インフラ分野のDXとは
建設業界でもゼネコンや建設コンサルタント各社によるデジタルトランスフォーメーション（以下、DX）の取組みが進んでいます。令和2年度には国土交通省が「インフラ分野のDX」を掲げ、省内でも横断的にDX推進していくためDX推進本部を立ち上げました。
国土交通省は「インフラ分野のDX」を以下のように定義し、変革の必要性を打ち出しています。
出典：インフラ分野におけるＤＸの推進について「国土交通省」
この提言がなされた背景として、平成28年度からi-Constructionによる現場の生産性向上に向けた施策が進められたことが挙げられます。
コロナ禍によるテレワークやオンライン会議による非接触での働き方が浸透し、それを発展させICTと絡めた施策として「遠隔臨場」などのリモート型の新たな検査の試行も始まっており、対面主義にとらわれない建設現場の新たな働き方の必要性が受発注者ともに認識されています。
この非接触・リモート型の働き方への転換は、5G・AI・クラウドなどの最新のテクノロジーが普及し始めた状況も相まって、これらICTを活用した現場の生産性と非接触による安全性向上をより推し進めるものとなります。
では、「インフラ分野のDX」では具体的に何をテーマにDXの推進を謳っているのでしょうか。それはインフラ工事の様々な工程におけるデジタル化の促進が主であり、その中には下記の3つのテーマを具体化する動きがあります。
- 行政手続きや暮らしにおけるサービスの変革
- ロボット・AI等活用で人を支援し、現場の安全性や効率性向上
- デジタルデータを活用し仕事のプロセスや働き方を変革
このうち建設業界に関わるのは2.と3.です。1.も関係しますが、より国民に向けたサービスの向上という側面が強いと言えます。ここでは、インフラDXにより現場にどのような変化が起きるのかをご紹介します。
現場作業の遠隔化・自動化・自律化
インフラDXを推進すると、建設現場作業の遠隔化や自動化、自律化が図れます。これが実現すれば、少ない人員で作業できるようになるため、省力化や人件費削減が可能です。建設業は人手不足と言われていますが、自動化や自律化が実現すれば、少ない人員で現場を回せるようになるでしょう。インフラDXでの遠隔化や自動化では、安全性と効率性をどちらも上げられるというメリットがあります。
一般的に建設現場で安全性を高めようとすると、作業速度が低下したり作業工程が増加したりするため、効率性は低下する場合が多いです。しかし、インフラDXにより遠隔化・自動化すれば、人が関わることなく作業を進められるため、安全性が向上します。
また、AIやロボットは決められた作業を正確に行うことができる上に休憩が必要ないため、効率性の向上が可能です。
ただし、建設現場には人にしか行えない作業が多くあることや、自動化や遠隔化に関する安全対策のルールがないことなど、DXに関する問題点もあります。実証実験などを通して問題点を解決できれば、無人の建設現場が近い将来実現するかもしれません。
デジタルデータを活用した仕事のプロセスや働き方の変革
インフラDXでは、建設現場以外の働き方やプロセスを改革することが可能です。具体的には、以下のような例が挙げられます。
- 3次元データの活用（デジタルツイン・BIM・CIM）
- XR活用によるシミュレーション
- Web会議システムの活用
- インフラのビッグデータの活用による管理の高度化・効率化
それぞれについて解説します。まず、BIMやCIM、デジタルツインなどの3次元データを活用することで、企画や設計の精度向上や、施工段階での完成イメージの把握が可能です。また、3次元データはARやVRを活用することで、現実世界のように可視化できます。
3つ目のWeb会議システムの活用は他業界で用いられていますが、インフラ事業でも活用できます。これまでは現場に行かないと状況を確認できませんでしたが、3次元データを活用すればどこからでも現場を把握できます。うまく活用すれば、遠隔地から参加する会議でも、まるで現場にいるかのように会話や状況確認が可能です。
4つ目のビッグデータの活用では、情報への素早いアクセスや多くの情報を基にした設計が可能です。インフラのビッグデータはすでにいくつか整備されています。例えば、国土交通省は「xROAD」で道路施設の詳細な点検データを公開しています。活用次第では、業務品質の向上や効率化が期待できます。
DXの実現にはAIも活用していく
インフラ工事における現場の生産性向上に向けた取組みは進んでいますが、一方でまだ属人性の高い作業も残っており、また重機と人の接触など、現場内の事故も依然課題となっています。
属人性の解消や安全性を向上させていくには、測量機などのICT活用の他、最新のテクノロジーを駆使して現場業務を変革していく事が重要です。「インフラ分野のDX」の提言には、ロボットやAIの活用を促す具体的な活用シーンにも触れられています。
例えば、ブルドーザーやバックホウに代表されるICT建機は、一部の動作は完全自動化されており、オペレーターによる操作を支援するマシンガイダンスの活用も一般的です。ただしこれらはオペレーターが建機に搭乗する必要があります。
これに対し国が期待するのはICT建機による施工業務そのものをAIが自律的に判断し建機を自動で動かすことです（※図2）。これは建設業の従事者不足・高齢化と言う状況において、熟練技能の効率的な伝承を技術でカバーしていく事が狙いであり、無人で建機を効率的に施工作業させる事ができ、かつ周囲で作業する人の数を適正化できれば追突事故を減らせて安全性が向上します。
インフラ供用後の維持管理業務においても以下のような期待があります。点検作業では、これまで膨大な数の構造物を目視で確認し、撮影した画像と調書をこれまた手作業で整理し、システムに記録として残していますが、これも属人性が高く、また同じ個所を定期的に検査・メンテナンスするにもまだまだデジタル化の余地が残されています。
ここでも検査の画像データをAIで画像診断し、損傷や変状の有無・変化を人の判断によらず常に一定の精度で捉え、デジタルデータとして記録を精緻に残し、誰でもそのデータに即時アクセスできるような仕組みにしていく事が期待されていると言えます。
陸上のインフラ構造物だけでなく、港湾の工事も同様です。港湾は陸上とは異なり、水面下の状況は目視で検査等を行う事が難しく、マルチビームなどの測量機を活用して、水中の施工状況の見える化を図ってきました。
この施工結果を可視化していく際にも得られたデータからノイズとなる異常値を人が都度手動で削除するのではなく、AIで自動的に除去すると言った業務の効率化が期待されています。このように、今後更にICTが発展し、ロボットとAIが、人が判断し作業していた現場業務の自動化に寄与する事で、人的リソースを補い、作業の生産性と安全性を担保する事が可能になっていくと考えられます。
インフラDXの事例
ここでは、インフラDXが現場でどのように活用されているのかをご紹介します。
3次元モデルを用いた安全性確認
3次元モデルを用いて架設ステップを可視化すると、設計段階でどの工程にどのようなリスクがあるのかを可視化でき、より安全に作業を行うことができるようになります。例えば、以下のような3次元モデルを作ることで、視覚的に危険を知ることができます。
左の図では、架設する高圧線がどのような事業所や障害物を通るかを可視化した図です。右の図では、架設中に考えられる事故事例を3次元モデルで実行しています。これにより、現場にどのようなリスクがあるかを言葉と映像で理解することができ、注意すべき点をよりリアルにイメージできるようになります。
このモデルでは、3次元モデルを時間経過に伴って動かすことが可能です。よって、同様の工事を請けたことがない業者でも、作業工程の映像を見ることができ、理解度を向上させてから作業に取り掛かることができます。
4K定点カメラによる進捗管理
株式会社安藤・間（呼称：安藤ハザマ）は、4K定点カメラを用いて、工事の進捗を管理するシステムを開発しました。これにより、進捗管理にかかる時間を減らすことに成功しました。同システムには、以下の4つの機能が搭載されています。
- CIMモデルの映像重畳表示
- 簡易計測機能（面積・距離）
- 進捗レポート作成
- オルソ画像の作成
この機能を活用することで、以下の時短を実現しました。
- 資材搬入の空きスペース測定の自動化により、搬入1回あたり約1時間の削減
- 元請職員の手待ち時間が不要になり、1日あたり約40分の削減
- 現場状況をパソコンで確認できるようになったため、1日あたり約1.5時間の削減
現在は簡易的な距離と面積の測定機能のみにとどまっているため、現場全体から見ると大幅な時短にはなっていませんが、管理業務にかかる時間は削減できています。今後も活用範囲を広げていくことで、現場の更なる生産性向上に取り組んでいくようです。
MRを活用した架橋シミュレーション
高田機工株式会社は、高架橋の3次元モデルを作成し、MRゴーグルを現地で装着することで、現実の映像に加えて架設予定の高架橋を原寸大で確認できるようにしました。これにより、よりリアルに高精度で想定することができ完成イメージが掴みやすくなりました。
これまで交通量の多い場所に橋梁を立てる工事では、両側が道路に挟まれていることもあり、クレーンを配置する場所すらままなりませんでした。そのため、仮受け台や支えを設置するためには都度クレーンを配置し直さなければなりませんでした。
しかし、トレーラーが占めるスペースが大きいことや交通量の多さが影響し、非常に厳しい条件の中で作業が実施されることが多かったようです。そこで、MRを用いて現場検証をすることにより、どのように施工すればよいかを確認しました。その情報を反映させることで、安全性を向上しつつ検証の手間を2～3割減らすことに成功しました。
また同社はMRを活用して、塗装色のシミュレーションを行ったり、熟練技術者が遠隔サポートをしたりして効率化や省力化に役立てています。
コンクリートのひび割れを自動検出（大成建設）
大成建設株式会社は、ひびを検出する画像認識AIをドローンに搭載し、コンクリートのひび割れを自動検出できるようにしました。これにより、人がひび割れをトレースする15分の1の時間で検出できるようになりました。
従来の人によるひび割れ検出は、目視で一つひとつひびを確認しなければならないことに加え、高所作業車や足場が必要になることが多いため、非常に多くの時間がかかっていました。
そこで同社は、ひび割れ検出に画像認識AIを用いることで、人が150分間かかっていたひび割れのトレースを、10分で終わらせることに成功しました。また、AIの検出率は80%と高く、実用できる段階まで到達しています。
同社はこの技術を活用することにより、従来の検出費用に比べて約50%のコストカットを実現しました。また、作業時間を削減できるほか、足場を組む必要がないため、省力化にも役立てることができます。
将来の現場運営はどう変わるのか
では、ロボットやAIが本格的に活用されるようになると、現場は将来的にどう変わっていくのでしょうか？
まず身近で現実味を帯びたAI活用として、先に触れた熟練技能の伝承を目的に、特定の工種におけるナレッジを形式知化して、AIチャットボットにより作業指示を行う、といった使い方が実際に進められています。これはスマートフォンやiPadを現場内で持ち歩く職員にとって、容易に過去の施工解決事例を辿り現実世界の困りごとを解決するヒントを得る事が可能になります。
そしてAIが解決策を抽出して自動的に提示するにあたり、出来れば職員にもその解決に至る考え方や必要性を気づきとして与える、そう言ったエッセンスを組み入れた仕組みになれば知見伝承・人財育成の観点でより好適だと言えます。
更により先の将来を見越すと、ムーンショット目標にあるサイバネティック・アバター基盤を活用した現場運営が現実のものとなるかもしれません。ムーンショットとは困難で独創的ではあるものの、実現すれば非常にインパクトがありイノベーションを生む計画を指します。
令和2年度に内閣府は様々な領域においてムーンショット型研究開発を推進し、社会・環境・経済といった諸課題の解決を目指す構想を提示しました（※図3）。
この中には目標が9つあり、そのほとんどが2050年の実現を目指すもので、このうち目標1と3は人が身体・脳・空間・時間の制約から解放され、AIとロボットの共進化により、自身のアバターとロボットを遠隔操作して仕事をしていくというものになっています。
建設現場でも直接的・肉体的な労働環境からアバターが自身に代わって現場を運営していくと言ったドラスティックな変革を遂げるかもしれません。決して非現実的な事と捉えず、このような労働環境を30年後に向けてどのように実現していけるのか、そのロードマップを含めた施策を具現化していく事もDXだと言えます。非常に長い道筋ではありますが、早期から取り組むことにより、将来の収益性を大きく向上できるかもしれません。
これはアイデアの一つにすぎませんが、DXを着実に実現していくため、変革により目指す業務の姿（ToBe）を明らかにしてロードマップ策定を行い、現場業務で活用できるIoT/AIの技術開発を実施することが重要といえるでしょう。
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