鹿島建設（本社：東京都港区）は2023年7月19日、AIとドローンを組み合わせた資機材管理システムをAI insideと共同で開発したと発表した。ドローンが空撮した動画からAIが資機材を認識し、認識した資機材の位置を現場3Dモデル上に表示するシステムである。国土交通省北陸地方整備局から受注した大河津分水路新第二床固改築1期工事（新潟県長岡市）における資機材管理に適用し、作業時間を約75%削減（1回あたり約2時間から30分へと短縮）した。
鹿島建設は、AIとドローンを組み合わせた資機材管理システムをAI insideと共同で開発した。ドローンが空撮した動画からAIが資機材を認識し、認識した資機材の位置を現場3Dモデル上に表示するシステムである（図1）。
国土交通省北陸地方整備局から受注した大河津分水路新第二床固改築1期工事（新潟県長岡市）における資機材管理に適用し、作業時間を約75%削減（1回あたり約2時間から30分へと短縮）した。
図1：現場3Dモデルで資機材を表示した例（黄色文字はAIが検出した資機材名称と通し番号）（出典：鹿島建設）拡大画像表示
鹿島によると、従来、建設現場における資機材管理は、現場の職員が現場内を巡回し目視と手作業で行っていて、手間と時間がかかるほか、現場職員が高所や狭所に立ち入るという安全上の課題があった。また、現場で使う資機材の大半はレンタル品だが、点検期限切れの資機材を使っていた場合、作業員の安全を脅かすリスクがある。管理が行き届かない場合、資機材を重複してレンタルし、余分なコストが発生するおそれもあるという。
ドローンとAIを組み合わせた新たな資機材管理システムの成果として、ドローンによる空撮動画からAIが資機材の名称と位置を検出し、現場3Dモデル上で可視化できるようになった。現在、人と同程度の大きさの資機材であれば概ね検出できており、検出可能な資機材は25種類に上る。また、個別に管理したい資機材については、プラカードを用いた識別により法定点検日などを管理可能である（写真1）。
現場3Dモデル上に資機材の位置を可視化することで、広大な敷地の現場でも、資機材の管理を効率的に行えるようになる。活用していない資機材を判別することも可能になるため、活用していない資機材があれば返却するなど、無駄をなくすことにもつながるという。
今後は、資機材の検出精度向上や、手で持ち運べる小さな資機材の検出率向上を諮っていく。また、同工事で構築したAIモデル（資機材学習モデル）は、他の現場でも活用できるため、全社への展開も視野に入れるとしている。
