・ドラレコ動画で8作業を識別 重機配置最適化で生産性向上
鹿島建設とpluszero（プラスゼロ、東京都世田谷区）は1月20日、建設現場で稼働するバックホウの作業内容をドライブレコーダーの動画から自動で分類し定量化するAIモデルを構築したと発表した。富山環境整備発注の「平等処分場建設工事」で導入し、重機配置の最適化による生産性向上効果を確認した。
開発したAIモデルは、バックホウに搭載されたドライブレコーダーの動画データを解析し、「掘削」「積込」「敷均し」「転圧」「法面整形」「移動」「待機」「その他」の8つのカテゴリに作業を自動分類する。動画データをモデルに取り込むだけで定量データを生成でき、従来は膨大な労力と時間を要していた作業分類を大幅に効率化した。
分類精度の向上には熟練技術者の知見を活用した。分類誤りが発生しやすい特定パターンの補正や、現実的に起こり得ない作業パターンの排除などを実装することで、実用レベルの精度を実現している。
平等処分場建設工事では最大20台のバックホウが各種土工作業に従事している。本モデルによる作業分類データをもとに現場社員が稼働効率を分析し、非効率な作業を特定した。この分析結果を活用して重機の必要台数を算出し、土工作業を最大限に効率化する重機配置を計画することで、現場の生産性向上につなげた。
モデルの分類精度検証では、生産性向上において改善余地が大きい「待機」で97.1%の高精度を達成した。また「敷均し」「転圧」「掘削」についてもそれぞれ約80%の精度で作業分類できることを確認している。
両社は今後、他の造成工事への展開を視野に、機械学習用の教師データを蓄積することで分類精度の更なる向上を図る方針だ。建設機械の稼働状況を可視化し、データに基づく現場管理を推進することで、建設業界全体の生産性向上に貢献していく考えだ。
■技術のポイント
- ドライブレコーダー動画から作業内容を8カテゴリに自動分類
- 熟練技術者の知見を活用した高精度分類ロジック
- 「待機」作業で97.1%、主要作業で約80%の分類精度を実現
- 現場での重機配置最適化と生産性向上に直接貢献
詳細は、ニュースリリース
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