高架橋の点検に損傷検出AIサービス「eドローンAI」を活用

背景

今回「eドローンAI」をご利用いただいた東急建設株式会社（本社：東京都渋谷区、以下、東急建設）では、鉄道高架橋をはじめとするインフラ構造物の点検調査において、以下のような課題を抱えていました。

〇高所など目視確認が難しい箇所が多い

〇撮影した膨大な画像から、損傷を抽出・整理する作業に多くの時間と人手を要する

〇点検員の経験に依存しやすく、判断のばらつきが生じやすい

〇点検調査業務全体の効率化・省人化が求められていた

これらの課題を解決し、点検品質を維持・向上させながら業務効率を高める手段として、「eドローンAI」を活用いただきました。

活用場所：現在補修工事を進めている鉄道高架橋

活用内容

◇点検調査対象
鉄道高架橋の床版、主桁、横桁　（コンクリート構造物）

◇撮影方法
一眼高解像度カメラを用いて高解像度で撮影
対象範囲を網羅的に撮影し、解析用データを取得

◇解析内容
撮影した画像を「eドローンAI」でAI解析

一部の部材については撮影した画像からオルソ画像を生成しAI解析
（損傷箇所を面的に把握することが可能です）
クラック損傷図のCAD出力化

◇AIによる主な検出項目
・ひびわれ（幅/長さ）
・剥離
・鉄筋露出
・漏水
・遊離石灰

導入効果

「eドローンAI」の活用により、以下のような効果が得られました。

・クラック調査に要する作業を半減　（省力化）
・見落としリスクの低減による点検品質の向上　（ひびわれ幅0.05mmから抽出可能）
・補修作業の見積に活用　（ひびわれ幅やひびわれ長さの情報数量算出に活用）
・報告資料作成の効率化　（ひびわれ線図形が描画されたCADファイルが生成されるので、図面に重ねることで損傷図作成が可能）

これにより、従来は多くの時間を要していた点検調査後工程を効率化し、より付加価値の高い業務へ注力できる環境構築に貢献しています。

資料引用：NTT e-Drone Technology

おわりに

今回のNTT e-Drone Technology社と東急建設社による実証実験のニュースは、建設・インフラ業界全体のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる、非常に意義深い一歩だと感じています。

特に、鉄道高架橋のような大規模な構造物において、ドローンとAIを組み合わせることで「作業時間の半減」と「0.05mmの精度」を両立させたという実績は、現場の安全と品質向上を目指す私たちにとっても大きな刺激となる素晴らしいニュースです。

「適材適所」が導くインフラ点検の未来

こうした最新の事例を拝見して改めて感じるのは、AI解析という強力なツールを「どう現場に届けるか」というアプローチの多様性です。
今回のリリースの主役であるドローンは、人の手が届かない高所や死角をカバーする機動力において比類なき強みを発揮します。

一方で、弊社スギテックが推進している「地上からの超望遠・超高解像度撮影」も、また異なる角度から現場を支える技術です。

・ドローンの飛行制限がある都市部や線路近傍
・広範囲を一気に記録したい大規模壁面
・より深い内部欠損まで探る「赤外線熱画像」との複合診断

このように、現場の状況や求められる情報の深さに応じて、ドローンのような「動く目」と、私たちが得意とする「遠くから射抜く目」を使い分けていく。
この「適材適所」の組み合わせこそが、これからのインフラ点検において最も重要になっていくのではないでしょうか。

共創が生み出す「安心」のカタチ

AI技術の進化は、決して一つの企業の独占物ではなく、業界全体がそれぞれの得意分野を活かし、互いに学び合うことで、より確かなものへと昇華されていきます。
弊社でも、自社開発AI「Smart Crack Checker」や「Kuraves」といったシステムを運用していますが、今回のニュースのような最先端の事例に触れるたび、技術を磨き続ける責任と楽しさを再確認させられます。

表面のひび割れをデジタルで可視化するだけでなく、その裏側にある構造物の「声」をどう聞き取るか。スギテックも、業界の先駆者たちの背中を追い、そして時には手を取り合いながら、デジタルとアナログの知見を融合させた「一歩先」の診断を目指してまいります。
新しい技術が、現場で働く人々の負担を減らし、誰もが安心して暮らせる社会のインフラを守っていく。そんな未来を、私たちも技術の力で共に支えていきたいと考えています。

【リリースニュース配信元】

□ 株式会社NTT e-Drone Technology
サービス推進部
リリースニュース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000142334.html
omakase_edrone@nttedt.co.jp

音声AIエージェント「TakumiX」

電話対応から建設施工支援まで、あらゆる現場型産業の業務改革を音声AIで実現

また、SORABITOは2026年1月、産業領域に特化した対話AIの実装を推進するため、イレブンラボジャパン合同会社（本社：東京都千代田区、Japan & Koreaゼネラルマネージャー：田村 元、以下「イレブンラボ」）との戦略的パートナーシップを締結しました。

TakumiXは、イレブンラボの先進的な音声AI技術と、SORABITOが建設・建機レンタル業界をはじめとする現場型産業のDX支援を通じて培ってきた業務理解・設計力を融合したサービスです。

電話応対、注文受付、問い合わせ対応、現場ナレッジの案内、マニュアル参照、作業支援、若手教育支援など、あらゆる産業の対話業務において、現場で実際に役立つ実用的な音声AIエージェントを構築・提供します。

下記リンクより、TakumiXのデモを体験いただけます。

■ TakumiX公式サイト：
https://takumix.ai/

背景

建設・レンタル・物流・製造などの現場では、依然として重要業務の多くが対話や人の経験に支えられています。

顧客からの問い合わせ対応、注文受付、社内確認、作業手順の確認、熟練者への相談、現場からの報告など、現場の業務は人と人との対話を通じて進んでいます。中でも電話は、いまなお多くの現場で中核的なコミュニケーション手段として利用されています。

一方で、深刻な人手不足を背景に、こうした対話業務は現場にとって大きな負担となっています。問い合わせや連絡への対応が一時的に集中することで、すぐに確認できない、折り返し対応が必要になる、聞き漏れが発生する、転記ミスが起きるといった課題が生じ、顧客体験や業務品質の低下にもつながっています。

また、施工、点検、整備、修理、保守、物流、製造などの現場では、法令、マニュアル、仕様書、手順書、FAQ、社内ルールといった多様かつ膨大な情報を確認しながら業務を進める必要があります。

しかし実際の現場では、作業中で手が塞がっている、手袋を着用している、手が油や泥で汚れているなどの理由から、スマートフォンやPCなどのデバイスを操作しづらい場面も少なくありません。その結果、必要な情報を探すために作業を中断する、経験者への確認が集中する、若手が判断に迷うといった課題が発生しています。

こうした背景から、現場で働く人が話しかけるだけで必要な情報にアクセスし、その場で確認・相談・判断支援を受けられる音声AIエージェントへの期待が高まっています。

TakumiXが多様な業務に組み込まれ、現場をサポート

音声AIを活用することで、従来のチャットボットや画面操作を前提としたAIでは対応が難しかった、現場特有の対話業務やハンズフリーでの情報確認を支援することが可能になります。

SORABITOは、こうした現場課題に対応するため、高品質な音声AIを各社の業務に最適化した形で組み込める音声AIエージェント構築サービス「TakumiX」を開発しました。

TakumiXでは、SORABITOが現場型産業のDX支援を通じて培ってきた知見を活かし、各社の業務フロー、専門用語、問い合わせ内容、運用ルール、現場特有の判断基準を踏まえた対話ロジックを構築します。

また、イレブンラボの技術により、人間と自然に会話しているような高品質な音声体験と、遅延の少ないスムーズな対話を実現します。

TakumiXは、単なる電話応対の自動化にとどまりません。現場で働く人が迷ったときに相談できる現場コンシェルジュとして、若手教育、作業支援、問い合わせ対応、ナレッジ共有、多言語対応など、現場のあらゆる対話業務を支える自社だけの「匠社員」を構築します。

これにより、現場の人手不足を補完するとともに、対応品質の標準化、生産性の向上、顧客体験の改善を実現します。

TakumiXの主な特徴

1. 現場で自然に使える音声インターフェース

手が塞がっている、手袋をしている、作業中に画面を見づらいといった現場環境でも、音声で必要な情報にアクセスできるインターフェースを提供します。

電話応対だけでなく、施工、点検、整備、修理、保守、物流、製造など、現場作業中のハンズフリーな情報確認を支援します。

2. 現場特有の業務に合わせた対話ロジック

各社の業務フロー、専門用語、マニュアル、FAQ、判断基準等に合わせて、現場業務に即した対話ロジックを設計します。

単なる汎用AIではなく、実際の現場で使われることを前提に、質問の受け方、聞き返し方、回答の粒度、次の行動へのつなげ方まで含めて最適化します。

3. 電話対応・問い合わせ対応の自動化

注文受付、予約受付、問い合わせ対応、一次回答、社内確認など、電話を起点とする業務を音声AIで支援します。

人が対応すべき業務とAIが対応できる業務を適切に切り分けることで、対応負荷の削減と顧客体験の向上の両立を図ります。

4. 現場ナレッジの活用と若手教育支援

マニュアル、仕様書、FAQ、法令、社内ルールなどの情報をもとに、作業者が必要な情報を音声で確認できる環境を構築します。

若手社員や経験の浅い作業者が迷ったときに相談できる「匠社員」として、現場に蓄積された知見の継承や教育支援にも活用できます。

5. 多言語対応による海外拠点・代理店支援

多言語での問い合わせ対応や、海外拠点・代理店向けの業務支援にも対応可能です。
これにより、国内外の現場における対応品質の標準化や、問い合わせ対応工数の削減に貢献します。

想定される活用シーン

TakumiXは、以下のような業務での活用を想定しています。

・電話での注文受付、予約受付、問い合わせ対応
・建設機械、車両、設備などの点検、整備、修理、保守に関する問い合わせ対応
・マニュアル、仕様書、FAQ、法令、社内ルールの音声検索
・現場作業員、メカニック、若手社員向けの作業支援および教育支援
・社内情報システム業務における問い合わせ対応や一次回答の自動化
・多言語での問い合わせ対応、海外拠点・代理店への業務支援
・コールセンターや営業所における一次対応の自動化
・現場からの報告、確認、記録業務の音声入力支援

今後の展開

SORABITOは、TakumiXを通じて、あらゆる産業における対話業務の自動化と、現場作業支援の高度化を進めてまいります。
今後は、建設・レンタル・物流・製造をはじめとする各産業の企業と連携し、電話応対や問い合わせ対応の自動化に加え、点検、整備、修理、保守など、現場で働く人のハンズフリーな作業支援に向けた実証実験および導入を推進していきます。

現場で働く人が必要な情報にすぐアクセスでき、迷ったときに自然な音声で相談できる環境を構築することで、人手不足が深刻化する産業現場の生産性向上に貢献してまいります。

デモ体験・導入の流れ

TakumiX公式サイトより、音声AIエージェントのデモをご体験いただけます。

1. 上記サイトにアクセスし、フォームに必要事項をご入力ください

お名前、メールアドレスをご入力いただきます。

2. サイト上ですぐに音声AIとの対話を開始できます

契約不要・無料でデモをご体験いただけます。

3. 参照URLを入力することで、その内容を学習したエージェントとの対話も可能です

Webサイトや公開情報をもとに、音声AIエージェントの活用イメージをご確認いただけます。

4. PoCや現場導入に関するご相談も可能です

個別業務に合わせたデモ作成、PoCの実施、実運用を見据えた導入相談も承ります。

■ イレブンラボについて
2022年に設立されたイレブンラボは、音声AIリサーチと革新的テクノロジーのグローバルリーダーであり、企業、開発者、クリエイター向けに最先端のAIオーディオツールを提供しています。2026年2月にはシリーズDで5億ドルの資金調達を実施し、評価額は110億ドルに達しました。独自の技術により、コンテンツのローカライズ、対話型AIエージェントの構築、マルチメディア制作を支援し、人間とコンピュータのインタラクションの再定義を目指しています。

URL：https://elevenlabs.io/ja

■ SORABITOについて
SORABITOは、「世界中の明日をつくる」をミッションに掲げ、現場型産業の生産性向上に取り組んでいます。現場で培ってきた知見と設計力を強みに、TakumiX（読み：タクミエックス）を立ち上げ、先進的な音声AIを活用した対話AIの業務実装を推進しています。さらに、建設機械レンタル会社向けサービス「i-Rentalシリーズ」や、現場のあらゆる点検表をペーパーレス化する「GENBAx点検」を通じて、建設・建機レンタル業界の業務効率化とDXを支援しています。

URL：https://www.sorabito.com/

資料引用：SORABITO

おわりに

「現場型産業の未来は、もはや画面の中ではなく『声』の先にある」。
2026年4月21日にSORABITOが発表した音声AIエージェント「TakumiX（タクミエックス）」は、そんな確信を抱かせる画期的な一手です。

これまでの建設・現場DXは、紙をタブレットに置き換える「デジタイゼーション」が主流でした。
しかし、手が汚れ、常に周囲の安全に気を配る現場作業員にとって、今ではデバイスを操作すること自体が大きな負担となりつつあります。
世界最高峰の音声AI技術を持つElevenLabsとの提携により誕生したTakumiXは、作業者の「目と手」を解放し、対話だけで業務を完結させるという、現場本来のニーズに対する究極の回答と言えます。

期待される効果を推測してみましょう。
ベテランの暗黙知がAIという「デジタル匠社員」に凝縮され、若手や多国籍スタッフをリアルタイムで支える「知の継承」が加速します。
また、営業所に殺到する電話注文をAIが肩代わりすることで、事務スタッフはより複雑な調整業務に集中できるようになり、業界全体の生産性を底上げするでしょう。

もちろん、現場特有の騒音対策やAIが提示する情報の責任の所在、そして「機械と話す」という文化的な抵抗感など、克服すべきハードルは存在します。
しかし、これらは技術の洗練と運用の積み重ねによって解決可能な「成長痛」に過ぎません。

TakumiXが真に価値を発揮するのは、AIが人間を置き換えるのではなく、現場のプロフェッショナルたちが「より人間にしかできない創造的な仕事」に集中できる環境を整えたときです。
テクノロジーが現場の課題に真摯に向き合ったとき、日本のインフラを支える現場は、より安全で、よりスマートな場所へと進化を遂げるはずです。今回のリリースは、その変革の号砲となるに違いありません。

【リリースニュース配信元】
□SORABITO株式会社
リリースニュース
https://www.sorabito.com/press-20260421/

事業推進室　広報担当
marketing@sorabito.com

カメラを持って歩くだけで、現場監督の施工管理業務を自動化

zenshot AIは、建設現場でカメラを持って歩いて撮影するだけで、現場の状況を理解し、安全管理、品質管理、工程管理をはじめとする施工管理業務の一部を自動化するAI Agentです。

本サービスには、経済産業省および国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が推進する生成AI基盤モデル開発支援プロジェクト「GENIAC」において実施した、建設現場に特化したVLM（Vision-Language Model）の開発成果を利用しています。
画像認識にとどまらず、位置情報、図面との対応関係、過去の撮影との連続性を踏まえ、建設現場を空間として理解することを特長としています。

Zen Intelligenceは、「フィジカルAI Agentで、供給力を増やす」という構想のもと、建設をはじめとする物理空間を伴う産業において、AIによる業務変革を推進してまいります。

建設業の人手不足とAI活用

近年、生成AIの進展により、ホワイトカラー領域では文書作成や情報検索、顧客対応などを対象とした業務変革が急速に進んでいます。
一方で、建設をはじめとするフィジカル領域では、業務の起点が物理空間そのものにあるため、AI活用は依然として限定的です。

その中でも建設業界では、現場監督や技能者の不足が深刻な課題となっています。
施工管理業務は、安全・品質、工程に関する多面的な確認と判断を伴う上、現場ごとの状況を踏まえた適切な指示や記録作成が求められます。そのため経験の差が業務品質の差として表れやすく、人材不足が進む中で、施工品質の維持と供給力の確保は建設会社にとって重要な経営課題となっています。

こうした課題に対して求められるのは、テキストや帳票などすでにデジタル化された情報のみを扱うAIではなく、現場のどこで、何が、どのような状態にあるのかを把握し、その理解をもとに判断、指示、記録作成を実行できるAIです。

Zen Intelligenceは、このような物理空間を起点に現場を理解し、実務の支援・自動化を行うAIを「フィジカルAI Agent」と位置づけています。建設領域においては、画像データだけではなく、現場空間を時系列で捉えたデータをもとに、位置関係、空間構造、図面との対応関係、過去との連続性を踏まえて理解することが重要になります。

「zenshot AI」概要

カメラを持って歩くだけで、現場監督の施工管理業務を自動化

zenshot AIは、建設領域に特化したフィジカルAI Agentです。
現場でカメラを持って歩いて撮影するだけで利用でき、取得したデータをもとにAIが建設現場の状況を把握し、施工管理業務の一部を自動化します。
従来、これらの業務は現場監督が現場を巡回しながら、経験と知見に基づいて確認、判断、記録してきました。
zenshot AIは、こうした施工管理業務の一部をAIが担うことで、現場監督の業務負荷軽減と管理品質の平準化を目指します。

GENIACで実施した建設特化型VLMの開発成果を利用

zenshot AIには、GENIACで実施した建設特化型VLMの開発成果を利用しています。
GENIACにおいて、建設現場の空間・物体・意味情報を時系列で統合したマルチモーダルな現場データ基盤を構築し、建設特化型VLMを開発しました。この成果を利用することで、単に画像内の対象物を認識するのではなく、現場全体を空間として捉え、建設現場の状況と文脈を理解したうえで、施工管理業務に必要な判断につながる情報処理を可能にします。

主な機能

zenshot AIは、以下のような施工管理業務を支援し、自動化します。

安全指摘：現場全体の状況をAIがチェックし、危険箇所や安全措置不備の指摘を生成します。

工程進捗：現場の時系列変化をAIが理解することで、工程進捗を管理できます。

品質検査：設計図面から検査対象箇所をAIが抽出し、検査基準と現場データを照合することで検査が自動化されます。

施工管理記録：現場全体の日々の施工状況と設計図面をAIが読み込み、施工管理記録写真を抽出します。

これにより、従来は経験豊富な現場監督の知見に依存していた確認、判断、記録業務の一部をAIが担うことが可能になります。
経験の浅い現場監督であっても、一定水準の施工管理業務を遂行しやすい環境の実現を目指します。

今後の展開

Zen Intelligenceは今後、zenshot AIを通じて施工管理業務のさらなる自動化に取り組んでまいります。GENIACで開発した建設特化型VLMを基盤として、現場理解の精度向上と対応領域の拡張を進めることで、建設業界における供給力向上に貢献してまいります。

資料引用：Zen Intelligence

おわりに

今回のZen Intelligence社による「zenshot AI」の提供開始は、日本の建設DXにおける大きな転換点となりそうです。単なるデジタル管理ツールの域を超え、AIが物理的な空間情報を読み解く「フィジカルAI」として現場監督の右腕となる。15億円という大規模な資金調達のニュースも含め、市場の期待がいかに大きいかが伺えます。

しかし、期待が大きい一方で、「物理空間」という複雑な領域に挑むからこその課題も無視できません。

まず…最大の障壁は「現場の不確実性」です。
日々刻々と姿を変え、埃が舞い、光が変化する過酷な建設現場において、AIが常に高い精度を保つのは至難の業です。
もし誤検知が頻発すれば、確認作業が増えて本末転倒になる恐れもあります。
また、「責任の所在」という法的・倫理的な議論も避けては通れません。AIの判断ミスで事故が起きた際、誰が責任を負うのか。
このルール作りが、社会実装のスピードを左右するでしょう。

さらに、現場で働く方々の「心理面への配慮」も不可欠です。
AIが「監視者」ではなく、あくまで「熟練のパートナー」として現場に馴染めるか。技術が人間の勘や経験を奪うのではなく、それらを拡張し、若手への技術承継を助ける存在であり続けられるかが、真の成功の鍵を握ると考えられます。

物理世界の情報をデジタル化し、再び現場へとフィードバックする。
この「フィジカルAI」の壮大な挑戦はまだ始まったばかりです。「zenshot AI」が、人手不足に悩む建設業界の救世主となり、現場管理をいかに「極小化」していくのか。
今後の進化と、現場への浸透プロセスから目が離せません。

【リリースニュース配信元】
□ Zen Intelligence株式会社
リリースニュース：https://zen-intelligence.ai/news/20260414/
サービスに関するお問い合わせ
zenshotについては下記サイトよりお問い合わせください。
zenshotサービスサイト: https://zenshot.ai

Zen Intelligenceは、物理現場の3次元空間とその時間変化の中で知覚・推論・行動するSpatial Intelligence（空間知能）を開発するPhysical AIスタートアップです。創業以来一貫して現場データを起点としたAI・ロボット技術の開発・提供に取り組んできました。現在、建設業向けに3D Visionと基盤モデルを核とした建設AIプロダクト「zenshot」を展開しています。Physical AIを通じて、産業の在り方そのものをAIネイティブな形へと再構築する「Re-Industrialization」を目指しています。

講義「建設業×テクノロジーの心得」

当日は、東京都内の中小建設会社に入社した新入社員69名が参加しました。

今回のテーマは、建設現場で欠かせないコミュニケーションと、近年普及が進む生成AIとの向き合い方です。講義では、内容を伝えるだけでなく、その場でリアルタイムアンケートを実施。
新入社員の声を見える化した研修を実施しました。

建設業の若手育成の重要性

新入社員の時期にまず必要なのは、知識を増やすことだけではありません。
現場で分からないことが出たときに、「正しく聴く、確認する、伝える」この基本ができるかどうかで、その後の成長の速度は大きく変わります。

一方で、今の若手にとって生成AIはすでに身近なツールとなってきています。現場でのコミュニケーションが大切だという前提の下、生成AIをどのように使うか、使い方と注意点を最初に押さえた、建設業の実務を踏まえた研修を実施しました。

新入社員研修の内容

若手社員にとって特に重要性が高い「現場でのコミュニケーション」また近年普及が加速する「生成AIの活用」をテーマとしました。

近年の新入社員には、コロナ禍で遠隔授業や非対面でのやり取りの影響を受けてきた世代も含まれており、人間関係の構築の重要性や、現場で分からないことを放置せず、早めに確認し、必要な相手にきちんと伝えるという基本を伝えました。
これは人間関係やコミュニケーションの問題にとどまらず、現場で重要な五大管理（QCDSE）の土台になるためです。

あわせて、今後の実務で避けて通れない生成AIについても、専門用語の確認、会議内容の整理、メール文や書類の下書き作成などの活用方法を紹介しつつ、個人情報や機密情報を入力しないこと、生成物は社外提出前に必ず人が確認すること、AIの出力をうのみにしないことまで含めて伝えました。

後半は、現場で起こりやすい困りごとを題材にした発想のグループワークを行い、知識の理解だけでなく、現場で考え行動するかを自分で考える研修としました。

アンケートで見えた若手社員の傾向

今回の結果でまず明らかになったのは、
「人に聞くつもりはあるが、実際には聞きづらい」という実態です。

困ったときの最初の行動では、「まず先輩に聞く」が50.0％で最も多く、「自分で調べる」が37.9％でした。一方で、先輩や上司に質問することについては、「少し緊張する」が45.5％、「かなり緊張する」が22.7％でした。
合計すると68.2％です。頼ろうとする意識はあるものの、多くの新入社員が質問への心理的ハードルを感じていることが分かりました。

また、生成AIの利用率に関しては、「ほぼ毎日使っている」が36.4％、「週に数回使っている」が18.2％で、週1回以上使っている人は合計54.5％でした。すでに半数を超える新入社員が、生成AIを日常的に使っていることになります。

使い方として多かったのは、「調べもの」が68.2％、「メールや文章の作成」が45.5％、「アイデア出し・壁打ち」が43.9％でした。

生成AIは、若手にとってすでに身近な道具になっていることが分かります。

さらに、今後あるとうれしい支援として多かったのは、「業務マニュアル」と「資格取得サポート」で、どちらも66.7％でした。「社外を含めた同期交流の場」も48.5％ありました。

当日実施したアンケートについて

今回の研修には69名が参加し、このうち66名から回答を得ました。

設問では、建設業の印象、困ったときの行動、先輩や上司への質問のしやすさ、普段の情報収集手段、
今後あるとうれしい支援、生成AIの利用状況などを確認しました。

研修の場で参加者の実態を把握し、その結果も共有しながら進めたことで、より現実に即した学びにつなげることができました。

これから建設業で必要な支援

今回の研修を通じて改めて感じたのは、建設業の若手育成では、知識を教えることだけでは不十分だということです。

新入社員は、積極的に相談したいという思いを持っています。
しかし、実際には聞きづらさを抱えています。
だからこそ、相談しやすい環境づくりと、コミュニケーションの基本を早い段階で丁寧に伝えることが必要です。

同時に、日々の仕事を支える仕組みも欠かせません。
業務マニュアル、資格取得支援、同期とのつながりづくりは、そのまま定着支援につながります。
さらに、生成AIをすでに使っている若手が多い以上、社内で安全に使うためのルール整備や活用の基本を早めに整えておくことも重要です。

ネクストビルダーズ株式会社は、今後も建設業の若手育成をテーマに、現場で役立つ研修と伴走支援を続けてまいります。

また、若手育成に加え、中小建設会社向けに、生成AIの現場活用やリスク対策、業務効率化に関する伴走支援も行っています。
今回の研修で扱った「安全に使う」「現場で実務に活かす」という視点は、こうした支援ともつながっています。

参考として、以前実施した「中小建設会社のための生成AI活用（基礎講座）（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000178525.html）」の取り組みもご覧ください。コミュニケーション、育成、AI活用を切り離さず、実務に即した支援を進めていきます。

講師プロフィール
直井優太 ネクストビルダーズ株式会社 代表取締役
1級建築施工管理技士／中央大学MBA（経営修士）
地場ゼネコンにて国交省等の公共工事で現場代理人を経験。
その後、DX推進担当や経営修士の経験を経てネクストビルダーズ株式会社を創業。
現在は中小建設会社への人材採用／育成・DX／AI推進支援を行っている。

毎月3社様限定 無料相談実施中
相談は建設会社のみとさせていただいております。
無料相談専用フォーム：https://nextbuilders.co.jp/contact/

資料引用：ネクストビルダーズ

おわりに

建設現場が迎えた「知の総力戦」の時代

建設業界は今、単なる「人手不足」を超えた、大きな構造改革の真っ只中にあります。
今回のニュースが浮き彫りにしたのは、現場が「背中を見て覚えろ」という精神論を脱却し、AIという知性と、人間力という感性を掛け合わせた「知の総力戦」へと進化している実態です。

生成AIの導入は、単なる事務作業の効率化に留まりません。
それは、ベテランが長年培ってきた「勘」や「暗黙知」を言語化し、若手が最短ルートでプロへと成長するための「共通言語」を構築する試みでもあります。
しかし、どれほどテクノロジーが進化しても、命を守る現場の最前線を支えるのは、やはり「言いにくいことも即座に伝える」といった、泥臭いまでのアナログな信頼関係なのです。

今の若手社員に求められているのは、「最新ツールを使いこなすクールな知性」と「現場をまとめ上げる熱い人間力」のハイブリッドという、非常に高いハードルです。
しかし、この二つが融合したとき、建設業界は「きつい・汚い・危険」という旧来のイメージを塗り替え、最もクリエイティブでエキサイティングな職種へと変貌を遂げるのかもしれません。

「古き良き文化」と「最先端の技術」が交差する今の建設現場。そこには、効率を追求しながらも、最後は「人の声」で安全を担保するという、極めて人間味あふれる挑戦の姿がありました。

【リリースニュース配信元】
□ネクストビルダーズ株式会社
リリースニュース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000178525.html
MAIL：contact@nextbuilders.co.jp
URL：https://nextbuilders.co.jp/

自治体インフラ点検の実態調査

労働人口減少が進む「8掛け社会※1」を背景に、インフラ老朽化が進む一方、技術者不足で点検継続が困難となっています。
国土交通省「インフラ長寿命化計画※2」により、デジタル技術を活用した点検の効率化と予防保全への転換が求められていますが、
本調査では点検継続が困難との回答が4割を超える一方、新技術導入の課題が明らかになりました。

キヤノンMJでは、調査結果に加え、東京都大田区のデジタル技術の活用事例を紹介するセミナーを2026年4月22日に開催し、解決策の普及に取り組んでまいります。

調査結果をダウンロード

自治体インフラ点検の実態調査資料

dmt2.canon.jp

＜調査結果の利用条件＞

１、情報の出典元として「キヤノンマーケティングジャパン株式会社」の名前を明記してください。
２、Webサイトで使用する場合は、出典元として、リンクURL「https://canon.jp/」を設置してください。

調査背景・目的

国土交通省が推進する「インフラ長寿命化計画」により、老朽化インフラの更新やデジタル技術を活用した点検の高度化が全国で急務となっています。
こうした状況の中、本調査は人員不足やAI・ドローンなど新技術習得への不安、点検手法や製品選定の難しさなど、自治体の点検現場が抱える課題を明らかにし、インフラの維持管理水準の向上に貢献することを目的としています。

調査概要

□調査名称
自治体インフラ点検の実態調査

□調査方法
IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー^®︎」の企画によるインターネット調査

□調査期間
2025年12月2日〜2025年12月3日

□有効回答
都道府県や市区町村でインフラ管理・点検業務の責任者または担当者として携わっている職員100名

※合計を100%とするため、一部の数値について端数の処理を行っております。そのため、実際の計算値とは若干の差異が生じる場合がございます。

結果概要（一部抜粋）

4割以上が「今後10年間の点検継続は困難」と回答

現行体制（人員・予算・技術）のままでは継続的な点検が困難と感じる自治体職員が4割を超え、業務負荷の軽減および継続的な点検を支える環境整備の必要性が示されました。

新技術を有効と評価したのは8割以上。一方で導入・検討は4割近くにとどまる

ドローン、AIなどの新技術が点検に有効と8割以上の職員が評価した一方で、実際の導入・検討は4割近くにとどまりました。
「近接目視と同等の精度への懸念」や「導入コストの高さ」などが障壁となり、
新技術への期待と実装のギャップが浮き彫りとなっています。
精度検証の透明化や導入効果の可視化といった現場が安心して導入を進められるような取り組みが必要と考えられます。

導入の最大障壁は「職員の理解・技術習得への不安」

次いで「技術の信頼性や実績が不明確」、「国や他自治体の導入事例が不足している」など、判断材料や前例の不足による不安感が課題として挙がりました。
こうした不安や情報不足を解消し、導入のハードルを下げるためには、検証結果や事例の共有など、導入しやすい環境整備の必要性が示唆されています。

調査結果をダウンロード

すべての調査結果は、以下のWebページよりご確認いただけます。

自治体インフラ点検の実態調査資料

dmt2.canon.jp

＜調査結果の利用条件＞
１、情報の出典元として「キヤノンマーケティングジャパン株式会社」の名前を明記してください。
２、Webサイトで使用する場合は、出典元として、リンクURL「https://canon.jp/」を設置してください。

まとめ

本調査により、全国的なインフラ老朽化に直面する自治体の点検現場が、人員不足・技術者不足といった構造的な課題を抱える一方で、新技術に対する期待と実際の導入との間にギャップを感じている実態が明らかになりました。

キヤノンMJは、長年培ってきた画像・映像技術やAI解析技術を強みに、現場の声を踏まえたサービス改善と、自治体職員が安心してデジタル技術を活用できる環境づくりを進めていきます。2025年11月には、インフラ構造物点検サービス「インスペクションEYE for インフラ Cloud Edition」を機能強化し、コンクリート構造物と鋼材構造物を一体で点検したいという自治体の要望にも対応しています。今後もソリューションの導入から運用、さらには継続的なサポートまで寄り添い、持続可能なインフラ管理の実現と、点検・維持管理水準の向上に貢献していきます。

なお、こうした取り組みの一環として、AIを活用した橋梁点検を運用する東京都大田区の担当職員を招いたオンラインセミナー（再放送）を開催します。デジタル技術やAIの活用を検討されている方や導入後の運用設計でお悩みの方はぜひご参加ください。

※1　2040年には日本国内の生産年齢人口（15～64歳）が現在の8割に減少する、いわゆる「8掛け社会」の到来が予測されています。

※2　国土交通省「インフラ長寿命化計画（行動計画）」

東京都大田区の事例紹介セミナー概要

【橋梁点検・変状検知のAI活用】大田区の取り組みから学ぶ点検プロセスの変革

〜コンセプトから成果、将来展望まで──人手不足時代の「AIとの向き合い方」を徹底解説〜
・日時：2026年4月22日（水）11時～12時まで
・形式：オンライン形式
・申込：https://majisemi.com/e/c/canon-mj-2-20260422/M2A

セミナーでは、東京都大田区の担当職員より人手不足のなかでどのようにAIと向き合い、現場に取り入れていったのか、導入時の疑問・不安をどう解消したのか、実際に使ってみたからこそ分かる運用ポイント、AIとの役割分担、効率化の実例など、自治体のリアルな経験談をご紹介します。

※　本セミナーは、2025年10月8日開催のセミナーの再放送です。

「インスペクション EYE for インフラ Cloud Edition」について

「インスペクション EYE for インフラ Cloud Edition」は、インフラ構造物の画像をアップロードするだけで、AIを活用したひび割れ、エフロレッセンス、鉄筋の露出・腐食など、さまざまな変状検知をクラウド上で実施できるサービスです。結果はダウンロードして点検調書の作成や記録管理に活用でき、現場業務の省力化や点検品質の向上にも貢献します。なお、本ソリューションは、デジタル庁「目視等による施工・経年劣化・安全措置対策状況等確認のデジタル化を実現する製品・サービス」に登録されています。

・製品ページ：https://canon.jp/biz/product/camera/nvs/analysis/inspection-eye

資料引用：キヤノンMJ

おわりに

技術よりも先に、私たちの「心」をアップデートするために

今回の調査結果で最も印象的だったのは、「8割が有効と認めつつ、導入は4割」という数字の乖離です。このギャップにこそ、日本のDXが直面している本質的な課題が凝縮されています。

現場の職員が抱く不安の正体。
それは技術への不信感というより、「責任の所在」や「自らの存在意義」への揺らぎではないでしょうか。失敗が許されない公務の現場において、AIというブラックボックスに判断を委ねる恐怖は、私たちが想像する以上に重いものです。また、長年の経験に裏打ちされた「熟練の技」がデジタル化されることへの、無意識の抵抗感もあるはずです。

労働人口が減少する「8掛け社会」において、新しい技術を学ぶ時間すら惜しいという切実な悲鳴も聞こえてきます。しかし、大田区の事例が示唆するように、重要なのはスペックの高さではなく、「いかに現場の心理的ハードルを下げるか」という視点です。

技術を「仕事を奪う魔法」ではなく、負担を分かち合う「頼れる相棒」として迎え入れる。
そんな心のインフラ整備こそが、老朽化する物理的なインフラを守り抜くための、最も確実な一歩になるのかもしれません。

【リリースニュース配信元】
□キヤノンマーケティングジャパン株式会社
NVS企画部　NVS企画第二課　03-6719-9864
リリースニュース：
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001400.000013943.html

アスベスト計測支援システム「メコラス^🄬」

2030年頃に迎える解体ピークに合わせ、AI検出で目視による画像確認をサポート

メコラス^🄬は、アスベストを使用した建物の解体時に粉塵画像のAI診断を通じてアスベスト飛散の有無を確認するために利用し、作業の省力化や精度向上などが期待できます。

※1) メコラス^🄬は、国立研究開発法人国立環境研究所と株式会社環境管理センターの共同研究によるもの。

アスベストは現在、国内では使用が禁止されていますが、過去にアスベストを使用した建物は数多く残っており、国土交通省の資料※2によれば、2030年頃に解体のピークを迎えると予測されています。
解体件数の増加に伴い、アスベスト漏洩防止に不可欠なモニタリング（解体時にアスベストが実際に飛散していないかの確認）の件数も増加しており、迅速な分析実施のニーズが一層高まっています。

※2) 国土交通省社会資本整備審議会建築分科会アスベスト対策部会（第6回）（2012年）配付資料

アスベスト飛散に関するモニタリングは、環境省が定めたモニタリングマニュアルに基づき、フィルターで集めた粉塵を確認することで行います。
顕微鏡を用いて目視で繊維状物質の数を確認しますが、フィルター１枚を確認するのに25分～100分ほどの時間を要することに加え、確認する分析者の経験値等によって精度や時間が大きく異なるといった課題があり、従来からその改善が期待されていました。

JANUSは、化学物質管理分野で培ってきた知見および保有しているAI画像分析技術を活かし、位相差顕微鏡画像の計数作業を支援することで実現可能となる、分析業務の省力化と判定精度向上に着目しました。

メコラス^🄬では、位相差顕微鏡の画像データをAIに読み込ませることで繊維状物質をクローズアップし、AI検出により正確な長さを出すことが可能になりました。
また、繊維状物質が重なり長さを計数できない場合は、その重なった繊維状物質のみを計数不可として表示されます。
これにより、確認者は繊維状物質の長さの判断に迷わず数え間違いがなくなります。

環境省が定めたモニタリングマニュアルでは、1つの解体現場で4か所（4フィルター）で確認する必要があり、100～400分かかっていましたが、メコラス^🄬を使用することにより約7分で完了する計算になります。

上の画像をメコラス^🄬に読み込むと、AIが繊維状の物質を識別する

上の画像のようにマーカー（写真の赤い部分）で分かりやすく表示する。
確認者はこれをもとに、漏れや識別ミスがないか確認することができる。

アスベストの検査機関や解体会社、建設会社での利用を想定し、JANUSは今年夏のメコラス^🄬の発売を目指しています。
導入環境に応じた柔軟な提供を想定しており、価格や具体的な提供条件については現在検討中です。2027年以降には顕微鏡画像からリアルタイムで顕微鏡カメラの画像を確認できる機能を追加予定です。

JANUSは、日揮グループの中でエネルギーと環境分野を中心とした技術コンサルティングを担う会社であり、環境、エネルギー、安全・防災、ITソリューションの4分野を主要事業としています。
大気・水域・陸域環境の調査・評価、化学物質管理、気候変動対策や脱炭素化コンサルティング、原子力を含むエネルギー分野の技術支援、リスク評価や防災・被ばく影響評価などのコンサルティングサービスを提供しています。
また、シミュレーション技術やデータ解析を活用したITソリューションを通じ、社会インフラの高度化や持続可能な社会の実現に貢献しています。

日揮グループは、今後も、これら環境分野への積極的な取り組みを通じて、持続可能な「環境調和型社会」の実現に向けて貢献していく所存です。

参考：AI検出に関する再現率などの詳細データ

国立環境研究所のプレスリリース
https://www.nies.go.jp/whatsnew/20260330/20260330.html

資料引用：日揮ホールディングス

おわりに

今回、日揮HDグループが発表した「メコラス^®」は、これまで熟練の技術と膨大な時間を要していたアスベスト計測に、AIという強力な相棒をもたらしました。しかし、真の革命はその先にあります。
2027年以降に予定されている「リアルタイム判定」が実装されたとき、現場の景色はどう変わるのでしょうか。
テクノロジーの進化から、その未来の現場を推測してみます。

まず主流となるのは、「高精細Cマウントカメラとタブレット」の組み合わせでしょう。
顕微鏡に取り付けたカメラが捉える映像を、デバイス内のエッジAIがミリ秒単位で解析。
分析者がピントを合わせるその瞬間に、画面上の繊維が次々と赤くハイライトされ、計数データがリアルタイムで更新されていく。もはや「解析を待つ」という概念すらなくなるかもしれません。

さらに、デバイス自体の進化も予測されます。
例えば、「AI一体型デジタル顕微鏡」の登場です。
接眼レンズを覗くのではなく、大型モニターに映し出された高解像映像を、AIのガイドと共に確認するスタイル。
複数人での同時チェックや教育への活用も容易になり、現場の透明性と精度は飛躍的に向上するでしょう。

そして最も野心的な形が、「AR（拡張現実）グラス」との連携です。
最近、見かける「スマートグラス」といったところでしょうか。まさに「スカウター」。
分析者が顕微鏡を覗きながら、視界に直接AIの判定結果がオーバーレイ表示される。
ハンズフリーで試料を操作しながら、思考を止めることなく計測を完結させる――
そんなSFのような光景が、数年後の現場では当たり前になっている可能性があります。

2030年に迎える建物の解体ピーク。
そこには、AIと最新デバイスを使いこなし、驚異的なスピードと精度で安全を守るプロフェッショナルの姿があるはずです。
「メコラス^®」の進化は、単なる効率化を超え、日本のインフラを支える「安全のスタンダード」を再定義していくことになるでしょう。

【リリースニュース配信元】
□日揮ホールディングス株式会社
リリースニュース：
https://www.jgc.com/jp/news/2026/20260331_11j.html

AIを活用したタグ付け写真検索システム

これにより現場等で撮影された写真をプレゼンテーション資料で活用する際、キーワード検索することで所望の写真を入手するまでの時間コスト低減を実現とのことです。

開発背景

建設業界において現場のデジタル化が急速に進展しています。
熊谷組においても、竣工した工事現場の画像データは専用のクラウドストレージへと蓄積されており、
技術開発を含めた貴重な経営資源となっています。

しかし、部署や現場ごとに画像データが保管されており、関係者が必要な時に必要な画像を検索できない課題に直面していました。
プレゼンテーション資料や展示会のパネルへの転記の際、膨大な数のフォルダから写真探しに奔走するという、非生産的な時間コストの増大が発生していました。

こうした背景を踏まえ、熊谷組は職員を単純作業から解放し、本来の業務に注力する環境を構築するため、AIを活用したタグ付け写真検索システムの開発に至りました。

概要

本システムではAIが画像ファイルを高度に解析し、自動で複数の属性タグを付与します。
これにより、従来の人手による多層的なフォルダの整理に頼ることなく、瞬時に目的の画像へアクセスできるようになります。蓄積された現場の記録を単なるデータから即時に使える資産へと変革し、組織全体の生産性向上とDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させます。

特長

本システムは施工完了とともに増大する竣工写真等の画像ファイルに対しても、柔軟にストレージを拡張できるスケーラビリティを確保しています。

技術の核となるのは、画像から言語情報を生成するマルチモーダルな能力を持つAIとの連携です。

クラウドを経由してインプットされた画像ファイルに対してAIが画像内のオブジェクトや状況を解析し、正確にタグ（文字列）としてアウトプットします。
画像ファイルとタグをセットにしてデータ管理を行うことで、従来のファイル名検索では不可能だった高度な情報抽出を実現しました。

技術のシステム構成は以下の通りです（図-1）。

図-1　システム構成

アップロードする職員が「親フォルダ（工事現場名や部門名等）」と「子フォルダ（工種やプロジェクト名等）」の二重構造で写真ファイルをクラウドストレージに格納します。
AIはその構造を読み取り、親フォルダ名と子フォルダ名の属性タグを自動で付与します。

クラウドストレージに格納された全ての写真に対して、AIによるタグ付け処理が毎日バッチで実行されます。
利用者は検索フォームにキーワードを入力するだけで、瞬時に目的となる写真ファイルをサムネイル形式で一覧できます。
サムネイル内の写真をクリックすることで、詳細なタグ情報の確認や作成資料に転記するための高解像度なオリジナルファイルをダウンロードできます。

本システムは、AIが生成したタグを単に提示するだけではありません。
情報の正確性を上げるため、閲覧ユーザーによる「タグのメンテナンス機能」を備えています。
AIが付与したタグに不足がある場合、現場を知る職員が新規のタグを追加できます。
また、意図しない文字列を含むタグを削除することもできます。
利用者が増えることでタグ情報のアップデートが進み、組織の持つナレッジの洗練を期待できます。

適用例

つくば市にある弊社技術研究所に置かれている無人化施工用の油圧ショベルとクローラダンプの画像ファイルをシステムに入力し、AIによるタグ付けを行いました。
「油圧ショベル」を検索した場合、複数の油圧ショベルがサムネイルとして提示されます（図-2）。サムネイルの内の写真をクリックすることで、解像度の高い画像を確認できます（図-3）。

どのようなタグが付いているのかを確認しつつ、必要に応じてタグの追加や不要なタグの削除が可能となります。

図-2　油圧ショベル検索時のサムネイル

図-3　サムネイルから選んだ油圧ショベルの写真

クローラダンプを検索した場合もサムネイルが提示され（図-4）、その中の1つをクリックすることで詳細情報を確認できました（図-5）。

図-4　クローラダンプ検索時のサムネイル

図-5　サムネイルから選んだクローラダンプの写真

今後の展望

写真内に映り込んだ黒板内の文字情報を自動でテキスト化してタグを加える機能や、設計図面などの画像以外のファイルを読み取ってタグを加える機能を持たせる予定です。
各種メディアに対するテキスト表現に強いAIを介した自動タグ付け技術を用いて、手動での検索が困難なデジタル資産をスマートに一元管理する試みを進めたいと考えています。

資料引用：熊谷組

おわりに

写真管理のあり方が、今まさに劇的な転換点を迎えています。

たとえば、Adobe Lightroomは2026年現在、生成AIによる補完や「ベストショットの自動選別」を標準装備し、クリエイターを膨大な素材選びの苦労から解放する強力な「パートナー」へと進化を遂げました。

これに対し、今回発表された熊谷組のシステムは、AIの力を「建設実務」という特定のドメインに深く適応させた点が非常に興味深いポイントです。
汎用ツールであるLightroomが「風景」や「一般的な物体」を捉えるのに対し、
熊谷組のシステムは「工事現場のフォルダ構造」を文脈として読み取り、重機の種類や施工箇所といった専門性の高い情報を正確に紐付けます。

両者に共通するのは、「人間を『探す』という非生産的な時間から解放する」という強い意志です。
Lightroomが個人のクリエイティビティを加速させるツールであるならば、熊谷組の取り組みは、組織に眠る膨大な記録を、誰もが即座に活用できる「経営資産」へと昇華させるインフラ構築と言えます。

AIが画像を「理解」し、タグ付けを代行する。
この進化によって、写真管理は「整理する作業」から「必要な時に呼び出すだけの機能」へと変わりつつあります。
私たちが本来注力すべき創造的な業務や現場管理に、より多くの時間を割ける未来が、すぐそこまで来ていることを実感させるニュースでした。

【リリースニュース配信元】

□株式会社熊谷組　経営戦略本部広報部
電話：03-3235-8155

リリースニュース
https://www.kumagaigumi.co.jp/news/2026/pr-20260330-004092.html

「オープンソース・スマートパワードスーツ」の共同開発

「THINKLET Core」と「V-Sido」を統合し、状況に応じた制御・構成変更が可能な知能化基盤を提供

背景：産業ごとに異なる“身体拡張”のニーズとパワードスーツの現状

産業としてパワードスーツへの期待は高まっていますが、実際の現場では、産業ごとに“アシストすべき部位”も“必要な可動域”も“求められる出力”も異なります。

・建設現場では、重量物搬送支援
・物流現場では、反復持ち上げ作業の負荷軽減
・農業では、長時間の前傾姿勢の補助
・製造現場では、特定動作の精密アシスト

しかし従来のパワードスーツは、構造や制御が固定化されているため、現場ごとの細かなニーズに柔軟に対応することが困難でした。

本プロジェクトでは、誰もが用途に合わせてカスタマイズできるパワードスーツの基盤を提供することで、産業ごとのニーズに合わせて構造・制御を自由に設計できる“知能化基盤”を提供します。

本プロジェクトが提供する「スマートパワードスーツ」

本プロジェクトで開発するパワードスーツは、物理的なアシスト機器ではなく、状況に応じて制御と構成を動的に変更可能なスマートパワードスーツです。
以下の2つの基幹技術を統合することで実現します。

【図解：スマートパワードスーツの構成】

図：THINKLET Coreが状況を判断し、V-Sidoが最適な動作を生成、ホームセンター等で調達可能なモーターユニットを駆動させる仕組み。

1.知能化基盤：THINKLET Core

フェアリーデバイセズが提供する、既存の様々なハードウェアをAI・知能化するための新ソリューションです。本プロジェクトのスマートパワードスーツにおいても「脳」を担い、周辺環境の認識、作業状況の判断、および上位の開発コンソールとの連携を担い、現場に最適化した動作指示を行うことを目指します。

既存ハードウェアのAI化： パワードスーツのみならず、フォークリフトやヘルメット、シーリングライトなどの既存ハードウェアと接続することで、それらを知能化された「AIデバイス」へと進化させることを目的とした製品です。

高度な開発環境の継承： すでに多くの企業・開発者の方にご活用いただいている「THINKLET」のAIおよびソフトウェア資産や、API、開発者コンソールなどの環境を活用。
これにより、現場の状況を認識・判断する高度な知能化機能を、迅速かつ柔軟にパワードスーツへ実装することを見据えています。
https://fairydevicesrd.github.io/thinklet.app.developer/

2.動作制御システム：V-Sido

アスラテックが提供する、様々な形状・サイズのロボットを自在に動かすことができる高度なロボット制御システムです。
本プロジェクトでは、スマートパワードスーツの「脊椎」として、知能側からの指示を受け、姿勢の安定化や安全な動作生成など、ハードウェアとしての確実な動きを実現します。

状態検知： 常時姿勢、トルクを監視して異常検知の際に停止します。
関節連動制御： 複数関節の位置姿勢を仮想的なリンクでつなぐことで歩行をアシストします。

容易な部材調達とコア部分のオープンソース化で「作る基盤」を民主化し提供

本プロジェクトは、特定の完成品を販売することではなく、主要な部材をホームセンター等で調達可能な容易に調達できる設計にするほか、コア部分をオープンソース化することで、スマートパワードスーツを構築するためのプラットフォームを実現し、「作る基盤」を民主化し、提供することを目的としています。

※なお、本プロジェクトは開発プラットフォームの提供であり、個別の組み立て結果や動作の安全性を保証するものではありません。
ユーザーが主体となって自身でリスクアセスメントを行い、安全に開発・活用いただけるよう、適切な情報提供に努めてまいります

3月7日「未踏会議」にてプロトタイプを展示

本プロジェクトの第一弾となるプロトタイプを、2026年3月7日に開催される「未踏会議」にて展示いたします。
本プロトタイプは、技術検証および今後の開発方針の検討を目的とした試作品であり、実環境での運用や製品化を前提としたものではありません。

会場では、安全に配慮した限定的な展示やデモンストレーションを実施予定です。

【イベント概要：未踏会議2026 MEET DAY】
日時： 2026年3月7日（土）
会場： 東京ミッドタウン・ホール（東京都港区赤坂9-7-2）
詳細・公式サイト： https://www.ipa.go.jp/jinzai/mitou/mitoukaigi/

資料引用：フェアリーデバイセズ

おわりに

この「パワードスーツを自作する」というニュースは、単なる技術愛好家の遊びではなく、産業のあり方を根本から変える可能性を秘めています。
かつての自作PCがITを、ドローンが空の産業を民主化したように、
今度は私たちの「身体」そのものが、テクノロジーによって解放されようとしています。

今後のビジネスの主役は、重厚長大な「ハードウェア」から、それを制御する「知能（OS）」と「動作データ」へと移行していくでしょう。
スマートフォンのように、パワードスーツの「脳」となるソフトをサブスクリプションで利用し、職人の「熟練の動き」をアプリとして購入・ダウンロードする。
そんな「モーション・エコノミー」の誕生が、すぐそこまで来ているのかもしれません。

誰でも、どこでも、自分の作業に合わせて身体機能をアップグレードできる未来。
それは、労働力不足に悩む現場だけでなく、私たちの「老い」や「身体的限界」との付き合い方さえも再定義してしまうはずです。

物理的な制約を「AI × DIY」という知恵で乗り越えていく。
このワクワクするような挑戦が、私たちの生活をどう彩っていくのか。この「身体拡張の民主化」の行方を、これからも注視していきたいと思います。

【お問い合わせ】

□Fairy Devices株式会社
リリースニュース：https://fairydevices.jp/20260226
「Empower AI to Empower Humans」というビジョンのもと、事業を展開しています。当社の強みは、AIが現実世界の音声、動画、センサーなどのマルチモーダルな情報を、認識・分析できる構造化データに変換するプラットフォームを提供している点です。現場で取得したデータを活用して、産業向けAIの研究開発を実施しています。

公式サイト： https://fairydevices.jp/

□アスラテック株式会社
リリースニュース：https://www.asratec.co.jp/2026/03/03/38430/
ロボット制御システム「V-Sido（ブシドー）」を中核に、多種多様なロボットの開発支援やコンサルティングを行う、ソフトバンクグループのロボット専業メーカーです。巨大ロボットからサービスロボットまで、あらゆる形状・方式のロボットを自在に制御する技術を提供し、ロボットと人が共存する社会の実現を目指しています。

公式サイト： https://www.asratec.co.jp/

「CADトレースAI」β版

改修現場の「図面がない」を解決し、CADトレース費用を最大90%削減へ

従来、外注で1枚あたり3,000〜15,000円・納期数週間を要していたCADトレース作業を、図面をアップロードするだけでDXFの初稿を自動生成。
担当者による確認・修正を加える「8割AI、2割人」のハイブリッド設計で、トレース費用と時間を大幅に削減します。

開発背景

建設現場では築20〜30年以上の改修案件において「CADデータが存在しない」問題が頻発しています。
既存建物の図面が紙や青焼きでしか残っておらず、改修工事に着手するためにはCADトレース（手作業でのデジタル化）が不可欠です。
外注した場合の相場は1枚3,000〜15,000円、100枚規模の案件では30万〜150万円に達し、納期も数週間を要します。

建設業の就業者数はピーク時の685万人から479万人へと約30%減少し、2024年の人手不足倒産は99件と全業種で最多を記録しました（帝国データバンク調べ）。
2024年4月には時間外労働の上限規制が建設業にも適用されるなか、DX導入率はわずか約2割にとどまっています。
限られた人員と時間のなかで改修案件を回していくために、CADトレース業務の効率化は喫緊の課題となっています。

サービス概要

CADトレースAIは、紙図面・手書き図面・青焼き・PDFをアップロードするだけでDXF形式のCADデータを自動生成するクラウドサービスです。
AIが図面画像から線分・図形・構造を自動検出し、CADデータとして出力します。

担当者が確認・修正を行うことを前提とした「精度の高い初稿」を提供する設計です。最終的な内容の確認・承認はすべて担当者が行います。

3つの特徴

① あらゆるアナログ図面に対応

紙図面・手書き図面・青焼き・PDFに対応しています。
適応的二値化処理により、古い図面の黄ばみやムラがある状態でも高精度に読み取ることができます。

② Jw_cadのJWW形式に対応

建設業で広く利用されているJw_cadのJWW形式に対応しています。
公開仕様書のないバイナリ形式を独自に解析し、パーサーを開発しました。DXF形式と合わせて現場で使いやすい形式で出力します。

③ BPO事業で培った実務知見をAIに反映

NITACO社は建設業特化BPO事業を通じて、CADトレース業務を長年担ってまいりました。
タイトル枠の自動検出、ノイズ除去、断片化した線分の統合など、現場で求められる精度を知り抜いた知見がAIに反映されています。

無料β版について

図面の種類や状態ごとの対応精度を実務データで検証するため、β版として無料提供いたします。ご参加いただいた企業様のフィードバックをもとに、円弧・曲線検出、OCR（文字認識）、レイヤー自動分類、BIM連携など、精度と機能を継続的に向上させてまいります。

無料β版のお申し込み・お問い合わせ
https://tsukunobi.com/ai/

資料引用：NITACO

おわりに

2026年4月、公共工事におけるBIM/CIM原則適用がさらなる深化を見せる中、今回発表された「CADトレースAI」は、単なる効率化ツールを超えた「BIMの世界への入場券」と言えるでしょう。

今後の公共事業、特に老朽化インフラの修繕・改修において、最大の障壁は「図面が紙や青焼きでしか存在しない」というアナログな現実です。
この壁をAIが爆速で突破し、BIMソフトに投入可能な「下地」を即座に整える価値は計り知れません。
また、深刻なBIM人材不足が続く今、貴重な技術者が「図面の書き起こし」という単純作業に忙殺されるのは業界全体の損失です。
AIが「8割の初稿」を担い、人間が「2割の高度な判断」を行う。
このハイブリッドな役割分担こそが、BIM本来の目的である品質向上やフロントローディングを加速させる鍵となります。

日本特有のJWW形式にまで踏み込んだこの技術は、古い図面という「過去の遺産」を、最新のデジタルツインという「未来の言語」へ翻訳する架け橋です。
4月からの新年度、現場の悲鳴を希望に変える救世主として、このAIがどう社会実装されていくのか。
建設DXの真の夜明けは、案外こうした「地味で切実な課題の解決」から始まるのかもしれません。

【問い合わせ】

□株式会社NITACO
リリースニュース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000050.000058841.html
NITACOは「建設業界に100万人分の労働力を創る」をミッションに、
『テクノロジー』と『BPO』を最大限活用して建設業界の労働力不足を解決するサービス提供を行っています。

建築・建設業界特化の業務代行サービスである『ツクノビBPO』などに加え、複業案件紹介サービスの『ツクノビワーク』や営業代行サービスの『ツクノビセールス』など、建築・建設業界の繁栄に貢献しております。

ドローン外壁調査サービス「AI外壁調査」

外壁のひび割れ検出作業を効率化、精緻かつ低コストな調査を実現

本サービスはドローンによる撮影とAI画像解析の技術を活用した独自開発のシステム（以下「本システム」）を使用し、建物の外壁調査を行うものです。

これまで外壁のひび割れなどの劣化した箇所を検出する画像解析作業は、専門スタッフがドローンで撮影した膨大な画像を目視で確認していましたが、本システムによりひび割れの疑いがある箇所を自動検出（注1）することで、作業の効率化を実現しました。
これにより、従来と比べて精緻かつ平米単価150円（税抜）（注2）からという低コストな外壁調査サービスの提供が可能となっています。

システムの利用イメージ（左）、自動解析による劣化箇所の検出結果（右）

画像解析作業はドローンで撮影した可視光画像と赤外線画像の両方（注3）を用いますが、
本システムでは、可視光画像の解析を行い、ひび割れの疑いがある箇所をAIによる画像解析で自動的に検出します。

その後、専門スタッフによる目視確認も組み合わせることで信頼性を確保しています。
さらに専門スタッフは、赤外線画像を基に温度差などの情報から内部浮きや含水などの内部劣化の可能性を解析します。
これらの結果を基に、劣化箇所を整理して記載したプロット図を作成し、最終的な解析内容を体系的にまとめた報告書を提供します。
なお、報告書の作成では、必要に応じて建築士による監修（注4）を組み合わせることも可能です。

本サービスの開発時に沖縄県那覇市にある大型商業施設「パレットくもじ」の外壁調査で行った検証では、本システムを使用しない場合と比較し、可視光画像の解析にかかる作業時間を約48％削減できると算出されました（注5）。
今後は自社で撮影した画像の解析だけでなく、ドローンによる外壁調査を実施する企業に対して、
本システムを活用した画像解析作業から報告書の作成までを行うサービスの提供も予定しています。

「AI外壁調査」の実施フロー図

楽天ドローンはこれまでも、従来の人による調査と比べて足場の設置が不要で高所作業に伴う危険がないドローンを用いた撮影により、低コストかつ安全性の高い外壁調査サービスを提供してきました。

主に建築基準法第12条（注6）に基づく定期報告（いわゆる「12条点検」）や修繕前調査などを行いたいマンション管理会社、ホテルやビルのオーナー、不動産デベロッパーのほか、商業施設や学校、倉庫などの大型物件の所有者などにご利用いただき、800棟以上の外壁調査実績（注7）を有しています。

本システムについても、膨大な画像の解析作業を効率化するため、楽天ドローンの技術やこれまでの調査実績に基づくノウハウ、データを活用して開発に取り組みました。

楽天ドローンは今後も、より高品質かつ効率的なドローン外壁調査サービスを提供し、お客様の大切な建物の安全と価値向上に貢献してまいります。

（注1）外壁に使用されているタイルや塗装の種類により、自動検出ができない場合があります。
（注2）物件の条件やオプション等により価格が変動します。詳細はお問い合わせください。
（注3）外壁の種類やお客様のご希望により、赤外線画像解析を実施しない場合があります。
（注4）建築士による監修はオプションとなります。
（注5）自社調べ。沖縄県那覇市の大型商業施設「パレットくもじ」の外壁調査において、2,420枚の可視光画像に対する解析時間を、本システムを使用するケースと使用しないケースの2パターンで比較。
（注6）建築基準法第12条
https://laws.e-gov.go.jp/law/325AC0000000201#Mp-Ch_1-At_12
（注7）2017年4月～2025年12月の実績

「AI外壁調査」概要

サービス名： AI外壁調査

サービス概要：
本サービスは、ドローンによる撮影とAI画像解析の技術を活用した独自開発のシステムを使用し、建物の外壁調査を行うものです。
外壁のひび割れなど劣化した箇所を検出する画像解析作業を独自開発のシステムにより効率化したことで、従来に比べてより低コストで精緻な外壁調査を行うことができます。

専用ウェブサイト： https://drone.rakuten.co.jp/lp/wall-inspection/

提供開始日： 2026年2月17日（火）
平米単価： 150円(税抜)～
※物件の条件やオプション等により価格が変動します。詳細はお問い合わせください。

サービスご利用の流れ：

1. 上記、専用ウェブサイトよりお見積もりを依頼
2. 物件情報のヒアリング
3. お見積もりの提示および契約
4. ドローンによる外壁調査実施
5. AIを活用した画像解析作業を実施
6. 報告書を提出

資料引用：楽天ドローン

おわりに

これまで、建物の外壁調査といえば「足場を組み、多額の費用と時間をかけて行う大掛かりなもの」というイメージが一般的でした。
しかし、楽天グループがドローンを活用した外壁調査事業に本格参入したというニュースは、この業界に大きな転換点をもたらそうとしています。

楽天という巨大なプラットフォームがこの分野に乗り出すことで、最も期待されるのは「外壁調査の民主化」です。
強力なブランド力と発信力を背景に、「ドローン調査は信頼できる標準的な選択肢である」という認識が広まり、これまでコストや手間を理由に後回しにされがちだった「12条点検」などの法的義務に対するオーナー側の心理的ハードルも一気に下がることでしょう。

さらに、楽天が得意とするAI解析やクラウド管理が組み合わさることで、調査結果は単なる「報告書」から、建物の価値を守るための「デジタル資産」へと進化します。
不透明だったコスト構造が可視化され、誰もが納得感を持ってメンテナンスに取り組める時代が、すぐそこまで来ています。

もしも、持ち家での調査で「楽天ポイント」が貯まるなどの身近なメリットもあり得ると考えれば、建物の長寿命化という大きな社会課題の解決まで続く動きではないでしょうか?
今回の参入は、外壁調査を「義務」から「前向きな資産管理」へとアップデートする、大きな一歩となるに違いありません。

【お問い合わせ】

□楽天ドローン株式会社
リリースニュース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000002583.000005889.html

楽天ドローン株式会社は、ドローン関連のサービスを中心とした事業を展開する企業として2016年9月に設立されました。
ドローンパイロットの育成を目的とした「楽天ドローンアカデミー」の運営、ドローンパイロットに企業や個人から依頼された仕事を紹介する「楽天ドローンゲートウェイ」の提供、ドローン本体の損傷や使用に伴う事故を補償する「ドローン保険」の提供、ドローンによる建物の外壁調査や火災保険の鑑定業務における屋根の損害調査、太陽光パネルの点検、機体販売、空撮などを行っています。

URL： https://drone.rakuten.co.jp/

※記載されている会社名・製品名・サービス名などは、各社の登録商標または商標です。