建設機械におけるAI：新しい建設手法

通常、建設機器や大型重機を思い浮かべる時、人間がこれらの強力な機械を手動で操作している姿を想像します。しかし、AIの台頭により、現在では多くの建設車両が自動化され、リスクの軽減、安全性の向上、効率化が図られています。自動運転車および遠隔操作車両は、建設業界でますます一般的になっています。

例えば、ボルボは最近、砂、砂利、瓦礫などの重い資材を建設現場へ運ぶために特別に設計された完全自動ダンプカー「TA15」を開発しました。米労働省によると、建設業界の死亡災害発生率は3番目に高くなっています。建設分野にAIを統合することで、これらの死亡事故を大幅に減らし、安全対策を改善することができます。この記事では、AIが建設機器をよりスマートで安全、かつ効率的にすることで、建設業界全体のイノベーションをどのように推進しているかについて探ります。

建設機械へのAI統合の仕組み#

建設機械や車両は、予測不可能な作業環境やヒューマンエラーが原因で事故に遭遇する可能性があります。しかし、AI対応システムは、管理者が職場の危険を効果的に対処し、こうしたエラーを削減するのに役立ちます。AIは建設機械において、機器操作の最適化、機械パフォーマンスの監視、メンテナンススケジュールの自動化にも活用されています。

これらのイノベーションを実現する主要テクノロジーについて詳しく見ていきましょう：

• コンピュータビジョン：機械は、Ultralytics YOLOv8などの高度なモデルを使用して視覚データをリアルタイムで分析し、建設現場の監視、在庫の追跡、作業員の安全装備着用の確認、顔認証を通じた出退勤の管理を支援します。
• **モノのインターネット（IoT）：**IoTはデバイス同士を接続し、データの共有を可能にします。スマートウェアラブルデバイスが作業員の健康状態を監視する一方で、近接センサーや安全センサーが作業員に危険を警告し、機器のメンテナンスが必要な場合に管理者に通知します。
• 予測分析： 過去のデータと機械学習を使用して、予測分析は将来のイベントを予測し、潜在的な問題を特定し、スケジュールの最適化を支援します。また、気象条件を予測して現場での混乱を防ぐことも可能です。

Fig 1. Ultralytics YOLOv8 と姿勢推定を使用して作業員を監視する様子。

重機におけるコンピュータビジョンの応用#

コンピュータビジョンは、建設現場における大型重機の運用方法を変革し、新しい革新的なソリューションを提供しています。建設機器における画像および映像解析の可能性を示すいくつかの興味深い応用例を見ていきましょう。

AIと無人トラックスケール（Weighbridge）#

トラックスケール（トラックスケール）は、大型車両の重量を測定するために使用される秤です。これは、輸送中における車両の安全重量制限の遵守を確認するために、建設において非常に重要です。従来、このプロセスはブースの作業員が車両の入退場時間、登録番号、積載重量などの詳細を手動で記録することに依存していました。しかし、この手動によるアプローチは遅く、ヒューマンエラーが発生しやすく、透明性に欠ける場合があります。

無人トラックスケールは、精度を向上させ、ヒューマンエラーを減らし、プロセスをスピードアップし、より安全で効率的な運用のためのリアルタイム監視と透明性を提供します。これらは、センサー、カメラ、LED画面、自動音声案内などのAI統合デバイスを使用して、プロセス全体を合理化します。トラックがエントリーポイントに近づくと、ナンバープレート自動認識（ANPR）技術を搭載したカメラが車両のナンバープレートを検出し、登録を確認します。登録が有効な場合、システムは計量器へのアクセスを許可します。

図 2 無人トラックスケール。

次に、IoT対応の走行中計量センサーが、移動中のトラックの重量を測定し、必要に応じて、正確な計量を行うために正しい位置で停止するようドライバーに警告します。重量データは分析され、事前定義された制限と比較されます。トラックが制限内にある場合、ドライバーは出口ゲートへと誘導されます。出口では、ANPRシステムが車両を再検証して入場した車両と一致することを確認し、コンピュータビジョン対応カメラが異常がないかプロセスを監視します。過積載やドライバーの異常などの問題が発生した場合、システムは管理者へ警告を発し、適切な是正措置を講じます。

AIによるドライバーの眠気監視#

米国運輸省の調査によると、トラックは貨物輸送の最も一般的な手段です。トラックドライバーは、夜間の移動を含め、長距離を運転することがよくあります。これは建設業界でも同様であり、建設業界では大型機械や資材を現場間で移動させるためにトラックが不可欠であり、時には長距離を移動することもあります。夜間の運転は疲労につながり、衝突事故のリスクを高める可能性があります。研究によると、致命的な衝突事故の21％がドライバーの眠気によって引き起こされていることが示されています。

この問題に対処するため、トラックメーカーはコンピュータビジョンを利用してドライバーの眠気を監視しています。顔認識、姿勢推定、オブジェクト検出などのコンピュータビジョン技術を使用して、ドライバーの目の動き、頭の位置、表情を監視することができます。例えば、ドライバーのまぶたが指定された範囲を超えて閉じると、システムがそれを検出し、アラームを鳴らしてドライバーに警告します。ドライバーの眠気検知システムは、タタ・モーターズのトラックやその他の自動車会社で広く使用されています。

図 3 コンピュータビジョンによるドライバーの眠気の監視。

自律型建設車両とAI#

建設現場の労働条件は、特に極端な気温下では厳しいものになります。例えば、掘削現場では、作業員はしばしば猛暑にさらされ、効率的な作業が妨げられるため、水分補給や休憩を頻繁にとる必要があります。こうした状況下でのダウンタイムを減らすため、研究者はブルドーザーやクレーンのような自律型建設車両を開発しています。

これらの自動運転機械には、高解像度カメラと、地形を分析し、傾斜、軟弱地盤、凹凸などの要素を評価するコンピュータビジョン技術が搭載されています。これらはオブジェクト検出を使用して人や機器を認識し、障害物が検出されたときに自動的に停止することで安全性を高めます。華中科技大学（HUST）の研究者は、山推（Shantui）と共同で、-10°Cという極端な低温でも稼働できる自動運転ブルドーザーを最近開発しました。

図4 自律型ブルドーザーの例 (ソース: constructionworld.in)。

重機における燃料最適化#

燃料最適化は建設会社にとって不可欠ですが、燃料効率化の慣行を実装するのは難しい場合があります。燃料価格の変動や、複数のドライバーが建設車両を操作するため、燃料消費を管理するのは手動では複雑になります。AI主導の燃料管理システムは、プロセスを強化し、燃料消費を削減するために使用できます。

これらのAI燃料管理システムは、大規模なデータセットでトレーニングされており、複数のルートオプションを生成し、最も燃料効率の高いルートを推奨することで燃料の使用を最適化します。また、車両のエンジン制御ユニット（ECU）と統合して、リアルタイムのシフトチェンジ推奨を提供することもできます。これらのAI主導の推奨に従うことで、ドライバーごとの運転パターンを最適化し、燃料効率を向上させることができます。

図 5 トラックへの給油。

建設機械におけるAIの長所と短所#

AIが統合された建設機械は、データ主導の意思決定からリアルタイム監視まで、幅広い利点を提供します。主な利点は以下の通りです：

• 機器寿命の延長：定期的な監視とタイムリーなメンテナンスにより、機械の寿命が延びます。
• ダウンタイムの削減：自動化プロセスと予測保全により、機器のダウンタイムが最小限に抑えられます。
• 意思決定の改善：データに基づいた洞察を提供し、リソースと運用のよりスマートな管理を可能にします。

しかし、建設業界でのAI導入が進んでいるにもかかわらず、考慮すべき課題もいくつかあります：

• 多額の初期投資：AIは長期的なコスト削減につながる可能性がありますが、これらのシステムを導入するための初期費用は多額であり、中小企業にとって障壁となる可能性があります。
• プライバシーに関する懸念：AIはデータに大きく依存しているため、不正アクセスを避けるためには、この情報の安全な保管と保護を確実にすることが不可欠です。
• 熟練労働者：建設機械へのAI統合には専門的なトレーニングが必要であり、特に過密なスケジュールの下で、これらのテクノロジーの使用方法を作業員に教えることは大きな課題となる可能性があります。

AI主導の建設車両の影響#

建設業界はAIを急速に採用しており、キャタピラーやダイムラーなどの企業が自動運転トラックの開発をリードしています。2019年、ダイムラーは自動運転トラックの稼働プロトタイプを発表し、2027年までに市場に投入される予定です。キャタピラーの自動運搬トラック「797F」は、すでに採掘作業の効率を高めています。BHPグループ、リオ・ティント、バリック・ゴールドなどの大手企業が797Fを24時間体制で使用しており、労働災害ゼロを報告しています。同様に、中国の自動運転トラック企業であるTuSimpleは、同社のトラックが手動運転のトラックよりも燃料効率が11%高いと主張しています。2023年6月、TuSimpleは中国の開かれた公道で39マイルの無人走行を成功させました。

自動運転トラックが建設業界に好影響を与え続けるにつれて、市場は10%の年間平均成長率（CAGR）で成長すると予想されています。AI駆動型の建設機器によって安全性と燃料効率が向上するにつれて、企業はより安全で持続可能な作業環境へと移行しています。

建設車両におけるAIの今後の展望#

AIは建設業界におけるゲームチェンジャーであり、重機をよりスマートで安全、かつ効率的なものにしています。自動運転車両から、燃料使用を最適化し、建設現場をリアルタイムで監視するAIシステムまで、これらのテクノロジーはミスの削減とコストの節約に役立っています。AIの実装コストや労働者のトレーニングといった課題はありますが、その利点は多大です。AIによるイノベーションが推進される中で、建設の未来はこれまで以上に生産的で、持続可能で、革新的なものになろうとしています。

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