フジタ技術研究報告㻌
第５３号㻌 㻌 㻞㻜㻝７年㻌

仕上フィードバックシステムの開発と効果検証㻌

大田㻌 真一郎伏見㻌 光

皆内㻌 佳奈子

概要㼕㻼㼍㼐 を用いたマンション等の内装仕上検査の省力化システムとして 㻞㻜㻝㻟 年に『仕上チェッカー』を開発し、社内活用を進めてきた。この仕上チェッカーで取得した検査データの内容をわかりやすくビジュアル化し、施工管理に役立てることを目的とした『仕上フィードバックシステム』を開発した。本システムの概要及び実際に現場で活用した際の効果検証について報告する。㻌
Development and effectiveness verification of the Shiage Feedback System

Abstract
In 2013, we developed the Shiage-Checker as a labor-saving system for interior finish inspection ofcondominiums, etc. using iPads, and we have been promoting its use internally. We developed the Shiage
Feedback System, the aim of which is to visualize the details of the inspection data acquired with theShiage-Checker in a way that is easy to understand and make it useful for construction management. This
report covers the outline of this system and effectiveness verification for when it is actually used at a site.

キーワード： 内装仕上検査、データ解析、

㻌施工管理−25−－㻝－㻌フジタ技術研究報告㻌 第 53 号

§１．はじめに§２．システム開発の経緯㻌㻌㻝

近年のモバイル端末や 㼕㻼㼍㼐 等のタブレット端末の発展

これまで仕上検査結果のデータは、業者への是正指示により、これらデバイスを用いた建設現場における作業支書や施主への提出書として、現場で有効に活用されていた。

援システムが数多く開発された。内装の仕上検査におけ

しかし、蓄積された膨大な検査データは、データ分析の用る省力化システムもいくつか開発されてはいたが、従来製途としては有効に活用されていなかった。我々はこの点に品では操作性が多い、使い難い等の理由から、当社の現着目し、蓄積された検査データを分析することで、何かしら場では従来通りの手書き依存からの脱却が図れていないの知見を発見できないかと考えた。そして、この分析によりという課題があった。㻌

得られた情報を施工現場へフィードバックすることで、内装そこで、現場職員のニーズに基づき、手書きより早く、検査における指摘事項を減らし、施工品質向上へ寄与する且つ直感的な操作が可能とすることで従来製品との差別ことを目的として、新たに『仕上フィードバックシステム』を開化を図った当社独自の内装仕上検査に特化したシステム発した。

『仕上チェッカー』を 㻞㻜㻝㻟 年に開発、報告した（図 㻝、㻞）。㻌

§３．仕上フィードバックシステムの開発㻌

また、仕上チェッカーで取得した検査データの内容をわかりやすくビジュアル化し、その後の施工管理に役立て㻟㻚㻝㻌 システム概要

ることを目的とした『仕上フィードバックシステム』を 㻞㻜㻝㻢 年開発した仕上フィードバックシステム（以下、本システム）に開発した。㻌

では、仕上チェッカーで登録した検査データを用いて、検本稿では、仕上フィードバックシステムの概要、及び実際査データの集計及びアソシエーション分析の結果表示を主に現場で活用した際の効果検証について報告する。㻌

目的とする。本システム解析には、Visual Mining Studio2（以下、VMS）を採用した。
㻟㻚㻞㻌 システム利用の流れ㻌 本システムを利用する流れを以下に示す（図 㻟）。
①

仕上チェッカーの検査データを、仕上チェッカーの検査データを管理する『仕上チェッカー（WEB サイト）』へ送信。

②『仕上チェッカー（WEB サイト）』にて、検査データを CSV データで出力。

③②の CSV データを『VMS（解析ソフト）』へ入力し、アソシエーション分析の手法により解析。

④

図㻌 㻝㻌 仕上チェッカーシステム画面（㼕㻼㼍㼐）㻌

③の分析結果を別途CSV データで出力し、サーバフォルダへ保存。

⑤『本システム（WEB サイト）』において、②の CSV データをファイル参照することで検査データを集計した結果を閲覧可能。また、④の分析結果は本システム WEB 画面のメニューより閲覧可能。

検査データの集計結果は、本システム上で読込ファイルを選択するだけで閲覧可能な簡易な仕様とし、ユーザー（現場職員）への負担をなくした。あわせて、一度読み込んだ検査データはユーザーのログイン ID へ紐付いている為、再ログインした際には『スキップ』ボタンを押すことですぐに

図㻌 㻞㻌 仕上チェッカーシステム概要㻌

集計結果を閲覧可能とする工夫を施した（図 㻠）。
1㻌 㼕㻼㼔㼛㼚㼑、㻌 㼕㻼㼍㼐、㻌 㼕㻼㼍㼐㻌㼙㼕㼚㼕 は、米 㻭㼜㼜㼘㼑㻌㻵㼚㼏㻚の登録商標

㻞㻌 株式会社 㻺㼀㼀 データ数理システム製㻌

−26−－㻞－㻌仕上フィードバックシステムの開発と効果検証㻌㻌㻌

仕上チェッカー
L26 アプリ &69 データ

仕上チェッカー:(% サイト 図㻌 㻠㻌 解析データの読込設定画面㻌

㻌



&69 データ

解析ソフト 

&69 データ

サーバ
フォルダ

㻌

データ集計部分図㻌 㻡㻌 過去実績参照画面㻌㻟㻚㻟㻌 システム機能〔検査データの集計〕
㻌 検査データの集計では、主に以下の項目で集計結果を表示する。

アソシエーショ
ン分
析及び結果
出力部分

906

① 是正業者別指摘数の集計

本システム②

住戸別指摘数の集計③

指摘内容別の集計①是正業者別指摘数の集計では、現場全体の集計及び、:(% サイト 

棟別に結果を表示することが可能（図 㻢）。
②住戸別指摘数の集計では、現場内で指摘数が多い住図㻌 㻟㻌 本システム利用の流れ㻌

戸順に部屋名が表示される（図 㻣）。また、指定した住戸のみの集計結果を個別に表示することも可能（図 㻤）。

また、既に竣工した過去の現場における検査データを予め管理者側で登録することで、過去実績参照として検査デ③指摘内容別の集計では、指摘場所、指摘部位、指摘ータ集計結果を閲覧できるようにした（図 㻡）。この機能によ内容の 㻟 項目を任意に選択した結果を、指摘数が多い順にり、ユーザー（現場職員）は現在自身が担当している現場と表示する。例として、㻟 項目全てを選択した場合は、『壁、ク規模が似ている過去の現場の集計結果を比較することで、ロス』の中で指摘数が多い順に指摘内容が表示される（図現場単位での指摘事項の傾向を分析可能とした。さらに、㻥）。集計結果の表とあわせて円グラフを表示することで、各これから内装検査をする前段階においては、自身の現場に指摘内容の割合も確認することが可能。また、指摘場所のおける業者はどのような傾向があるのかを、過去の実績をも選択を解除することで、指摘部位『クロス』の中で指摘数のとに予め把握できるようにした。

多い指摘内容を表示することも可能（図 㻝㻜）。㻌
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㻌図㻌 㻢㻌 現場全体の是正業者集計結果㻌

図㻌 㻥㻌 指摘場所・部位に対する指摘内容集計結果㻌

㻌図㻌 㻝㻜㻌 指摘部位に対する指摘内容集計結果㻌

図㻌 㻣㻌 住戸別指摘数集計結果㻌
㻌

図㻌 㻤㻌 指定住戸の是正業者集計結果㻌

図㻌 㻝㻝㻌 指摘場所に対する指摘部位集計結果㻌

さらに、指摘部位の選択を解除することで、指摘場所

㻟㻚㻠㻌 システム機能〔検査データのアソシエーション分析〕『壁』の中で指摘数の多い指摘部位を表示することも可能㻌 各指摘部位の相関関係を分析し、“指摘部位 A と B に指（図 㻝㻝）。㻌

摘がある場合、部位 C にも指摘が予測される”という傾向をこのように、ユーザー（現場職員）は任意に項目を組み合提示することで、これまで意識していなかった部位への意わせるだけで、指摘件数及び傾向をデータだけではなくグ識付けをユーザーへ促し、施工段階における手順の見直しラフとして視覚的にも取得できるように、㼃㻱㻮 画面の設計はや内装検査時の不具合見落とし防止に役立つ機能を付加直感的に操作できるよう配慮した（図 㻝㻞）。㻌

することを目的として、アソシエーション分析を行った。アソ
シエーション分析とは、ビッグデータ解析手法の中でも中核

㻌を成す分析手法である。一般的には、マーケティング分野における顧客の購買傾向を把握することを目的として、何と何の商品が一緒に購入されるか（所謂「おむつとビールの法則」）を分析する手法として有名である。

図㻌 㻝㻞㻌 表示データ選択 㼃㻱㻮 画面㻌
㻌−28−－㻠－㻌

仕上フィードバックシステムの開発と効果検証㻌㻌§４．システムの効果検証㻌

㻌 本研究における具体的な分析方法としては、アソシエーション分析によく利用される 3 つの指標（レコメンデーション㻠㻚㻝㻌 検証概要指標）『信頼度（Confidence）・支持度（Support）・リフト（Lift）』のうち、今回は『支持度』の値に重きを置いて分析を本システムの適用効果を確認する為、実際に内装検査を行った。支持度とは、全データ中で“指摘部位A と B に指摘実施している現場職員に検証利用を依頼した。本検証は、がある場合（前提条件）、部位 C にも指摘がある（結論部）と民間高層集合住宅 2 現場で実施した。また、検証期間はいうルールが出現する割合“を示すものである（図 㻝㻟）。この何れも各種内装検査開始時期から内覧会に至るまでの数支持度の値が大きい程、全体の指摘の中でこのルールヶ月間検証を実施した。検証期間中は、本システムの利用（({A∩B}⇒{C}）が出現する割合が高いことを示す。検査デに関する現場職員のサポートを随時行った。

ータを基にした分析時には、VMS にてデータ項目整理やパラメータ調整を行いながら分析を行った（図 14）。

㻠㻚㻞㻌 検証結果〔検査データの集計〕
㻌 現場職員に『検査データの集計』についてのヒアリングにより得られた回答を以下に示す。
・

あまり頻繁に使用するシステムではない。

・

実務としては、「傷、汚れ」等を他社業者による外的要因（是正費用：現場持ち）とし、「ふくれ、浮き、隙間」等を業者瑕疵（是正費用：業者持ち）として、内容別指摘表示の円グラフを是正業者との精算時に説明資料と図㻌 㻝㻟㻌 支持度説明図㻌して活用できた。
・

データの集計方法を整理するのであれば、『指摘数、平均指摘数、指摘無し住戸率』といった、施主に報告を求められる内容があるとより良い。

㻠㻚㻟㻌 検証結果〔検査データのアソシエーション分析〕
現場職員に『検査データのアソシエーション分析』についてのヒアリングにより得られた回答を以下に示す。
・

現状の予測指摘部位表示については、施工情報とし・

「各現場が施工時に何に気をつけていたか、その結て参考にすることは困難。

図㻌 㻝㻠㻌 㼂㻹㻿 活用画面㻌
本システムにおいては、この支持度の値が大きい順に果として指摘が少なかった」ということを分析して提示「予測指摘部位」として、ユーザー（現場職員）へ注意を促できれば有益な情報として活用可能と思われる。（例：す新たなきっかけとなることを期待して”「指摘部位 1」と「指施工時にどのような養生を行った結果、指摘が少なく摘部位 2」に不具合があるので、「予測指摘部位」にも不具なった等）合がある傾向があります“という注釈と共に WEB 画面へ提§５．まとめ㻌示した（図 㻝㻡）。
㻌㻌 本システムにおける検査データの指摘内容に応じて「担当業者瑕疵」と「他業者起因瑕疵」とに区分し、それぞれの指摘数と割合を表示するような形式に修正することで、是正業者との精算時説明資料として現場職員にとって有益となる可能性があることがわかった（図 㻝㻢）。実図㻌 㻝㻡㻌 アソシエーション分析に基づく予測指摘部位㻌

際に数値として検査結果を可視化できるので、明確な根拠資料として是正業者へ説明できる点が特に評価された。

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今後の発展としては、各工種の施工日時や施工日の㻌状況（天気や気温等）といった、一見すると品質に直接影響を及ぼすかがわからないような属性情報もパラメー
ターとして新たに付加した上で分析を行うことで、これまで誰も気付かなかった建設現場全体における相関関係の発見が期待される。しかし、これらの新規パラメーターは、現状の仕上チェッカーには入力情報としては与えられていないので、誰が/いつ/どのように入力するかを検討する必要がある点が今後の課題になると思われる。

ひ と こ と 㻌
既に社内でも普及が進んでいる仕上チェッカーのように、今後も現場の生産性向上に寄与するシステ
ムを開発していきたい。
大田㻌 真一郎㻌

図㻌 㻝㻢㻌 是正業者との精算時説明資料としての活用例㻌
また、同一工種の業者が同時に複数関わっている場
合には、可視化した検査データを基に複数業者間の品質評価資料としても活用が期待されることがわかった。
しかし、今回のアソシエーション分析結果では、現場にとって有益な情報を提示することができなかった。デー
タ分析により理想とする解を得るには、膨大なデータ量を用意することを前提とした上で、そのデータ内容を分析しやすいようデータを整形し、様々な分析手法をトライ＆エラーを繰り返しながら地道に解を発見していくことが重要であると学んだ。

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