現場社員による定量データの活用

　鹿島とｐｌｕｓｚｅｒｏは、造成工事の現場で稼働するバックホーの作業内容を、ドライブレコーダーの動画から自動で分類・定量化するＡＩ（人工知能）モデルを構築した。非効率な作業の特定など現場で各バックホーの稼働状況を容易に分析でき、分析結果を基に効率的な重機配置計画につなげられる。　造成工事では複数台のバックホーが掘削、積み込み、のり面整形などさまざまな作業を行う。各バックホーの作業内容を詳細に分類できれば土工作業を最大限効率化できるが、人手でデータを分析するには相当数の人員と膨大な時間が必要となる。
　今回両社が構築したＡＩモデルはドライブレコーダーの動画から、各バックホーの作業内容を▽掘削▽積み込み▽敷均し▽転圧▽のり面整形▽移動▽待機▽その他－－の八つのカテゴリーに自動分類し、定量データを生成する。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熟練技術者の知見をモデルに適用して、分類精度の向上を図った。
　鹿島が施工する平等処分場建設工事（発注＝富山環境整備）に導入した結果、土工作業を最大限に効率化する重機配置の検討が可能となり、現場の生産性向上に寄与した。ＡＩモデルによる作業分類と実際の作業内容を突合した検証では、現場の生産性向上を目指す上で改善の余地が大きい「待機」は９７.１％と高い精度で分類できていることを確認。「敷き均し」「転圧」「掘削」もそれぞれ約８０％の高精度で作業分類できた。
　今後、鹿島とプラスゼロは、他の造成工事への導入を目指し、教師データをＡＩモデルに蓄積していくことで分類精度のさらなる向上を図るとしている。