新型コロナウイルスの感染拡大により、AIやICTといった最先端のデジタル技術を活用したスマートシティ化が一気に加速しました。

本記事では、スマートシティと建築業の関係性について詳しく解説します。

スマートシティとは

国土交通省もスマートシティに関する取り組みを推進し、注目を集めています。

スマートシティには、自動運転やAI、スマートホーム技術・ロボットなど人々の生活を支える技術が導入される予定です。

実例としては、トヨタが静岡県に「ウーブン・シティ(Woven City)」と呼ばれる実験都市、ソフトバンクが東京都港区に「Smart City Takeshiba」というスマートシティプロジェクトを発足させ、さまざまに開発が進んでいます。

スマートシティが注目される背景

スマートシティが注目される背景には、2つの課題があります。

都市部への人口集中問題

地方・郊外の人口が流出し、都市部に集中しています。

交通渋滞のさらなる増加や待機児童、医療介護の負担増加などの副次的な問題が生じています。

環境汚染問題

自動車・工場などの排ガスによる大気汚染や、大気汚染による健康への影響などがあります。

2つの大きな課題を解決するための施策としてスマートシティが注目され、今後は国をあげての普及活動が活発に取り組まれるでしょう。

スマートシティを支える技術とは

スマートシティを実現させるためにはデジタル技術の導入が不可欠です。

以下で代表的なデジタル技術を3つ紹介します。

センシング技術

センシング技術とは、センサーを活用して気象状況や音声などを感知し、数値化する技術のことです。

気温を調べるためには温度計が必要でしたが、センシング技術を活用することで大気の温度を感知して「今日の気温は25℃」というように教えてくれます。

ほかにも体温や脈拍の計測によって一度に大勢の人の健康管理ができるなど、さまざまな分野での活躍が期待されています。

通信技術

通信技術とは、インターネットを活用した技術のことです。

近年では「超高速・低遅延・多数同時接続」が可能な5GやGPS機能といった通信技術が進んでいます。

スマートシティではあらゆるものがインターネットに接続されているため、通信技術の発達はこれまで以上に求められるでしょう。

AI技術

あらゆる情報をAIに組み込み、分析させることで、街全体の最適化を測ることが可能となるでしょう。

空港ではすでにセキュリティ対策としてAIが導入されつつあります。

街頭に設置されている防犯カメラにAIを導入することで、犯罪の防止や抑制につながり、安全な暮らしを手に入れることができるでしょう。

スマートシティの実現で得られるメリット

スマートシティが実現することで得られるメリットを3つ紹介します。

交通渋滞の緩和

スマートシティ化が進むことで、交通渋滞の緩和が期待されています。

人口が増え続けている一部の都市では交通渋滞が問題となっており、国土交通省の「渋滞対策の推進」によると、渋滞での経済損失は年間約12兆円にまで上るといわれています。

スマートシティが促進されることにより、交通量・交通事故といった情報をリアルタイムで分析することができるため、今後、渋滞解消を期待できるでしょう。

防災対策

スマートシティは台風被害やゲリラ豪雨といった土砂災害において有効的です。

AIがエリアごとの降雨量のを常に集約・分析することで、河川の氾濫予測や避難計画の立案などの災害対策を迅速に行うことが可能となります。

AIやICTなどのデータ活用型のスマートシティが進むことで、災害時に人手をかけることなく効率的に防災対策を行えるでしょう。

感染症対策

COS濃度を計測するセンサーが感染症対策として活用されています。

街全体の感染症対策をクラウド上で管理する「スマートシティ感染症対策統合プラットフォームSensorCorpus IC（InfectionControl）」が開始されました。

センサーでCO２濃度を計測し、室内の「密」を見える化することで換気を促す仕組みです。

すでにアプリで接触確認や濃厚接触の確認が行なえるようになっていますが、建物や公共施設などとシステムの連携がとれれば、施設の利用者や従業員の安心にもつながるでしょう。

スマートシティの課題点

スマートシティ化が進むことでわたしたちの生活に危険が及ぶ可能性もあります。

今後改善すべき課題点を確認しておきましょう。

監視社会

ありとあらゆる情報が収集され、プライバシーを侵害されるのではないかと不安視されています。

スマートシティ化は街中にセンサーが張り巡らされたり、さまざまなモノがインターネットに接続されるため、国や自治体が個人を監視することが可能となってしまいます。

技術が発展することで生活の利便性・安全性は高まりますが、プライバシー保護が徹底された街づくりを行う必要があるでしょう。

サイバー攻撃

スマートシティ化を進めるうえで、サイバー攻撃への対策を徹底しなければなりません。

さまざまなモノがインターネットに接続されているため、サイバー攻撃によって機器・デバイスがハッキングされるリスクがあります。

「サイバー攻撃の最近の動向について -総務省」によると、2018年から2019年にかけて「不正アクセス」や「フィッシング届出件数」はいずれも2倍以上に増加しています。

クラウドシステムの利用が拡大していますが、セキュリティ対策を万全にしておかないとハッキングで情報が漏洩する危険もあります。細心の注意を払いましょう。

市場の独占

膨大なデータの活用を得意とする大手IT企業が、スマートシティ市場を独占するのではないかと懸念されています。

スマートシティの実現にはあらゆる情報をうまく活用できることが前提となるため、IT企業やICTに強い企業が有利でしょう。

しかし、一部の企業が市場を独占してしまうと健全な競争が阻害されてしまうため、市場の独占は望ましくありません。

建築業におけるDXとは

DXとはデジタルトランスフォーメーションの略語で、「既存のビジネスから脱却し、新しいデジタル技術を活用することによって、価値を生み出していくこと」です。

DXの環境整備の推進は、建築業が抱えている問題解決にはなくてはならない存在といえます。

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ここでは建設DXを進めるメリットを3つ紹介します。

業務効率の向上

建設DXを導入することで業務効率が格段に向上します。

建築業ではいまだに電話や紙などのアナログ業務が多く、効率的とはいえません。

しかし、顧客管理・工程管理といった業務をクラウド上で一括管理することで、情報共有がしやすくなり業務の効率化を図れます。

省人化の促進

建築業界は「従業員の高齢化」や「離職率の高さ」といった労働力不足が深刻化していますが、建設DXを導入することで省人化を促進することができます。

建設DXにより省人化が進むことで、少ない人員でも効率的に業務を行うことが可能となります。

技術の伝承

デジタル技術を活用することで、熟練技術者の高度な技術を伝承することができます。

建築業界は新しい人材の確保が難しい状況です。これまでと同様に経験を積んで技術を習得していくほどの時間的な余裕はないでしょう。

AIに作業現場のデータや熟練技術者のノウハウを収集・解析することで、業務の見える化やデータ化が可能となり、全国各地の技術者に短い期間で技術を伝承することが可能となります。

まとめ

本記事では、スマートシティの概要や建築業との関係性を解説しました。

スマートシティ化が進むことで、生活の利便性が向上するだけではなく、建築業界における人材不足問題の解消が期待されていまが、セキュリティ面で課題が残されていることも理解しておきましょう。

スマートシティ実現のためには、建築業界でDXの導入成功が重要です。顧客管理や工程管理といった業務をクラウド上で一括管理することで、情報を共有しやすくなります。

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今回はAIの概要や建築業界で求められる理由、導入事例について解説します。

AIとは

AIとは、「Artificial Intelligence」の略語であり、人工知能という意味です。一般的には「人間のように知覚・知性を持つロボット」というイメージを持たれていますが、正確にいえば、一定の定義があるわけではありません。さらにAIの研究は発展途中にあり、SF映画に登場するようなすべての問題に答えられ、人間と同じ感情を有すAIは現時点で存在しません。

一方で特定の分野に絞れば、現在までのAI技術でも人間を凌駕する能力を発揮しています。AIが囲碁の世界トップ棋士を倒したり、平均的な医師よりも正確な診断能力を有したりと、さまざまな事例が存在します。

AIができること・できないこと

AIの機能特徴を大まかにまとめると、以下の通りとなります。

膨大なデータの処理、判断

膨大なデータを一つひとつ処理したり、判断したりする作業を人工知能は正確に行います。必要なことはデータを処理・判断するためのルールであり、プログラミングやアルゴリズムなどにより設定できます。24時間365日稼働しても疲れないAIならではの特長です。世界中のデータから瞬時にほしい情報を見つけられる、インターネット検索は最たる例といえるでしょう。

単純なくり返し作業

型の決まっている作業を、ひたすらくり返すことも得意分野です。身近な例には、エクセルの計算表を挙げられます。計算式を入力しさえすれば、エンターキーを押すだけで複雑な計算も正確に行ってくれます。大規模な物流倉庫でも、商品を指定するだけでロボットが自動で運んできてくれます。完全無人のコンビニも米国で登場するなど、単純作業はロボットにとって代わられるでしょう。

感情を理解すること

簡単にいえば、人の気持ちを汲んで「空気を読むこと」を苦手とします。データなどの事実に基づく作業は得意ですが、複雑かつ変動的な感情を認識することは難しいです。例えば「泣いている」という事実があっても励ますべきか、放っておくべきかはシーンに応じて異なるでしょう。

クリエイティブ作業

AIに大量のデータを学ばせることで、絵を書いたり、曲を作ったりすることは可能となっています。しかしながら、まったくのゼロから直感的に、創造性を働かせることは難しいです。デザイン・音楽といったクリエイティブ分野を苦手とします。

建築業界でAIが必要な理由

国土交通省は建築業界における政策として、2025年までに現場の生産性20%アップを目標とする「i-Construction」を掲げました。そのために調査・測量から設計、施工、検査、点検といった建設の生産プロセスにICTを活用する、としています。このICTにはIoTやビックデータ、AIが含まれているといわれています。

では、なぜ生産性向上を求められているのでしょうか。

人手不足

日本全体に少子高齢化の波が押し寄せていますが、建築業界も例外ではありません。

2014年に就業していた技能労働者約340万人のうち、約110万人が10年以内に高齢化などで退職・離職する可能性が高いといわれています。（110万人は2014年時点で50歳以上の労働者）一方で、若手人材の入職も少なく、29歳未満は全体の1割にも達していません。

熟練層が抜けた穴をこれまでより少ない人数で埋めることになり、人手不足は免れません。限られた人手で効率的に業務を進めるため、AIの力が求められているのです。

労働環境の悪化

これまで、建設業は他産業と比較しても労働賃金・労働時間・労働災害などの観点で「労働環境が悪い」というイメージを持たれてきました。

実際に、2015年の調査では製造業の労働者よりも、大工・とび・鉄筋など職別工事業労働者の賃金が10%低い水準に。また別の調査では、月間の休日数を約6割が「4日」と答えており、死傷事故の発生率も全産業より高い水準となっています。

若者が入職しない理由にも挙げられており、人材確保のために労働環境を改善しなければなりません。

生産性の低下

少ない休暇日数で、長時間労働を続けていると生産性は低下していまします。業務の幅は現場作業だけでなく、膨大な事務作業も含まれます。書類作成に必要となるデータを、紙やエクセルで管理している会社も多く、非効率を招いています。

これら3つの要素が絡み合って、ますます生産性は低下しています。現状を打破するために、AIの導入が求められているのです。

AI導入事例集

以下では3つの事例を紹介します。

無人施工機

工事現場では重機を操作する人員はこれまで欠かせませんでした。しかし今後は人員を割く必要は無くなるかもしれません。

大成建設は、振動ローラーを無人で操作するシステムを開発しました。振動ローラーを無人で安全に動かすために、自律運転を行う「走行制御システム」と、人・モノと接触しない「人検知止システム」にAIを採用しました。走行の誤差は20cm以下、カメラ画像で人を検知すると止まります。

これを応用することで他の重機も自動で運転できると期待され、生産性の向上につなげられるでしょう。

工事進捗管理

最近では、工事進捗を施工管理者が現場に設置している定点カメラの映像を確認し、状況の判断をしていました。しかし映像だけでは、進捗状況がパッと見ただけでわからなかったり、施工量・距離・面積などの定量的な情報がわかりにくいという課題もありました。そこで登場したのが「工事進捗管理システム」です。

リアルタイムで撮影している映像を、3D映像に変換して関連する施工データを表示することができます。進捗状況を直感的にわかりやすくなるでしょう。また、タッチパネルに触れるだけで任意のエリアの面積・距離を算出できます。さらに、映像内で動いている重機（ダプ・バックホウ・ブルドーザなど）を識別し、30分ごとの運搬台数を把握することも可能です。

遠隔地からでもこれらの情報を確認できれば、スムーズな施工管理を行えるでしょう。

風速予測

高精度かつピンポイントの気象予測を可能とするAIです。工事現場では突風にあおられクレーン転倒などの事故が発生したり、作業の遅延を招いたりといった自体がありました。しかし、一般の天気予報では細かな地域の予報までは見れません。

そこで風速系データ・気象観測データを学習したAIに、工事現場の約6時間後までの風速を予測させました。風速を把握することで、危険を察知したり、効率的な作業スケジュールを組むことができるでしょう。

まとめ

AIを建築現場に導入することでこれまで生じていた「人手不足」「労働環境の悪化」「生産性の低下」などの課題を改善できると期待されています。今後も研究を続ければ、少ない人員でより高い生産性を発揮できるでしょう。

「AI」を導入することで業務を効率化し、労働生産性を高めることができます。

今回は、そもそも「AI」とはどのような技術のことで、建築業界にどのようなイノベーションを起こすのか解説します。

AIの基礎知識

建築業界に普及し始め、活躍が期待されるAI。

まずはAIの定義と、AIが得意なこと・苦手なことを確認しましょう。

「AI」とは？

AI（Artificial Intelligence：人工知能）には明確な定義がありません。その時代や人によって解釈は異なります。
しかし、共通して「人間のように知的な情報処理ができるプログラムのこと」を指します。

2011年頃から現在までは、「第3次AIブーム」と呼ばれています。それより以前、は「第1次AIブーム」「第2次AIブーム」とありましたが、うまくいかず大きな成果を出すことができませんでした。

AIの種類

AIには、「特化型／汎用型」と「強いAI／弱いAI」に分類されます。

• 特化型のAI
  画像認識や音声認識など限定された分野では優れた力を発揮する。

• 汎用型のAI
  限定された分野だけでなく、人間のように様々な課題に対応することができるAIのこと。

現在、ビジネスシーンで活用されているのは、「特化型のAI」です。

また、アメリカの哲学者ジョン・サール（カリフォルニア大学）は、「強いAI／弱いAI」を以下のように説明しています。

• 強いAI
  人間と同じ動作・精神・意識を持つことができるAIのこと。全認知能力が必要な作業が可能。

• 弱いAI
  人間が行っている作業の一部を代替可能なAIのこと。人間のように意識を持つことはないが、人間より早く・正確に作業できる。

「AI」が得意なこと

現在主流なAIは、特化型のAIです。

画像認識・音声認識・自動翻訳など決められたルールの中では優れた力を発揮し、人間が苦手なこと（複雑な計算など）の補助や、その能力の拡張が可能です。

AIの得意な部分を生かすことで、建築業界が抱える課題である安全性の向上や作業の効率化が可能となるでしょう。

「AI」が苦手なこと

AIは、少ないデータで予測や推論するこが苦手です。
大量のデータを元に、傾向や正確な予測を行うためです。

もう一つは、可能性を検討しすぎてしまうこと（フレーム問題）です。
「この可能性から、この可能性まで検討するか」という「フレーム」を決めないと、さまざまな可能性を検討し続けるため、答えを出すことは現実的とはいえません。

建築業界の未来を担う「AI」の存在

現在、建築業界では、労働人口の減少と働き方改革による労働環境の変化が課題とされています。この課題の解決に、AIが役立ちます。

労働人口の減少

現在、建築業界では、労働人口の減少や高齢化・若手の不足などさまざまな問題を抱えています。平成30年時点で建設技能労働者数は、60歳以上の高齢者は約82.8万人と、全体の25.2％も占めています。10年後には60歳以上の高齢者が大量に引退すると予測されます。

しかし、それを補う20代の若手が不足しています。そのため、AI技術を取り入れることで業務効率を図り、最小限の人数で最大限の成果が出るようにしていかなければなりません。AIの導入で無人で施工や負担のかかる作業をAIに任せることが可能になり労働人口が減っても対応ができるようになります。

労働環境の変化

国が推進する「働き方改革」により労働環境が大きく変わりました。
短い納期などが原因となり長時間労働が常態化していましたが、「働き方改革」により納期の平準化が努力義務とされています。
短い時間で、より作業効率を上げることが必要です。

AIを導入して大量のデータを解析・分析すると、効率の良い建築計画・工程を組むことができます。

またAI搭載ロボットを導入して単純な作業（掃除や資材の搬入）を任せることで、作業員の負担を減らし長時間労働をなくせます。

AIは労働環境の変化に役立つといえるでしょう。

安全性能の向上

安全管理にAIを導入することで、安全確認不足などのミスを防げます。

例えば大成建設では、現場への入場時に必要な装備（マスクやヘルメット）に不備があると、警告ともに音声ガイダンスが入るシステムを取り入れています。
カメラによる物体認識AIが装備の不備を判断しています。

このようなシステムを導入することで、安全装備の不備を素早く認識することができ、安全性が向上します。

人件費の削減

建設業では、高い技術力が必要な場面もあれば、資材の搬入といった重筋作業もあります。
重さや数によっては、人数を増やさなければならず、人件費も増えます。

清水建設では、自律機能を搭載したAIで資材を搬入して現場の効率や人件費を抑えています。

自動搬送システム Robo-Carrierは、自分で持っている資材の大きさを把握し、周囲の物にぶつからないルートを検索して搬入することが可能です。
通常は、トラックからエレベーターへの搬送用と、エレベーターから作業場所への搬送用の２台を稼働させますが、この２台で作業員８人分の作業を行います。

AIを導入することで、重労働も最小限の人数で効率よく行い、人件費を削減できるため、生産性を上げることができます。

作業の効率化

建設現場では、必ず危険な場所での作業や技術者に大きな負担がかかる業務があります。そこにAIを導入することで、安全かつ効率的に作業を進めることができます。

例えば大成建設は、「次世代無人化施工システム」を搭載した自律制御型重機にAIを活用し、安全かつ高精度な作業ができるシステムを開発しています。
重機の事故で最も多い人との接触事故を減らせます。

また、無人作業が可能になることで、災害現場や危険な場所での作業をリスクなく行えます。
さらに、施工データを大量に学習することで最適解の施工ができ、作業の効率化にもつながります。

他にも、鹿島建設株式会社と株式会社Preferred Networksが共同開発した、ロボットが自律移動するためのシステム「iNoh」を搭載したAI清掃ロボット「raccoon」が首都圏の現場で活躍しています。

今後は清掃ロボットだけでなく、建設現場のさまざまなロボットに「iNoh」が搭載されるかもしれません。

まとめ

これから建築業界では、様々な問題に直面することになり、その対策としてデジタル環境の整備が急務になっています。すでにAIを活用して効率化に成功しているところもあり、建築業界は、デジタル環境が遅れているの現状ですが、今後は、ますますデジタル化が進むと思われます。

建築業界の方は、デジタル化や効率化といった、情報に耳を傾けなければ今後大きな差になってしまいます。建築業界に大きなイノベーションを起こしましょう。

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