課題と目的
現在、建築業界では、建築物の構造的な整合性を確保するため、人の手によって全数検査を実施し、記録文書として保存する必要があり極めて労力がかかる作業となっています。万が一のミスが発覚した場合は、構造体を再構築する必要があるなど膨大な代償を伴う可能性があるため、一連の検査過程においてはミスが許されず、多大な時間と労力が費やされてきました。今回のプロジェクトは、検査に掛かる時間と労力の軽減を目的として、構造体のあるべき姿であるBIMとの連携や、現場で組み立てられた構造体の状況をデジタル化するなど、検査用デジタルツインのシステムを開発することでした。
ソリューションと成果
ＳＲＩは株式会社大林組と共同で、組立てられた鉄筋に関する情報を三次元（以下、３Ｄ）画像として記録・保存し、それをデジタル処理により３ＤのＢＩＭモデルと連携できるなど、検索性にも優れた拡張現実（ＡＲ）システムを開発しました。本システムでは鉄筋の直径と本数、セクションごとの鉄筋の間隔をデジタル化し、建設中の構造物とＢＩＭ（設計図面）の相違点を特定します。
建設業界では、天候等の制約条件が多いため、これまで自動化が難しく人的労力に頼らざる得ない状況が長年の課題となってきました。日本の大手建設会社である大林組では、建設業界の大幅な革新化を目指し、次世代型研究開発（Ｒ＆Ｄ）に積極的に投資することで、本件のような長年における建設業の課題解決に挑んでいます。
その中の取組の一つが多大な時間と労力を要する検査プロセスの改善でした。通常、検査担当者は十分な経験を積み、建築物の複雑な構造をよく理解していなければなりません。また、検査結果の証拠として、黒板等に構造に関する必要事項を書き込み、組み立てられた鉄筋の横には、ピッチ等が判別できるようにルーラー等をセットした状態で写真を撮影します。
ＳＲＩは大林組と連携し、次世代型の配筋検査システムを開発しました。これにより複数のセンサーを備えたタブレットとヘルメットに搭載されたセンサーパッケージがあれば、ユーザーである検査担当者が単独で必要な建築情報を全て記録・保存できるようになります。またこのシステムでは、複合ビジョンテクノロジーとＡＩ・深層学習を応用することで、デジタルモデル内でのユーザーの正確な位置情報を特定し、必要な指標を取り込み、さらに実際の調査結果とＢＩＭ（あるべき姿）とを比較します。このようなツールを開発することで、大林組は配筋検査の飛躍的な効率化を図り、大きな代償を伴うミスの発生を減らす狙いがあります。
