鹿島、AIとドローンで新たな「資機材管理システム」開発。作業時間を75％削減

鹿島はAI inside社と共同で、AIとドローンを組み合わせた新しい資機材管理システムを開発した。

本システムは、ドローンの空撮動画から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ものだ。

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Ⅰ期工事（新潟県長岡市、以下本工事）における資機材管理に適用し、その作業時間を約75％削減（1回あたり約2時間→30分）した。

現場で使用する資機材の大半はレンタル品となるが、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リスクが懸念される。さらに、管理が行き届かない場合、資機材を重複してレンタルし、それにより余分なコストが発生するおそれもある。

鹿島とAI inside社は、人より高速かつ自由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、新しい資機材管理システムを開発した。本システムの概要とフローは以下のとおり。

1. 学習データ準備～AIへの学習【事前準備】
   ドローンが撮影した空撮画像を使い、AIに現場内の資機材の名称と形を学習させる。AIモデルの構築には、AI inside社が提供するAI統合基盤「AnyDate」を採用。
2. ドローンによる現場の撮影
   ドローンで現場内の動画撮影を行う。一定の高度から撮影を行い、その空撮動画とドローンの飛行記録をPCに取り込む。
3. AIによる解析と結果の出力
   1.で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。

本システムにより、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った。


現在、人と同程度の大きさの資機材であれば概ね検出できており、検出可能な資機材は25種類に上る。

また、個別の管理を行いたい資機材については、プラカードを使用した識別によって法定点検日等を管理することも可能だ。

今後鹿島では、本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んでいく。また、本工事で構築したAIモデル（資機材学習モデル）は、他現場でも活用できるため、全社展開も視野に入れているという。