西松建設が検証、トンネル工事の設備配置をAIで自動生成しベテランの経験をデータ化

ベテランの経験を人から人へ教える形ではなく、システムへの入力条件として書き下したことが、この取り組みの中核にあります。長年のトンネル工事で積み上がったノウハウを研修資料にまとめるだけなら、受け取る側の解釈に委ねられてしまいますが、自動生成の入力データに落とし込むとなれば、何を満たせば成立する配置なのかを条件の形で確定させざるを得ません。データ化という結果よりも、その過程で判断基準を言語化した作業のほうが、属人化を解く実質的な一手だったと考えられます。

答えを一つだけ出させるのではなく、条件から複数の案を自動生成させる進め方も効いています。配置計画には、敷地形状や車両の導線のように条件として書き下しやすいものと、現場の感覚に近い判断とが混ざっています。前者を機械に任せて案を並べさせ、後者の見極めを人が引き受ける切り分けにすれば、技術者はゼロから図を起こす役割から、出てきた案を評価して選ぶ役割へ移れます。属人性を消すのではなく、属人性が本当に必要な工程だけに人を残す設計。

ロジックに基づく形状の制御と複雑なデータ処理をDynamoで自動化した点は、この試みを一度きりで終わらせないための土台です。手作業の図面では条件を一つ変えるたびに描き直しが発生しますが、処理の流れを組んでおけば、入力を差し替えるだけで案が更新されます。現場の知見を持つ西松建設と、技術面を担うONESTRUCTIONが組んだ体制も、条件の妥当性と仕組みへの実装を同時に詰めるうえで働いたはずです。