インフラ DX の実現に向けて 特集

施工段取り作成支援 AI 開発向け
学習用データ整備に関する検討～施工データセットの研究とデータの API 連携に向けた動き～
国土交通省 大臣官房 参事官（イノベーション）グループ 施工企画室
国土交通省 国土技術政策総合研究所 社会資本マネジメント研究センター
社会資本施工高度化研究室

よし だ

まさ と吉田真人

おおつきたかし大槻崇

携の動きについて，その状況も概説する。

1.

はじめに

2.

‌施工段取り作成支援 AI の開発の‌必要性2015 年の i-Construction（国土交通省における工事現場での ICT の全面活用等により現場の生i-Construction における「ICT 土工」の推進に産性を向上させる取り組み）の開始以降，土工，より，土工においては，盛土切土の法面や天端の舗装工，浚渫工などにおいて，ICT を活用した整形作業に関し，ショベル，グレーダーやブルドー

効率的な工事測量，建設機械操作者へ作業内容のザ等のバケットやブレードの刃先を自動制御するガイダンスを行うシステム，土工の法面や天端の建設機械が実現され，利用されている。

整形にショベル，グレーダやブルドーザ等のバケ施工会社や建機メーカーなどを中心に，実験的ットやブレードの刃先を自動制御する建設機械なにショベル，ベッセルダンプ，ブルドーザ，振動どの活用が進んでいる。2021 年度の国土交通省

ローラが人間の定めたプログラムに従って動作・発注工事では単年で 2,264 件の ICT 活用工事が行連動し，土砂置き場でショベルが土砂をすくい上われており，公告に対して 84% の現場で ICT 施げ，ダンプのベッセルに積み込み，その後，ダン工が取り組まれた。

プが盛土ポイントまで移動，放土，ブルドーザがこのように，施工現場の ICT 化が着々と進み敷き均し，最後に振動ローラが締固めをするまでつつある中で，次なる生産性向上策として，施工の一連の作業をある特定の現場条件の中で試行すの自動化に向けた期待と取り組みが進みつつある。

る動きも見られ，施工の自動化に向けた取り組み

その実現に向けて，国土交通省では，施工段取が着々と進められている。一方で，自動化されたりの作成支援を行う AI が開発されることが必須

機械をどのように組み合わせて使い，どのようなであるとの考えから，それらの開発に必要となる段取りで地形形状を変えていくのかについては，であろう学習用データの収集と公開に向け，学習現状，人による施工段取りが必要となっている。

用データセットの検討を進めている。

土工において，どこの土を切り取り，場内のど

本稿では，当該検討の背景と取り組みについの場所にその土を運び，どこに盛り立てるのかにて，現時点での状況を報告する。また，そのデーついては，「土量配分計画」（現状地形図と完成形

タを収集するうえで有効な施工データの API 連を表した設計図とを比較し，地点ごとの切土盛土
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特集 インフラ DX の実現に向けての量を算出して，どこの切土で発生する土をどこけ，量子コンピュータを用いた取り組みもされての盛土に用いると運搬が最も経済的であるかの計おり，大いに期待される。

画。運土計画ともいう）と呼ばれる計画が立てら一方で，同時に，ディープラーニング手法にけれる。この土量配分計画は，30 年近く前から，ん引されて注目と投資が活性化している「機械学線形計画法などを用いて自動算出することは行わ習」を用いた「施工段取り作成支援 AI」の実現れていた。に向けた動きも数社で模索されており，既存の人

しかし，この土量配分計画をもとに，それを具間が行った施工段取りを学習データとして，それ体的な作業として，どの地点の作業から取り掛かを再現するためのルールを探していくアプローチ

り，どの順序で進めるべきか，どのタイミングでなどをはじめとした取り組みが行われ始めていどこに工事用道路を切り回していけば効率的な施る。

工となるかといった段取りの計画については，そ

この後者のアプローチの支援に向け，国土交通

れをコンピュータプログラムにて行おうとする

省では，施工現場における施工の履歴を記録し，と，ありうる作業順序の全てのパターンをしらみその段取りとなった理由を説明してくれるデータつぶしに洗い出し，それらの全パターンについてをくまなく，かつ一定のルールに基づくフォーマ評価し，最適な作業順序を選定することが必要にットで提供していくことが有益と考え，施工現場なる。の時系列変化情報のデータに関する標準（素案）

これはいわゆる「組み合わせの最適化問題」といわれるもので，その計算には土量配分計画で用に関する検討を進めてきたところである（図−1）。

いられる線形計画法での計算時間よりも膨大な計算時間が必要となったり，計算時間の圧縮をするために必要な制約条件の割り当てに高度な数学的操作が必要なことなどから，実用に耐えうるレベルでのプログラムは実現されなかった。そのため，人間が策定した作業計画の中で，重機の必要台数を算定したり，待ち行列理論を適用したシミュレーションを行うという方向で部分的な支援プログ

図− 1

施工段取り作成支援 AI 開発のための学習用データのイメージラムが用いられてきたという状況が続いている。
つまり，土工の手順として，土量配分計画，施工段取りの計画，重機での実施工というステップで仕事を進める中で，その上流側と下流側での自4.

学習用データのセット素案

動化が進みつつも，その間をつなぐ施工段取りにおいて，それを本格的に自動生成していく取り組

施工現場の時系列での変化情報のデータに関すみが行えるようになるのかということが，自律施る標準について，「工程進捗データ標準」と呼称工を実現する鍵となってきている。

し，検討を進めてきた。

3.

‌施工段取り作成支援 AI の開発に‌向けたアプローチ変更の必要性と‌学習用データの整備

次に，当該データの標準素案にかかる構成と中身の概要を紹介する。なお，当該標準素案によるデータ収集の試行を進めて，更に当該内容の更新を行っていく予定である。

従来の組み合わせ最適化のアプローチでは実現が難しかった施工段取りの自動生成の実現に向16

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インフラ DX の実現に向けて 特集⑴

工程進捗データ標準（素案）の構成

・地質データ

ここで定める「工程進捗データ標準（素案）」は，・気象水文データICT 建設機械に AI を組み合わせて自律施工を行・制約データ

う技術の開発促進を目的に，その開発のための学・逆指定データ

習用データとなる施工現場における工程進捗デー・データ記録に関するデータ

タのデータ項目の定義（データ項目の内容，デー・その他データ

タ形式など）を定めたものであり，そのデータとデータの活用イメージを図− 2 に示す。

上記データについて，主なものの一部の記載状

施工現場の地形形状の変化をとらえる「現場状況を図− 3 に示す。

態」についてのデータと，その変化を起こした作

データ項目の名称，データ内容の説明，形式，業機械の「作業状態」を二つの基本情報としてい計測間隔，取得方法について整理したものとなっる。これらのデータのうち，前者については，建ている。また，それぞれのデータについては，各

設 機 械 の 作 業 装 置 の 稼 働 履 歴 や 位 置 の 記 録，種システムから収集する際に，さまざまなメーカ

UAV 写真測量等による地形形状計測データによーのクラウドシステムからデータの送付を受けらり得られるものであり，「施工データ編」としてれるよう，また，それらを統一したデータフォー整理した。

マットで蓄積するべく，Web-API の代表的なフ他方，後者の作業機械の作業状態については，当初は前者のデータのうち，作業装置の稼働履歴ォーマットである JSON 形式によるデータ型の試案も同時に作成した。

や位置の記録によるものを想定したが，検討を重ねた結果，現場の建設機械の作業映像を並行して⑶

映像データ編取得することが有用であるとの結論に達し，作業

4. ⑴に記載のとおり，建設機械の動作について機械の作業状態データの補完として「映像データは，例えばショベルの刃先の連続的な位置データ編」を作成するに至った。

を取得することで，作業状態の推定を行うことを考えていたが，その際の作業状態の区分について⑵

施工データ編は，以下の分類（表− 1）を試案として整理し，施工データの項目の定義は，施工段取りに関すその前提で作業分類が可能かについての検討を行る建設機械の作業手順やその作業内容，施工結果った。その結果，現状のデータセットからの推定の形状の両面にわたっており，以下の項目で構成

では，確度高く実施するのは困難であることが確されている。

認されたため，作業状態の推定に，映像データの・建機の動作に関するデータ活用を行うとの結論に達した。

・地形データ一 方 で， 施 工 現 場 に つ い て は， 通 称「 映 像・工事基本データ

CIM」と呼ばれる現場の安全性や生産性の向上に公開ルールを決めてAI開発を支援・促進

図− 2

データとデータの活用イメージ
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特集 インフラ DX の実現に向けて

図− 3

施工データの記載状況の一部向けて，施工現場の映像データを取得し活用する・撮影範囲取り組みが先行的に存在している。

・求められる画質水準

今回の検討では，当該映像 CIM の取り組みで（※以下，参考的な技術情報）取得される映像データの実情を踏まえ，かつ，当・レンズ

該映像データを画像解析 AI にて効率的に分析し・画像エンジンていくことが可能であるかの検証を行いつつ，次・画像処理技術の項目で整理した。
図− 4 に「映像データ編」の一部を示す。

・基本的考え方・撮影標準

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インフラ DX の実現に向けて 特集

表− 1
D

作業分類

作業項目

BH

土砂集積

〇

【作業の目的】目的とした場所へ土砂等を移動集積すること⇒バケットに土砂等を積載しバックホウ自体が移動しながら土砂等を集積する動作⇒移動された土砂等をバケットにて集積する動作⇒集積した土砂等をバケットにて整形する動作

土砂移動〇【作業の目的】他の目的（作業）の為，一時的・便宜的に土砂等を移動すること⇒バックホウ自体は基本的に位置を変えず，主にアームの旋回等で土砂を移動させる動作

整地〇【作業の目的】建機の作業路面を整えること（河床を均す動作も含む）⇒バックホウのバケットを利用し路面の不陸をなくす動作⇒バックホウを走行させキャタピラにて転圧を行う動作⇒一定量以下（バケットの爪の深さ程度）の土砂をすくい取り，その場で敷き均し路面の不陸をなくす動作⇒整地の為の断続的な移動※路面を整える目的でも一定量以上（バケットの爪の深さ程度）の土砂をすくい取る動作は，「土砂掘削」に分類

法面整形

〇

【作業の目的】定められた形（勾配）に法面を整形する⇒一定量以下（バケットの爪の深さ程度）の土砂をすくい取り，法面外へ当該土砂を移動させている動作⇒バケットの背を利用し，法面を整形転圧する動作※法面を整形する目的でも，一定量以上（バケットの爪の深さ程度）の土砂をすくい取る動作は，「土砂掘削」に分類

土砂掘削

〇

【作業の目的】不要な土砂等を掘り取ること⇒基本的に地表面となっている高さからバックホウにて掘り下げ，土砂等をバケットに積載し移動する動作※整地及び法面整形作業にて一定量以上（バケットの爪の深さ程度）の土砂をすくい取る動作は「土砂掘削」に分類

除石
本工事では工種として指定有〇【作業の目的】‌一定以上の大きさの石を取り除くこと（15 cm 程度以上（今回）／一般的には，法面整形・整地等に支障をきたす大きさ）⇒河床及び掘削土砂内にある石を土砂と選別し取り除く動作⇒法面内及び集積土砂内から石を土砂と選別し取り除く動作⇒積込時にその土砂内から露見した石を土砂と選別し取り除く動作

張石〇【作業の目的】法面整形完了後の法面を洗掘等から保護すること⇒除石で発生した岩石を法面に被せる動作（法尻に捨石する場合も含める）⇒岩石を法面に被せる為に行う断続的な移動積込〇〇【作業の目的】と⇒判定上特徴的な動作【作業の目的】掘削した土砂等を搬出すること⇒集積された土砂等をダンプへ積み込む動作※「土砂掘削」と同時に行う場合も多い

図− 4 「映像データ編」の一部
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特集 インフラ DX の実現に向けてタ取り扱い上の手間を縮減していくことが必要で

5.

データの収集に向けた取り組みある。
こういった課題の解決を目指して，主にシステムベンダーからなる協議会が立ち上がり，ICT⑴

データ収集の課題

建設機械の施工履歴データの連携において，プッ

4. のデータ仕様に基づくデータの収集については，少なからず費用の発生することが検証の結果から確認されている。

シュ型の API を活用することを目指した取り組みがスタートしている。
この協議会における取り組みには，国土交通省

そのため，本データ仕様に基づくデータの収集もオブザーバーとして加わり，その活動動向は国に当たっては，学習用データとしての使用にかか

土交通省が運営する ICT 導入協議会でも定期的るメリットに加えて，異なる使用方法を模索し，に報告され，議論が行われている。

当該使用方法におけるメリットとともに，そのデAPI を活用した施工現場のデータ連携を目指ータ収集費用のアロケーションを検討することがすことに当たっては，当面の鍵を握るユースケー必要であるとの結論に至っている。

スとして，国土交通省発注工事における施工履歴

施工段取り作成支援 AI 開発に向けた学習用デ

データを用いた出来形管理を念頭において議論をータとしての工程進捗データ標準（素案）で収集進め，そこでやり取りされるデータの連携範囲をを進めていくデータ項目と整合性の高いデータを順次拡張することで達成できるユースケースへ利活用する取り組みについて検討を進めた結果，と，データ連携の範囲を広げていく方針で議論を

i-Construction の ICT 土工における As-built デ進めている。

ータの活用に関する取り組みを連携対象として検討を進めることとしている。

出来形管理を任意のタイミングで行うことができるといった開発が進められることで，出来形管理以外で，例えば，工事自体の進捗状況を関係者⑵

施工データの API 連携に向けた国土交通省において共有し，現場の進捗管理や土工の後の工の取り組み程段取りの調整などに活用して，現場のスケジュ

ICT 建設機械による施工履歴データの活用がーリングを効率的に行っていくなどの元請施工管

今後拡大することが期待される一方で，現在，存理会社を中心とした，発注者や協力会社とのコミ在する施工履歴データの提供サービスは，ICTュニケーションの高度化に活用するユースケース

建設機械のセンサ類などのシステムごとにデータへの拡大を視野に入れた活動が期待されている処理を行い，出来形データを吐き出すところまで（図− 5）。

が一貫して作りこまれてしまっていることが多4. で概説したデータの収集に関する連携先としい。 そ の た め， も し， 異 な る メ ー カ ー に よ るて，本取り組みとの連携を模索することとしていICT 建設機械からの出来形管理に用いる施工履る。

歴データを組み合わせて出来形管理を行うとすると，ユーザー側にて，それぞれのシステムで個別にデータをファイルにて取り出し，それらのファイルのデータを別のソフトで読み込んで整理するなどの統合作業における手間が生じる。
将来的に，施工履歴データ以外のデータも組み合わせ，現場管理全体により便利にデータを活用していくためにも，こういったユーザー側のデー

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インフラ DX の実現に向けて 特集図− 5

施工データの API 連携に関する国土交通省の取り組み（2022 年 2 月 28 日 第 14 回 ICT 導入協議会資料より抜粋）に進むかについては今後の議論次第だが，いずれ6.

おわりににせよ，2023 年度以降，4. で紹介したデータ仕様によるデータの試行収集を進め，以前より試行的に行っているインフラデータチャレンジ（IDC）

本稿では，ICT 施工の次なる生産性向上の未来として期待されている「施工の自動化」に関し等での当該データの部分公開を進めていく予定である。て，避けて通ることのできない施工段取りの自動施工段取り作成支援 AI がどのようなものとし化についての課題を説明し，その解決に向けて国て登場するかは未知である。しかし，施工の自動土交通省 国土技術政策総合研究所が進めている化に向けた課題認識を共有し，そしてその開発に研究の一端を紹介した。

資するデータの提供を国土交通省が進めること

また，データ収集については，施工データので，少しでも早く，施工現場に未来をもたらせる

API 連携に関する取り組みとの連携に関する検よう，これからも，国土交通省では不断の取り組討を進めることを紹介した。当該連携がどのようみを進めていく所存である。

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