TDSE株式会社

社会インフラ/建設業のDX推進・AI活用事例

社会インフラ/建設業界は、技術者不足や技術継承が深刻な問題です。
DX推進やAI活用により各工程を自動化を中心に業務変革が進んでいます。
ここでは私たちが取り組んできた社会インフラ/建設業界の協創テーマ・事例の一部をご紹介いたします。

社会インフラ/建設業のDX推進・AI活用の現状及び課題

社会インフラ/建設業では技術者不足や技術継承が深刻な問題となっています。 DX推進やAI活用により各工程を自動化することで、コスト削減や属人化解消につなげることが急務となっています。

一方で社会インフラ/建設特有の事情として 1. 安全面に関するリスク管理がシビアである。 2. 安全面やコスト面により気軽に実験ができない。 の二点があります。建設現場では高所での作業が発生する上に、作業の質も高く求められます。したがってDXを導入する上では遠隔ソリューションが必要なことが多い上に、その精度もシビアなものとなるでしょう。

例えば、架線の異常検知においてDXを実現しようとした場合、動画像やセンサから異常を検知するAIを開発することが考えられますが、その場合は異常の見逃しは危険に直結するためシビアな精度が求められるでしょう。また、重機の自動操業AIを実現しようとした場合では、AIが重機を誤って操作してしまうことは即事故に繋がるため、気軽に実験をしてデータを収集するといった他業界でのAI開発プロセスは適用できません。

社会インフラ/建設業におけるDX推進のポイント

他業界の様に気軽にDX/AI活用を試してみることが難しい状況では、しっかりと事前にアセスメントを行うことが重要です。DXの中でも特にAIを活用する場合、AIの誤った判断が与える影響を、ビジネスと科学的な観点両面からしっかりと把握したうえで、企画及び設計に反映させる必要があります。
また、リスクを可能な限り回避する工夫やノウハウが存在します。例えば、仮想空間におけるシミュレーションを活用したり、AIの精度指標をリスク回避に重みを置いて設定する方法が存在します。

社会インフラ/建設業におけるアセスメントの重要性

社会インフラ/建設業では、世の中に存在するDX推進やAI活用における便利なツールを利用するだけでは成功しません。ビジネス理解と建設に関わる自然現象に対する科学的な理解を踏まえたうえで、設計や工夫をすることが重要でしょう。

社会インフラ/建設業のAI活用事例マップ

Front 計画/設計(BIM) 受発注 施工管理 施工 運用・保守
施工計画支援 供給計画適正化 画像進捗推定 作業員装備検知 建設機械異常検知 運搬作業自動化 非侵入検査 問合せ自動応答
設計図検索支援 物流設備
メンテナンス自動化
エネルギー効率
最大化施工管理
作業員見守り用
異常行動検知
建設機械故障
予兆検知
採掘作業自動化 安全侵入経路提示 One to One
アフターフォロー
設計図による
費用見積もり
物流環境影響評価 温暖化ガス排出削減 作業員体調管理 強化学習による
機器自動制御
溶接作業自動化 劣化ランク判定 クレーム分類自動化
設計図標準化 物流異常検知 建設現場防犯用
異常検知
工期延長要因分析 熟練者技術解析 品質検査自動化 補修タイミング予測 点検自動化
土壌評価推定 最適在庫水準算出 建設機械
メンテナンス効率化
メーター自動読取 廃棄物処理自動化 建物メンテナンス
効率化
建物内設備
利用傾向解析
Back 経営/会計 人事/労務 その他
KPI構造最適化 需要予測 ソーシャル
リスニング
人材配置最適化 採用効率化 離職兆候検知 定型業務自動化
ブランド分析 不正経理検知 会計書類自動読取 休職兆候検知 スキルマップ
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