AIの検索結果

「AI」のタグ一覧 (48件中21～40件を表示)

• 

  CSPI-EXPO「第 3 回建設・測量生産性向上展」出展のお知らせ

  　5 月 12 日（水）～14 日（金）に幕張メッセで行われる CSPI-EXPO「第 3 回建設・測量生産性向上展」に出展致します。　2018 年の第 1 回開催より、酒井重工業は、締固め品質、安全性および生産性向上への取り組みを総じて、 「SmartCompactionTryangle（スマートコンパクショントライアングル）」と銘打ち、次世代技術を活用した製品を出展しております。　今後は酒井重工業だけがもつ締固めノウハウに ICT、AI などの技術を組み合わせた次世代技術を提供していく予定です。   ※「Smart Compaction Tryangle」は、次世代技術を活用した締固め品質、安全性および生産性の向上へのあくなき挑戦を表した当社の造語です。 　今回の展示会では、加速度応答法の１つである CCV を搭載した転圧管理システム CompactionMeister、独自の技術で安全性と作業性を両立させた緊急ブレーキ装置 Guardman、運転者の技量に依らない均一な締固めを目指す自律走行式ローラ、以上３つの技術を中心に、これから酒井重工業が目指すべき未来についてご紹介させていただきます。　一部、Guardman の技術を応用した体験コーナーや CompactionMeister の使い方が分かるコーナーもご用意しておりますので、是非とも当社ブースにお立ち寄りください。　また、展示会場で上映している動画を、YouTube の SAKAI チャンネルにて開催期間中の 3 日間限定で公開予定ですので、是非ご覧ください。チャンネル名： SAKAI HEAVY INDUSTRIES URL : https://www.youtube.com/user/SAKAIHEAVYINDUSTRIES  

  2021/05/06 16:03 酒井重工業株式会社

• 

  オラクルが建設DXに乗り出した！ シカゴに建機、ドローンが動く研究施設も建設

  「buildingSMART」が2021年3月15日から26日まで開催中の「バーチャルサミット春2021」（Virtual Summit Spring 2021）の講演者の顔ぶれを見ていると、BIM（ビルディング・インフォメーション・モデリング）が建設DX（デジタル・トランスフォーメーション）へと進化しつつある状況が感じられます。例えば、データベースや基幹システム大手のオラクル（ORACLE）の副社長、バーシン・カプラノグル（Burcin Kaplanoglu）氏は、ナ、ナ、ナ、ナント、オラクルが建設DXを実現するため、米国・シカゴに建設やエンジニアリングの研究拠点「ORACLE Industries Innovation Lab.」を建設し、多数のパートナーとともに実践的な開発を行っていることを明らかにしたのです。 バーシン・カプラノグル氏のオンライン講演（以下の資料：ORACLE） ORACLE Industries Innovation Lab.の完成予想図 建機や鉄骨などが並ぶ施設構内 約4400平米の敷地は、工事現場を模しており、重機やドローン、自律走行車などが動かせるようになっています。ここに同社のパートナー企業やユーザーが集まり、建設DXを実現するためのシステムの開発や実証実験が行えるようになっているのです。 遠隔操作が行える重機 現場計測用のドローン 自律走行車

  2021/03/23 12:18 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  デジタル技術によるニューノーマルな建設工事を目指して！ ～国の機関として初めてのローカル５Ｇ無線局免許取得～

  令和３年 ３月１８日大臣官房 技術調査課　国土交通省が国の機関として初めてとなる屋外のローカル５Ｇ無線局免許を本日、取得しました。今回の免許取得に伴い、無人化施工だけではなく河川管理・道路管理の高度化や災害対応、ドローンやＡＩ技術を利用した施工管理等でのローカル５Ｇの活用検討を進めます。　国土交通省では、建設工事の無人化施工により、テレワークでの建設工事や安全で快適な労働環境といったニューノーマルな施工現場を目指しています。無人化施工を強く推進するため、屋外実証フィールドを整備しており、実証フィールドで建設機械の通信に必要となるローカル５Ｇ無線局について、使用周波数帯拡張の制度化当日に、総務省へ無線局免許申請を行い、本日無線局免許取得となりました。１．無線局免許取得日令和３年 ３月１８日（木）２．無線局概要（１）設置場所国土技術政策総合研究所内（茨城県つくば市）関東地方整備局 関東技術事務所内（千葉県松戸市）（２）取組内容国土技術政策総合研究所及び関東地方整備局にローカル５Ｇ環境を屋外に整備し、建設機械の無人操作を行う。（３）周波数帯4.8GHz～4.9GHz（Sub6）「ローカル５Ｇとは」・地域や産業の個別のニーズに応じて、地域の企業や自治体等の様々な主体が、自らの事業のために利用できる５Ｇ無線通信システム「Sub6 とは」・５Ｇで利用可能な周波数帯のうち６ＧＨｚ帯に近い周波数帯のこと。ミリ波帯（28ＧＨｚ帯）と比較すると遮蔽物に強く電波到達性が高い。＜添付資料＞ ① 国土交通省 国の機関として初めてのローカル５G 無線局免許取得 添付資料報道発表資料（PDF形式）＜問い合わせ先＞ 国土交通省 大臣官房 技術調査課 電気通信室 小嶋、小林 電話：03-5253-8111（内線 22364）、03-5253-8223（直通） FAX：03-5253-1536出典：国土交通省 (https://www.mlit.go.jp/report/press/kanbo08_hh_000788.html)

  2021/03/18 15:12 KENKEY

• 

  IoT と AI を活用し、鉱山現場の課題解決に貢献する ConSite® Mine を開発 ―構造物の亀裂の予兆などを可視化し、安全性と生産性を向上、ライフサイクルコストを低減―

  2020 年 9 月 30 日日立建機株式会社Wenco International Mining Systems Ltd. ConSite® Mine ダッシュボード（管理画面）イメージ 　日立建機株式会社（本社：東京都台東区、執行役社長：平野 耕太郎／以下、日立建機）と連結子会社である Wenco International Mining Systems Ltd.（本社：カナダ ブリティッシュコロンビア州リッチモンド、取締役社長兼 CEO：Andrew Pyne （アンドリュー パイン）／以下、ウェンコ社）は、 このたび、鉱山現場向けに、IoT により鉱山機械を 24 時間遠隔監視し、稼働状況の AI 分析などに より、鉱山現場の課題解決に貢献する「ConSite® Mine（コンサイト・マイン）」を共同開発しました。　「ConSite® Mine」は、AI と応力解析技術を用いることにより、超大型油圧ショベルのブームやアームの亀裂の予兆などを可視化し、安全性と生産性向上、ライフサイクルコスト低減に貢献します。これらの詳細情報は、Webブラウザ上のダッシュボードなどでお客さまに提供します。 　現在、日立建機グループは、オーストラリア、ザンビア、インドネシアの鉱山現場での実証実験を進めており、ユーザーニーズを反映し、2021年中に「ConSite® Mine」を提供開始する予定です。　「ConSite® Mine」は、お客さまの保守担当者と販売代理店などのサービス員が、ブームやアームの亀裂や油圧ポンプの故障の予兆など、ダッシュボードなどで鉱山機械の状態を遠隔監視し、鉱山現場の課題解決につながる情報を得ることができます。サービス員は、ダッシュボード上の分析結果を確認して、鉱山機械の状態に合わせて適切なタイミングでメンテナンス、点検、部品交換の提案を行うことで、ライフサイクルコストの低減、機械のダウンタイム（運転停止時間）の抑制に貢献します。さらに、オペレータの運転操作データや燃費をモニタリングして分析し、安全性向上、生産性向上に寄与する情報として提供します。　鉄鉱石や銅をはじめとする鉱物資源は、世界の産業活動を支えており、これらを採掘する鉱山現場は、24 時間 365 日、安定した稼働が求められます。こうした状況に対応するべく、鉱山現場では、鉱山機械のセンサーから、リアルタイムにデータを収集し、鉱山内にある機械の稼働状況と機械の状態をダッシュボードで可視化してきました。 　しかし、従来の方法では各鉱山機械の詳細な稼働状態から問題の発生を予測することが難しかったため、サービス員は、機械の稼働時間を目安にして定期的にメンテナンスや点検、部品交換を行ってきました。その点検や故障原因の特定に費やす時間と費用が、お客さまやサービス員にとって負担となっていました。 　ウェンコ社の鉱山運営に関わるソリューションと日立建機の「ConSite®」は、日立グループの先進的なデジタル技術を活用したソリューション／サービス／テクノロジーの総称である「Lumada®」に登録されています。ウェンコ社が持つ、リアルタイムに大容量データを取得し、ダッシュボードをお客さま別にカスタマイズするソフトウエア技術と、日立建機が「ConSite®」で培ってきたデータ分析・ 情報処理技術や、構造物の応力解析技術を組み合わせることで、「ConSite® Mine」は、お客さまの課題解決につながる分析結果などの価値ある情報を提供することができます。これにより、安全性向上、生産性向上、ライフサイクルコストの低減に寄与することができます。 　日立建機グループは、これまでも、身近で頼りになるパートナーとして、お客さまの課題を解決するソリューション「Reliable solutions」を提供してきました。今後もマイニングにおける部品・ サービス事業を拡大し、グローバルな社会課題の解決に取り組んでまいります。

  2020/09/30 13:17 日立建機日本株式会社

• 

  鹿島が生コンを全量チェック！荷下ろし中の動画からスランプ値を読む

  コンクリート打設現場には、コンクリートミキサー車（アジテーター車）が次から次へと到着し、生コンを荷下ろししていきますが、中には硬すぎる生コンが混ざっていることもあります。こうした生コンは豆板や充てん不良などの欠陥が発生するリスクが高いので、鹿島の土木現場では5台～35台に1台の割合で抜き取り検査を行っていますが、検査されずに打設されてしまう可能性もあります。そこで鹿島は、アジテーター車から荷下ろしされるコンクリートの全量の品質を、作業を止めずにチェックできるシステムを開発しました。荷下ろし中の生コンを、ナ、ナ、ナ、ナント、動画で連続撮影し、分析することで、施工性の悪いコンクリートを自動的に検知・排除するものなのです。（鹿島のプレスリリースはこちら） アジテーター車から荷下ろしされる生コンクリートの動画を分析し、コンクリートの性状判定を行う画面（以下の写真、資料：鹿島） このシステムは、市販のビデオカメラと分析システムを搭載したパソコンのほか、パトランプやブザーなどの簡単な機器からなります。生コンを荷下ろしする現場にビデオカメラを取り付けておき、撮影した動画をパソコンに送信します。 現場に設置したビデオカメラでアジテーター車から荷下ろし中の生コンを全量撮影。連続RI水分計で水セメント比も計測する すると、AI（人工知能）が測定範囲を自動認識して、コンクリートの性状や状態から施工性のよしあしをリアルタイムに判定。施工性が悪いと判断したときは、パトランプやブザーに警告を発信するとともに、判定結果をクラウド上に記録します。そのため、施工中のコンクリートの状態を、タブレット端末などで現場最前線の施工管理者も確認することができます。 荷下ろし中の生コンを撮影し、施工性が悪い場合はパトランプに警告を発する 鹿島では、このシステムでリアルタイムに算出した「判定指標」と実測スランプ値を比較したところ、高い相関性が得られました。つまり、動画からシステムがスランプ値を“読む”ことにより、施工性の悪いコンクリートを見分けることができるようになったのです。また、以前からある連続RI水分計で推定した「水セメント比」と圧縮強度の相関性も確認でき、こちらは耐久性や強度の点で生コンをチェックできます。 動画から得た判定指標とスランプ値の相関（左）とRIで推定した水セメント比と圧縮強度の相関（右）。どちらも高い相関性が確認された まるで経験豊富なベテラン技術者が、生コンの荷下ろし現場に張り付いているようなチェックができそうですね。鹿島はコンクリート工事の生コン製造から打設、養生までのすべての工程をデータとして見える化するプラットフォーム「コンクリート・アイ」を構築しており、今回、開発したシステムは受け入れ検査の部分を担います。これまで人間が行ってきた品質管理や検査をAIなどで自動化することで、長年、低迷していたコンクリート工事の労働生産性が急速に上がっていきそうですね。 コンクリート工事のすべての工程をデータ化する「コンクリート・アイ」のイメージ図

  2020/01/23 11:39 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  AIやCIMでさらに進化！熊谷組が小トンネル用自動吹き付け機を開発

  太陽光発電は、電力の固定価格買い取り制度（FIT）により、急速に普及しましたが今、同じ制度によって水力発電所の建設も増えています。水力発電と言えば、巨大なダムを建設することを思い浮かべがちですが、今、増えているのは比較的小規模の中小水力発電で、まだまだ開発できる地点が多く残されています。（経済産業省資源エネルギー庁のウェブサイトより） 中小水力発電所の認定量と運転開始量は年々増えている（資料：資源エネルギー庁） こうした動きを受けて、水力発電所用の小断面山岳トンネル工事も活況を呈しています。しかし、断面が小さいので、岩盤を掘削後にトンネル内面を保護する吹き付けコンクリートの施工は、粉じんが充満する悪い環境下で行わなければいけません。そこで熊谷組は、得意の無人化施工技術を生かし、遠隔で吹き付け機を操作できる「小断面トンネル自動吹き付け機システム」を開発しました。 小断面トンネル用の自動吹き付け機システム（以下の写真、資料：熊谷組） 小型のバックホーのアーム先端に自動吹き付けロボット機能を搭載した構造で、ベテランオペレーターの吹き付け作業を、ナ、ナ、ナ、ナント、忠実に再現できるのです。（熊谷組のプレスリリースはこちら） オペレーターが操作して描いた赤線の上を、自動吹き付けシステムが青線でなぞる上書き再現試験 この吹き付け機には教示（ティーチング）システムが搭載されており、オペレーターが操作した吹き付け作業の“ノズル運び”をマシンが覚え、その通りに作業を行うことができます。同社の筑波技術研究所で、塗装用のスプレーを使った実験では、オペレーターが赤い色のペイントで線を描く作業を覚えた後、今度は青いペイントで教示運転を行ったところ、その差は上下左右とも2mm程度でした。また、もっとリアルに現場を再現した模擬トンネルによる吹き付け実験では、吹き付け位置は上下2cm、左右1cm以内に収まったほか、吹き付け厚も10±3cmに収まり、システムの有効性を確認できました。

  2020/01/09 15:25 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  AIで設計、3Dプリンターで施工！日揮が目指す2030年のプラント建設イメージ

  プラント建設の大手、日揮は、AI（人工知能）やロボット、IoT（モノのインターネット）などを活用した日揮グループの新たなIT戦略「ITグランドプラン2030」を2018年12月に発表しました。 現在のプラント工事（以下の写真、資料：日揮ホールディングズ） 約1年前に発表された戦略ですが、2019年9月にはYouTube上にわかりやすいプロモーション映像が公開され、その具体的なイメージが明らかになりました。その中身は、現在の建設業の建設プロセスを大きく変えるものばかりです。例えば、構造物や基礎の施工にはナ、ナ、ナ、ナント、大型3Dプリンターを現場に設置し、直接製造することを目指しているのです。 多数の3Dプリンターを現場に設置し、施工するイメージ） 「ITグランドプラン2030」の全体ロードマップ 設計、機材調達・建設工事、プロジェクトマネジメントの変革イメージ このほか、設計ではAIを使って自動設計、機材調達・建設工事ではプラントを小型モジュール化するほか、ロボットによる工場化や無人化を目指します。 AIによる自動設計イメージ ブラントの小型モジュール化に施工イメージ そして、プロジェクト・マネジメントでは、実物のプラントをそっくりそのまま3Dモデルなどでデータ化した「デジタルツイン」を活用し、シミュレーションしながら最適な設計・調達・建設（EPC）を行うことをイメージしています。 デジタルツインによるプロジェクト・マネジメントのイメージ こうしたプラントプロジェクトの大改革により、人工は3分の1、速度は2倍という、大幅な生産性向上を目指しているのです。

  2019/12/16 15:27 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  新たな“建機ロボ”が登場！大成建設がクローラーダンプの自動化に成功

  今後、数十年にわたって続く日本の生産年齢人口の減少に対応するためには、これまでのように人に頼った建設業では立ち行かなくなりそうです。ではどうするか？　答えはロボットにできる作業はロボットに、AI（人工知能）でできる作業はAIに任せ、人間は人間しかできない作業に集中するという、人間と機械の協働体制を構築していくしかありません。こうした背景を受けて、大成建設とクローラーダンプメーカーの諸岡（本社：茨城県龍ケ崎市）は、画期的なマシン「T-iROBO Crawler Carrier」を開発しました。「クルクルキャリアシリーズ」と呼ばれる諸岡の360°全旋回クローラダンプ「MST-2200VDR」（最大積載量11トン）をナ、ナ、ナ、ナント、自動運転クローラーダンプに進化させてしまったのです。（大成建設のプレスリリースはこちら） 自動運転クローラーダンプの運転試験。左側の油圧ショベルはオペレーターが乗っているが、右側のクローラーダンプは自動運転する（特記以外の写真：大成建設、諸岡） この自動運転クローラーダンプは、土砂を指定されたルートで運搬し、排土したあと、再度積み込み場所に戻る一連の運搬作業をすべて自動的に行うことができます。走行ルートは出発点と到着点、走行経路を座標で入力するほか、一度、人間が乗って友人走行する「ティーチング」操作によって覚え込ませることができます。両社が実際の造成現場で行った検証試験では、長さ200mの走行路を平均時速5kmで1時間当たり7～8回、合計約40m3の土砂を運搬することができました。安全面もしっかり考慮されています。クローラーダンプにはカメラやセンサーが搭載されており、AIによる画像処理技術によって人を認識し、距離に応じて減速や緊急停止を行います。そして人が見えなくなると5秒後に、自動運転を再開します。また、走行路内に障害物があった場合は、自動的に迂回（うかい）したり、停止したりすることができます。試験では走行路に人形を設置して減速や緊急停止ができることや、迂回・停止の機能も確認しました。なお、人体検知システムや自動走行システムは、パナソニック アドバンスストテクノロジー（本社：大阪府門真市）のモビリティー技術を活用しています。 リアルな作業員型人形を使用した人体検知システムの試験 人との距離によって減速や緊急停止が行えることも確認した このほか、運搬作業や安全性に関する様々な情報を5G回線で送受信することもできるようになっています。5Gとは、2020年から本格的なサービスが開始される予定の「第5世代通信システム」のことです。大量の情報を高速、低遅延、多接続によって通信することができるもので、建設現場でも様々な用途に活用できます。検証試験では、可搬型の5G設備を用いた自動運転も行い、その性能を確認しました。大成建設ではキャタピラージャパンと提携して、巨岩を自動的に小割りする「T-iROBO Breaker」や、バックホーとダンプトラックを連携させて土砂をダンプトラックに積み込む作業の自動化などにも取り組んでいます。 バックホーによる掘削・積み込み作業の自動化（写真：キャタピラージャパン） これらの自動運転が行える建機は、形こそ建機ですが、実質的には“建機型のロボット”と言っても過言ではありませんね。

  2019/12/11 12:48 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  4つ足ロボで3Dスキャンや360°写真撮影！米国の現場で取り組み

  現場の障害物や階段などをなんなく乗り越えて歩き回る米国ボストンダイナミクス（Boston Dynamics）の4つ足ロボット「Spot」がついに発売されたことは、2019年9月27日付けのイエイリ・ラボブログ記事で紹介しました。海外の工事現場では、早速、このロボットを使って施工管理を行う取り組みが始まっています。例えば、米国トリンブル（Trimble）とヒルティ（Hilti）は、ボストンダイナミクスと提携し、Spotにナ、ナ、ナ、ナント、3Dレーザースキャナーを搭載して、現場を点群計測する取り込みを行っているのです。（ボストンダイナミクスの英文ブログはこちら） 3Dレーザースキャナーを搭載したSpot（Photo：Courtesy of Boston Dynamics） 計測された点群データ（Image：Courtesy of Boston Dynamics） Spotにトリンブル製の3Dレーザースキャナーを搭載し、障害物を避けながら毎日、一定のルートを通って現場をスキャンし、進ちょく状況を管理します。一方、ボストンダイナミクスはホロビルダー（HoloBuilder）とも提携し、Spotにパノラマカメラを搭載して現場を巡回させ、360°写真を撮影して、「Site AI」というAI（人工知能）システムで進ちょく状況を分析するという取り組み行っています。（ホロビルダーの英文プレスリリースはこちら） パノラマカメラを搭載して現場を歩きまわりながら写真を撮るSpot（Photo：Courtesy of HoloBuilder） 撮影された360°写真（Photo：Courtesy of HoloBuilder） Spotの制御は「SpotWalk」というアプリを使っており、この実証実験は、サンフランシスコ空港で行われました。これまで、ロボットと言えば人ができない作業を行うものが多かったですが、Spotは人間ができる作業を行うのが特徴です。現場で繰り返し行われる写真撮影や点群計測などのルーチンワークのほか、「ちょっと現場事務所に戻って、工具と図面を取ってこい」とか、“一家に1台”の小間使いなどにも重宝しそうですね。

  2019/12/03 13:48 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  もはや“警備員ロボ”！OKIが現場に置くだけの侵入監視システムを開発

  工事現場で発生する重大事故は、クレーンの吊り荷の周辺や資材投下場所などの危険な場所に、不慣れな作業員が入ってしまうことが大きな原因となっています。これまでは現場に警備員を配置し、現場を監視してきましたが、人手不足の昨今、多くの警備員を確保するのは難しくなりつつあります。こうした問題を解決するため、OKIは「可搬型エリア侵入監視システム」を開発しました。レーザー距離センサーと4台の広角カメラを一体化したセンサーユニットを、ナ、ナ、ナ、ナント、警備員代わりに置くだけで、周囲360°の範囲で危険場所（特定エリア）に人が侵入しないかを見張ってくれるのです。（OKIのプレスリリースはこちら） レーザー距離センサーと広角カメラを一体化したセンサーユニット（図中左上）を置くだけで、周囲360°を監視する「可搬型エリア侵入監視システム」（以下の資料：OKI） このシステムは、防水ケースにレーザー距離センサーとカメラを一体化したポールを取り付け、ケースに内蔵されたAI（人工知能）エッジコンピューター「AE2100」によって、人物を識別する機能を持たせたものです。特定エリアに人物が近づくと、それを検知して付近にある無線警報器などの警告灯やブザーによって、その人や周辺の作業員に警報を発信します。特定エリアとの距離によって、遠いときは小さな音で、さらに近づくと大きな音で段階的に警報が出せます。また、特定エリア内で作業する人は、ヘルメットの色で区別することができるので、無用な警報は出しません。無線警報器と本体との通信は、920MHz帯のマルチホップ無線で行い、監視情報はWi-FiやLTE、5G回線によってクラウドや現場事務所、施工管理者が持つスマートフォンとも共有できます。 本体の監視情報は、様々な無線によって警報の発信や情報共有に使える 特定エリアの設定は、エリア設定アプリで簡単に設定や変更が行えます。このシステムが優れている点は、距離センサーとカメラを一体化して、すぐに運んで設置できるようにしたところでしょう。これまでも現場のセンサーや監視カメラなどによる監視システムはありましたが、センサーやカメラを別々に設置すると、工事の進ちょくに合わせて移動させる「盛り換え」や、カメラとセンサーの位置合わせが大変、面倒という面がありました。そのため、簡単に使いづらいという課題がありました。その点、これらを一体化した今回のシステムは、システム全体をワンタッチで移動でき、キャリブレーションも不要なので、大幅に使いやすくなりました。いわば、現場に立つ「警備員ロボット」が登場したと言っても、過言ではないでしょう。

  2019/11/18 15:45 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  足場の単管でLAN電波を送る！古野電気と戸田建設が現場LANシステムを開発

  建設現場でロボットやAI（人工知能）、測量機器などが働くためには、現場内に無線LAN環境を構築する必要があります。 ところがビル現場のように縦方向の無線LANがフロアで区切られている場合、上下方向の通信をどう確保するかが課題でした。 そこで、古野電気（本社：兵庫県西宮市）と戸田建設は、 ナ、ナ、ナ、ナント、 足場用の単管 で無線LANの電波を、階を貫いて送る方法を開発したのです。（古野電気のプレスリリースはこちら） 「ウェーブガイドLANシステム™」を活用したビル建設現場イメージ（左）と、各フロアに設置されたアンテナユニットのイメージ（右） このシステムは「ウェーブガイドLANシステム」と呼ばれるものです。 両社は仮設足場に使われる単管パイプに着目し、この中に無線LANの電波を通すことにより、階を貫いた通信を可能にする「導波管」として活用することを思いついたのです。 単管パイプと、電波を放射するアンテナユニットを組み合わせて高さ方向へ敷設し、各フロアに設置したアンテナユニットを通じて電波を放射することで、LANケーブルを敷設せずに階を貫いた、建物全体での快適な通信環境を構築することに成功しました。 単管パイプを用いた「ウェーブガイドLANシステム」の取り付け状況 これまでは、有線のLANケーブルを敷設していましたが、このシステムでは現場でおなじみの単管パイプを使用するため、 簡単に設置、解体 が行えます。 無線LANの電波は、各階に設けられたアンテナユニットを通じて電波を放射するので、LANケーブルの敷設やアクセスポイント、ハブなどの設置が必要ありません。 また、無線LANの通信範囲を拡大する場合は、単管パイプとアンテナユニットを増設するだけでよいので、工事の進ちょくに合わせて簡単に設置を変更できます。 なお、このシステムは2019年10月15日～18日に、千葉・幕張メッセで開催される「CEATEC 2019」に出展されますので、ご興味のある方はどうぞ！

  2019/10/09 10:54 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  3Dナビでシールド機運転、AIで岩盤判定！大林組がトンネル、ダム施工を革新

  トンネルやダム工事はこれまで、経験と勘がものを言う世界でした。 例えば、都市トンネルなどの掘削で使われるシールド機の方向修正を行うとき、曲がりたい方向に「余掘り」してシールド機の向きをぐいと変えます。 そのとき、シールド機とセグメントの間に適切なすき間（クリアランス）がないと、シールド機やセグメントに無理な力がかかり、施工中や完成後の漏水やひび割れ発生の原因になります。 シールド機の方向を修正するときに必要な「余掘り」と「クリアランス」を計算する2次元図面のイメージ（特記以外の資料：大林組） シールド機の曲げ加減や余掘りの量はこれまで、施工管理者が表計算ソフトや作図ソフトを駆使し、2次元の作図によって求めていましたが、うまくいかないこともありました。 そこで大林組は、シールド機の方向修正作業をスムーズに行えるシステムを開発しました。 シールド機が進む方向や余掘り量、セグメントとのクリアランスを、 ナ、ナ、ナ、ナント、 3Dで線形管理 することにより、わかりやすく見える化してくれるのです。（大林組のプレスリリースはこちら） シールド3次元管理システムの画面。3D空間上で余掘り量を色分け表示したところ。ソフトはNavisworksを使っている シールド機後部とセグメントとのクリアランスを色分け表示した例 これまでは手作業で計算していた余掘り量とクリアランスを、3D空間上で自動計算し、色分け表示してくれるので方向修正の計画立案作業にかかる時間を30%短縮できます。 また、「アシスト機能」によって方向修正計画の妥当性をチェックしてくれるので、経験の少ない技術者でもスムーズなシールド機の運転が行えます。 大林組は、シールド自動化システム「大林インテリジェントシールド（OGENTS：Obayashi Intelligent Shield）」の開発に取り組んでいます。 今回の3次元線形管理システムはシールド自動運転システム「OGENTS/DRIVE（オージェンツ/ドライブ）」の一部となるものです。 今後、シールドトンネル用の自動測量システム「OGENTS/SURVEY（オージェンツ/サーベイ）」とも連携させ、測量結果をもとに方向修正計画の立案や指示、運転操作までを自動化していく予定です。 シールドトンネル用の自動測量システム「OGENTS/SURVEY」のイメージ図 ゆくゆくは、シールド機による施工を自動化する「大林インテリジェントシールド」の実現を目指している さらに大林組では、ダム工事の技術革新も進めています。長年の経験で蓄積してきた施工技術と、 ICT、IoT、AIを融合 させた様々な情報化施工技術を開発し、「ODICT（Obayashi-Dam Innovative Construction Technologyの略。オーディクトと読む）」というソリューションに集約していきます。 そして、工事の安全性や生産性を向上させるほか、品質管理の高度化を目指します。 ダム施工技術とICT、IoT、AIを統合したソリューション「ODICT」の概念図 このソリューションは、水資源機構が発注した川上ダム本体建設工事（三重県伊賀市）で初めて活用します。 川上ダムの完成イメージ（資料：水資源機構川上ダム建設所） 例えば、「AI（人工知能）による基礎岩盤の健全性判定」や「タワークレーンによるコンクリート運搬のオートメーション化」、「コンクリート締め固め判定の自動化」などの新開発技術を含め、20を超える技術を使っていきます。 経験と勘に頼っていた判定作業も、少しずつAIなどで行えるようになってきましたね。

  2019/10/04 10:23 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  PropTechって知ってる？Tシャツの若者がAIやクラウドで不動産業に革命

  賃貸不動産の取引は、人間が賃料を査定し、地元の仲介業者が貸し手と借り手をつなぎ、仲介手数料を取るという数十年来の伝統的なビジネスモデルが今なお、生き続けており、他業界に比べて「20年は遅れている」とも言われます。 それが今、AI（人工知能）やクラウドなどのIT（情報通信技術）を武器に、20代～30代の若者たちが大変革を始めようとしています。その“決起集会”とも言えるイベント「PROPTECH STARTUP CONFERENCE 2019」が2019年9月20日、東京・半蔵門で開催されました。 東京・半蔵門で開催された「PROPTECH STARTUP CONFERENCE 2019」のセミナー会場（以下の写真：家入龍太） Propというのは、不動産を意味するプロパティー（Property）の略、「Tech」はもちろんテクノロジー（Technology）の略です。 そんな言葉は聞いたことがないという方がほとんどでしょう。それもそのはず、「ここ3カ月で定着してきた言葉」だからです。 従来の伝統的な不動産イベントと違うのは、講演者や参加者の服装です。 ナ、ナ、ナ、ナント、 Tシャツやジーパンが標準 と言っても過言ではないのです。 従来の不動産業では考えられない講演者たちのラフなスタイル 展示会場もこの通り。Tシャツ姿があふれていた で、参加者や出展者はこの会議でどんな不動産業の新ビジネスをPRしているかというと、従来の不動産ビジネスモデルにはなかったものばかりです。 例えば、Propreはネットやデータベースで流れている不動産の情報を毎日1000万件以上もかき集め、AIによって価格や賃料のほかキーワードを分析し、世界中を125m四方に区切ってそのエリアの特徴をマッピングし、ユーザーに対して最適な物件を紹介するビジネスを展開しています。 不動産物件の情報をAIによってキーワード分析する 東京都内を細かいゾーンごとに特徴をマッピング。エリアの雰囲気や賃料などから最適な物件を探し出す また、イタンジはスマートフォンによって開けられるスマートロックを賃貸物件に装着し、お部屋探しをしている人自身が不動産会社スタッフの同行なしで物件を下見できるセルフ内見サービスを展開しています。スマホだけで下見から申し込みまでが完結する、これまでにないビジネスモデルです。 イタンジのセルフ内見サービス。既存のサムターン型キーに後付けできるスマートロックを活用している また、Clinはオフィスの清掃業務を対象としたマッチングサービスを展開しています。ウェブサイト上でオフィスの広さや清掃内容をチェックしていくと、それに応じた見積金額の内訳がどんどん表示されていき、清掃を担当するスタッフの予約や支払いが明朗会計で手軽に行えます。 オフィス清掃業務のマッチングサービスをClinの社長さん

  2019/09/26 11:11 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  AI診断、3D化も自動で！日立システムズのドローン点検がセルフサービス化

  日立システムズはドローン（無人機）を使って構造物の空撮や画像の加工、データ管理などをワンストップで行える「ドローン運用統合管理サービス」を2016年9月に開始しました。（詳細は、2019年9月15日付けのイエイリラボの記事を参照） その後、大量の写真をAI（人工知能）でチェックして劣化箇所を自動抽出したり、3次元管理台帳で劣化箇所を管理したりする機能などを追加してきました。（詳細は、2018年3月22日付けのイエイリラボの記事を参照） そして、2019年8月30日には、ドローン空撮写真からの「3次元モデル作成」や「診断」、「管理」などを、 ナ、ナ、ナ、ナント、 ユーザー自身がボタン操作 で簡単に行えるクラウドサービスを追加したのです。（日立システムズのプレスリリースはこちら） 橋梁をいろいろな角度から撮影した写真（以下の写真、資料：日立システムズ） 写真から自動作成された3次元モデル ユーザーは構造物全体を網羅するように撮影した写真をクラウドにアップすると、自分自身で3次元モデルを作成できます。写真は縦方向90%、横方向60%のラップ立に応じた枚数が必要です。 また、写真と3次元モデルをひも付けて構造物の劣化箇所を一元管理する「3次元管理台帳」などの機能も、ユーザー自身がクラウド上のメニューを操作して簡単に使えます。 こうした“セルフサービス”が生まれた背景には、ユーザー層の拡大があります。 ドローン運用統合サービスが登場した当初は、橋梁やトンネルなど大規模な土木インフラを点検・補修する建設コンサルタントやゼネコンなどが中心でした。 しかし、最近はマンションや商業ビルなどの住宅やビル施設を管理・点検する不動産事業者や点検事業者がドローンを使って劣化状況を把握したいというニーズも増えてきたのです。 「ドローン運用統合管理サービス」の画面例 このセルフサービス化により、価格体系もリーズナブルになりました。これまでは定額制でしたが、利用する機能やデータ処理した画像枚数単位で課金する月額従量制に変更したのです。 例えば、AIを用いて劣化箇所を抽出した場合は、 画像1枚当たり200円 です。 また、3次元モデル生成機能を使った場合、画像1枚当たり30円となります。（月額の基本使用料、3万円は必須） これからの建設業界は、人手不足問題がますます深刻化していきます。専門家を多く雇うことはもはや期待できませんので、AIにできる仕事はAIに担当させるワークフローの構築がそろそろ求められ始めたのかもしれません。

  2019/09/13 10:40 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  教師データを提供！国交省がインフラ点検用のAI開発を支援へ

  コンクリートのひび割れ発見や道路舗装の異常発見など、公共インフラの維持管理に、AI（人工知能）が使われ始めています。 ICT（情報通信技術）を活用して、建設分野の生産性向上を目指す「i-Construction」を推進する国土交通省は、構造物点検などに使われるAIの研究開発を促進するため、「AI開発支援プラットフォーム」の設立を検討しています。 現在のインフラ点検では、ドローンやロボットがインフラのデータを収集し、人間の専門家がそれを見て異常を発見していますが、将来はAIを使って ナ、ナ、ナ、ナント、 人の「判断」を効率化 することを目指しているのです。（国土交通省のプレスリリースはこちら） AIによって人の判断の効率化を目指すイメージ（以下の資料：国土交通省） 国交省は「AI開発支援プラットフォーム」の設立について検討するため、「AI開発支援プラットフォームの開設準備ワーキング・グループ」（以下、AI-PF準備WG）を設け、2018年11月と2019年7月に会合を開きました。 メンバーを見ると、大手建設コンサルタントや電気・通信メーカー、調査・研究機関などそうそうたるメンバーがそろっていることがわかります。 このメンバーで検討しているのは、AIが現場のデータから異常などを発見させるための教育に使われる 良質な”教師データ”の提供 を行うことです。 AI開発支援プラットフォームでは「教師データ」の提供を目指している 例えば、コンクリートのひび割れ発見を行うAIを開発する場合、コンクリート表面の写真とセットで「ひび割れ部分」を示したデータを大量に読み込ませます。 これに使われるのが教師データですが、数百、数千という膨大な数のデータを、各社が準備することは大変です。 そこで、土木技術者の正しい判断をもとにした良質な教師データを国が整備し、人工知能開発者に提供しようというわけです。 もともとAIの開発者は、あまりインフラの現場とは縁がありません。こうした現場データが大量に提供されると、本来のAI開発業務に集中できるので、インフラ点検用AI分野への参入者も増えそうですね。

  2019/09/09 10:51 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  BIMのフロントローディングを徹底追求！清水建設が「Shimz DDE」を本格運用

  BIM（ビルディング・インフォメーション・モデリング）で建物を設計するとき、設計の初期段階で様々な検討を行う「フロントローディング」（業務の前倒し）という言葉がよく使われます。 例えば、斜線制限や日影規制を満たす範囲で、建物の面積や、建物に当たる日射量や適切な窓配置を行うといった空調性能などを、BIMモデルを使ってシミュレーションし、最適なものを選ぶ、といった業務を意味します。 建物の面積計算（以下の資料、写真：清水建設） 建物に当たる日射量の計算 建物の温熱快適性PMVの分布検討 自然換気シミュレーション 清水建設は、設計の初期段階に行うこれらの検討に、高度なコンピュテーショナルデザイン手法を採り入れたプラットフォーム「Shimz DDE（Digital Design Enhancement platform）」を構築し、全社の設計部門で本格的な運用を開始しました。 検討に使うツールは、3Dモデリングソフト「Rhinoceros(ライノセラス)」と、そのアドインソフト「Grasshopper(グラスホッパー)」を核にして、意匠、構造、設備の分野を横断する、 ナ、ナ、ナ、ナント、 数十種類に及ぶソフト の機能を統合しているのです。（清水建設のプレスリリースはこちら） コンピュテーショナルデザイン手法を統合した「Shimz DDE」のツール。意匠、構造、設備に関する数十種類の機能がある この「Shimz DDE」を使って建設された建物の例として、「東急コミュニティー技術研修センター NOTIA」があります。東京都内に建設された延べ床面積2446.73m2、地下1階 地上5階建てのRC＋S併用構造です。 東京都の事務所用途ビルとしては初めて、1次エネルギー75%削減を達成した「Nearly ZEB」の建物となりました。 東急コミュニティー技術研修センター NOTIA で、いったい、どんなところに「Shimz DDE」が使われたのかというと、斜線制限や日影規制、天空率といった法規制の検討や、温熱快適性や屋外気流などの環境性、そして周囲の建物とのプライバシーを保ちつつ昼光を利用するといった検討、構造部材の最適化などです。 設計に使われた「Shimz DDE」の機能

  2019/09/04 11:17 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  工期設定支援システム Ver2.0 を公開します　 ～地方公共団体を含む様々な発注者の工期設定をサポート！～

  令和元年8月29日 国土交通省 大臣官房技術調査課 国土技術政策総合研究所 　国土交通省は、建設業の働き方改革の更なる促進を図るため、平成２９年１１月から国土交通省ホームページ内の週休２日応援サイトにおいて公開している「工期設定支援システム」を改良し、本日から Ver2.0（http://www.mlit.go.jp/tec/tec_tk_000041.html）を公開します。 　この改良により、「工程アシスト AI 機能の導入」「変更設計対応」「地方公共団体利用に向けた対応」が可能となります。 　国土交通省では、本年６月に改正施行された「公共工事の品質確保の促進に関する法律」の一部を改正する法律において、発注者等の責務に適正な工期の設定が規定されたことを踏まえ、地方公共団体等も含めた受発注者双方の業務負担の軽減を図るため、現在公開中の「工期設定支援システム」の改良を行いました。 主なシステム改良の内容 [1]工程アシストAI機能の導入（令和元年８月２９日より公開） 過去の工事工程表からAIを用いて類似工事を検索・抽出し、工程表を作成するアシスト機能を強化。 [2]変更設計対応（令和元年８月２９日より公開） 変更設計に対応し、当初と変更のバーチャート２段表示機能を追加。 [3]地方公共団体利用に向けた対応（令和元年９月２日より公開予定） 地方公共団体で使用している積算システムでも工期設定支援システムが利用可能となるよう、必要なデータ仕様を公開。 添付資料 報道発表資料一式（PDF形式：381KB） お問い合わせ先 国土交通省大臣官房技術調査課　辛嶋、永瀬 TEL：03-5253-8111 （内線22353、22355）　直通 03-5253-8221　FAX：03-5253-1536 国土技術政策総合研究所社会資本マネシﾞメント研究センタｰ社会資本システム研究室　関、北見 TEL：029-864-2211 （内線3721、3741）　直通 029-864-7863　FAX：029-864-2547 出典：国土交通省 (http://www.mlit.go.jp/report/press/kanbo08_hh_000616.html)

  2019/08/29 15:17 KENKEY

• 

  AIでコンクリのひび割れ発見！あの「ひびみっけ」がNETIS登録されていた

  富士フイルムの「ひびみっけ」というクラウドサービスは、コンクリート表面の写真をアップロードすると、AI（人工知能）によってひび割れやチョークのある場所を見つけ出し、写真上にトレースしたり、DXFのCADデータにしたりして送り返してくれるユニークなサービスです。 「ひびみっけ」のサービスイメージ（資料：富士フイルム） 今日、久しぶりに「ひびみっけのウェブサイト」を訪ねたところ、新しいニュースが追加されていました。 ナ、ナ、ナ、ナント、 国土交通省のNETIS に登録されたというのです。 国交省の「NETIS」に登録されたニュースが追加されていた「ひびみっけ」のウェブサイト（資料：富士フイルム） NETISとは「新技術情報提供システム」の略で、民間が開発した新技術の活用を促進するため、国土交通省が運用しているデータベースサイトです。 このデータベースに登録されている新技術を使うと、建設会社にとっては工事成績評定や総合評価方式の入札で加点されるというメリットがあります。 富士フイルムの「ひびみっけ」は、2019年7月18日に「NETIS登録番号：KT-190025-A」として登録されました。 NETISに登録された「ひびみっけ」の情報（資料：NETISサイトより） 期待される効果など（資料：NETISサイトより） 気になる利用料金ですが、ひび割れを見つける場合は、 写真1枚400円から と、非常にリーズナブルです。 また、チョークを見つける場合は写真1枚800円からとなっていますが、ひび割れを発見する場合に比べて写真の解像度が低くてよいため、コンクリート表面1平方メートル当たりの単価は半分くらいになります。 利用料金など（資料：富士フイルム） AIのシステムを自社で開発するのは大変ですが、写真を送るだけで気軽にAIが使えるのはありがたいですね。 これからの建設業は、少子高齢化による人手不足に対応していく必要があります。求人に力を入れるのも大切ですが、このようなAIシステムを探して活用するという戦略も重要になってきそうです。

  2019/08/27 10:45 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  AIで床と壁を区別！間取り図をCAD化するサービスのモニター募集中

  中古マンションのリノベーション工事などでは、竣工時の間取り図を設計者がCADソフトを使ってトレースする作業がつきものです。 しかし、紙図面上に描かれた1本1本の線を、「これは壁」「これは床のフローリング」と見分けるのは、これまで人間が判断するしかなかったので、地道に手作業で行うしかありませんでした。 そこでGAテクノロジーズ（本社：東京都港区）は、この作業を自動化するクラウドサービス「BLUEPRINT by RENOSY（ブループリント バイ リノシー）」を開発、この秋からβ版を無償公開することになりました。 紙図面をスキャンして、このシステムにアップロードすると、 ナ、ナ、ナ、ナント、 AIで壁やドアなどを判別 し、DXF形式のCADファイルに変換してくれるのです。 AIを使って間取り図をCAD化する「BLUEPRINT by RENOSY」のサービスイメージ（以下の資料：GAテクノロジーズ） スキャンした間取り図をCAD化するまでの流れ 間取り図に描かれた壁やドアなどの建築要素や、トイレや流し台などの設備要素を、AI（人工知能）のディープラーニング技術によって見分けるのが、このサービスのポイントです。 具体的には、ディープラーニングの「敵対的生成ネットワーク（GAN）」や「Faster R-CNN」といった手法で図面の中から壁やドア・窓を認識し、トレースしていきます。 「BLUEPRINT by RENOSY」によって見取図をCAD化した例 流し台と一言で言っても、様々な表現スタイルがある しかし、例えば「流し台」といっても、メーカーや時代によって様々なスタイルで表現されているため、ちょっとやそっとのディープラーニングでは、なかなか変換精度が向上しません。 2019年7月30日現在の平均認識率は、80%とのことです。残りの20%は、人間の手で修正する必要がありますが、作業は一から手作業を行うより、かなり楽になりそうですね。 しかし同社は、さらなる前進を目指しています。図面の認識率を上げるため テストユーザーを募集 し、より完成度の高いシステムへと進化させようというのです。 テストユーザーになりたい人は、「BLUEPRINT by RENOSY」のサイトにアクセスしてユーザー登録を行います。 その後、スキャンした間取り図をアップすると、登録したメールアドレスに約5分でCAD化されたデータが送られてくるという仕組みです。 「BLUEPRINT by RENOSY」の使い方 「BLUEPRINT by RENOSY」のウェブサイト このサイトを運営するGAテクノロジーズは、AIを利用した中古不動産流通サイト「RENOSY」や、不動産業務支援ツール「Techシリーズ」などの開発、運営などを行っており、東証マザーズにも上場している注目の企業です。 AIは自分で開発するのは大変ですが、こうした公開サービスを利用するという方法で自社の生産性を上げることもできますね。

  2019/08/23 18:45 株式会社イエイリ・ラボ

• 

  穴ぼこ直前予知や一般車活用も！ニチレキ、リコーがAIによる道路管理を提供

  舗装道路の維持修繕にかかわる予算が大幅に減少する一方、地方公共団体が管理する道路は膨大なため、もはやすべてをオーバーレイ（既設舗装上にアスファルト混合物の層を重ねる工法）などの修繕工事で対応することが難しくなっています。 舗装面の一部がはがれて、「ポットホール」のような穴ぼこができたら、後で補修するという事後対策に頼らざるを得なくなりつつあるのです。 こうした現状を踏まえて、ニチレキはNTT東日本、NTTコムウェアと共同で、AI（人工知能）による「局部損傷」診断技術を開発し、2019年度中にサービス提供を目指しています。 舗装道路の点検時に撮影した路面の写真画像をAIが解析することで、 ナ、ナ、ナ、ナント、 穴ぼこ発生直前 の「緊急性の高い要修繕箇所」を自動的に発見することができるのです。（ニチレキのプレスリリースはこちら） AIによって抽出された「局部損傷」のイメージ。ポットホールが発生する前に修繕を行える（資料：ニチレキ） 従来の道路診断AIは、路面の50cm角メッシュに含まれるひび割れの本数をカウントして「ひび割れ率」を求めるものがほとんどでした。しかし、穴ぼこが発生しそうな箇所を見つけるという目的には適していません。 そこでNTTコムウェアの画像認識AI「Deeptector」を使って、メッシュ内に含まれるひび割れの交点（結節点）の個数を数え、ランク分け評価する方法を採用しました。 ひび割れの交点である「結節点」の個数から局部損傷を見つけることができる（資料：ニチレキ） 穴ぼこが発生して補修する方法だと、路面はますます傷んでしまい、補修費用も急上昇しそうです。また、自転車やバイクなどは穴ぼこによって転倒するなどの危険もありますね。 このシステムによって、穴ぼこ発生前に路面補修ができれば、修理コストも安く、通行の危険もありません。 ニチレキでは、局部損傷向けに開発した「常温表面処理工法」を積極活用することで、補修工事の低コスト化も追求しています。 従来の加熱アスファルト混合物を使った補修（左）に比べて、常温のアスファルト乳剤を使った補修（右）は長持ちし、CO2の発生量が少なく、コストダウンできる（資料：ニチレキ） このほか、リコーは複数台のステレオカメラを搭載した車両を使って、道路の「ひび割れ率」、「わだち掘れ量」、「平たん性」を自動算出する「リコー 路面モニタリングサービス」を昨日（2019年8月1日）、提供開始しました。 一般車両をベース にしているため、計測装置の製作や維持管理の費用が安く、測定結果の算出や報告書の作成も自動化できるので、点検コストを大幅にコストダウンすることができます。（リコーのプレスリリースはこちら） 路面性状モニタリングシステムを搭載した一般車両（写真：リコー） 50cm角のメッシュごとに、AIがひび割れの本数を自動カウントして分類する（資料：リコー） また、取得した「ひび割れ率」、「わだち掘れ量」、「平たん性」から維持修繕の判断指標である「MCI（Maintenance Control Index）値」を算出し、地図上にマッピングすることで道路の劣化状態を見える化することもできます。 地図上にマッピングされたMCI値。舗装の劣化状態が一目でわかる（資料：リコー） アスファルト舗装やコンクリートなどの表面にできたひび割れの発見や処理は、もはや人間よりもAIの方が得意になったと言えそうです。 調査はAIに任せて、人間はそのデータやドライバー・地域住民の声などをもとに、道路の補修計画を練るという本質的な業務に集中するというのが、予算減、人手不足時代の道路管理のスタンダードになりそうです。

  2019/08/02 11:00 株式会社イエイリ・ラボ