建設DXの新潮流：「メタトレ＋」が示すAIと人の協調、熟練技能継承の未来とは

Go-Tech事業とは

Go-Tech事業は、中小企業庁が実施する国の研究開発支援制度です。AIやIoTなどの先端技術を活用した研究を対象とし、開発から事業化までを一貫して支援することで、日本の製造業やサービス業の競争力強化を目指しています。採択後も外部有識者による中間・最終評価が行われ、研究開発の進捗と成果の社会実装が継続的に確認されるのが特徴です。

建設業が抱える課題と「メタトレ＋」の役割

建設業では、担い手の減少と高齢化が深刻な課題となっています。2024年平均の建設業就業者数は1997年から約30％減少し、55歳以上が全体の36.7％を占める一方で、29歳以下は11.7％に留まっています。この状況は、次世代への技能継承が急務であることを示しています。

建設機械オペレーターが現場で安全に作業を行うためには、操作手順だけでなく、状況に応じた感覚的な操作や判断力が不可欠です。しかし、従来の実機訓練には以下の制約がありました。

• 誤操作が重大事故につながる恐れがあるため、新人オペレーターに十分な実機経験を積ませにくい

• 指導や評価が熟練者の経験や感覚に依存し、改善点や上達度を客観的に把握しにくい

• 現場条件が毎回異なるため、同じ課題を繰り返し練習することが難しい

「メタトレ＋」は、これらの課題を解決することを目指しています。現場の再現に加え、操作と施工結果から技能を客観的に評価し、その結果を次の訓練へ反映させる仕組みを構築します。

「メタトレ＋」を構成する4層一体型システム

「メタトレ＋」は、以下の4つの層からなる一体型システムで構成されています。

1. 現場条件を組み合わせる「シナリオデータベース層」

掘削、積込、整形といった基本作業を中心に、企業や教育機関の訓練目的に合わせたシナリオを作成できる仕組みを目指します。山岳地帯や市街地などの空間、地形・土質・天候・視界などの環境設定、障害物や埋設物の配置、作業の課題や難易度といった目標設定が可能です。

2. 建機と土の動きを再現する「物理シミュレーション層」

建機の動きだけでなく、土の硬さによる掘削抵抗の違い、掘削に伴う壁面の崩れ、粘性土のバケットへの付着、掘削後の地形の変化など、実際の施工で生じる現象を仮想空間上で再現します。操作ログと地形変化を時系列で取得することで、「どのように操作したか」と「その結果、現場がどう変化したか」を対応付けて記録します。

3. 熟練技能を数値化する「AI技能評価層」

熟練者、初心者、未経験者の訓練データを収集し、技能を以下の3つの観点から評価します。

• 操作品質: レバー操作の滑らかさ、周囲の状況や次の作業を見据えた適切な操作順序、急なレバー操作がないか

• 安全品質: 機体の傾きや周囲との距離に配慮した安全な操作ができているか

• 施工品質: 作業時間、掘削量、掘削後の形状が目標どおりか

合否判定ではなく、熟練者と初心者の違いを複数の指標に分解し、「どこができていて、どこを改善すべきか」を説明できる評価モデルの構築を目指します。

4. 次回取り組むべき訓練シナリオを提案する「フィードバック層」

AIによる評価結果や過去の訓練履歴をもとに、一人ひとりに適した次の訓練シナリオを自動で提案します。それぞれの習熟度や課題に応じて内容や難易度を調整することで、苦手な操作を重点的に練習できるなど、効率的な技能習得を支援します。

主な研究開発目標と体制

本研究開発では、令和8年度から令和10年度までの3年間で、掘削・積込・整形を中心とした300シナリオ以上の整備、「AI技能評価層」に活用する10指標以上の設計、熟練者と初心者を識別するAIモデルの高精度な正答率、複数の建設関連企業での実証・導入検証を目指します。

研究開発体制は、WANがシステム全体の設計・開発、3DCG・XR・物理シミュレーション、データ取得基盤の構築・製品化を担当します。広島市立大学はAI技能評価モデル、操作データ解析の統計的な精度・妥当性検証を、安田女子大学は教育効果、技能継承への貢献度、受容性、訓練設計の検証を行います。公益財団法人ひろしま産業振興機構は事業管理、研究進捗管理、事業化支援を担い、建設分野のアドバイザー企業が実際の施工手順、安全基準、現場条件、シナリオの妥当性確認に協力します。

令和8年度はシナリオ生成・物理演算・データ取得基盤を構築し、令和9年度に教師データ（AIの機械学習に必要不可欠な、画像、動画、音声などの「例題」と、それが何を指すかを示す「正解」を紐づけたデータ）の整備とAI技能評価モデルの開発、令和10年度に4層一体化システムの実装と現場導入検証を行う計画です。

Go-Tech事業の先に目指す「現場で働くAI」

Go-Tech事業では、まず建設機械オペレーターの技能を記録・評価し、訓練者ごとに次の学びを提案する4層一体型システムの確立と実証に取り組みます。その成果を土台として、中長期的にはVLM（画像と言語を同時に理解するAIモデル）を活用し、AIが「なぜ危険と判断したのか」「どの操作を改善すべきか」を、映像と数値的な根拠を使って説明する機能へ発展させる構想です。

これらのデータは、将来的に建設機械の遠隔操作などフィジカルAIへの応用も見据えられています。例えば、死角の警告や危険箇所の表示、適切な操作の提案など、作業を支援する技術へ発展させるとともに、人の監視下で、障害物の回避や一部作業の自動化を実現する技術への応用を目指します。

WANは、人に代わるAIではなく、人の判断や技能を支えるAIの実現を重視しています。人がAIの判断理由を確認・説明でき、必要に応じて介入できる仕組みや、現場データを適切に管理できることを重視し、人とAIが協調して活用できる、安全で信頼性の高いAIの開発を進めます。また、クレーンやフォークリフトなど他の産業機械や教育機関向けの訓練へ展開するとともに、保守・運用支援などを組み合わせた継続的なサービスへの発展も検討しています。

本研究開発に関する詳細は、以下のウェブサイトで確認できます。

• メタトレ＋

現場実証に向けて、ともに進める仲間を募集

株式会社ワールドエリアネットワークスでは、Go-Tech事業をはじめ、AI・XR・3DCG・Webシステムなど幅広い技術領域で研究開発・製品開発を進めています。新しい技術に挑戦し、社会課題の解決に取り組みたい方を募集しており、募集職種や採用情報については、こちらから問い合わせが可能です。

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回の「メタトレ＋」のGo-Tech事業採択は、建設業界におけるDX推進の大きな一歩です。熟練技能の可視化と継承は、人手不足に悩む企業にとって喫緊の課題であり、AIによる客観的な評価と個別フィードバックは、効率的な人材育成に直結します。将来的には、建設機械の遠隔操作や作業支援への応用も見据えており、安全性の向上と生産性向上を両立させることで、新たなビジネスモデル創出の可能性を秘めていると言えるでしょう。他の産業機械への展開も期待され、幅広い分野でAIを活用した技能継承ソリューションが求められるはずです。

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