建設業におけるAI：命を守り、コストを削減し、品質を高める

AIは、安全性の向上、よりスマートなスケジュール管理、品質管理の改善を通じて、建設業界を変革しています。こうした進歩が、業界にとってより安全で効率的な未来をどのように支えるのか見ていきましょう。

AIは、プロジェクトのスケジュール、リソース配分、タスク管理を最適化することで建設業界を変え、大幅な効率性と生産性の向上をもたらしています。安全性、意思決定、品質管理を強化するうえでのAIの重要な役割は、現代の建設現場で不可欠になりつつあります。

導入には課題があるものの、2022年に25億ドル超と評価された建設AI市場は、2032年までに151億ドルに成長すると予測されています。この急成長は、AIが工期とコストを削減できることに支えられており、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が期待されます。

図1。建設市場におけるAIの世界統計。

AIで建設現場の事故を減らす#

国際連合の国際労働機関によると、建設業は農業に次いで2番目に危険性の高い分野です。

2022年、米国の建設業界では、勤務中に専門職1,069人が死亡し、前年と比べて死亡者数が83人増加しました。米国の建設業界では、労働者10万人当たりの死亡者数が10年以上にわたり約10人で推移しており、この高リスク産業における安全対策の改善が急務であることを浮き彫りにしています。

建設業界にAIを導入すると、建設現場の安全対策を大幅に強化できます。主なメリットは次のとおりです。

• リアルタイム監視とは、建設作業を継続的に監視し、露出した電気配線、固定されていない足場、不十分な安全柵などの潜在的リスクを即座に検出できるようにすることです。センサーやカメラを用いた継続的な監視により、危険な状況を深刻な事故に発展する前に特定し、迅速に対処できます。
• 危険要因の検出では、高度なアルゴリズムとデータ分析手法を用いて、構造上の弱点、不安定な地面、不適切な機器の使用などの危険を迅速に検出できます。これにより、作業員の安全を確保し、事故を防ぐための迅速な解決が可能になります。
• 規制への準拠では、安全プロトコルが遵守されているかを継続的に評価し、安全規制への厳格な準拠を徹底します。これにより、事故のリスクを低減するだけでなく、すべての作業員にとってより安全な労働環境を確保できます。

図2。2022年、米国では他のどの産業分野よりも多くの建設作業員が勤務中に亡くなりました。

建設業界におけるAIによる意思決定#

建設業界では、厳しい工期、変化の激しい作業環境、複数のチームやリソースを効率よく調整し続ける必要があることが一般的です。業界の進行が速いため、情報に基づいた判断を迅速かつ正確に下す能力が極めて重要です。

ここでデータドリブンな意思決定が役立ち、建設プロジェクトの計画や実行方法を変革します。高度なAI技術を活用することで、業界では大量の建設データをより速く、より正確に分析できます。Ultralytics YOLOv8などのAIモデルは、コンピュータービジョンを通じて建設ワークフローの改善を支援する物体検出、セグメンテーション、物体追跡に対応します。

図3. 物体検出に活用されるUltralytics YOLOv8の例。

主なメリットは次のとおりです。

• 情報に基づく先を見越した計画。AIを活用すると、プロジェクトマネージャーは設計ミス、下請け業者のパフォーマンス上の問題、設備の故障、資材不足など、問題が発生する前に潜在的な課題を予測できます。コンピュータービジョン技術のYOLOv8は、資材を正確にカウントして監視することで、在庫管理に役立ちます。機械学習では、リアルタイムの知見に基づくスケジュール調整が可能になり、リスクの軽減、プロジェクトの円滑な実行、遅延や予算超過の削減に役立ちます。
• ビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）：建設業界のBIM技術は、物理的・機能的特性を詳細にデジタル表現することで、データに基づく意思決定を促進します。BIMとAIを組み合わせることで、計画、設計、管理プロセスの効率化に役立つ知見が得られ、プロジェクトをより効率的に実行できます。
• リソースの最適化。AIは、機器、人員、資材の利用可能性と使用状況の評価も支援し、無駄なく最大限に活用できるようにします。これにより、生産性の向上とコスト削減だけでなく、効率性と環境への配慮も促進され、持続可能な建設手法の実現につながります。
• データ分析。過去のデータや現在のプロジェクト指標を分析することで、AIは天候、規制上のボトルネック、現場の状況、人手不足などによる潜在的な遅延を予測できます。戦略的な分析により、プロジェクトのスケジュールを維持できるよう、労働力や資材を計画的に再配分できます。

建設業界における品質管理と欠陥検出でのAIの役割#

品質管理はあらゆる建設プロジェクトにおいて重要な要素であり、高い建設基準を維持するうえでAIが大きな役割を果たします。高度な技術を活用することで、建設プロセスの各段階が厳格な品質基準を満たすようにできます。

図4。建設業界ではデジタル化が進んでいます。

これにより、最終的な構造物の完全性を確保し、プロジェクト全体の安全性と耐久性を高められます。

AIが建設業界の品質管理にどのように貢献するか、具体例をいくつか紹介します。

• 高い建設基準を確保：AIシステムは建設作業を継続的に監視・評価し、すべての作業が定められた基準や規制に従っていることを確認するよう設計されています。この継続的な監視により、プロジェクトの全期間を通じて最高水準の品質を維持できます。
• 手戻りの必要性を低減：AIは欠陥を早期に特定することで、手戻りの必要性を大幅に減らします。これにより、時間とリソースを節約できるだけでなく、プロジェクトを予定どおりに進められます。
• 検査を効率化：AIを活用したドローンやセンサーが検査プロセスを自動化し、潜在的な問題をより迅速かつ正確に特定します。
• 予知保全を促進：AIアルゴリズムが機器のデータを分析して保守の必要性を予測し、ダウンタイムを削減して最適なパフォーマンスを確保します。

建設業界におけるAI：課題#

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）分野では、従来、デジタル技術や革新的な取り組みの導入が遅れてきました。世界最大級の産業の一つであるこの分野は、近代化と技術の進歩の面で、他の産業に追いつき始めたばかりです。

McKinseyによると、AECに特化したテクノロジー分野は進展しているものの、物流、製造、農業など、既に確立された他のソフトウェア分野に見られる規模や高度さにはまだ達していません。実際、AECの顧客は、製造、建築、物流などの他の分野と比べてITへの支出が少ない傾向にあります。この投資の少なさが、AEC関連のテクノロジー企業が効率的に成長するうえでの課題につながっています。また、業界の規模に比べて、スケールアップ企業やユニコーン企業も少ない状況です。

IT予算の縮小に加え、市場の細分化や根強く残るアナログな慣行が進展を妨げています。AEC企業のITへの支出は平均で売上高のわずか1～2%にとどまり、他の業界で一般的な3～5%を大きく下回っています。

投資と運用の双方に伴う多額の費用は、建設市場におけるAIの成長を阻む大きな障壁です。建設プロジェクトにAI技術を導入するには、AIシステムの取得、必要なハードウェアやソフトウェア、専門知識の確保など、多額の資金が必要です。

さらに、熟練人材の採用、定期的なアップデート、インフラ要件への対応など、運用・保守コストも相当な額になる場合があります。Global Market Insightsが指摘するように、こうした高コストにより、中小規模の建設会社はAIソリューションを導入しにくくなっています。それでも、建設業界がこのギャップを埋め、効率性と革新性を高めるには、建設分野でのAIの活用方法を理解することが重要です。

建設業界におけるAI搭載ロボティクス：新たなフロンティア#

建設現場でロボットが人間の作業員に取って代わり、人身傷害や死亡のリスクを軽減する状況を想像してみてください。

AIを原動力とするデジタル時代へと建設業界が進む中、ロボティクスが建設現場でこの未来的なビジョンを実現しています。AIが意思決定や品質管理を向上させる一方で、ロボティクスはこうした進歩を具体的な形にします。

コンピューターサイエンスと機械・電気工学を統合する工学分野であるロボティクスは、近年、建設分野にも広がっています。ロボットは数十年前から存在していましたが、人気が大きく高まったのは最近のことであり、主な要因はCOVID-19パンデミック後の関心と導入の拡大です。これにより、多くの新たな可能性が開かれました。

ロボットは、掘削、輸送、荷物の吊り上げ、コンクリート作業、解体などの作業で、重機や車両群を自動化できます。さらに、高度な建設手法では、廃棄物管理、タスクの自動化、工業化建設にもロボティクスが活用されています。

世界の建設用ロボット市場の規模は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。

図5。世界の建設ロボティクス市場は急成長を遂げています。

この変革を推進する建設ロボットは、主に次の3つのカテゴリーに分類されます。

• 固定型ロボット。ベース部分が移動しないロボットで、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があります。
• 移動型ロボット。建設作業の効率を高め、不整地を移動できます。車輪型、歩行型、飛行型、水中型などがあります。
• 群ロボット。多数の小型ロボットが連携して設計を自律的に構築し、衝突を避けるために計画された経路に沿って移動します。

最後に#

AIはプロジェクトのスケジュール、リソース配分、タスク管理を最適化し、効率と生産性を大きく向上させることで、建設業界を変革しています。安全性、意思決定、品質管理の強化における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の導入に加えて、ロボティクスやBIM技術の進歩により、建設業界の未来はよりスマートで安全かつ効率的になると期待されています。

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