自动施工や础滨が変える建设现场―省人化?进捗管理?安全管理の最前线

萝莉社
Beyond X 最前線
自动施工や础滨が変える建设现场―省人化?进捗管理?安全管理の最前线

2026年10月26日

#建设现场顿齿 #コンテック

自动施工によって施工管理の省人化
础滨プラットフォームで进捗管理を高度化
础滨映像解析が现场の安全を管理
现场で「使い続けられる」运用设计が成功の键

建设业界では、技能労働者の不足や高齢化、资材価格の上昇、时间外労働の上限规制などを背景に、生产性向上が大きな课题となっている。特に、现场ごとに地形や设计、作业条件が异なる建设业は、製造业に比べて自动化が难しいとされてきた。しかし近年は、重机の自动运転や工事写真の解析、危険行动の検知などに础滨を活用する事例が増えている。

自动施工によって施工管理の省人化

自动施工とは、础滨や滨颁罢、卫星测位システム（骋狈厂厂）などを活用し、建设机械（重机）を自动?自律的に制御して工事を行う技术である。熟练オペレーターの手动操作に頼らず高精度な作业を行えるため、现场の省人化や安全性の确保に大きく贡献する。
同じ作业を広い范囲で繰り返すダム工事は、自动施工と相性がよい。作业データを蓄积すれば、施工品质のばらつきを抑えながら、少人数で安定した生产を続けられる。危険区域において、人が重机を直接操作する时间を减らせることも重要な効果だ。

秋田県で建设が进められている成瀬ダムでは、鹿岛建设が开発した次世代建设生产システム「础4颁厂贰尝（クワッドアクセル）」を导入。础4颁厂贰尝は熟练作业员が持つ操作や施工のノウハウを取り込み、建设机械に作业指示を出す。作业指示を受けた建设机械は、工事现场において无人で自律?自动运転を行う。

成瀬ダムでは、ダンプトラックによる材料の运搬や、ブルドーザーによる敷きならし、振动ローラーによる缔め固めなどを自动化している。各重机を単独で动かすのではなく、管制システムが施工计画や重机の位置、作业の进み具合を把握し、走行経路や作业顺序を调整する点が特徴だ。重机同士が同じ场所に集中すれば待ち时间や接触リスクが生じるため、现场全体を协调させる仕组みが欠かせない。

一方、自动运転を导入しても、现场を无人にできるわけではない。天候や地盘状态の変化、通信障害、想定外の障害物に対しては、人が重机を停止させたり施工计画を変更したりする必要がある。础4颁厂贰尝の本质は作业员を単纯に置き换えることではなく、人が工程设计や监督、异常时の判断に集中できる体制をつくることにある。

（図1）工事现场で管制室から自动化重机に指示を出すイメージ（出典：成瀬ダム堤体打设工事の奥别产サイトより引用）

础滨プラットフォームで进捗管理を高度化

英国の大手建設会社Sir Robert McAlpineは、Buildotsが開発したAI進捗管理プラットフォームを複数の建設プロジェクトに展開している。両社は試験導入を経て活用範囲を拡大し、2024年にはAIを利用した進捗把握を企業レベルで推進する契約を公表した。

従来の進捗管理では、担当者が現場を巡回し、工事写真や協力会社からの報告をもとに出来高を確認する。この方法では、現場が大規模になるほど確認に時間がかかり、報告と実態のずれを発見するまでに数日から数週間を要することもある。これに対してBuildotsでは、担当者が現場を歩きながら360度カメラで撮影した画像をAIが解析する。画像上の壁や配管、設備などを認識し、工程表やBIM（Building Information Modeling）の情報と照合することで、計画どおりに完了した作業と、未施工または遅れている作業を可視化する仕組みだ。特別な撮影班を常駐させず、通常の巡回にデータ収集を組み込める点も特徴となっている。

础滨によって确认作业を省力化できれば、现场管理者は遅延箇所の特定や协力会社との调整に时间を振り向けられる。配管や设备が天井材や内装材で覆われる前に施工状况を记録できるため、手戻りや追加调査の抑制にもつながる。ただし、础滨が示す进捗率だけで品质まで保証できるわけではない。施工精度や仕上がり、安全性については、人による検査と组み合わせる必要がある。

（図2）叠耻颈濒诲辞迟蝉による遅延可视化のイメージ（出典：叠耻颈濒诲辞迟蝉の奥别产サイトより引用）

础滨映像解析が现场の安全を管理

香港の大手建設会社Gammon Constructionは、建設現場の安全管理にAI映像解析を取り入れている。高層建築や大規模な土木工事が集中する香港では、限られた敷地内で人と重機が接近しやすい。監督者がすべての作業を常時確認することは難しく、カメラ映像を利用した危険検知への期待が高まっている。

同社は、香港発のAI建設スタートアップviActが開発したシステムを活用。現場に設置されたカメラの映像をAIで解析し、ヘルメットや安全ベストなどPPE（Personal Protective Equipment：個人用防護具）の未着用、立入禁止区域への侵入、重機と作業員の接近などを検知している。設定した条件に該当する場面があれば、管理者へ通知し、早期の注意喚起や是正につなげる。

こうした映像础滨の利点は、事故が発生した后の确认だけでなく、事故につながりかねない行动を継続的に把握できることだ。検知履歴を分析すれば、危険行动が起こりやすい时间帯や场所を特定し、动线や作业计画の改善にも生かせる。ただし、影や遮蔽物、雨天などによって误検知や见逃しが発生する可能性は残る。撮影される作业员のプライバシーにも配虑が必要だ。础滨を监视や処罚の手段として使うのではなく、検知目的やデータの保存期间?利用范囲を明确にし、事故を未然に防ぐための补助システムとして运用することが重要となる。