実施時期: 2023年07月|2026.06.02 最終更新
広大な現場の資機材管理をAIとドローンで自動化し、作業時間を75％削減
※イメージ画像です
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アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 広大な現場での資機材や備品の管理に手間がかかっている
- 目視での点検作業に伴う安全上のリスクを減らしたい
- レンタル品の重複手配や期限切れによる無駄をなくしたい
プロジェクト概要
背景・目的
建設現場では、建物の構築にあたり膨大な数の資機材を扱います。従来、これらの資機材管理は現場職員が自ら巡回し、目視と手作業で行っていました。しかし、広大な敷地を歩き回る手法は多大な手間と時間を要するだけでなく、高所や狭所への立ち入りによる安全上のリスクも抱えていました。
さらに、現場で使用する資機材の大半はレンタル品であり、点検期限切れの機材を誤って使用すれば作業員の安全を脅かすおそれがあります。また、管理が行き届かないことで資機材を重複してレンタルしてしまい、余分なコストが発生する課題もありました。こうした現場の非効率と安全リスクを解消するため、AIとドローンを活用した新たな管理システムの導入プロジェクトがスタートしました。
アプローチと成果
アプローチ
鹿島建設株式会社は、AI inside株式会社と共同で、ドローンとAIを組み合わせた新しい資機材管理システムを開発しました。このシステムは、人よりも高速かつ自由に移動できるドローンを用いて現場内を空撮し、その動画データからAIが資機材の名称と位置を自動で推定する仕組みです。
AIモデルの構築には、AI inside社が提供するAI統合基盤「AnyDate」を採用しました。事前にドローンで撮影した空撮画像を使い、現場内の資機材の形状や名称をAIに学習させています。実際の運用では、一定の高度から撮影した空撮動画とドローンの飛行記録をPCに取り込み、AIが解析を行います。
その結果を現場の3Dモデルに取り込むことで、広大な敷地内のどこに何の資機材があるかをデジタル上で可視化するプロセスを構築しました。さらに、個別の管理が必要な資機材については、プラカードを用いた識別により、法定点検日などの詳細情報も管理できる工夫が施されています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
コスト削減
業務の自動化
生産性向上
品質・安全性向上
対応時間・リードタイムの短縮
推進したこと
プロトタイプ開発（PoC）
新サービス・製品開発
本システムの導入により、ドローンの空撮動画からAIが資機材を検出し、現場3Dモデル上に見える化することが可能になりました。現在、人と同程度の大きさの資機材であれば概ね検出できており、対応可能な資機材は25種類に上ります。
現場での実証検証の結果、従来の目視による巡回作業と比較して、資機材管理にかかる作業時間を約75％（1回あたり約2時間から30分へ）削減するという大きな成果を達成しました。また、敷地内の資機材の配置が可視化されたことで、活用されていない資機材を早期に発見して返却できるようになり、無駄なレンタルコストの削減にもつながっています。
今後は、手で持ち運べる小型資機材の検出率向上や、他の現場への横展開、さらには既存の現場管理システムとの連携による一層の業務効率化が見込まれています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
自社活用（自社開発・活用推進）
AI導入・開発手法
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
AIによる定型業務の自動化
建設・土木
現場の進捗管理
現場の安全監視・危険予知
活用したデータ
画像・動画・3D
製品・部品画像
ドローン・空撮映像
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
画像AI
物体検出・画像認識
活用・導入したAIモデル・ツール
AI構築プラットフォーム
連携ツール
構築・利用したデータ基盤・インフラ
ドローン
チャットツール・UI（画面）連携
専用Webアプリ・業務システム
WarpBiz編集部の事例考察
広大な現場を人が歩いて確認するという物理的なボトルネックを、ドローンの機動力とAIの画像認識技術を掛け合わせることで突破した秀逸な事例です。この「移動体カメラ×AIによる位置の可視化」というアプローチは、建設業に限らず、大規模な工場や物流倉庫、農地など、広範囲なアセット管理が求められるあらゆる業種に応用できるでしょう。導入にあたっては、天候によるドローンの飛行制限や、AIに学習させるための初期画像データの収集がハードルになるため、事前の運用ルールの策定が重要です。同様のAI画像認識やドローン活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合ったソリューション探しにご活用ください。
プロジェクト実施・導入企業
鹿島建設株式会社
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