OPTiM

建設×ITプロジェクト

建設業界の課題をAI・IoT技術を用いて
解決へと導く

PROJECT MEMBER

(写真左から)

R&Dチーム
深層学習エンジニア
AI による画像解析部分の開発
久保
Cloud IoT OS開発チーム
プロジェクトマネージャー
建設現場でIoTを活用するためのプラットフォーム「LANDLOG」のビジネスモデル企画、要件定義、開発マネージメント
平岩
R&Dチーム
エグゼクティブエンジニア
AIによる画像解析部分の
開発リーダー。
奥村

INTRODUCTION

少子高齢化を主要因に、労働力不足が深刻なものとなっている日本の建設業界。そうした大きな社会的課題を解決へと導くことを目的に、コマツ、NTTドコモ、SAPジャパン、そしてオプティムの4社共同によって開発・提供されているのが建設業界向けIoTプラットフォーム「LANDLOG」だ。そんな「LANDLOG」プロジェクトにおいて主導的な役割を担っている3人のキーパーソンに話を訊いてみた。

建設業界が直面する社会的課題を、解決へと導き、
社会貢献へとつなげるプロジェクト。

まずは「LANDLOG」の概要について教えてください。

平岩

「LANDLOG」プロジェクトは、今後の建設業界が直面する深刻な労働力不足という社会的課題に対して、AI・IoT・Robotなどの最新技術を駆使し、今までにない新たなオープンプラットフォームを提供することで、問題解決を図り、社会に貢献していくプロジェクトです。今後10年間で1/3の技術者が離職するといわれている建設業界の中で、各企業はICT活用により、現場の「見える化」や生産性の向上といった取り組みを図るようになってきましたが、それを大きく加速させるのが「LANDLOG」です。

奥村

「LANDLOG」は、調査・測量・設計・施行・メンテナンスといった建設プロセス全般のデータ収集、それらデータを理解可能な形式に加工し提供を行うオープンなIoTプラットフォームであり、そこに外部のアプリケーションベンダーがさまざまなアプリケーションを搭載することで、建設現場における課題を解決へと導くソリューションが生まれます。

久保

たとえば建設現場の作業効率化は、これまで建機メーカがそれぞれ独立して行ってきましたが、実際の現場では様々なメーカの建機が稼働しており、そういった現状を鑑みて建設現場の全体的な効率化を実現するためのプラットフォームが「LANDLOG」だと言えます。

平岩

「LANDLOG」は、コマツ、NTTドコモ、SAPジャパン、そして私たちオプティムの4社によって開発・提供されるプラットフォームですが、その中で私たちは得意分野であるAI・IoTや自社プロダクトである「OPTiM Cloud IoT OS」を活用し、「LANDLOG」の土台となるプラットフォームの開発をメインに担当するともにシステム全体の設計や機能検討、その他「LANDLOG」上で動くアプリケーション開発なども担当しました。

先進性の強い取り組みだからこそのAI学習における苦労。

プロジェクト進行上における苦労などはありましたか?

平岩

2017年10月にコマツ、NTTドコモ、SAPジャパン、そして私たちオプティムの4社合弁による「株式会社ランドログ」(以下 ランドログ)を立ち上げ、そこが中心となって本プロジェクトを進めていくことになりましたが、その段階ですでにAPI(Application Programming Interface)公開やサービスインなどのスケジュールが押し迫っているという厄介な状況が生まれていました。そういった状況の中で、ランドログとオプティム間のコミュニケーションを密に図りスピード感を維持し続けることを常に心がけることで、プロジェクトチーム全体の士気が高まり、スケジュールを守ることができました。

奥村

オプティムでは、ランドログと共同で「日々カメラ」というアプリケーションを開発しました。これは土木現場に設置したカメラ映像から、どういう建機がどういう行動をしているかを画像解析し、解析結果を可視化・分析することで生産性のボトルネックを見つけるというアプリケーションなのですが、そのコアとなるAI学習で大きく苦労させられたました。「日々カメラ」では、油圧ショベル、ブルドーザー、ダンプトラックの3つの建機を検出してさまざまな解析を行います。しかし、これらはメーカーや車種含めて多岐にわたるバリエーションがあり、収集した土木現場映像で学習しただけでは検出精度の改善が困難でした。 試行錯誤を繰り返した結果、ある特殊な方法で作成したデータを学習させることで、目標とする精度を達成することができました。

久保

この検出精度向上において、当初は学習用の映像に前処理を施してみたり、アルゴリズムを見直すなどの取り組みを行ったものの、思うような精度に達することができず、正直かなり焦りました。最終的には、奥村さんが発案した特殊な手法で作成したデータを積極利用したことが一番効果が大きかったですね。

また、「建機の姿勢推定」も苦労した点の一つです。油圧ショベルやブルドーザーなどでは、ショベルの形状や動きから動作分析を行うのですが、その先端が土に埋まっていると“動きの予測”が困難になってしまう。そこでショベルの先端が隠れていてもその先が推定できるよう、可動部の角度を測って予測を行うことで正確な姿勢推定を実現することができました。

このプロジェクトを通じて、
得られた成長の大きさは計り知れない。

このプロジェクトを通じて得られたものは何ですか?

平岩

オプティム初の合弁会社によるプロジェクトということで、「LANDLOG」の企画・開発はもちろん、「LANDLOG」を通じてどんなプラットフォームビジネスを展開していくのか、といったビジネスモデルの創出、合弁4社間で足並みを揃えてプロジェクトを前へ進めるためのマネジメントなど、これまでとは全く異なった形のビジネスを手がけられたことは、自分の成長にとっても非常に大きな収穫があったと思っています。

奥村

まだプロジェクトは始まったばかり、ということで、現時点での成果報告は差し控えておきます。そのかわりと言ってはなんですが、オプティムのシステムエンジニアがプロジェクトの一環でCG映像を作った際に使用したゲームエンジンを使って土木工事現場をカートで走り回る「コマツカート」というレースゲームを作ったことが印象に残っています。このゲームが非常に好評で、「LANDLOG」の発表会後に関係者全員でプレイして、タイムアタックを競い合うなど大いに盛り上がりました。そんな“遊び心”を持つエンジニアが多いことも、実はオプティムの特長だったりします。

久保

机上だけで仕事を完結させるのはなく、実際に山奥の土砂改良工事現場などへ赴き、普段見ることのないような建設機械を見て、それらが実際の現場でどんな作業を行っているのか、また、それらをどう活用することで工事が進められていくのかといったことを把握・理解できたことは自分にとって非常に大きな経験となりました。そうやって現場を知ることで初めてユーザーを具体的にイメージすることができ、同時にユーザーに寄り添ったサービス開発が行えるようになるはず。そういった意味で、エンジニアとして一皮むけた成長が果たせたと思っています。

AIやIoT、そして「OPTiM Cloud IoT OS」の積極活用で、
さらなる「LANDLOG」の進化をリードしていく

今後の展望についてお聞かせください。

平岩

当社では、「第4次産業革命において中心的な役割を果たす企業となる」を目標に掲げ、技術の研鑽やノウハウの蓄積に取り組んでいますが、「LANDLOG」のターゲットとなる建設業界というのは、それを実現するための絶好のステージだと思っています。なんと言ってもオプティムには、建設業界が抱える労働力不足という大きな課題を解決する上で有効となるAIやIoT、ロボットに関する技術と豊富なノウハウ、そして「OPTiM Cloud IoT OS」をはじめとした強力なサービスを持っており、それらをフル活用することで社会的課題の解決につなげていけると確信しています。

奥村

エンジニアとして、「LANDLOG」のさらなるオープン化に取り組みたいと思っています。たとえば私が関わっている「日々カメラ」は、「LANDLOG」上で動く1アプリですが、内部で使っているロジックをAPIとして開放することで、サードパーティーのアプリケーションベンダーがより効率的にアプリ開発を行えるようになります。「LANDLOG」のベースとなっている「OPTiM Cloud IoT OS」は、多彩な機能がAPIとして提供され、それを用いてユーザーは自由にアプリケーション開発を行えることはもちろん、アプリの販売を行うストア機能まで搭載したオープンなプラットフォーム。「LANDLOG」も同じようにオープン性の強い建設業界向けプラットフォームにしていきたいと思っています。

久保

私が主担当を担う「日々カメラ」をもっと幅広い現場で使えるよう、さらなるブラッシュアップに取り組んでいきたいですね。建設現場の環境は、海沿いもあれば、断崖絶壁、市街地、森林地帯、耕作地など多岐にわたります。そういった中でAI学習を通じてAIの精度を高め、誤検出を減らす努力を続けることで、いかなる現場においてもベストな機能を発揮するアプリケーションとなります。ぜひ、そんな取り組みに力を入れていきたいと思っています。

募集要項

ENTRY

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