AIが先進技術によって建設業界をどのように変え、機器をより賢く、より安全で、より効率的で、より環境に良いものにしているかを学ぶ。
通常、建設機械や重機といえば、人間が手作業でこれらの強力な機械を操作する姿を思い浮かべる。しかし、AIの台頭により、現在では多くの建設車両がリスクを減らし、安全性を向上させ、効率を高めるために自動化されている。建設業界では、自律走行車両や遠隔操作車両が一般的になりつつある。
例えば、ボルボは最近、建設現場への砂、砂利、瓦礫などの重い資材の運搬専用に設計された完全自律型ダンパーの TA15を開発した。米国労働省によると、建設業は死亡事故の発生率が3番目に高い。AIを建設業に取り入れることで、こうした死亡事故を大幅に減らし、安全対策を向上させることができる。この記事では、建設業界全体のイノベーションを推進しながら、AIが建設機械をより賢く、より安全で、より効率的にすることでどのように強化しているかを探る。
建設機械や車両は、予測不可能な作業環境やヒューマンエラーによって事故に遭遇する可能性がある。しかし、AIを活用したシステムは、管理者が職場の危険に効果的に対処し、こうしたミスを減らすのに役立つ。また、建設機械にAIを活用することで、機械操作の最適化、機械性能の監視、メンテナンス・スケジュールの自動化が可能になる。
ここでは、これらのイノベーションを可能にする主要テクノロジーについて詳しく見ていこう：
コンピュータビジョンは、建設現場での重機の操作方法を変え、新しく革新的なソリューションを提供しています。建設機械における画像・映像解析の可能性を示す興味深いアプリケーションをいくつかご紹介しましょう。
重量橋は、大型車両の重量を測定するために使用される秤です。これは、輸送中に車両が安全重量制限を遵守していることを確認するために、建設業界では非常に重要です。従来、このプロセスは、ブースのオペレーターが車両の入出庫時間、登録番号、積載重量などの詳細を手作業で記録することに依存していました。しかし、この手作業は時間がかかり、人為的ミスが発生しやすく、透明性に欠けます。
無人計量ブリッジは、精度の向上、ヒューマンエラーの削減、プロセスの迅速化、リアルタイムの監視と透明性の提供に役立ち、より安全で効率的なオペレーションを実現します。センサー、カメラ、LEDスクリーン、自動音声ガイダンスなどのAI統合デバイスを使用して、プロセス全体を合理化します。トラックが入口ポイントに近づくと、自動ナンバープレート認識（AMPR）技術を搭載したカメラが車両のナンバープレートを検出し、登録を確認する。登録が有効であれば、システムは計量秤へのアクセスを許可する。
その後、IoT対応のウェイング・イン・モーション・センサーがトラックの移動に合わせて重量を測定し、必要に応じて、正確な計量のために正しい位置に停止するようドライバーに警告する。重量データは分析され、事前に定義された制限値と比較され、トラックが制限値内であれば、ドライバーは出口ゲートに誘導される。出口では、ANPRシステムが車両を再確認して入庫車両と一致することを確認し、コンピュータ・ビジョン対応カメラがプロセスに異常がないか監視します。システムは監督者に警告を発し、重量オーバーやドライバーの異常などの問題が発生した場合には適切な是正措置をとります。
米国運輸省の調査によると、トラックは最も一般的な物資輸送手段である。トラックの運転手は、夜間も含めて長距離を運転することが多い。これは建設業界でも同様で、トラックは現場間で重機や資材を移動させるのに不可欠であり、時には長距離を移動することもある。夜間運転は疲労を招き、事故のリスクを高める。調査によると、死亡事故の21％はドライバーの眠気が原因である。
この問題に対処するため、トラックメーカーはドライバーの眠気を監視するためにコンピュータ・ビジョンを使用している。顔認識、姿勢推定、物体検出のようなコンピュータ・ビジョン技術は、ドライバーの目の動き、頭の位置、顔の表情を監視するために使用できる。例えば、ドライバーのまぶたが所定の範囲を超えて閉じると、システムがそれを検知し、アラームを鳴らしてドライバーに注意を促すことができる。ドライバーの眠気検出システムは、タタ・トラックや他の自動車会社で広く使われている。
建設現場での労働条件は、特に極端な気温の下では厳しいものになる。例えば、掘削現場では、作業員はしばしば猛暑に直面し、効率的な作業能力に影響を及ぼし、水分補給や休息のための頻繁な休憩が必要となる。このような状況下でのダウンタイムを減らすために、研究者たちはブルドーザーやクレーンのような自律型建設車両を開発している。
これらの自律走行マシンは、高解像度カメラとコンピューター・ビジョン技術を搭載しており、地形を分析し、傾斜、軟弱地盤、凹凸のある場所などの要素を評価する。物体検知を利用して人や機器を認識し、障害物が検知されると自動的に停止することで安全性を高めている。華中科技大学（HUST）の研究者は最近、山牌と共同で、マイナス10℃という極寒の地でも稼働できる自律型ブルドーザーを開発した。
燃料の最適化は建設会社にとって不可欠だが、燃料効率化の実践は難しい。燃料価格が変動し、複数のドライバーが建設車両を運転する中、燃料消費を手作業で管理するのは複雑になります。AIを活用した燃料管理システムを使えば、プロセスを強化し、燃料消費を削減することができます。
これらのAI燃料管理システムは、複数のルート選択肢を生成し、最も燃費の良いルートを推奨することで、燃料使用量を最適化するために、大規模なデータセットで訓練されている。また、車両のエンジン制御ユニット（ECU）と統合して、ギアシフトの推奨をリアルタイムで提供することもできる。こうしたAI主導の推奨に従うことで、さまざまなドライバーの運転パターンを最適化し、燃費を向上させることができる。
AIを統合した建設機械は、データ駆動型の意思決定からリアルタイムのモニタリングまで、さまざまな利点を提供する。主なメリットをいくつか紹介しよう：
しかし、建設業におけるAIの導入が進んでいるとはいえ、考慮すべき課題もある：
建設業界はAIを急速に取り入れており、キャタピラーやダイムラーといった企業が自動運転トラックの開発をリードしている。2019年、ダイムラーは自律走行トラックの実用プロトタイプを発表し、2027年までに市場に投入する予定だ。キャタピラーの自律走行型運搬トラック797Fは、すでに採掘作業の効率化を実現している。BHPグループ、リオ・ティント、バリック・ゴールドなどの大手企業は、24時間体制で797Fを使用しており、労働災害ゼロを報告している。同様に、中国の自律型トラック運送会社であるTuSimple社は、同社のトラックは手動運転に比べて11％燃費が良いと主張している。2023年6月、TuSimple社は中国の公道で39マイルの無人走行に成功した。
自律走行トラックが建設業界にプラスの影響を与え続ける中、同市場は年平均成長率（CAGR）10％で成長すると予想されている。AI駆動の建設機械が安全性と燃費効率を向上させることで、企業はより安全で持続可能な作業環境へと向かっている。
AIは建設業界のゲームチェンジャーであり、重機をより賢く、より安全で、より効率的にしている。自動運転車から、燃料使用を最適化し、建設現場をリアルタイムで監視するAIシステムまで、これらの技術はミスの削減とコスト削減に役立っている。AIの導入や作業員のトレーニングにかかる費用など課題はあるが、そのメリットは大きい。AIがイノベーションを推進することで、建設業の未来はこれまで以上に生産性が高く、持続可能で、革新的なものになるだろう。
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