事例に学ぶ。建設現場のデータ見える化と、データ分析やAI活用によるDX推進

建設現場では施工管理のためにさまざまなデータを記録する必要がありますが、従来は人手による作業が多く、すべてのデータを正確に・迅速に記録して可視化するのは困難でした。
さらに、複数の企業が関与するプロジェクトでは、現場のデータを企業間でどのように情報共有するかもよく課題になります。

しかし近年は、IoTやクラウドを用いた現場の見える化やデータ活用、現場の人手不足を補う遠隔支援などにチャレンジする企業が増え、参考になる事例も増えつつあります。
本セミナーでは、地盤改良やコンクリート打設工事などの具体的なDX例を交えて、データ可視化・活用の方法をご説明します。

また、現場の見える化をはじめ多彩な機能で建設DXを支える「ミエルコウジ」もご紹介します。
ミエルコウジは、現場のデータをクラウドに収集・可視化して、自社内はもちろん、企業間をまたいだ情報共有もスムーズに行える施工管理IoTプラットフォームです。
リアルタイムのデータ参照だけでなく、蓄積したデータをAI（機械学習）などに活用することで、業務改善やデータドリブン経営につなげる資産としても期待できます。

Transcript

1. 事例に学ぶ。
   建設現場のデータ⾒える化と、
   データ分析やAI活⽤によるDX推進
   NCDCオンラインセミナー
   2023年2月9日
   NCDC株式会社
   十川 亮平
   

   View Slide

2. プレゼンター紹介
   2
   十川 亮平
   取締役/CTO
   NCDCでは、モバイル、API、IoT、機械学習
   などを使ったお客様企業の新規サービスの
   企画立案や、プロジェクトの推進を担当。
   建設向けIoTプラットフォーム「ミエルコ
   ウジ」のプロダクトマネージャーとして、
   マーケティング活動やソフトウェア開発を
   行っている。
   

   View Slide

3. Business
   事業領域の推進
   Design
   ユーザ視点での設計
   Technology
   技術による課題解決
   Innovation
   • コンサルティング
   • 新規サービス企画
   • PoC⽀援
   • デザイン思考
   • UX/UIデザイン
   • モバイル・Web先端技術
   • IoT / AI / AR
   • クラウドインテグレーション
   NCDCのサービス体系
   3
   

   View Slide

4. 私たちにできること①
   l デジタルビジネスに必要な要素にフォーカスし、⼀元的に提供しています。
   l スモールスタートでの検証から、本開発・継続的な改善までサポートします。
   4
   ワークショップを中⼼とし
   た合理的なプロセスで、ビ
   ジネスモデルの検討からUX
   デザインまで、迅速に⾏い
   ます。
   関係者が多数いる場合の組
   織横断、会社横断のファシ
   リテーションも得意です。
   新規性の⾼いプロジェクト
   ではMVP（Minimum Viable
   Product）を⽤いた検証を⾏
   うなど、⽬的に応じて段階
   的な開発を企画します。
   早い段階でモックやプロト
   タイプを⽤意してユーザの
   評価を確認します。
   ユーザとのタッチポイントとなる各種デバ
   イスのフロントエンドデザインから、クラ
   ウドサービスを駆使したバックエンドの開
   発まで。多様なテクノロジーをインテグ
   レーションします。
   l AI / IoT / AR
   l モバイル・ウェブ アプリ開発
   l クラウドインテグレーション
   l システムアーキテクチャコンサルティング
   など
   ビジネスモデルのデザイン スモールスタート・PoC システム・インテグレーション
   ユーザ視点を⼤切にした
   課題抽出・企画
   モックやプロトタイプ
   の開発・検証
   開発 継続的な改善
   

   View Slide

5. 私たちにできること②
   l 社内に最適な組織がない場合の組織づくりや⼈材育成から、⾼度な技術をもったエンジニ
   アによる技術移管まで、幅広くお客様をサポートします。
   5
   ビジネスモデルのデザイン スモールスタート・PoC システム・インテグレーション
   ユーザ視点を⼤切にした
   課題抽出・企画
   モックやプロトタイプ
   の開発・検証
   開発 継続的な改善
   企業のDXやデジタルビジネスの創出に必要なこうしたプロセスを多⾯的にサポート
   DX戦略⽴案 ⼈材育成
   技術移管 リファレンス実装
   DX組織構築⽀援
   アジャイル導⼊⽀援 ⼿法や技術の選定
   ブランディング
   

   View Slide

6. 本日の内容
   l 建設現場のデータの見える化とその活用例
   1. 建設機器のデータのデジタル化
   2. ダッシュボードや、クラウドから建設機器への情報連携による
   現場担当者の支援
   3. 遠隔からの現場業務の支援、複数現場の担当
   4. AIによる予測や分析
   l 建設向けIoTプラットフォーム「ミエルコウジのご紹介」
   6
   

   View Slide

7. 建設現場のデータの見える化とその活用例
   

   View Slide

8. 建設業界のDXのパターン
   8
   デジタル化された
   データ
   建設機器など
   からIoTでデー
   タ取得、命令
   設計データの
   BIM/CIM化
   紙、Excelで管理
   しているデータ
   をWeb化、アプ
   リ化
   BI
   過去のデータや、
   全国の現場を横
   断的に分析
   デジタル化 データの活用
   場所にとらわれず、
   どこからでも
   誰でも同じデータ
   を利用できる
   IoT、クラウドなどのテクノロジー
   社内の業務ルールやシステム全体の構造を検討・標準化
   現場でなくても
   できる業務をセ
   ンター化、自動
   化
   AIの学習データと
   して利用
   さまざまな予測や
   分析を実施
   

   View Slide

9. 今回は特に施工データのデジタル化と、その活用に着目したいと思います
   9
   デジタル化された
   データ
   現場でなくても
   できる業務をセ
   ンター化、自動
   化
   建設機器など
   からIoTでデー
   タ取得、命令
   設計データの
   BIM/CIM化
   紙、Excelで管理
   しているデータ
   をWeb化、アプ
   リ化
   BI
   過去のデータや、
   全国の現場を横
   断的に分析
   デジタル化 データの活用
   AIの学習データと
   して利用
   さまざまな予測や
   分析を実施
   場所にとらわれず、
   どこからでも
   誰でも同じデータ
   を利用できる
   IoT、クラウドなどのテクノロジー
   社内の業務ルールやシステム全体の構造を検討・標準化
   ○
   ○
   ○ ○
   

   View Slide

10. View Slide

11. ミエルコウジとは?
    11
    ミエルコウジは建設現場の実測値を収集するIoT機能とスマホアプリ、WEBアプ
    リ、APIで構成されるプラットフォームです。
    （ Application Programming Interface ：外部アプリとデータ連携ができる窓口）
    

    View Slide

12. 施工データのデジタル化
    

    View Slide

13. 施工データのデジタル化
    13
    デジタル化された
    データ
    建設機器など
    からIoTでデー
    タ取得、命令
    設計データの
    BIM/CIM化
    紙、Excelで管理
    しているデータ
    をWeb化、アプ
    リ化
    BI
    過去のデータや、
    全国の現場を横
    断的に分析
    デジタル化 データの活用
    場所にとらわれず、
    どこからでも
    誰でも同じデータ
    を利用できる
    IoT、クラウドなどのテクノロジー
    社内の業務ルールやシステム全体の構造を検討・標準化
    現場でなくても
    できる業務をセ
    ンター化、自動
    化
    AIの学習データと
    して利用
    さまざまな予測や
    分析を実施
    

    View Slide

14. 現場 クラウド
    本社/支社/社外
    建設機器などからIoTでデータ取得、データ書き込み
    建設機器
    IoT
    ゲートウェイ
    外付通信
    装置
    （Edge Server）
    データベース
    API
    アプリ
    アプリからの要求に応じて情報
    の提供や、処理の受付を行う
    建設機器などの情報
    をやり取りするイン
    ターフェイス
    インターネット
    経由の通信
    人が管理しているデータ
    タブレット
    アプリ
    タブレット
    建設機器が管理しているデータ
    SIM
    14
    

    View Slide

15. 現場 クラウド
    本社/支社/社外
    建設機器などからIoTでデータ取得、データ書き込み
    建設機器
    IoT
    ゲートウェイ
    外付通信
    装置
    （Edge Server）
    データベース
    API
    アプリ
    アプリからの要求に応じて情報
    の提供や、処理の受付を行う
    建設機器などの情報
    をやり取りするイン
    ターフェイス
    インターネット
    経由の通信
    タブレット
    アプリ
    タブレット
    SIM
    建機で収集したデータを
    クラウドに連携
    設計データを
    建設機器に書き込み
    人がモバイルで入力した
    データをクラウドに連携
    別の場所でも現場と同じ
    データが利用できる
    15
    

    View Slide

16. 建設機器などからIoTでデータ取得、データ書き込み
    l 建設機器からクラウドへの連携
    l 時間の経過や進捗ごとの、各種センサーから取得した出来高や
    管理すべきデータをクラウドへ連携します
    l どのくらいの詳細度、頻度のデータが必要なのかを検討します
    l クラウド側で設定した設計値や管理許容値を建設機器や、
    管理装置に受け渡すことも可能です
    l これまでPCで作成してSDカード経由で渡していたようなデータを
    ネットワーク経由で連携することができます
    l 施工機器、管理装置が対応していれば、特定の条件でアラートを
    出したり、動作をスタート、ストップするなどの操作も可能です
    16
    

    View Slide

17. 仕組みに応じてエッジサーバとの接続方法を検討します
    例①PLC/シーケンサーを有している場合、PLC等の
    プロトコルでアクセス
    例②BluetoothやWi-Fiアクセス機能でデータアクセス
    用のインターフェイスを有している場合
    建設機器が提供するデータを取り出せる場合
    下記のセンサーを外付けしてデータを取得することが可能です。
    その他のセンサーについてもお気軽にご相談ください。
    建設機器との連携について
    17
    建設機器
    Ethernet(LAN)
    建設機器
    Bluetooth等
    エッジ
    サーバー
    BluetoothやWi-Fiで
    無線アクセス
    建設機器がデータを提供しない場合
    加速度センサー 温度 GPS カメラ
    管理装置
    PLC/
    シーケンサー
    エッジ
    サーバー
    SIM
    

    View Slide

18. ダッシュボードや、クラウドから建設機器への情報連携
    による現場担当者の支援
    

    View Slide

19. ダッシュボードや、クラウドから建設機器への情報連携による現場担当者の支援
    l 工法や仕様によって異なる管理項目、許容値を満たしているのか
    をリアルタイムに確認できるようにシステムが担当者をサポート
    l 以下のような場合でも、アプリが注意すべきポイントをアシスト
    します
    l ゼネコン社員の場合、
    さまざまな工法、工種を
    扱うため、特定の工種に
    ついて今回初めて担当する
    l 特定の工種専門の施工会社
    でも、経験者は常識として
    知っていることも若手は
    わからないこともある
    19
    

    View Slide

20. 地盤改良での適用例
    20
    電流値で⽀持層に
    到達したかを確認
    計画した深度に到
    達したかどうか
    その他施⼯管理に必要
    なデータ
    許容値を超えた場合は、
    アラート表⽰
    

    View Slide

21. コンクリート打設での適用例
    21
    計画した注⼊量に
    到達したかどうか
    どのくらいのペー
    スで注⼊されてい
    るか
    規定を超えたス
    ピードの場合はア
    ラート
    

    View Slide

22. どこからでも現場データにアクセスできることによる
    遠隔支援、複数現場の兼務の実現
    

    View Slide

23. データのデジタル化
    23
    デジタル化された
    データ
    建設機器など
    からIoTでデー
    タ取得、命令
    設計データの
    BIM/CIM化
    紙、Excelで管理
    しているデータ
    をWeb化、アプ
    リ化
    BI
    過去のデータや、
    全国の現場を横
    断的に分析
    デジタル化 データの活用
    場所にとらわれず、
    どこからでも
    誰でも同じデータ
    を利用できる
    IoT、クラウドなどのテクノロジー
    社内の業務ルールやシステム全体の構造を検討・標準化
    現場でなくても
    できる業務をセ
    ンター化、自動
    化
    AIの学習データと
    して利用
    さまざまな予測や
    分析を実施
    

    View Slide

24. 遠隔からの現場業務の支援、複数現場の担当
    24
    l データが紙や、Excelからクラウドで管理され、どこからでもアクセスが可能にな
    ることの効果が大きいと考えています
    l 現場でしかできない業務以外をリモートから分担
    l 複数の現場を管理することができる
    

    View Slide

25. 現場業務の外部化、センター化
    25
    デジタル化された
    データ
    本社/支社や
    支社横断のセンター
    顧客向け書類
    の作成
    施工のダブル
    チェック
    他業界の事例として、
    リース・ローン業界での
    営業所ごとにあった審査業務の
    センター化
    従来だと現場にしかデータがな
    かったため現場で行っていた業務
    を、「現場でやるべき業務とそう
    でない業務」を見極め、別の場所
    でできるものはセンターで行う
    施工
    検査、写真撮影
    現場
    遠隔地からでも現場と同じ
    データにアクセ可能
    社内のシステム
    への登録
    

    View Slide

26. 現場業務の外部化、センター化→自動化
    26
    デジタル化された
    データ
    本社/支社や
    支社横断のセンター
    顧客向け書類
    の作成
    施工のダブル
    チェック
    現場
    施工
    検査、写真撮影
    社内のシステム
    への登録
    更に一歩進めて定型化でき
    るものは自動化。
    高度な判断が必要なものは、
    人が行ったり、AI化を検討
    

    View Slide

27. 働き方改革への対応やICTによる合理化により専任制度の緩和が進むと予想されます
    27
    令和4年4月25日 適正な施工確保のための技術者制度検討会（第２期）
    https://www.mlit.go.jp/tochi_fudousan_kensetsugyo/const/content/001479700.pdf
    

    View Slide

28. ICTの活用による複数現場の兼務
    l Web会議システムだけでは、離れた場所から現場の状況を理解することが難
    しいケースがあると思います
    l 施工管理に必要な情報がクラウドでリアルタイムに管理され、
    どちらの現場の状況もスマホやタブレットで随時確認でき、
    なにかあった時に現場への指示を適切に行うことが可能です
    28
    デジタル化された
    データ
    現場①
    施工
    動画、写真
    現場②
    施工
    動画、写真
    

    View Slide

29. より詳細な情報を蓄積できることで、
    データ分析やAIに活用
    

    View Slide

30. データのデジタル化
    30
    デジタル化された
    データ
    現場でなくても
    できる業務をセ
    ンター化、自動
    化
    建設機器など
    からIoTでデー
    タ取得、命令
    設計データの
    BIM/CIM化
    紙、Excelで管理
    しているデータ
    をWeb化、アプ
    リ化
    BI
    過去のデータや、
    全国の現場を横
    断的に分析
    デジタル化 データの活用
    AIの学習データと
    して利用
    さまざまな予測や
    分析を実施
    場所にとらわれず、
    どこからでも
    誰でも同じデータ
    を利用できる
    IoT、クラウドなどのテクノロジー
    社内の業務ルールやシステム全体の構造を検討・標準化
    

    View Slide

31. BI ー 過去のデータや、全国の現場を横断的に分析
    l 現場のデータが紙やPDF、Excelのままでは、
    個人や支社ごとのフォルダに格納されたままで、
    それらを横断的に分析することは難しいと思います
    l データのクラウド上での管理＋BI（ビジネスインテリジェンス）を使用
    することで、
    l 企業、支社、現場が見るべき指標をグラフなど視覚的に表現できる
    l 指標を支店ごと、工法ごとなどユーザーがその場で、データを見たい軸を
    切り替えたり、組み合わせたりできる
    l 例えば
    l 出来高が何によって影響を受けているのか支店ごとや、工法ごとなどさま
    ざまな切り口で分析してみる
    31
    

    View Slide

32. BI ー 過去のデータや、全国の現場を横断的に分析
    l Tableau、Microsoft Power BI、AWS Quicksightなどさまざまなツール
    が市販されています
    l BIは使用するのは比較的簡単ですが、データをBIツールから見えるよ
    うにするなどの準備が必要です
    32
    

    View Slide

33. 社内の業務ルールやシステム全体の構造を検討・標準化
    l 全社横断でシステム化や、データ分析を行う場合、このような課
    題が良くあります
    l 支店ごとに現場IDの採番ルールが違う
    l 支社ごとに帳票フォーマットが違う
    l 同じ現場でもシステムごとに異なる現場IDを使っている
    l システムをまたがってデータを関連付けて分析することができない！
    l システム化、デジタル化とセットでこれらの業務ルールの標準化
    や見直しが必要になる可能性があります
    33
    

    View Slide

34. AIによる予測や分析
    34
    l 現地の目視チェックを頻繁に行わずともモバイルアプリで流量を確認できます。計画と注
    入量に大きなズレがある場合はアプリにアラート通知も可能です。
    l 正確なデータを記録することで将来のデータ活用が可能となり、従来は熟練者のカンと経
    験に頼りがちだった計画作成に類似現場の実績に基づくAI 予測等を導入できます。
    

    View Slide

35. AIの学習データとして利用し、さまざまな予測や分析を実施
    l 予め分析の観点や、予測のロジックが立てれる場合はAIが
    無くても良いかも知れません
    l 現在計画に一人足すと工期がどのくらい縮まるかはAIを使わずに計算はできそう
    l 工法で決まっている管理許容値を超えたらアラートを出すのはAIがなくても実現できる
    l 人が立てたロジックの裏付けや、人の頭では考えられないような数の要素を
    組み合わせてデータの関連性を発見する、
    予測する必要がある場合はAIが活躍できる可能性があります
    l 例
    l 過去の工事に関する100個のパラメータを持つ情報を学習させ、工期、人員に
    関係している要素を10個導き、次の工事に必要な各工程の期間、人員の予測をさせる
    l 写真から書類に書いている文字を読み取る
    l 膨大な音声データを学習して、振動から機器の異常を検知する
    35
    

    View Slide

36. ミエルコウジの紹介
    

    View Slide

37. View Slide

38. ミエルコウジとは?
    38
    ミエルコウジは建設現場の実測値を収集するIoT機能とスマホアプリ、WEBアプ
    リ、APIで構成されるプラットフォームです。
    （ Application Programming Interface ：外部アプリとデータ連携ができる窓口）
    

    View Slide

39. 主要機能
    39
    カテゴリ 詳細・特長
    1
    建設機器からの各種セ
    ンサーデータの収集
    l エッジサーバーを経由して、建設機器が持つデータをクラウドに自動で
    収集
    l 人の手が介在しないため、作業の効率化に加え、改ざんなどの不正が仕
    組み上行えないことを顧客に説明可能です
    l 収集したデータは最新値、履歴、グラフなどで参照可能
    2
    現場でのデータ参照と
    実績値の入力
    l 現場でスマホやタブレットを使って、データの参照や入力が可能
    l データ入力のために事務所に戻るなどの手間がなくなります
    l 管理できる情報は「現場情報」、「杭、鉄骨、窓枠などの管理対象物の
    設計値・実測値」、「建設機器等から収集したセンサーデータ」など
    3
    自社の本社など現場以
    外からの利用
    l 現場以外の場所からもPCやタブレットでデータを参照可能
    l 品質管理書類の出力も可能
    l 社外の利用者に機能を限定して公開することが可能
    4
    自社や他社のシステム
    とAPIを利用してデー
    タ連携が可能
    l 営業支援システムや設計支援システムが持っているデータと連携可能
    （データ入力の二度手間を防ぎます）
    l 協力会社が自前で施工管理システムを持っている場合は、APIで相互に
    連携が可能（これによりいつでも同じ方法を見て仕事ができます）
    

    View Slide

40. SaaSモデル Enterpriseモデル
    4つの料金プラン
    40
    Basic
    ユーザ：〜5人
    データ：〜10GB
    5万円/月
    Standard
    ユーザ：6〜20人
    データ：〜40GB
    15万円/月
    詳細は
    お問い合わせ
    ください
    独自サーバの利用等
    さまざまなカスタマイズ
    も可能です
    l いずれのモデルも、設計値、実測値などの項目カスタマイズの初期費用がかかります
    l 建設機器との連携カスタマイズや帳票のカスタマイズが必要な場合、別途費用が発生します
    Pro
    ユーザ：21人〜50人
    データ：〜100GB
    30万円/月
    

    View Slide

41. 現場での利用開始
    利用準備
    製品導入の流れ
    41
    見積、契約
    1. 貴社で使用する管理項目をヒ
    アリングシートにて整理、確
    認します
    2. NCDCにてヒアリングシートに
    基づき、事前設定を行います
    （将来はお客さまにて設定もできるよ
    うになる予定です）
    3. 必要に応じて、NCDCにて帳票
    レイアウト※1のカスタマイズ
    を行います
    4. 必要に応じて、NCDCにて建設
    機器のデータ取得※2を構築し
    ます
    1. NCDCから製品説明やデモを実
    施します
    2. 貴社要望、現状の課題などを
    お聞きします
    3. NCDCからお見積を提出いたし
    ます
    1. 貴社で利用者の登録、現場の
    開設、事前情報の登録を行っ
    ていただき、利用を開始しま
    す
    2. 有償にて導入サポートサービ
    スをご提供します
    ※1 レイアウトに応じて、費用、期間が異なります
    ※2 機器メーカー様との役割分担、調整が発生します。連携方法によって費用、期間が異なります
    

    View Slide

42. 各種計測機器や施工管理装置メーカーの皆様へ
    l NCDCではミエルコウジが対応する施工機械、計測機器、
    管理装置を積極的に増やしていきます
    l 自社製品のクラウド化を検討されている企業に向けて、
    無料の相談会などを行っております。
    l 下記のような課題をお持ちの方はぜひご連絡ください
    l 自社の製品をクラウドに接続できるのか
    l どのような形式でデータを見える化できるのか
    l どのように現場で使ってもらうのか
    l 考えられるビジネスモデル
    42
    

    View Slide

43. ご相談はお気軽に！
    l DX関連、新規サービス企画、UXデザイン、クラウドインテグレーション、
    アジャイル等のプロセス支援
    l info@ncdc.co.jp
    43
    

    View Slide

44. View Slide