NTTコムウェアと清水建設、AIを活用した鉄筋継手の検査業務効率化に向けた実証実験を実施

　エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社（以下、NTTコムウェア）は21日、清水建設株式会社と共同で、画像認識AI「Deeptector」を用いて、ガス圧接継手に関する検査業務の効率化および品質向上を目指した、施工現場での実証実験を実施すると発表した。

　ガス圧接継手は、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、接合する工法のこと。

　建設業界においては、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おり、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、検査項目が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が求められているという。

　清水建設とNTTコムウェアでは、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目指し、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ったが、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として、本格利用を目指し、「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した。

　鉄筋継手AI検査は、事前検証フェーズにおい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判定方式を採用している。

　実証実験の概要では、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を用いて検査を行う。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、画面操作性などを検証する。実施予定期間は2020年1月～3月。

　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目指し、工事監理者の人材育成に活用していく方針。

　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くと説明。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、顧客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目指すとしている。