鹿島とpluszero（東京都世田谷区) は、現場で稼働するバックホウの作業内容を、ドライブレコーダーの動画から自動で分類して定量化するAIモデルを構築した。定量データの活用で、非効率作業を特定し、バックホウの稼働効率を分析することで、土工作業を最大化する重機配置を実現でき、現場の生産性向上につなげる。同社が施工中の処分場建設工事で適用した。他の造成工事への展開を目指し、機械学習用の教師データを蓄積することで、AIモデルの分類精度をさらに高める。
適用工事の造成では、最大２０台のバックホウが掘削、積込、法面整形などの作業に加え、敷均しや転圧も行うため、現場の生産性向上に向けた稼働効率の分析には各バックホウがどの作業にどれだけの時間を費やしているかを分類し、定量的にデータ化する必要があった。
AIモデルは、ドライブレコーダーの動画から、各バックホウの作業内容を「掘削」「積込」「敷均し」「転圧」「法面整形」「移動」「待機」「その他」の8つのカテゴリに分類・定量化する。ドライブレコーダーからの動画データを取り込むだけで、バックホウの作業を自動で分類し、定量データとして生成できる。
AIモデルの分類精度を検証した結果、生産性向上する上で現場改善の余地が大きい「待機」が97.1％と高い精度で分類でき、「敷均し」「転圧」「掘削」についても約80％の高精度で作業分類できたという。
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