AIによる建設業の変革：効率と生産性を高めるための、スケジューリング、リソース配分、安全対策の最適化。
AIは、安全性の向上、よりスマートなスケジューリング、および品質管理の改善により、建設業を変革しています。これらの進歩が、業界にとってより安全で効率的な未来をどのように保証するかを探りましょう。
AIは、プロジェクトのスケジューリング、リソース配分、およびタスク管理を最適化することにより、建設業を変革しており、その結果、効率と生産性が著しく向上しています。安全性、意思決定、および品質管理を強化する上でのその重要な役割は、現代の建設業務において不可欠になりつつあります。
導入の課題にもかかわらず、2022年に25億ドル以上と評価されたAI建設市場は、2032年までに151億ドルに急増すると予想されています。この急増は、タイムラインとコストを削減するAIの能力によって推進されており、世界中の業界関係者にとって、よりスマートで安全、かつ効率的な未来を約束しています。
国連の 国際労働機関によれば、建設業は農業に次いで危険な部門である。
2022年、米国の建設業界は、就業中に死亡した1,069人の専門家を失い、前年と比較して83人の死亡者数の増加となりました。米国のセクターの死亡率は、10万人あたり約10人の死亡者数で10年以上推移しており、この高リスク業界における安全対策の改善が不可欠であることを強調しています。
建設業界におけるAIの統合は、建設現場での安全対策を大幅に強化します。主な利点には、次のようなものがあります。
・リアルタイム監視は、建設活動の継続的な監視を伴い、露出した電気配線、不安定な足場、または不適切な安全バリアなど、潜在的なリスクを即座に検出できます。センサーまたはカメラを使用したこの継続的な監視により、危険な状況が深刻な事故にエスカレートする前に特定され、迅速に対処されることが保証されます。
・リスク hazard の検出：高度なアルゴリズムとデータ分析技術により、構造的な弱点、不安定な表面、不適切な機器の使用など、危険を迅速に検出します。これにより、作業員の安全を維持し、事故を防止するために、即座に解決することができます。
・法規制の遵守：安全プロトコルが遵守されているかを継続的に評価することにより、安全規制の厳格な遵守を徹底します。これにより、事故のリスクが軽減されるだけでなく、すべての従業員にとってより安全な作業環境が確保されます。
建設業界では、厳しいプロジェクトの納期、変化の激しい作業環境、複数のチームとリソースを効率的に調整する必要性が常に存在することが常態化しています。業界の急速な変化を考えると、情報に基づいた意思決定を迅速かつ正確に行う能力が最も重要になります。
そこで、データに基づいた意思決定が重要になり、建設プロジェクトの計画と実行の方法を変革します。高度なAI技術を活用することで、業界は前例のないスピードと精度で大量の建設データを分析できます。Ultralytics YOLOv8などのAIモデルは、物体検出、セグメンテーション、物体追跡を支援することで業界に革命をもたらし、コンピュータビジョンを通じて建設業界のワークフローの変化と改善を推進しています。
主な利点は次のとおりです。
品質管理は、あらゆる建設プロジェクトの重要な側面であり、AIは高い建設基準を維持する上で重要な役割を果たします。高度なテクノロジーを活用することで、AIは建設プロセスの各段階が厳格な品質基準を満たしていることを保証します。
これにより、最終的な構造物の完全性が保証されるだけでなく、プロジェクト全体の安全性と耐久性が向上します。
AIが建設の品質管理に貢献する具体的な方法を以下に示します。
その規模にもかかわらず、12兆ドル規模の建築、エンジニアリング、建設（AEC）セクターは、従来、デジタルテクノロジーと革新的な慣行の導入が遅れていました。世界最大の業界の1つであるこの業界は、近代化と技術の進歩の点で、他のセクターに追いつき始めたばかりです。
McKinseyの報告によると、AECに焦点を当てたテクノロジーセクターは進歩していますが、ロジスティクス、製造、農業などの他の確立されたソフトウェアセクターで見られる規模と洗練さにはまだ達していません。実際、AECの顧客は、製造、建築、ロジスティクスなどの他のセクターと比較して、ITへの支出が少なくなっています。この低い投資は、AECテクノロジー企業が効率的に成長する上で直面する課題の一因となっています。さらに、業界には、その規模に比べてスケールアップやユニコーンが少なくなっています。
ITへの予算配分の削減は、市場の断片化と根強いアナログ慣行と相まって、進歩を妨げています。平均して、AEC企業は収益のわずか1〜2％をITに割り当てており、他の業界で一般的な3〜5％よりも大幅に少なくなっています。
投資と運営の両方にかかる多大な費用は、建設市場におけるAIの成長に対する大きな障壁となっています。建設プロジェクトにAI技術を導入するには、AIシステムの導入、必要なハードウェアとソフトウェア、専門知識の習得を網羅する多額の資金が必要です。
さらに、熟練した人材の雇用、定期的なアップデートの実施、インフラのニーズへの対応など、運営およびメンテナンスのコストもかなりの額になる可能性があります。Global Market Insightsが指摘するように、これらの高コストは中小規模の建設会社がAIソリューションを導入することを困難にしています。それにもかかわらず、建設業界がこのギャップを埋め、より高い効率と革新を達成するためには、建設におけるAIの活用方法を理解することが不可欠です。
ロボットが建設現場で人間の作業員に取って代わり、それによって人身事故や死亡のリスクを軽減するシナリオを想像してみてください。
建設業界がAIによって推進されるデジタル時代へと進むにつれて、ロボット工学は建設現場で未来的なビジョンを実現しています。AIが意思決定と品質管理を強化する一方で、ロボット工学はこれらの進歩の具体的な具現化を提供します。
ロボット工学は、コンピューターサイエンスと機械工学および電気工学を統合する工学分野であり、近年建設部門に拡大しています。ロボットは数十年前から存在していましたが、COVID-19パンデミック後の関心の高まりと導入の増加により、ごく最近になって人気が大幅に高まりました。その結果、多くの新しい可能性が開かれました。
ロボットは、掘削、輸送、荷揚げ、コンクリート作業、解体などの作業のために、重機や車両群を自動化することができます。さらに、高度な建設方法では、廃棄物管理、タスクの自動化、工業化された建設にロボット工学が利用されています。
世界の建設ロボットの市場規模は、2023年に4億4,250万ドルと評価され、2030年までに12億ドルに成長すると予測されています。
この変革を推進している建設ロボットの主なカテゴリーは3つあります。
・定置型ロボット。これらのロボットは、ガントリーロボット、ロボットアーム、ケーブルロボットなどのタイプを含み、ベースを移動せずに動作します。
・移動型ロボット。建設効率を高め、車輪型、歩行型、飛行型、水泳型などのタイプがあり、不整地を移動できます。
・群ロボット。衝突を回避するために計画された経路に従い、自律的に設計を構築するために連携する多数の小型ロボット。
AIは、プロジェクトのスケジュール、リソースの割り当て、タスク管理を最適化することにより、建設業界の様相を変え、効率と生産性を大幅に向上させています。安全性、意思決定、品質管理を強化する上でのAIの役割は、ますます重要になっています。
課題はあるものの、AIの統合は、ロボット工学とBIM技術の進歩とともに、建設のよりスマートで安全かつ効率的な未来を約束します。
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