建機オペレーターの技能をAIで可視化・継承。「メタトレ＋」研究開発がGo-Tech事業に採択、産学官で推進

ワールドエリアネットワークス（広島県広島市）は、熟練者の技術をAIで可視化・継承する訓練システム「メタトレ＋」の研究開発計画が、国の「令和8年度 成長型中小企業等研究開発支援事業（Go-Tech事業）」に採択されたと発表した。

同社が培ってきた3DCG・XR・物理シミュレーション技術を基盤に、広島市立大学、安田女子大学と共同で研究開発を推進する。

実機訓練の「事故リスク」がジレンマに。技能継承も急務

建設業では、担い手の減少と高齢化が進んでいる。2024年平均の就業者数は477万人と、1997年の685万人から約30%減少し、55歳以上が36.7%を占める一方、29歳以下は11.7%にとどまる。

次世代への技能継承は、まさに待ったなしの課題だ。とりわけ建設機械オペレーターには、操作手順だけでなく、状況に応じて感覚的に操作・判断する力が求められる。

しかし従来の実機訓練には、誤操作が重大事故につながるため新人に十分な実機経験を積ませにくいこと、指導や評価が熟練者の感覚に依存し上達度を客観的に把握しにくいこと、現場条件が毎回異なり同じ課題を繰り返し練習しにくいことといった制約があった。

「メタトレ＋」は、こうした課題に対し、現場の再現に加え、操作と施工結果から技能を客観的に評価し、その結果を次の訓練へ戻す仕組みを目指すものである。

「メタトレ＋」を支える4層一体型システム。評価から次の訓練提案まで

「メタトレ＋」は、大きく4つの層を一体化させたシステムとして構想されている。

まず「シナリオデータベース層」では、掘削・積込・整形などの基本作業を中心に、空間や地形、土質、天候、障害物の配置といった条件を組み合わせ、訓練目的に応じたシナリオを作成できる。


次に「物理シミュレーション層」が、土の硬さによる掘削抵抗の違いや壁面の崩れ、粘性土のバケットへの付着など、実際の施工で生じる現象を仮想空間上で再現する。

このとき操作ログと地形変化を時系列で取得し、「どう操作したか」と「その結果どう変化したか」を対応付けて記録する点が肝だ。

そのデータを評価するのが「AI技能評価層」である。

熟練者・初心者・未経験者の訓練データを収集し、レバー操作の滑らかさなどの操作品質、機体の傾きや周囲との距離への配慮といった安全品質、作業時間や掘削形状などの施工品質という3つの観点から技能を評価する。

合否判定ではなく、熟練者と初心者の違いを複数の指標に分解し、「どこができていて、どこを改善すべきか」を説明できる評価モデルの構築を目指す。

そして「フィードバック層」が、評価結果や過去の訓練履歴をもとに、一人ひとりに適した次の訓練シナリオを自動で提案する。

習熟度や課題に応じて内容や難易度を調整することで、苦手な操作を重点的に練習できるなど、効率的な技能習得を後押しする。

3年間で300シナリオ以上を整備。「現場で働くAI」やフィジカルAIへ

研究開発は、令和8年度から令和10年度までの3年間で進められる。

この期間で、掘削・積込・整形を中心とした300シナリオ以上の整備や、AI技能評価に用いる10指標以上の設計、熟練者と初心者を識別するAIモデルの構築、そして複数の建設関連企業での実証・導入検証を目指す。

体制としては、同社がシステム全体の設計・開発を担い、広島市立大学がAI技能評価モデルや操作データ解析の精度検証を、安田女子大学が教育効果や技能継承への貢献度の検証を担当する。

事業管理は公益財団法人ひろしま産業振興機構が担い、建設分野のアドバイザー企業が施工手順や安全基準、シナリオの妥当性を確認する。

同社は、この4層一体型システムの確立を土台に、AIが判断の根拠を映像と数値で説明する機能や、建設機械の遠隔操作といったフィジカルAIへの応用も見据える。



参考・画像元：ワールドエリアネットワークスプレスリリースより