OnsiteIQはUltralytics YOLO11を活用してプロジェクトの遅延を20%削減します

建設業界において、情報ギャップには大きなコストがかかります。プロジェクトのスケジュールが遅れた場合、その原因の特定、責任の所在の明確化、そして発注者、開発会社、下請け業者間の合意形成には数週間を要することがあります。その間にも遅延が雪だるま式に膨らみ、予算が圧迫され、収益が失われていきます。完了が2ヶ月遅れたホテルの場合、そのギャップは本来想定されていた投資利益率（ROI）の大部分を占める可能性があります。

核心的な問題は「可視性」です。建設プロジェクトには、大規模で複雑な現場において、数十もの業者が同時に作業に関与しています。いつ、何を、誰が完了したかに関する信頼性の高い継続的な記録がなければ、トラブルを迅速に解決することは難しく、進捗状況を正確に予測することも困難です。

OnsiteIQは、そのギャップを埋めるために構築されました。同社は専門のキャプチャスペシャリストのネットワークを稼働中の建設現場に派遣し、プロジェクトに応じて週次、隔週、または日次の定期的なスケジュールで360度カメラを使用して各現場を100%キャプチャしています。

その映像はその後ジオタグ付きの画像に変換され、Ultralytics YOLO11を基盤とした独自のAIパイプラインに投入されます。これにより、建設の進捗検知、安全リスクのフラグ付け、および運用のインサイトの抽出が行われます。

あらゆる現場に建設インテリジェンスをもたらす#

OnsiteIQは、不動産におけるオーナーやデベロッパー向けに建設インテリジェンスを提供しています。これまでに、OnsiteIQは米国およびカナダの200以上の都市で3,000件以上のプロジェクトを監視し、総額340億ドルを超える新規開発をカバーしてきました。同社のプラットフォームにより、プロジェクトチームは実際に現場に赴くことなく、現場で何が起きているかをリアルタイムに近い状態で把握できるようになります。100万平方フィートの開発を管理するプロジェクトチームは、フロア別、業者別、エリア別の進捗に関するAI生成のインサイトを活用しながら、わずか1営業日以内にサイト全体のレビューを行うことができます。

このプラットフォームは、投下された資本が予定通りに、かつ予算内で確実に成果に結びつくようにするという、明快な価値提案に基づいて設計されています。建設の遅延は直接的な財務的影響をもたらします。ホテルが2ヶ月遅れて引き渡された場合、その期間中の失われた客室収益は、プロジェクトの投資利益率を直接的に削ることになります。OnsiteIQは、プロジェクトチームに対して、工程の順序に関する問題を早期に発見するための可視性を提供します。例えば、乾式壁（ドライウォール）の仕上げがスケジュールより先行していることを特定し、電気・配管の業者が遅れずに作業を進めるよう警告することで、そうした問題がより広範囲の遅延を引き起こすのを防ぎます。

進捗の追跡にとどまらず、このプラットフォームは安全およびリスクのモニタリングもサポートしています。消火器、火災報知器、浸水、その他の現場の状況を検知することで、プロジェクトチームは、本来であれば専任の人員による現場巡回を必要とする監査業務のレイヤーを補完することができます。

変化し続ける現場における進捗追跡の課題#

建設現場は動的な環境です。同じ空間であっても、掘削や上部構造の段階から、設備の下地配管（ラフイン）、乾式壁、そして内装の仕上げに至るまで、プロジェクトのフェーズごとに全く異なる見た目になります。何が完了しており何が完了していないかを追跡するには、これらすべてのフェーズにわたる現場の視覚的状態を同時に理解できるシステムが必要です。

現場の巡回、進捗レポート、写真の提出といった従来の手動によるアプローチは、多くの場合、労働集約的であり、一貫性がなく、大規模または複雑なプロジェクト全体にスケールさせることが困難です。

OnsiteIQにとっての課題は、プロジェクトごとに数十万枚に及ぶ画像から、現場や照明、フェーズによって大きく異なる条件のも下で、建設固有のクラスを正確に識別できる検知システムを構築することでした。このシステムには、膨大な量の画像をバックグラウンドで処理できる速度、財務および運用の意思決定をサポートできる精度、そして同社の検知可能クラスのオントロジーの成長に合わせて拡張できる柔軟性が求められていました。

OnsiteIQがUltralytics YOLO11を活用する方法#

OnsiteIQのAIパイプラインは、Ultralytics YOLO11のセグメンテーションを中心に構築されており、現場でキャプチャされたすべての画像に対して実行されます。同システムは、OnsiteIQが構築および維持している建設クラスの構造化された知識体系である独自のオントロジーを、モデルのトレーニングと検知の基盤として使用しています。プリンシパル・プロダクト・マネージャーのRammohan Adabalaが述べるように、このオントロジーこそが検知結果を意思決定に耐えうるレベルにするものであり、クラスはオブジェクトだけでなく状態によっても定義されるため、システムは「取り付けられただけの乾式壁」と「テープ貼りや塗装が行われた乾式壁」を区別することができます。この区別があるからこそ、画像レベルの検知結果をオーナーがアクションを起こせる進捗データへと集約できるのです。

パイプラインは2つのステージで動作します。

• 画像レベルでの検知。現場でキャプチャされたすべての360度画像はYOLO11セグメンテーションモデルにかけられ、画像内に存在する建設要素が検知および分類されます。オントロジーは、むき出しのコンクリートの上部構造やMEP（設備）のラフインから、塗装前の乾式壁、仕上げ面、据え付けられた機器に至るまで、建設のあらゆるフェーズにわたる幅広いクラスをカバーしています。例えば、冷蔵庫やオーブンが検知されることで、住宅またはホスピタリティユニットが仕上げのステージに達したことがシステムに伝わります。

• インサイトへの集約。個々の画像の検知結果はプロジェクトの全データセットにわたって集約され、フロアレベルおよび業者レベルの進捗メトリクスが生成されます。これらのメトリクスは、プラットフォームの進捗追跡、スケジュール分析、リスク分析、および安全ダッシュボードに組み込まれ、オーナー、デベロッパー、プロジェクトマネージャーに直接提供されます。

セグメンテーションを使用することで、OnsiteIQはバウンディングボックスによる検知単体に比べてより豊かな空間情報を得ることができます。会社のオントロジーの拡大に伴い、OnsiteIQはセグメンテーションモデルと分類器を組み合わせたアンサンブルアーキテクチャも開発しており、単一のモデルを使用する場合よりも効率的に、拡大するクラスセット全体で精度を向上させることが可能になっています。

図1：Ultralytics YOLO11を活用して稼働するOnsiteIQプラットフォーム。

なぜUltralytics YOLO11を選ぶのか？#

OnsiteIQがUltralytics YOLO11を選択した理由は、検知の精度、トレーニングの柔軟性、そしてチームが独自の内製データセットを構築し反復改良を行う際の容易さにあります。プリンシパル・エンジニアのEvgeny Nugerによれば、データセットの構築、トレーナーの実行、結果の反復といった作業を迅速に開始できる点は、ゼロからカスタムインフラストラクチャを構築するよりも圧倒的に高速であり、チームがUltralyticsへ移行した主要な理由の一つでした。

OnsiteIQのトレーニングデータは、稼働中の現場から直接キャプチャされ、自社のオントロジーに従ってラベル付けされた独自のデータであるため、チームはAWS上で独自のインフラストラクチャを管理し、Ultralytics Python packageを使用してトレーニングを実行し、モデルを常に最新の状態に保っています。このアプローチにより、OnsiteIQはYOLOモデルファミリーのパフォーマンスと信頼性の恩恵を受けつつ、データに対する完全なコントロールを維持することができます。

また、YOLOアーキテクチャの柔軟性は、OnsiteIQのユースケースの進化に伴って重要な役割を果たしてきました。単一のセグメンテーションモデルからスタートしたチームは、オントロジーの成長に合わせてアンサンブルアプローチへと発展させており、これはYOLOフレームワークが基盤となるパイプラインの根本的な変更を必要とせずにサポートできる自然な進化の形です。

大規模な建設インテリジェンスの影響力#

OnsiteIQは、プラットフォーム導入に伴う運用の改善を定量化するため、顧客とともに影響調査を実施してきました。これらの調査を通じて、いくつかの共通するメトリクスが浮き彫りになっています。

• 紛争解決のスピードが3倍に向上。ユーザーの81%が紛争解決の迅速化を報告しており、解決までの時間が平均で3倍短縮され、プロジェクトのフェーズや複雑さによっては最大7倍速くなりました。現場のあらゆるエリアの継続的かつジオタグ付きの視覚的記録があるため、ステークホルダーは問題がいつ、どこで発生したかを素早く特定でき、業者間のやり取りに費やす時間を削減できます。

• 25,000ドルから400,000ドルのコスト超過抑制。顧客は、工程上の問題やリスクがエスカレートする前に捉えることで、プロジェクトあたり25,000ドルから400,000ドルのコスト超過を回避したと報告しています。

• プロジェクト遅延の20%削減。大部分の建設プロジェクトがスケジュール通りに終わらないことを考慮すると、遅延の20%削減は、引き渡しの予測可能性と収益実現において大きな改善を意味します。

• 引き渡し予測可能性の24%向上。ユーザーの78%がプロジェクトの引き渡し予測可能性の向上を報告しており、平均で24%増加しました。これにより、オーナーやデベロッパーは財務計画やステークホルダー向け報告のための、より信頼性の高い根拠を得ることができます。

全体として、このプラットフォームは長期的な資産記録としても機能します。建設完了後、ファシリティマネージャーはOnsiteIQの画像を使用して、壁の裏側にあるものを把握したり、配管の位置を確認したり、建物の問題を推測や破壊的な調査なしに調査することができます。

プロジェクトのライフサイクル全体を通じた継続的な可視性#

OnsiteIQは、建設業界における根本的な情報の問題を解決しています。大規模なプロジェクトには巨額の資本が投入され、複数の業者間の複雑な調整が伴い、遅延に対する高い財務的リスクが存在します。360度キャプチャとUltralytics YOLO11を基盤としたAIパイプラインを組み合わせることで、OnsiteIQは掘削の初日から引き渡し、そしてその先へと、プロジェクトを順調に進めるために必要な可視性をプロジェクトチームに提供します。

その結果は測定可能です。紛争解決は3倍速くなり、遅延は5分の1に減少し、プロジェクトごとに数十万ドルのコスト超過が回避されています。OnsiteIQのオントロジーが拡大し続け、アンサンブルモデルのアーキテクチャが発展するにつれて、Ultralytics YOLOは、あらゆる現場に信頼性の高い継続的なインテリジェンスをもたらすために構築されたプラットフォームの中核であり続けます。

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