出版社内容情報
建設産業の生産性向上に火が付いた!
建設と最新テクノロジーが融合する「建設テック」を丸ごと解説建設産業の生産性向上に火が付いた!
建設と最新テクノロジーが融合する「建設テック」を丸ごと解説
国交省が打ち出した政策「i-Construction」を引き金に、アナログな建設産業が、AI（人工知能）やロボティクスなどの最新テクノロジーを取り入れて生まれ変わろうとしています。覚醒を始めた70兆円市場への参入をもくろむのは、大手IT企業から創業間もないスタートアップまで多種多様。新たな技術やサービスが次々に産声を上げつつあるのです。
飛躍的な生産性向上に挑む建設業界と、建設産業の変革をビジネスチャンスととらえた異業種の企業、彼らを政策面で後押しする国交省。三者の動きが織りなす「建設テック革命」の熱気を、豊富な事例と当事者への綿密な取材を基に描きます。
【主な内容】
第1章 建設業界でドローンが大ヒットしたワケ
様々な分野で活躍するドローン。実は、建設業がその活用先として最もホットな分野。なぜドローンが建設業を席巻しているのか。豊富な活用事例を紹介しつつ、背景にある建設業界の現状や課題、国土交通省の注目政策「i-Construction」の動向、新たに建設産業への参入を目指す企業の動きを紹介する。
第2章 3次元データが現場にやってきた
何事も「紙ベース」で進めてきた建設業界が、デジタルの、それも3次元の世界に急速に移行しつつある。調査・設計から施工、維持管理に至るまで、建設事業の一連のプロセスを3次元データの活用で効率化する「i-Construction」。その内容を詳しく解説しながら、建設業界にもたらした変化をつまびらかにする。
第3章 自動運転・ロボットで建設現場が「工場」に
生産性では製造業に大きく遅れをとる建設業。工事の自動化は、建設業界が何十年も前から抱いてきた「夢」だ。大手建設会社や建機メーカーは、やがて訪れる深刻な人手不足の時代に備え、重機の自動化やロボットの活用に取り組み始めた。AIやIoTなどの革新的な技術を武器に、現場は「工場」に生まれ変われるか。
第4章 AIが救うインフラ維持管理
インフラ維持管理の現場は、人手や予算の不足に悩んでいる。救世主となりそうなのがAIだ。コンクリートのひび割れを自動で検出したり、劣化を予測したりと用途は様々。多様な企業が手を組み開発にまい進している。
第5章 新たな主役はスタートアップ
建設産業に残る古い商慣習や旧態依然とした仕事の進め方を、ロボットやVR、ICTなどの最新技術で変えようともくろむスタートアップ企業が増えている。スタートアップと手を組み、本業の強化や新ビジネスの創出を目指す建設会社も現れ始めた。
プロローグ
人手不足がもたらす建設テック革命
十年間で百万人の職人が離職
建設業の「特殊性」は言い訳にならない
国内建設市場は約七十兆円
国土交通省の「アイ・コンストラクション」
国交相インタビュー
第1章 建設業界でドローンが大ヒットしたワケ
ダムの原石山を「鳥の目」で管理
コマツが先駆け
わずか一年で基準を改定した国交省の本気度
「レーザードローン」もデビュー
開口亀裂がくっきり見える
水中の地形もドローンで計測
水を透過するグリーンレーザー
商機を嗅ぎ取り続々と参入
ソニーとＺＭＰの合弁会社
インフラ点検での活用に期待
ユニークなドローンが続々
下水道管の中を飛ぶ小型ドローン
補修作業までこなすドローン
カラーボールを発射、損傷箇所に目印
重い責任、自覚と対策を
もしドローンが墜落して人や物を傷つけたら？
事故に対する国交省のスタンスは？
業務を依頼した測量会社が事故を起こしたら？
事故を起こした場合の刑事上の責任は？
開発・製造したドローンに欠陥があったら？
家屋の上空を飛ぶのに問題は？
海外から輸入する、あるいは海外で使う際の注意点は？
◎コラム
ドローン測量の基礎知識
災害廃棄物の管理にも活用
成長企業に聞く（渡辺豊・ルーチェサーチ社長）
ドローンを飛ばせる場所は？
第2章 三次元データが現場にやってきた
フロントローディングへの期待
シンガポールや欧州諸国が先行
国交省がＣＩＭのガイドライン
三次元モデルをわずか数分で自動作成
アプリの追加で現場作業も効率化
生コンの情報を電子化
工場に負担をかけない仕組みに
ＭＲとの組み合わせ
レーザースキャナーに脚光
法面工事の出来形を把握
人が斜面にぶら下がらなくて済む
トンネルの内壁は手押し型スキャナーで
鉄筋のかぶり厚さを「見える化」
三次元データで舗装工事を効率化
沖縄のモノレールの桁を計測
面倒な仮設道路の設計も楽々
「図面がない現場」をスキャナーが救う
首都高をコンピューター上に再現
机上で測量、図面は自動生成
損傷状況の推定にＡＩ
「自動運転」向けの地図作りに協力
除草のついでに「モグラ穴」を把握
点検員の支援アプリも
河川法の改正が市場拡大の契機に
レーザースキャナーの「カンブリア爆発」
精密モーター大手が参入
◎コラム
「レーザー搭載ロボ」で進捗管理
第3章 自動運転・ロボットで建設現場が「工場」に
重機の「自動運転」で鹿島とコマツがタッグ
振動ローラーはハンドル操作が肝
経路を作るのが難しいブルドーザー
現場の変化に対応するダンプ
制御アルゴリズムも安全もＡＩで
「無人化施工」の発展形
遠隔操作室を核に現場を集中管理
建設機械メーカーの戦略は？
山岳トンネル工事の自動化は可能か？
地山評価の自動化がカギ
ディープラーニングで土木技術者並に
日本では難しい完全自動化
単純・苦渋作業はロボットにお任せ
最大二百五十キログラムの重量鉄筋も三人で運べる
建設会社が協力して開発する手も
高層ビルをロボットが造る
コマツがＩｏＴプラットフォーマーに
大手保険会社も名乗り
プラットフォーム間の連携が進む
IoTでカネの流れが変わる？
現場代理人の権限はどうなるか
工事の自動化がもたらす近未来
◎コラム
クルマの自動運転との違いは？
５Ｇは自動化を加速させるか？
「エッジコンピューティング」と自動化の関係は？
第4章 AIが救うインフラ維持管理
二度目のＡＩブームは成果を生むか
ディープラーニングの衝撃
舗装点検市場の争奪戦
国交省の点検要領に対応
アダルト画像の検出技術を応用
高速道路の点検にも活用
国交省の「AIセンタ」
多様でリアルなAI活用事例
事例? 空洞探査の結果をディープラーニングで診断
事例? トンネルの打音検査は機械学習で
事例? ドローンで送電線点検、データ不足もＡＩが解決
事例? 省電力センサーで上水道の漏水を検知
事例? 運転員の質問に即答、廃棄物発電を効率化
事例? 幅〇・二ミリ以上のひび割れを高精度に検出
事例? 出水時のダム流入量を高い精度で予測
誰がどうやって開発するのか
最も難しい「現場への導入」
「瞬間診断」の時代がやって来る
天気予報のように寿命を予測
ＡＩで解析時間を大幅短縮
◎コラム
ＡＩのキホン? 機械学習、ディープラーニング
ＡＩのキホン? 教師なし学習、教師あり学習
ＡＩのキホン? 注目の深層生成モデル「ＧＡＮ」
ＡＩのキホン? ＡＩの回答をどう評価する？
ＡＩのキホン? ディープラーニング以外の手法
ＡＩのキホン? 知っておきたいキーワード
第5章 新たな主役はスタートアップ
実際に掘削機を調達して掘り始める
スタートアップと組む大企業
発注者と下請けを結びつける
民間取引に健全な競争を
建設会社と職人のマッチング
職人の仕事探し、決済も楽々
稼ぎをその日に受け取れる
設計者向けのクラウドソーシング
まん延する長時間労働への疑問
工務店向け施工管理アプリ
工事写真の整理を簡単に
建設機械のマーケットプレイス
大成建設が「力触覚」で新ビジネス
契約方式を工夫してもめ事を回避
シリコンバレーの拠点で本業を強化
VCへの出資を通じて情報収集
コマツの成功例にならえ
「脱請負」を目指す前田建設工業
中小・地方から始まった「VR革命」
スカイプやメッセンジャーが競合
三次元点群データの中に入る
◎コラム
押さえておきたいスタートアップ関連キーワード
米国で急成長を遂げる施工管理アプリも
注目のハプティクス技術
＊ 記事中の肩書きや情報は原則として取材時点のものです。
木村 駿［キムラ シュン］
著・文・その他
日経コンストラクション［ニッケイコンストラクション］
編集
内容説明
建設産業の革新に挑む全ビジネスパーソンに必読の書！
目次
プロローグ 人手不足がもたらす建設テック革命
第１章 建設業界でドローンが大ヒットしたワケ
第２章 三次元データが現場にやってきた
第３章 自動運転・ロボットで建設現場が「工場」に
第４章 ＡＩが救うインフラ維持管理
第５章 新たな主役はスタートアップ
著者等紹介
木村駿［キムラシュン］
日経コンストラクション記者。１９８１年生まれ。２００７年京都大学大学院工学研究科建築学専攻修了。同年に日経ＢＰ社に入社。「日経コンストラクション」や「日経アーキテクチュア」の記者として建設分野のＩＣＴ活用動向やインフラ老朽化問題などを追うほか、地震などの災害取材にも携わる（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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