AI分析技術で建設現場を働き方改革

現在、建設業界において労働力不足や労働環境の改善、労働生産性の向上など課題がクローズアップされ、建設現場での働き方改革が求められている。一方で、建設現場では工程・品質・安全・原価など複数の判断要素を同時に考慮した複雑な現場管理が重要で、工期を遵守しながら働き方改革を実現するためには、建設現場における管理ノウハウを形式知化し、人と人をつなぐタイムリーで正確な判断材料が必要となっている。

今回提供する建設IoTプラットフォームのβ版は、実証実験で構築した「ヒト」「モノデータ」「AI分析技術」を用いて、建設現場の工程・品質・安全・原価管理に寄与する機能を提供するサービス。ゼネコン各社に提供し、現場課題の棚卸から解決に向けた検討を各社と共同で進める。

NTTグループのAI技術「corevo（コレボ）」をはじめとしたAI分析技術の活用で建設IoTプラットフォームを高度化させ、建設現場全体の最適化による現場生産性の向上を目指す。作業進捗率の予測高度化、コミュニケーションログからのノウハウ抽出、音声による入力操作の省力化、画像による施工品質の判定、機材稼働率の推定、労働時間着地見込み推定などの機能を備える。

また、今後、建設IoTプラットフォームの取得データを活用した様々な価値を建設現場に関わる企業に提供していくためのパートナーとして、アクセンチュア、NTTファシリティーズ、MCデータプラス、オートデスク、コンストラクション・イーシー・ドットコム、ランドログの各社と協業する。

ドコモは2017年に2カ所の建設現場において、職員・職人同士のコミュニケーションツールの他、職員・職人の位置情報やバイタル情報、建設現場の環境情報などを組み合わせた実証実験を実施した。実験において、職員・職人の位置情報や歩数、活動量、心拍数などのバイタルデータから作業進捗率の予測や労働時間の内訳分析、体調不良の予兆検知など様々なAI分析技術を活用してその有用性を検証してきた。

実証実験の結果、書類作成や現場巡視、段取り打合せなどの進め方改善により、ゼネコン職員一人当たり最大2時間程度／日の労働時間削減余地があることが判明したことに加え、体調不良や高負荷作業による疲労、精神的な不調などの予兆検知が可能であったことが確認できた。