鹿島は、ＡＩ技術を研究開発するｐｌｕｓｚｅｒｏ（東京都世田谷区、森遼太社長兼最高執行責任者〈ＣＯＯ〉）と共同で、バックホウに搭載したドライブレコーダーの動画から、作業内容を自動分類し定量化するＡＩモデルを構築した。現場社員がバックホウの稼働効率を容易に個別分析。結果を基に土工作業を最大限に効率化する重機配置を計画し、現場の生産性向上につなげる。
　鹿島が施工する「平等処分場建設工事」（富山環境整備発注）でＡＩモデルを構築した。バックホウに搭載したドライブレコーダーの動画データを取得し、ＡＩモデルに取り込むだけで、各バックホウの作業内容を自動で分類して定量データを生成する。
　作業内容は▽掘削▽積み込み▽敷きならし▽転圧▽のり面整形▽移動▽待機▽その他－の８カテゴリーに分類する。分類の誤りが発生しやすい特定パターンの補正や、現実的に起こらない作業パターンの排除など、熟練技術者の知見をＡＩモデルに適用し、分類精度を高めた。
　同工事の現場では、最大２０台のバックホウが掘削や積み込み、敷きならし、転圧、のり面整形などの作業を行っている。ＡＩモデルにより作業分類した定量データを基に、現場社員が非効率な作業を特定するなど、各バックホウの稼働効率を分析。この結果を活用して重機の必要台数の算出などを行った。
　ＡＩモデルの作業分類と実際の作業内容を突き合わせ、分類精度を検証したところ、待機が９７・１％と高い精度で分類できていることを確認。敷きならし、転圧、掘削も、それぞれ約８０％の高精度で作業分類できた。
　今後は他の造成工事への導入拡大を目指し、機械学習用の教師データをＡＩモデルに蓄積。分類精度をさらに高める。