バックホウのドライブレコーダー動画から作業内容を自動分類／定量化するAIモデル構築 鹿島建設：AI

鹿島建設とプラスゼロは、建設現場で稼働するバックホウの作業内容を、動画から識別／分類し定量化するAIモデルを構築した。

[BUILT]

　鹿島建設とpluszero（プラスゼロ）は2026年1月20日、鹿島建設が施工する富山環境整備発注の「平等処分場建設工事」で、バックホウの作業内容をドライブレコーダーの動画から自動で分類し、定量化するAIモデルを共同で構築したと発表した。

AIモデルによる作業内容の分類／定量化　出典：鹿島建設プレスリリース

　造成工事では複数台のバックホウが掘削や積み込み、法面整形などの作業を担う。平等処分場建設工事では敷均や転圧作業も加わるため、バックホウによる土工作業の効率化が現場の生産性向上につながる。稼働効率の分析にはどの作業にどれだけの時間を要しているかを定量的にデータ化する必要があるが、実施には相当数の人員が必要で負担が大きいのが課題だった。

　鹿島建設とプラスゼロは、バックホウ搭載ドライブレコーダーの動画に着目。各バックホウの作業内容をAIが識別／分類し定量化するモデルを構築した。

　開発したAIモデルは、各バックホウの作業内容を「掘削」「積込」「敷均し」「転圧」「法面整形」「移動」「待機」「その他」の8つのカテゴリに分類し、定量化する。バックホウに搭載されたドライブレコーダーから動画データを取得し、AIモデルに取り込むことで、定量データを生成する。

　誤分類を防止するため、熟練技術者の知見をモデルに適用し、誤りが発生しやすい特定パターンの補正や現実的に起こり得ない作業パターン（状態遷移）の排除などにより分類精度を高めた。

　平等処分場建設工事では、最大20台のバックホウが稼働している。新モデルを使って現場の状況を解析し、その結果を基に、現場社員が最適な重機台数や配置を検討。現場全体の生産性向上に寄与した。

　また、AIモデルによる作業分類と実際の作業内容との突き合わせによる分類精度の検証を実施。現場の生産性向上を目指すために改善の余地が大きい「待機」は97.1％、「敷均し」「転圧」「掘削」はそれぞれ約80％の精度で分類できていることを確認したという。

現場社員による定量データの活用　出典：鹿島建設プレスリリース

　鹿島建設とプラスゼロは今後、新モデルを他の造成工事へも展開するため、教師データの蓄積と、分類精度の向上を図っていく。