポーラメディカルは、暑熱対策AIカメラ『カオカラ』を用いた海外建設現場での実証試験と、危険判定時の自動通知機能開発を発表した。
ラオスとネパールの建設現場で多様な人種への適用性を検証し、国内現場では全社導入を開始する。
世界各国で気温上昇が続く中、建設現場の暑さ対策はグローバルな課題となっている。
『カオカラ』は2024年に国内の数百の建設・土木現場や製造業で使用され、約40万件の顔画像データをもとに判定アルゴリズムの改良を重ねてきた。
しかし国内建設現場では作業員の肌色や顔立ちの多様性に限界があり、AIの判定における人種的バイアスや汎用性に課題が残されていた。
ラオスやネパールの建設現場は高温多湿や高地といった厳しい気候条件に加え、多様な人種・顔立ちを持つ作業員が働いている。
これらの環境は『カオカラ』の国際的な適用性を検証する上で極めて有効な条件を備えているため、実環境での検証を開始することとなった。

さらに『カオカラ』で4段階判定のうち「オレンジ」および「赤」の高リスク判定が出た場合、即時に『direct』のグループチャットへ自動通知する連携機能を新たに開発した。
この機能により管理者がリアルタイムで技能者の顔画像と高リスク判定結果を把握でき、迅速な水分・塩分補給や休憩指示などの初動対応が可能になる。
自動通知は複数の管理者間でリアルタイム共有されるため、情報の属人化や対応の遅れを防ぎ、チームとしての管理体制強化につながる仕組みである。
ラオスとネパールの建設現場で多様な人種への適用性を検証し、国内現場では全社導入を開始する。
ラオス・ネパール現場で人種バイアス解消とグローバル適用性を検証
世界各国で気温上昇が続く中、建設現場の暑さ対策はグローバルな課題となっている。
『カオカラ』は2024年に国内の数百の建設・土木現場や製造業で使用され、約40万件の顔画像データをもとに判定アルゴリズムの改良を重ねてきた。
しかし国内建設現場では作業員の肌色や顔立ちの多様性に限界があり、AIの判定における人種的バイアスや汎用性に課題が残されていた。
ラオスやネパールの建設現場は高温多湿や高地といった厳しい気候条件に加え、多様な人種・顔立ちを持つ作業員が働いている。
これらの環境は『カオカラ』の国際的な適用性を検証する上で極めて有効な条件を備えているため、実環境での検証を開始することとなった。

さらに『カオカラ』で4段階判定のうち「オレンジ」および「赤」の高リスク判定が出た場合、即時に『direct』のグループチャットへ自動通知する連携機能を新たに開発した。
この機能により管理者がリアルタイムで技能者の顔画像と高リスク判定結果を把握でき、迅速な水分・塩分補給や休憩指示などの初動対応が可能になる。
自動通知は複数の管理者間でリアルタイム共有されるため、情報の属人化や対応の遅れを防ぎ、チームとしての管理体制強化につながる仕組みである。
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