OnsiteIQは、Ultralytics YOLO11を活用した建設インテリジェンスプラットフォームを構築しました。360度の現場映像にセグメンテーションモデルを適用して、建設の進捗、安全上のリスク、運用上の問題をリアルタイムで検出し、プロジェクトの遅延を20%削減しています。
建設業界では、情報の不足が大きなコストにつながります。プロジェクトのスケジュールが遅れた場合、原因を特定し、責任の所在を明らかにし、オーナー、デベロッパー、下請け業者の間で解決策について合意するまでに、数週間かかることがあります。その間にも遅延は積み重なり、予算は目減りし、収益は失われます。ホテルの完成が2か月遅れた場合、その遅れによって当初予測されていた投資収益のかなりの部分が失われる可能性があります。
根本的な課題は可視性です。建設プロジェクトでは、複雑で広大な現場で数十の専門工事業者が同時に作業します。何が、いつ、誰によって完了したかを継続的かつ確実に記録できなければ、紛争を迅速に解決することも、進捗を正確に予測することも困難です。
OnsiteIQは、この情報の不足を解消するために設立されました。同社は稼働中の建設現場に撮影スタッフを派遣し、プロジェクトに応じて毎週、隔週、または毎日、360度カメラを使って各現場の全域を撮影します。
撮影映像は位置情報付きの画像に変換され、独自のAIパイプラインで処理されます。このパイプラインは建設の進捗を検出し、安全上のリスクにフラグを立て、運用に関するインサイトを提示します。すべての機能を支えているのが、Ultralytics YOLO11です。
すべての現場に建設インテリジェンスを提供#
OnsiteIQは、不動産業界のオーナーやデベロッパー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は米国とカナダの200以上の都市で3,000件を超えるプロジェクトをモニタリングし、新規開発総額は340億ドルを超えています。同社のプラットフォームを利用すれば、プロジェクトチームは現場に実際に赴かなくても、現場の状況をほぼリアルタイムで把握できます。延床面積約9万3,000平方メートルの開発プロジェクトを管理するチームでも、1営業日以内に現場全体を確認し、階別、工種別、エリア別の進捗に関するAI生成インサイトを得られます。
このプラットフォームは、投下資本が予定どおり、予算内で意図した成果につながるよう支援するという、明快な価値提案を軸に設計されています。建設の遅延は、財務に直接的な影響を与えます。ホテルの引き渡しが2か月遅れれば、その期間に失われる客室収益がプロジェクトの投資収益を直接圧迫します。OnsiteIQは、プロジェクトチームが工程上の問題を早期に把握できるよう可視性を提供します。たとえば、乾式壁の仕上げが予定より先行していることを特定し、電気工事や配管工事の担当業者にペースを合わせるよう促すことで、問題が広範な遅延につながる前に対応できます。
進捗の追跡に加え、このプラットフォームは安全性とリスクのモニタリングにも対応します。消火器、火災報知器、浸水などの現場状況を検出することで、プロジェクトチームにさらなる監視機能を提供します。こうした監視には、本来であれば専任者による現場巡回が必要です。
変化し続ける現場の進捗を追跡する課題#
建設現場は刻々と変化する環境です。掘削から躯体工事、設備配管の粗工事、乾式壁の施工、内装の仕上げまで、プロジェクトの各段階で同じ場所の様子は大きく異なります。完了した作業と未完了の作業を追跡するには、こうしたすべての段階における現場の視覚的な状態を同時に理解できるシステムが必要です。
現場巡回、進捗報告、写真の提出といった手作業による方法は、多くの場合、労力がかかり、一貫性に欠け、大規模または複雑なプロジェクトへの展開が困難です。
OnsiteIQにとっての課題は、現場、照明、工程段階によって大きく異なる条件のもと、プロジェクトごとに数十万枚に及ぶ画像から、建設特有のクラスを正確に識別できる検出システムを構築することでした。大量の画像をバックグラウンドで処理できる速度、財務や運用上の意思決定を支援できる精度、そして検出対象クラスのオントロジーが拡大し続けても対応できる柔軟性が求められました。
OnsiteIQによるUltralytics YOLO11の活用方法#
OnsiteIQのAIパイプラインは、現場で撮影されたすべての画像を処理するUltralytics YOLO11のセグメンテーションを中心に構築されています。システムでは、OnsiteIQが構築・管理する建設クラスの体系的な知識システム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出の基盤として使用します。プリンシパルプロダクトマネージャーのRammohan Adabalaが説明するように、検出結果を意思決定に活用できるものにするのが、このオントロジーです。クラスは物体だけでなく状態によっても定義されるため、システムは乾式壁が設置された段階なのか、目地処理済みなのか、塗装済みなのかを区別できます。この区別によって、画像単位の検出結果を、オーナーが行動に移せる進捗情報へ集約できます。
パイプラインは2段階で機能します:
• 画像単位での検出。現場で撮影されたすべての360度画像をYOLO11セグメンテーションモデルで処理し、画像内の建設要素を検出・分類します。オントロジーは、コンクリートがむき出しの躯体や設備配管の粗工事から、未塗装の乾式壁、仕上げ面、設置済みの家電まで、建設のあらゆる段階を網羅する幅広いクラスで構成されています。たとえば、冷蔵庫やオーブンを検出すると、住宅または宿泊施設のユニットが仕上げ段階に達したことをシステムが把握できます。
• インサイトへの集約。画像ごとの検出結果をプロジェクトのデータセット全体で集約し、階別および工種別の進捗指標を生成します。これらの指標は、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、安全ダッシュボードに反映され、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示されます。
セグメンテーションを利用することで、OnsiteIQはバウンディングボックス検出だけの場合よりも詳細な空間情報を取得できます。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の開発も進めています。これにより、単一モデルよりも効率的に、増え続けるクラスセット全体で精度を向上させられます。
図1. Ultralytics YOLO11を活用するOnsiteIQプラットフォーム。
Ultralytics YOLO11を選ぶ理由#
OnsiteIQは、検出精度、トレーニングの柔軟性、独自のデータセットを構築・反復改善しやすい点を評価し、Ultralytics YOLO11を選択しました。プリンシパルエンジニアのEvgeny Nugerによると、データセットを構築してトレーナーを実行し、結果を反復改善するまでを迅速に開始できることは、カスタムのインフラをゼロから構築するよりも大幅に速く、チームがUltralyticsに移行した主な理由の一つでした。
OnsiteIQのトレーニングデータは独自のものであり、稼働中の現場で直接撮影され、同社独自のオントロジーに従ってラベル付けされています。そのため、チームはAWS上で独自のインフラを管理し、Ultralytics Python packageを使ってトレーニングを実行し、モデルを最新の状態に保っています。この方法により、OnsiteIQはデータを完全に管理しながら、YOLOモデルファミリーの性能と信頼性を活用できます。
OnsiteIQのユースケースが進化するなかで、YOLOアーキテクチャの柔軟性も重要な役割を果たしています。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、オントロジーの拡大に合わせて、現在はアンサンブル方式の構築を進めています。これは自然な発展であり、基盤となるパイプラインを根本的に変更せずに、YOLOフレームワークで対応できます。
大規模な建設インテリジェンスがもたらす効果#
OnsiteIQは、プラットフォーム導入後の運用改善を定量化するため、顧客とともに効果測定を実施してきました。複数の調査を通じて、次のような一貫した指標が得られています。
• 紛争解決を3倍高速化。ユーザーの81%が紛争解決の迅速化を報告し、解決までの時間は平均で3倍短縮されました。プロジェクトの工程段階や複雑さによっては、最大7倍速く解決した事例もあります。現場のあらゆるエリアを継続的に記録した位置情報付きの画像があるため、関係者は問題がいつ、どこで発生したかをすばやく特定でき、工種間のやり取りに費やす時間を削減できます。
• コスト超過を2万5,000ドルから40万ドル削減。顧客からは、工程上の問題やリスクが深刻化する前に発見することで、プロジェクトごとに2万5,000ドルから40万ドルのコスト超過を回避できたとの報告が寄せられています。
• プロジェクトの遅延を20%削減。大半の建設プロジェクトが予定より遅れて完了することを踏まえると、遅延の20%削減は、完成時期の予測可能性と収益の実現における大きな改善を意味します。
• 完成時期の予測可能性が24%向上。ユーザーの78%がプロジェクトの完成時期の予測可能性向上を報告し、平均で24%向上しました。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への報告をより確かな根拠に基づいて行えます。
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。建設完了後も、施設管理者はOnsiteIQの画像を使って、壁の内側の状況を把握したり、配管の位置を確認したり、推測や建物を傷つける調査作業を伴わずに建物の問題を調査したりできます。
プロジェクトの全ライフサイクル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課題を解決しています。大規模プロジェクトでは、多額の資本、複数の工種にまたがる複雑な調整、そして遅延による大きな財務リスクが伴います。360度撮影とUltralytics YOLO11を基盤とするAIパイプラインを組み合わせることで、OnsiteIQは掘削初日から引き渡し後まで、プロジェクトを計画どおりに進めるために必要な可視性をチームに提供します。
成果は数値に表れています。紛争解決は3倍速くなり、遅延は5分の1削減され、プロジェクトごとに数十万ドルのコスト超過を回避できています。OnsiteIQのオントロジーが拡大し、アンサンブルモデルアーキテクチャの開発が進むなか、Ultralytics YOLOは、すべての現場に信頼性の高い継続的なインテリジェンスを提供するプラットフォームの中核であり続けています。
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