ドローン空撮とAIで資機材管理の作業時間を約75%短縮、鹿島建設の現場検証

最も効いたのは、確認作業の担い手を人の足からドローンという移動体カメラへ置き換えた設計です。上空から捉えれば、人が近づきにくい高所や狭所も立ち入らずに把握でき、確認できる範囲が人の移動速度や体力に縛られなくなります。安全リスクの低減と作業時間の短縮を、別々の施策ではなく一つの設計変更で同時に取りにいった点に判断の妙があります。

次に、AI inside社のAI統合基盤「AnyDate」を土台に据えつつ、学習データをその現場の空撮画像から作った進め方です。汎用の物体認識をそのまま持ち込むのではなく、実際に現場へ置かれる資機材の形状と名称を覚えさせているため、上から見た独特の見え方に合わせた判別が成り立ちます。運用時に一定の高度から撮ると決めているのも、学習したときの見え方と実際の映像を近づけるための条件そろえと読めます。飛行記録を動画と一緒に取り込む手順も、映っている物を現場の位置情報へ結びつけるうえで欠かせない部分でしょう。

三つめは、AIの出力先を一覧表ではなく現場の3Dモデルにした判断と、AIに任せない領域をはっきり分けた割り切りです。位置は図面上に載って初めて「探しに行ける情報」になりますし、画像からは読み取りようのない法定点検日のような個別情報は、プラカードによる識別に受け持たせています。何を機械に解かせ、何を現場の運用ルールで担保するかを分けた設計が、実際の運用に耐える形をつくったと考えられます。