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現場と仮想空間が
相互に連携する
「デジタルツイン」の実現
アラヤは、現実世界と仮想空間（シミュレーター）が連携・融合した高度な建設の未来を目指しています。
現場の状況をシミュレーターに反映し、シミュレーターでの解析結果に基づく自動制御指示を現場へフィードバックし、重機・ロボットを自動で稼働させます。
これにより、生産性向上、省人化、安全性向上を実現し、建設業界に貢献します。
Crane Simulator
BIM／CIM連携クレーンシミュレーター
BIM／CIMデータを活用した3次元でのクレーン計画検討を可能にします。
衝突判定や吊り能力判定、吊荷搬送の動画化などにより、検討をより効率化します。
施工前の計画検討だけでなく、施工中の計画見直しにも活用することができ、関係者間での情報共有や共通認識の醸成を容易にし、建設工事の効率化・高度化を図ります。
クレーンシミュレーターご利用の流れ
本シミュレーターをユーザーのパソコンにインストールし、ユーザーの環境でご利用が可能です。
ユーザーのBIM/CIMデータや点群データをインプットし、各機能を使用して、Unityシミュレーター上で計画検討を行います。
検討結果として、3D動画（アニメーション）や各種情報の出力が可能です。
※詳細な説明や手続きをご希望の方は、お気軽にお問い合わせください。
クレーンシミュレーター デモ動画
動的シミュレーションなど、シミュレーター上で様々な状態の確認や経路の検討などが可能です。
機能例
- ● クレーンモデルに巻上/旋回/起伏の動きを付与
- ● 経路確認
- ● 衝突確認
- ● 定格荷重自動計算
- ● 進入禁止エリア設定
- ● 3D動画シミュレーション
- ● 現場点群データの反映
JFEエンジニアリングの橋梁現場における計画検討にアラヤのBIM/CIM連携クレーンシミュレーターが導入されました
働き方改革関連法の施行などにより建設事業でも生産性向上に関する取り組みが加速しています。
JFEエンジニアリングは、業界内でもいち早くICTや先端技術等を利用したDXにより現場変革を推し進めています。
その中で、今回、アラヤが提供するBIM/CIM連携可能なクレーンシミュレーターが、同社の橋梁現場における計画検討に導入されました。
Excavator Automation
油圧ショベルAI自動化
建設業界は、高齢化に伴う熟練技能者の引退を含む働き手不足の深刻化に加えて、作業現場では建物の崩壊や土石流等の大事故が起きる危険性もあり、以前から無人化技術や自動化技術の開発が求められてきました。
アラヤでは、AI技術を活用した油圧ショベルの自動化を進めています。
これにより、作業の省人化や効率化、安全性向上に貢献します。
強化学習AIや模倣学習AIを活用し、
ショベル操縦の自動化を支援します
「強化学習」は、シミュレーション環境で、様々な動作をAI自体が試行錯誤し、目的を達成するより良い動作を学習・習得していきます。
学習するための時間は多くかかりますが、人間以上の操作を獲得する可能性があります。
「模倣学習」は、人間（熟練技術者）の手本データを元に、同様の動作を学習します。
比較的短時間で、人間と同程度の動きを実現することができます。
強化学習
AIが試行錯誤を重ね操縦方法を獲得する。
模倣学習
AIが人のお手本を真似て操縦方法を獲得する。
【 事例 】
現実世界で油圧ショベルの
AI自動化を実現
- 現実世界で、盛土掘削からダンプカーへの積み込みまでの動作をAI（オフライン強化学習）により自動化しました！
- オフライン強化学習とは？
- 実操作データが相当量あればシミュレーターなしで学習可能 シミュレーター結果を現実世界へ反映する手間・ギャップ調整が不要
- 自律AI（強化学習）が実操作データから優れた行動方針を自律的に学習可能 データに不適切／下手なデータがあっても取り除ける
SLAM
点群データを活用した
SLAM（自己位置把握）
LiDARセンサ等から取得した点群データを活用し、ロボットや重機の自己位置把握や、周辺環境の把握が可能です。
GPSが届かないような屋内やトンネル内では特にこの技術が有効になります。
SLAMによる自己位置把握
LiDAR等を用いて、空間認識(自己位置、現場把握)することで建機/重機の自律運転を支援します。
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3D LiDAR
GPSが使えないような環境でも、自己位置把握が可能です。
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ステレオカメラ（Depthカメラ）
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西松建設と計測用装置の自動運転化を実現
山岳トンネル工事における建機の自動化に着手西松建設株式会社と共同で、計測用装置『Tunnel RemOS-Meas.（トンネルリモスメジャー）』の自動運転化を実現しました。
今回、西松建設が取り組んでいる山岳トンネル工事の切羽作業の無人化において、各種建設機械の遠隔化・自動化技術構築システムの一つにあたる計測用装置に、アラヤの自動化技術を組み込みました。
Infrastructure Inspection
インフラ ・ プラント点検
近年、様々なインフラ構造物の老朽化が進み、点検の重要性が高まってきています。
しかし、人間による検査は手間や時間がかかり、危険性を伴う場合もあるため、点検効率化や省人化が求められています。
アラヤは、画像認識AIを活用し、さびやひび割れなどを検知するソリューションを提供しています。
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さび／腐食検知AI
橋梁や鉄塔などに発生するさびや腐食を画像認識AIによる検知します。
さびの程度や領域により、検査結果をランク分けすることも対応可能です。 -
ひび割れ検知AI
コンクリートなどに発生するひび割れを画像認識AIによる検知します。
0.2mm程度のひび割れを検知することができました。
Air Conditioning Optimization
空調最適化ソリューション
空調は建物のエネルギー消費の約48%を占めると言われています。
アラヤでは地域冷暖房（DHC）・大型熱源やビルのセントラル空調向けにAI空調最適化ソリューションを提供し、従来熟練者が行っていた業務を自動化することで電力使用量および電気料金・人件費の削減をご支援します。
お客様のお声
旋回体・ブーム・フックなど、任意の3Dモデルに対してクレーンのパーツ情報を割り当てることが可能であり、3D動的モデルとして使用できるクレーンの種類が大幅に増えました。
また、橋桁の地切りから架設までのクレーンの動きをパラメトリックに管理が可能なので、都度変化するクレーンの動きに対して編集対応が容易になりました。
［ ご利用サービス ］
BIM/CIM連携クレーンシミュレーター
油圧ショベルAI自動化 デモ動画
産業用シミュレータ「Vortex Studio」を活用（CM Labs Simulations社/電通国際情報サービス社提供）し、強化学習により、油圧ショベルが土を一定量以上掘削できるよう学習させました。
初めは土を全くすくうことができませんでしたが、バケットの角度や動かすタイミングなどを少しずつ学習し、一定量以上の土をすくえるようになりました。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）とは？
SLAM（自己位置把握）とは、ロボットなどの移動体が、自己位置把握と環境地図作成を同時に行う技術の総称です。
SLAMが役立つ領域として、自動運転や自律移動システムが挙げられます。
自動運転システムを構築する際、大きく「認識」「判断」「操作」の3つに分けられますが、その中でSLAMは「認識」において重要な技術となります。
具体的には、LiDARセンサ等から点群データを取得し、SLAMで構築した地図情報及び自己位置把握により、例えば、障害物を回避するなどの特定のタスクを遂行します。
BIM／CIM（Building/Construction Information Modeling）とは？
BIM／CIMは、計画、調査、設計段階から3次元モデルを導入することにより、その後の施工、維持管理の各段階においても3次元モデルを連携・発展させて事業全体にわたる関係者間の情報共有を容易にし、一連の建設生産・管理システムの効率化・高度化を図ることを目的としています。
最新のICTを活用して、建設生産システムの計画、調査、設計、施工、管理の各段階において情報を共有することにより、効率的で質の高い建設生産・管理システムを構築します。
それにより、ミスや手戻りの大幅な減少、単純作業の軽減、工程短縮等の施工現場の安全性向上、事業効率及び経済効果に加え、副次的なものとしてよりよいインフラの整備・維持管理による国民生活の向上、建設業界に従事する人のモチベーションアップ、充実感等の心の豊かさの向上が期待されています。
（国土交通省：BIM／CIMポータルサイトより）
