AIによる建設業の変革：効率性と生産性を高めるためのスケジューリング、資源配分、安全対策の最適化。
AIは、安全性の向上、よりスマートなスケジューリング、品質管理の改善など、建設業に変革をもたらしつつある。これらの進歩が、建設業界にとってより安全で効率的な未来をどのように保証するのかを探ってみよう。
AIは、プロジェクトのスケジューリング、リソース配分、タスク管理を最適化することで、建設業を変えつつあり、その結果、効率性と生産性が著しく向上している。安全性、意思決定、品質管理の強化におけるAIの重要な役割は、現代の建設実務において不可欠なものとなりつつある。
採用の課題にもかかわらず、2022年に 25億ドル以上と評価されたAI建設市場は、2032年までに151億ドルに急増すると予想されている。この急成長は、タイムラインとコストを削減するAIの能力によるもので、世界中の業界関係者にとって、よりスマートで安全かつ効率的な未来が約束されている。
国連の 国際労働機関によると、建設業は農業に次いで危険な部門である。
2022年、米国の建設業界は、作業中に死亡した 1,069人の専門家の損失に直面し、前年に比べ83人の死亡者増を記録した。米国におけるこのセクターの死亡率は、10年以上にわたって労働者10万人当たり10人前後で推移しており、このハイリスク産業における安全対策改善の必要性が浮き彫りになっている。
建設業界におけるAIの統合は、建設現場における安全対策を大幅に強化する。主な利点は以下の通り：
- リアルタイム監視リアルタイム監視とは、建設作業を継続的に監視することで、むき出しの電気配線、固定されていない足場、不十分な安全バリアなどの潜在的なリスクを即座に検出できるようにすることです。センサーやカメラを使用したこの常時監視により、危険な状況が重大な事故に発展する前に特定され、迅速に対処されます。
- リスクハザード検知は、高度なアルゴリズムとデータ分析技術により、構造上の弱点、不安定な表面、不適切な機器の使用などの危険を迅速に検知することができます。これにより、作業員の安全を維持し、事故を防止するための迅速な解決が保証されます。
- 規制遵守は、安全プロトコルが遵守されているかどうかを継続的に評価することで、安全規制の厳格な遵守を強制します。これにより、事故のリスクを低減するだけでなく、すべての従業員にとってより安全な職場環境を確保することができます。
建設業界では、厳しいプロジェクトの納期、ダイナミックな作業環境、複数のチームやリソースを効率的に調整する絶え間ないニーズが当たり前です。この分野のスピードの速さを考えると、情報に基づいた意思決定を迅速かつ正確に行う能力が最も重要です。
そこで、データ主導の意思決定が活躍し、建設プロジェクトの計画・実行方法を変革する。高度なAI技術を活用することで、業界は大量の建設データをかつてないスピードと精度で分析できる。AIモデル Ultralytics YOLOv8などのAIモデルは、物体検出、セグメンテーション、物体追跡の支援を提供し、業界に革命をもたらしており、コンピューター・ビジョンを通じて建設業界内のワークフローに変化と改善をもたらしている。
主な利点は以下の通り：
品質管理はどのような建設プロジェクトにおいても重要な側面であり、AIは高い建設水準を維持する上で重要な役割を果たしている。高度な技術を活用することで、AIは建設プロセスの各段階が厳しい品質基準を満たすようにします。
これにより、最終的な構造の完全性が保証されるだけでなく、プロジェクト全体の安全性と 耐久性も向上する。
AIが建設業の品質管理に貢献する具体的な方法をいくつか紹介しよう：
12兆ドルの規模を誇る建築・エンジニアリング・建設（AEC）セクターは、その規模にもかかわらず、デジタル技術や革新的な手法の導入において伝統的に遅れをとってきた。世界最大級のこの業界は、近代化と技術進歩の面で他のセクターに追いつき始めたばかりだ。
マッキンゼーによると、AECに特化したテクノロジー分野は進歩しているものの、物流、製造、農業など他の確立されたソフトウェア分野で見られるような規模や高度さにはまだ達していない。実際、AECのクライアントは、製造、建築、ロジスティクスなどの他のセクターと比べて、ITへの支出が少ない。この投資額の低さが、AECハイテク企業が効率的に成長する上で直面する課題の一因となっている。さらに、この業界には、規模に比してスケールアップ企業やユニコーンが少ない。
このようなITへの予算配分の減少が、市場の分断化や凝り固まったアナログ的慣行と相まって、進歩の妨げとなっている。平均して、AEC企業は売上高の1～2％しかITに割り当てておらず、他業界の一般的な3～5％よりも大幅に少ない。
投資と運用の両方に関連する多額の費用が、建設市場におけるAIの成長の大きな障壁となっている。建設プロジェクトにAI技術を導入するには、AIシステム、必要なハードウェアとソフトウェア、専門的な専門知識の取得をカバーする多額の財政支出が必要となる。
さらに、熟練した人材の雇用、定期的な更新の実施、インフラのニーズへの対応など、運用・保守コストは相当なものになる。Global Market Insightsが強調しているように、こうした高いコストが中小規模の建設会社がAIソリューションを採用することを困難にしている。とはいえ、建設業界でAIを活用する方法を理解することは、このギャップを埋め、より高い効率性とイノベーションを実現するために極めて重要である。
建設現場でロボットが人間の作業員に取って代わり、人身事故や死亡事故のリスクを軽減するというシナリオを思い描いてみよう。
建設業界がAIによるデジタル時代へと歩みを進める中、ロボット工学が建設現場に未来的なビジョンをもたらしている。AIが意思決定や品質管理を強化する一方で、ロボット工学はこうした進歩を具体的に体現している。
コンピューターサイエンスと機械工学、電気工学を統合した工学の一分野であるロボット工学は、近年、建設分野にも進出している。 ロボットの歴史は 数十年に及ぶが、COVID-19の大流行後に関心が高まり、導入が進んだことが主な原因で、最近になって人気が急上昇している。その結果、多くの新しい可能性が開花した。
ロボットは、掘削、運搬、荷物の持ち上げ、コンクリート作業、解体などの作業のために重機や車両を自動化することができる。さらに、先進的な建設工法では、廃棄物管理、作業の自動化、工業化建設にロボティクスが活用されている。
世界の建設ロボットの市場規模は、2023年には 4億4,250万ドルとなり、2030年には12億ドルに成長すると予測されている。
建設ロボットの3つの主要カテゴリーが、この変革の原動力となっている：
- 静止型ロボット。ガントリーロボット、ロボットアーム、ケーブルロボットなどがある。
- 移動ロボット。車輪型、歩行型、飛行型、遊泳型などがある。
- 群ロボット。衝突を避けるために計画された経路をたどり、自律的にデザインを構築するために協働する多数の小型ロボット。
AIは、プロジェクトのスケジューリング、リソース配分、タスク管理を最適化し、大幅な効率化と生産性向上をもたらすことで、建設業界の様相を変えつつある。安全性、意思決定、品質管理の強化におけるAIの役割は、ますます重要になってきている。
課題はあるものの、ロボット工学やBIM技術の進歩とともにAIを統合することで、よりスマートで安全かつ効率的な建設の未来が約束される。
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