建設業界

高層ビルなどの建設物で、地震や強風などへの振動対策「制振技術」は、建物内部に設置された装置によって揺れが抑制されています。大林組とLaboro.AIの共同プロジェクトとして、制振技術の一つであるアクティブ制振（AMD：Active Mass Damper）にAIを活用しています。

機械学習エンジニアで物理計算に基づいたシミュレーション環境を構築し、効果の高い制御則を獲得。大林組技術研究所内に作られた橋で実験。人が歩いた際に振動をどれほど制御できるのかを検証。

シミュレーション環境で約2万回におよぶ実験をおこない、AIが学習し短い時間で効果的に揺れを抑えるための動きを習得。実際の橋の制御システムなどに転用しています。

洪水などの災害から守るコンクリート護岸の点検・改修業務では、これまで熟練の技術者による目視点検がおこなわれていました。AI技術により、コンクリートのひび割れなどの劣化を画像から自動で判断できるアルゴリズムを開発。

Googleの深層学習ライブラリ「TensorFlow」を使ってアルゴリズムを実装し、劣化検知アルゴリズムには建設業界モデル「U-Net」や「ResNet」を応用。撮影された画像から敵対的生成ネットワークで生成したデータを使い、コンクリート護岸以外のものが映りこんだ場合でも必要な部分がしっかりと判定されるようになっています。

開発により、点検・改修にかかる手間やコストが軽減され、劣化状態の判断が人によって異なるといったこともなくなりました。

2021年に、生産性向上のため、HEROZ株式会社と東洋エンジニアリング株式会社が、プラントの設計・建設に関するAI技術活用とAIシステムの共同開発をスタート。EPC（設計・調達・建設）を強化することためのシステムを作り、東洋エンジニアリングのすべてのプロジェクトに導入することで、DXoT（Digital Transformation of TOYO）が目指す生産性の向上を実現しようとしています。

DXoTは、DX(デジタルトランスフォーメーション)に取り組んでおり、2024年までに生産性を6倍にすることを目標にしています。EPCだけでなく、営業や経理、プロジェクトや情報管理など、様々なビジネスに対して総合的に取り組んでいます。

建機の取り扱いに長けた熟練技術者の高齢化が進み、技術伝承のニーズが高まっている建築現場において、アラヤではAI技術の強化学習・模倣学習技術の応用で対応。アラヤの自律エージェントチームがAI技術の応用で建設機器などの操縦のオートメーション化。自律的・効率的な作業をおこなう自立建機にすることで、現場作業にかかる労力が効率的されることを目指しています。

自立機器へのアプローチには、シミュレーション現場や実際の現場において様々な操縦を試行錯誤する「強化学習」と、熟練技術者の手本データを元に操作を学習する「模倣楽手」の2つ。コストと時間から、まずはデジタルツインでシミュレーション上でおこない、それから現場で動くように調整するやり方で取り組んでいます。

従来の建築現場では、現場で必要な工程管理計画や品質管理計画、配置計画などの計画策定業務は、知識と技能を持つ熟練者がおこなっていました。このやり方では特定の人に依存することになるだけでなく、突発的な現場移動や運搬などにかかるコスト調整が大変。計画全体の正確性も懸念されることから、特定の人物だけに頼らない工事計画の立案のコスト最適化のオートメーション化。

現場移動や運搬作業が効率的に、コストも抑えられるように、AIが工事順序の計画を策定し、計画策定者の業務サポートも可能にしたシステムを構築しました。導入後は、短期間での最適化された工事計画の立案・実行が可能になりました。