清水建設は、コンクリート打設時のバイブレーターによる締め固め状況が人工知能（ＡＩ）で分析・可視化できるシステムを開発したと１８日発表した。経験の浅い作業員でも締め固めが完了するタイミングを適切に判断できる。安定的なコンクリートの品質確保につながる。法政、東京都市両大学、東急建設と特許を共同出願したコンクリート締め固め状況の可視化技術をベースに開発した。
　「コンクリート締固め管理システム」は、作業員のヘルメットに装着したウエアラブルカメラで撮影したコンクリート打設のリアルタイム映像をＡＩが解析し、締め固めの状況を評価する。結果はモニターの３Ｄモデルに投影され締め固めの過不足が確認できる。
　ＡＩが締め固め状況を評価する要素はバイブレーターの挿入位置、挿入深さ、挿入時間。ＡＩは挿入深さをバイブレーターの動力ホースに貼付した色マーカー、挿入時間を当該作業の撮影時間で認識する。
　所定の挿入深さと挿入時間を満たせば、バイブレーターの直径に対し約１０倍の範囲が適切に締め固められたと判断。３Ｄ画像の当該範囲を青色の球体で表示する。条件を満たさない場合は無着色になる。映像データの送信には第５世代通信規格（５Ｇ）を活用。作業映像の撮影・送信からＡＩによる映像解析、結果のフィードバックまで８分程度で完了する。短時間で分かるため、不具合があった場合もコンクリートが硬化する前に作業がやり直せる。
　コンクリートの品質管理ではバイブレーターを使った締め固め作業が重要になる。締め固めが不足すると打設不良につながる。熟練の技能が求められる作業だが、高齢化に伴う離職などで技能の継承が課題になっている。
　今後は先行して開発していたコンクリート品質総合管理システム「コンクリート・ステーション」に統合し、現場に広く展開していく。