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新技術調査レポート

AIで建築事業を活性化（一財）建築コスト管理システム研究所・新技術調査検討会

識、コンピュータ将棋ソフト「Ponanza」が将棋
電王戦で名人に２連勝するなど、データからルー2013年オックスフォード大学のオズボーン准教

ルやパターンを見つけて結論を得るという人工知授によって発表された、「機械（コンピュータ、能AIの第３次ブームが到来している。

AI、ロボット）によって置き換えられてしまう「機械学習」と「深層学習（ディープラーニン

可能性が高い“10年後になくなる仕事―雇用の未グ）」は今や日常語になった感がある。

来”」は、これまでライバル視してこなかった、ソフトの進展を身近に捉える良い機会となった。
また、近年韓国囲碁界の名人が引退するその理由が、“ディープラーニングで進化し続けるAI囲

AI ＞ 機械学習 ＞ ディープラーニング
機械学習とは、AIを実現するための技術の一つで、コンピュータがデータに潜むパターンや傾向碁に勝てない”との報道にも驚かされた。

を掴んで、そこから未知のデータの予測が可

現在、我が国の働き方改革の中、急を要する働き手の確保を図る一方で、機械（コンピュータ、能になる。
ディー プラーニングとは、脳の神経ネットワークを単純化してコンピュータのプログラム上でAI、ロボット）のソフト・ハード活用によって、再現した技術で、音声や画像、言葉を対象と担い手・人材不足に対処しつつ生産性向上を図ろしたテーマに対して、従来の手法を圧倒するうと、建設業界が活性化してきたと強く感じる。

高い性能を示している。

昨年６月、業界誌によって組まれたAI特集を踏まえ、AI（人工知脳）を再認識しつつ、その後の建築分野の取組みを調査報告する。

深層学習ディープラーニングを使って画像を認識するAIが主役となる医療ドラマの放映、車間距離を前方車の速度に応じてAIが判断する自動運転、AIが最適発注量を提案して店舗が最終発注するAI発注など、各方面で加速度的に実用化

1956年、初めてAIが登場して以来、80年代になって、エキスパートシステムと称して、企業がが進み、様々な事業でAIに関する報道が日常となってきている感がある。

抱えてきた熟練技術者の専門的な経験をいかに知学習ベースとなるのはバイアスのない「公平識ベースとして蓄え、問題の解決に資するか追究性」のある大量のデータであるが、情報通信技術しようと建設各社も意欲的に取り組んだが、満足の発展・IoT・クラウドサービスなどの進展でビッいく達成感が得られないまま、何となく第２次グデータと呼ばれるデータ集積が容易にされる状ブームが過ぎていった記憶がある。

況にあり、目的に応じた有効活用が問われてい2011年、IBM「ワトソン」が登場し、時のクイズ王に勝って以来、グーグルの「猫」画像の認る。
i-Construction戦 略 の 下、 土 木 分 野 に お い て

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は、トンネルの切羽評価、橋梁等構造体の点検評ルを開始することを宣言し、今回清水建設が施工価、路面点検、生コン施工性判定など現場での実する「（仮称）千葉公園ドーム整備事業」の現場証工事におけるAI活用が報告されているが、建で適用実験を開始した。

築分野でのAI活用は進んでいるのだろうか。

建設業は、高齢化が進むとともに若年労働者の入職が少なく、今後急激に熟練工の不足が問題化すると言われている。政府も2025年までに20％の生産性向上を目標に掲げ、i-Constructionを推進

建築分野でのAI活用については、『日経アーキしている。清水建設も様々なイノベーションに取テ ク チ ュ ア 』 誌 が2019年 ６ 月27日 号 特 集 に てり組む中で、建設業へのAI導入を検討してきた。

「AIで「爆速建築」」をテーマに“建築×AI事例

そこで、NTTコムウェアが通信インフラ向けに開発を進めていた電柱支線の目視測定にAI技マップ”を整理掲載している。
その後、業界紙等にリリースされた建築分野に術を導入していることを知り、建築工事に活用でおけるAI活用の事例を以下に列挙するが、確実きるよう共同で開発を進め、鉄筋のガス圧接継手に各方面での活用が伸びてきていることが窺われ工事の外観検査に取り入れることとした。
この検査は、「鉄筋継手工事標準仕様書」（（公る。

社）日本鉄筋継手協会）に規定されている。その＊デジタル化で競争と共創（鹿島/竹中）

中の検査にノギス・スケール等が必要な６項目を＊AMD制振の最適化（大林）図１に示す。図１の検査③圧接面のずれを除く５＊鉄筋継手検査（清水）

項目を対象としたシステムを今回開発した。圧接＊鉄筋溶接検査（佐藤工業）

面のずれは、AI画像認識技術で判別することが＊昇降機運行管理（日立）

難しいため、現在は対象外としているが、試験体＊空調制御システム（竹中、清水、ダイダン）の学習量を増やし、2020年度に追加予定である。

＊ビル管理（ジョンソンコントロールズ）＊建物管理システム（鹿島）＊施設運用－保守（大成）＊建設ナレッジシステム（安藤ハザマ）

前述のAI活用事例から、資料提供いただいた清水建設と安藤ハザマの２事例を次に紹介する。

図１

鉄筋ガス圧接継手AI自動検査の現場実証実験開始
（清水建設）鉄筋接手検査６項目

このシステムは継手をスマートフォン等のモバイル端末で正面から撮影することにより、前述の清水建設とNTTコムウェアは、2019年11月21

検査項目を自動で判定できることが可能になる。

日、共同で鉄筋ガス圧接継手を対象としたAI検以下にモバイル端末検査状況を示す（写真１及び査実用化に向けて本格的に乗り出すことを発表し写真２）。

た。その中で、2020年１月から現場でのトライア

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新技術調査レポート率を得ることができた。そして今回、（仮称）千葉公園ドーム整備事業の現場で実証実験を開始した（写真４）。

写真１

モバイル端末検査状況

写真４

現場実証実験

現場実証実験の一例を図２に示す。

写真２

モバイル端末画面

鉄筋継手の約７割を占めるガス圧接継手の外観検査は、測定器具を使った熟練検査員による目視判定で行われている（写真３）。

図２

現場実証実験の試料

現場環境下で、前述の試料③圧接面のずれを除いた５項目で合格判定の検査結果が得られた。全体の検査結果の有効性については、現在検証中である。ここまでの検証の中で、以下の課題が確認された。
写真３

目視判定状況

①圧接箇所が想定よりも離れているため、室内検証時と同等の精度を出すことができない。

目視判定は精度にばらつきが生じやすく、検査②スターラップ筋やフープ筋がまかれている状結果の記録・確認にも時間を要している。今回開況下での撮影では、圧接箇所を正面から撮影発したシステムを用いると、これまで１ヵ所５分できないケースがあった。

程度要していた検査作業を20 ～ 30秒にまで短縮することが可能になる。室内実験では95％の正答③鉄筋径を自動判別することが難しく、今回鉄筋径は手入力とした。

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上記の課題解決に向けて、本稿ではこれを「ノウハウ」と呼ぶ。エンジニア①ズーム機能を搭載し、遠距離にも対応させる。

が自分なりに見つけたコツと言えば分かりやすい。

②正面から撮影できるような治具を開発する。

伝統技能の口伝による伝承は別として、ノウハ③画像の畳み込み学習をすることで鉄筋径も判

ウを企業の情報資産とするには、属人的な情報を誰もが利用できる分かりやすい形に加工して残し定できるようにする。
これらの課題を解決し、2020年度中に検査員の続ける必要がある。このプロセスが暗黙知の形式研修用ツールや圧接工の自主検査ツール等とし知化であり、残された有益な情報や知識を形式知て、運用を開始したい。そして、将来的には、と称し「ナレッジ」と呼ぶ。暗黙知の形式知化のAIを使った検査技術を鉄筋の機械式継手の検査手法は古くから研究されてきたが、ここでは、自や鉄筋の配筋本数、あき寸法など、現在、人が検然言語処理に強いAIを用いた事例を紹介する。

査している部分の代替システムとして適用を拡大■ 開発したシステムの概要していきたいと考えている。

１） 暗黙知の明示化
どのような企業であっても、熟練エンジニアが長年培ってきたノウハウは数多く存在するはずでAIで建設工事を活性化－熟練エンジニアの「ノウハウ」をAIにより「ナレッジ」化して活用－（安藤ハザマ）■ 開発の背景ある。多くの場合、それらが個々人の暗黙知として存在しているために、他のエンジニアが共有して自由に活用できる環境となっていない点が課題として認識される。
例えば、調査報告書や基本設計書、工事着手前

生産年齢人口の減少が続く中、建設産業は他産検討書や施工計画書、補修点検報告書などの施工業に比べ就業者の高齢化が著しく、熟練エンジニ

記録文書の作成では、担当エンジニアの多くのノアが持っている豊富な知恵や経験などのノウハウウハウが遺憾なく発揮されているはずである。こを次世代へ滞りなく伝承することが喫緊の課題での作成作業と同時に、そこで利用されたノウハウある。様々な施工条件に合わせた作業方法の選択が一つひとつデータとして適切に記録保管され、や工事現場周辺に与える環境影響への対策方法な次の同様の作業を行う際に活用できるとしたら、どに関わるノウハウは建設工事を円滑に進める上どうであろうか。このような課題認識の上で、安で重要である。こうしたノウハウは個人の記憶に藤ハザマは十数年前から前述の施工記録文書を施残されるとともに、施工記録という情報資産の形工プロセスに沿って系統立てて蓄積する仕組みをで社内に蓄積されることが多い。しかしながら情継続運用している。こうすることで、工事種別毎報資産の一元的な管理は必ずしも万全とは言えなにエンジニアのノウハウ、即ち暗黙知が施工記録い。例えば、どこにどのような情報が保管されて文書という姿で明示化されることとなる。

いるか、それらをいかに適切に組み合わせて工事

２） 暗黙知の形式知化に活用するかなどは、依然としてエンジニア個人

施工記録文書は、近年においては電子化されての判断に負うところが大きい。そのため工事の各はいるが、別々のファイル単位で記録保管される段階において適切なタイミングでノウハウを活用ことが多い。そのため、そこに記載されている文する方法の検討が進んでいる。

章からエンジニアが目的に応じて必要な言葉を適■ ノウハウとナレッジについて切に抜き出すことは大変困難である。そこで、エンジニアの過去の経験に基づく知恵や技能はAIによる自然言語処理技術を用いて施工記録文それらを明示的に表現しにくく、他者に正確に伝書を解析し、暗黙知化している「ノウハウ」を抽達することが難しいため、暗黙知と呼ばれている。

出して、多くのエンジニアが自由に活用できる100

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新技術調査レポート「ナレッジ」として形式知化することを試みた。
自然言語処理とは、人間が日常生活で使う会話際して精度の高いリスクマネジメントが実施できることを確認した。などの「話し言葉」から論文のような「書き言一例を以下に示す。切土掘削作業が周辺環境に葉」までの自然言語を対象として、それらの言葉及ぼす影響を知りたい場合、システム上で「切が持つ意味を解析し、コンピュータで処理する一土、地下水、環境」などと入力する。AIは、過連の技術である。人は文章の中の言葉の意味や言去の施工記録文書の中から、入力した言葉と同時葉と言葉の繋がりを理解できている。AIにも同に出現することの多い言葉を探索してグループ化様な能力を備えさせるために、自然言語処理によするとともに、そのグループを構成する言葉を含り膨大な文章を一つひとつの言葉に分割して教えむ文章を検索して、重要度の順に表示する。

込んでいる。また文章中の言葉同士の関係をAI担当エンジニアはこうした文書を参考にして施で解析し、関係の強さに応じた重要度を付与して工計画書などを作ることとなるが、AIが抽出しおく。

た文章が当該工事に合致しているか否かはAIにこのようにして暗黙知として存在していた「ノは分からない。現場の条件によって検索された文ウハウ」を、AIによる解析を通じて一つひとつ章を適切に取捨選択して組み合わせる判断は、担の言葉に変化させ、重要度に着目したランキング当エンジニアが担うこととなる。

をしておくことで、適切なタイミングで引き出す

このように、蓄積された多様なデータから当該ことができるようになる。即ち、多くのエンジニ工事に関連深い事項をAIが自動的に抽出する機

アが自由に活用できる「ナレッジ」として形式知能は、人間とAIが協調するという新しい業務ス化することができる。

タイルの好事例と考えることができる。

以上が、AIで現場管理のノウハウを引き出す「建設ナレッジシステム」の開発概要である。

■ モデル工事での実証実験■ 今後の展開
今後は、本システムの適用範囲を山岳トンネル工事以外のその他の土木・建築工事へ広げる計画

本システムをモデル工事（安藤ハザマで施工中である。そして本システムの活用により、施工計の国内山岳トンネル工事）の施工計画作成に適用画と施工管理の手法を深化させるとともに、熟練した。その結果、モデル工事の中堅エンジニアがエンジニアから若手エンジニアへの円滑な技術伝持つ「ノウハウ」と本システムによる「ナレッ承を実現したいと考えている。

ジ」とを組み合わせることで、施工計画の立案に（注）本システムは、安藤ハザマとユニアデックスが図３

AIを用いた建設ナレッジシステムの概要図

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共同して開発したもので、AIを活用した建設ナレッジシステムとして、特許出願中である。

AIによる積算予測が示されている。
積算ソフトでは、“建設に特化したクラウド型これら２事例に見られるように、AIの学習ベーAIエンジンで拾い業務などの自動化を目指す共スは、各社に蓄積されたノウハウにも裏付けされ同研究を開始した”との報道が昨年末あった。公たデータであり、画像解析システムや自然言語処開されているAI活用の建築積算ソフトは残念な理技術を使って判断・判定がされている。また、がら我が国では現時点見当たらなかったが、本誌その効果は生産管理の向上はもちろんのこと、技記事㈱日本設計の「AIが予測する建設プロジェ

術者のエンジニア力、生産性の向上、働き方の改クト初期段階の工事費」の更なる展開が大いに期革が期待されていることが理解できる。

待される。一方、イギリスでは、RICS傘下で50年来のコスト情報提供会社であるBCIS社で、AIを使って建築コストを予測するモデルを構築したとの情報もあり、世界は動いていると実感され2018年10月11日付け富士通ＨＰで「業界初！公る。

共工事の設計・積算業務支援ソフト「ESTIMA」にAIを搭載

公共工事の見積り誤りの可能性がある箇所を検知し通知」とのリリースがあった。
過去の積算データを分析した学習モデルを基に類

国土交通省では、IoT等を使って施工現場から似する工事実績をAIが自動抽出・比較し、積算収集されるビッグデータを、近年飛躍的に進化し結果に誤りの可能性がある場合に利用者に通知すたAIを用いて解析し、調達、 施工管理等の高度るというものである。自治体の業務負荷が叫ばれ化の実現を図る「AIを活用した建設生産システる昨今、積算を効率的に行う時宜を得たシステム

ムの高度化に関する研究」（平成30年度～平成33と思われ、適用データが自治体の枠を超えてビッ年度）が行われている。建築BIM推進会議の進展

グデータ化され、AIが更にブラッシュアップさとともに、AI技術の更なる活用が建設分野に急れることを期待したい。

速に展開することが期待される。

公共建築は多様で複合化する上に、主要構造の（公社）日本建築積算協会機関誌『建築と積算』違いや多工種が関わる工事など特性がそれぞれ異2020新春号での「これからを予測する」に対するなり、類似施設であるといって一括りにできない協会役員123名へのアンケートによると、「今後10データ群となっており、また、工事データによる年以内のAI対応」は、“取組中17%、これから取学習から出された予測や判断の根拠が分かりにく組む７%、検討する27%”と積極対応は24%に過いなどのAIリスクは担当者の負荷を増やすとのぎないが、事態は急変するかもしれない。

危惧もあるが、積算結果に誤りのある可能性を気づかせるAIの利用は積算業務の効率化には大きな効果があると思われる。

ザマ様に感謝申し上げます。

公共建築積算においては「営繕工事積算チェックマニュアル」により、積算業務上の留意事項に対する確認チェックと過去の工事データからの数値指標との比較確認の計算シートを活用し、積算数量の精度向上を図っている。また、国土交通省の進めている建築BIMによる将来像に、BIM活用の下、AI・IoTとの連携でコスト情報の可視化、

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建築コスト研究No.109最後に、資料提供いただいた清水建設・安藤ハ2020.4