鹿島と人工知能（AI）開発のプラスゼロは、造成工事で稼働している掘削用の油圧ショベル「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・定量化するAIモデルを構築したと発表した。分類結果を稼働効率の分析や重機配置の計画に活用し、現場の生産性向上につなげる。

造成工事では、複数台のバックホウが掘削、積み込み、法面整形など様々な作業を行う。構築したAIモデルでは、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。

バックホウに搭載されたドライブレコーダーの動画から作業内容を「掘削」「積み込み」「敷ならし」「転圧」「法面整形」「移動」「待機」「その他」の8つのカテゴリに分類して定量化する。ドライブレコーダーから動画データを取得し、モデルに取り込むだけで定量データを生成できる。

これまで、現場社員が各バックホウの作業内容を分類するのは、膨大な労力と時間を要するため非現実的だったが、今回のモデルで簡単に作業を分類できるようになった。生成された定量データを活用して、非効率な作業を特定するなどバックホウの稼働効率を容易に分析できる。さらに分析結果を基に重機配置を計画することで、現場の生産性向上につなげられる。

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