建設と不動産 / 総合建設
Kajima：建設現場の自律巡回と写真、点群の収集による工事進捗管理
- 企業
- Kajima
- 国
- 日本
- 導入状況
- 運用中
- 資料公開
- 日付の基準
- 資料が公開された時点。導入を開始した日とは異なる場合がある。
- 根拠の確認方法
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業務課題
Kajimaは建設業の人手不足に対応し、技術者による反復的な現場巡回、写真記録、三次元測量の負担を減らす必要があった。工事の進行に伴って構造物や資材配置が変わるため、固定環境向けの移動制御をそのまま使い続けることは難しい。日常的な情報収集をロボットに任せ、技術者が安全、品質、工程の判断に集中する方法が求められた。
使った技術とデータ
同社はカメラ、LiDAR、エッジAI装置で構成するFieldAIの自律ユニットをロボットに搭載した。FFMモデルが画像と点群を機器内で処理し、物理に基づく推論と不確実性評価を組み合わせて移動方向を決める。初めての区域を探索して地図を作成し、その後は障害物を避けながら写真と点群を収集して地図を更新する。作業後は充電拠点へ戻り、アップロードした情報をウェブで確認できる。担当者が場所を指定してライブ映像を見ることもでき、技術判断と安全管理は人が担う。
成果
Kajimaによると、2025年の企業単位のサービス契約から約1年で日本の10か所を超える建設現場に導入し、複数のロボット、業務、現場を通じて2,000回以上の自律任務を実施した。限定的な実演ではなく、環境が毎日変化する実際の工事現場で継続使用している。自動撮影した写真と点群から工事状況や寸法を確認でき、進捗管理の情報収集方法が変わった。
限界と残る課題
原文は現場ごとの人員、作業時間削減率、事故減少率を示していない。契約と展開拡大の年は確認できるが開始月は不明のため、公開日を並び順の基準とする。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。