業界別ソリューションSolutions

建設現場では、作業員と機械や車両が共存するため、安全管理が重要になります。また、不審者の侵入のリスクもあります。一方で、人の目によって常に監視することは困難です。

これらの課題に対し、アラヤの画像認識AI技術により、安全管理の自動化を実現します。
例えば、立入禁止エリアへの侵入を検知したり、機械や車両と人が接触しそうになったときにアラームを出したり、人物の転倒を監視カメラから検知したりなどが可能です。また、作業時間以外に不審者が侵入したときにアラームを出すことも可能です。

関連デモ動画

・以下の動画は交差点付近の車・歩行者・バイク・自転車をAIが認識している様子です。歩行者・バイク・自転車は、交差点エリアに侵入すると黄色の、さらに車両と接近すると赤色の網かけがされています。
この技術を建設現場などに適用することで、人と車両・機械が接触しそうなときにアラームを出すことなどが可能です。

建設時には、部品等が正しく取り付けられているかの確認の作業があります。また、既設の建造物は、コンクリートのひび割れやサビの有無など多くの点検項目があります。こういった建造物の設備点検に関わる作業は、一部自動化が進められているなかでも、その作業の複雑さなどから汎用的な検査ツールで対応できないものが多くあります。
その場合、作業員のスキルに依存するため、作業の品質を一定以上に保つのが困難であったり、作業自体が属人化されてしまったりすることがあります。

これらの課題に対し、アラヤの画像認識AI技術により、作業の自動化を実現します。
例えば、部品の取り付け、コンクリートのひび割れ・腐食、部品のサビ・傷、水漏れなど、従来は人が目視で確認・検査していたものを、AIが正常/異常判定をしたり、異常の種類ごとに分類したりすることができます。

業務効率化は、あらゆる建設の現場において求められます。特に、資材のカウントなど、自動化するのが難しく人の目によって行われている作業があります。また、ヘルメットなど服装のチェック、車両の出入り記録、施工状況の記録などに負荷がかかることがあります。

これらの課題に対し、アラヤの画像認識AI技術により、作業の自動化を支援します。
例えば、資材の数量など、従来は人がカウントしていたものを、AIが画像から数値化することが可能です。また、作業場の人や車両等の動きを記録（見える化・定量化）し解析することによるオペレーション改善も可能です。
服装の確認についても、AIが作業員の様子から、正しい状態かどうかを判定することが可能です。

関連デモ動画

・以下の動画は、人の動きをAIがトラッキングしている様子です。比較的人数が多かったり、カメラから離れた位置にいる場合でもトラッキングができています。また、フロアマップと人の現在地を対応させることもできています。
この技術を作業現場に応用することで、人や車両等の動きを記録・解析することが可能になります。

建設作業の一部は、作業員のなかでも熟練者にしかできないケースがあります。一方で、ベテラン作業員の引退などにより、その技術を伝承・維持する必要があります。

この課題に対し、アラヤの画像認識AI技術により、技術の伝承のサポートや作業の自動化を実現します。
例えば、ベテラン作業員の言語化しにくい技術を記録・可視化することなどが可能です。

関連デモ動画

・以下の動画は、動画に映っている人間の関節点(キーポイント)の位置と姿勢を推定している様子です。比較的多くの人数が同時に写っていても姿勢の推定ができています。
この技術を応用することで、例えばベテラン作業員と経験の浅い人の動作の違いの解析などが可能になります。

少子化による労働人口の減少に伴い、建設作業の効率性向上が求められています。また、建機を扱う熟練技術者の高齢化が進み、建機自動化のニーズも高まっています。

この課題に対し、アラヤの建機の自動化開発支援サービスにより、これまで人が操作していた建機(建設機械)・産業機械を自動化することが可能です。

関連デモ動画

・以下の動画は、強化学習による建機自動化のシミュレーションです。AIが土の掘削方法を、試行錯誤しながら習得していく様子で、最終的に油圧ショベルが土を一定量以上掘削できるようになりました。その他にも、人(建機の操縦者)の動きをAIが真似る模倣学習という手法も活用します。
これらの技術を、建機・産業機械に適用し、操縦自動化を実現します。