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報道発表

AIを活用した工事検査の効率化及び品質向上
〜 AIを活用した鉄筋継手の検査業務効率化をめざし、現場トライアルを開始 〜

 エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:栗島 聡、以下 NTTコムウェア)は、清水建設株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長:井上 和幸、以下 清水建設)と共同で、画像認識AI「Deeptector®」を用いて、ガス圧接継手※1)に関する検査業務の効率化及び品質向上をめざし、施工現場での実証実験を開始いたします。

※1)鉄筋の接合端面を突き合せて、圧力を加えながら加熱し、接合端面を溶かすことなく赤熱状態でふくらみを作り接合する工法

【背景】
 建設業界においては、熟練の技能労働者の高齢化に伴う大量離職が懸念される中、建築工事現場の生産性向上・若手技能者の育成が喫緊の課題になっています。
 その中でも、施工品質を担保する工事検査業務においては、目視による人手を介した作業が多くを占め、検査項目は膨大に及ぶことから、検査業務の自動化・省力化を図るとともに、熟練者の保有しているノウハウを吸収した工事監理者を早期に育成することで、現場の施工品質を維持する仕組みづくりが求められております。
 これまで、清水建設とNTTコムウェアは、協業により、画像認識AI「Deeptector®」に新たにセグメンテーション技術を活用することで工事検査業務の効率化をめざし、まずはガス圧接継手の外観検査をターゲットに、自動判定の実現性を検討してきました。
 従来、背景や照明の異なる工事現場のような環境で撮影された画像のAI判定は、精度向上が難しいという課題がありましたが、新たにセグメンテーション技術を活用することで、現場のサンプル画像によるAI学習において、高精度の認識率が確認できたことから、本格利用をめざし、この度「鉄筋継手AI検査」を用いた現場での実証実験を開始することにいたしました。

【「鉄筋継手AI検査」の概要】
 事前検証フェーズにて、ガス圧接継手の輪郭画像をAI学習させることでセグメント検出の精度を高め、さらに、所定の検査項目をロジックとして組み込むことによりOK/NG判定を行うNTTコムウェア独自のAI判定方式(※特許出願中)を採用しております。

■利用シーンのイメージ


利用シーンのイメージ


■AI判定時のイメージ

AI判定時のイメージ


【実証実験の概要】
 「鉄筋継手AI検査」を用いて、現場トライアルに着手し、認識率や使い勝手の検証を行います。

(1)実施予定期間 2020年1月〜2020年3月
 
(2)実施内容 清水建設が施工中のビルの現場において、スマートフォンを用いて鉄筋継手の画像を撮影し、NTTコムウェアが開発した画像認識AIを用いて検査を行います。
 
(3)検証項目 従来目視で行っている検査と比較し、「鉄筋継手AI検査」を活用した場合の判定結果精度、作業時間、画面操作性など
 


【今後の展望】
 両社は、「鉄筋継手AI検査」を育成支援ツールとして、来年度早期に実運用することをめざし、工事監理者の人材育成に活用していく方針です。
 清水建設では、今回の鉄筋継手(ガス圧接)のAI検査を皮切りに、その他の工事検査項目にもAI適用を拡大させることで、工事検査の効率化及び品質向上に向けて、今後も取り組みを進めていきます。
 NTTコムウェアでは、今回の取り組みをもとに、建設・不動産業界への展開や、類似業務への適用を通じ、お客さまの業務生産性の向上や、ビジネスパートナーとしての新たな価値協創をめざしています。


※「Deeptector」は、NTTコムウェア株式会社の登録商標です。
※記載されている社名、商品名などは各社の商標または登録商標である場合があります。

このページに掲載されている情報は、発表日時点のものです。
現時点では、発表日時点での情報と異なる場合がありますので、
あらかじめご了承いただくとともに、ご注意をお願いいたします。

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