深刻な人手不足を背景に、建設会社などが人工知能(AI)の開発を進めている。重機の自動化から施工管理の効率化まで、用途は様々だ。人海戦術でこなしていた作業を機械に任せれば、現場の生産性が飛躍的に向上する可能性がある。

 フジタ、DeepX 
AIが重機を操る

 フジタは東京大学発のAIベンチャーであるDeepX(ディープエックス)(東京都文京区)と、深層学習(ディープラーニング、「AIのキホン ディープラーニングって何?」を参照)による油圧ショベルの自動化に挑んでいる〔写真1〕。

〔写真1〕油圧ショベルを操るのはAI
フジタとDeepXが開発したAIが、油圧ショベルで地面を掘削する様子。操縦席に載っているのは、AIからの操作信号を受けてレバーを動かす遠隔操縦装置だ(写真:フジタ)
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 開発を始めてから約2年。AIを搭載した無人の油圧ショベルは、機体前方の地面を掘削するというごく単純な動作ならできるようになった。

 開発を担当するフジタ機械部の川上勝彦上級主席コンサルタントは、「最後の仕上げなど、精密な作業までは求めていない。AIが作業の8割方をこなしてくれるだけでも、かなりの効率化につながる」と話す。

 重機の「頭脳」に当たるのが、(1)運転席に取り付けた広角カメラの画像から機体の状態を推定するAI、(2)推定した状態を基に次の動きを決め、運転席に装着した遠隔操縦装置に操作信号を送るAIだ〔図1〕。

〔図1〕2つのAIで油圧ショベルをコントロール
(資料:DeepXの資料を基に日経アーキテクチュアが作成、写真:フジタ)
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 機体の状態を推定するAIには、油圧ショベルのブームやアーム、バケットを撮影した広角カメラの画像と、その時の各関節の角度をセットにした数十万もの教師データを与えて、データの特徴を学ばせた。

〔写真2〕東大発のAIベンチャーと開発
DeepXの冨山翔司氏。同社は、AI研究の第一人者である東京大学大学院の松尾豊教授の研究室出身者が設立したベンチャー企業だ (写真:日経アーキテクチュア)

 学習を済ませたAIに広角カメラの画像を入力すると、関節の角度を瞬時にはじき出す。高価なセンサーを使用しなくても、カメラさえ取り付ければ事足りる手軽さが売りだ。DeepXの冨山翔司エンジニアは、「教師データに用いた関節の角度は、機体を真横から撮影した画像を基に人手で作成した」と語る〔写真2〕。

 一方、機体を制御するAIには、シミュレーター上の「強化学習」で鍛錬を積ませた。強化学習とは、コンピューターが取った行動の結果に応じて報酬(得点)を与え、より高得点を得る方法を学ばせる手法だ。

 土をたくさん掘れば高得点を得られるようにすると、コンピューターは数百万回と試行錯誤しながら、効率的な掘り方を習得していく。こうして作ったAIで実際に重機を動かしてみては、改善を重ねている。

 フジタの川上上級主席コンサルタントは、「まるで子どもを育てるように、皆で『がんばれ』と言いながら油圧ショベルを見守っている。過去に経験したことがない不思議な技術開発だ」と笑みをこぼす。

 同社技術センター先端システム開発部の伏見光主任研究員は、「今後は単純な掘削作業だけでなく、指定したエリアを一定の深さまで掘り下げたり、土砂をダンプに積み込んだりできるようにしたい」と意気込む。

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