AIによる建設安全監視：数千人の命を救う技術の波

(ダン・トリ) - 建設業界では毎年何千件もの労働災害が発生しており、AI 安全監視は違反の検出や危険の警告に役立つ画期的なソリューションとして登場しています。

統計によると、ベトナムでは毎年建設業界で何千件もの労働災害が発生しており、その多くが永久的な障害や死亡につながっています。

その原因は、安全規則の不遵守、保護具の不足、あるいは単に作業の進捗に対するプレッシャーにより労働者が仕事を完了するために「命を危険にさらす」ことを強いられることに起因していることが多い。

実際、建設業界における労働安全の憂慮すべき状況は、特定の国だけの問題ではありません。

米国では、建設現場での事故により毎年何千人もの人が亡くなっており、世界的に見ても、建設業界は依然として労働災害の発生率が最も高い業界の一つとなっています。

しかし今、世界中で、何千人もの命を救う可能性を秘めた新たな技術の波が生まれています。建設現場の安全監視に特化した人工知能 (AI) です。

米国のテクノロジー起業家フィリップ・ロレンゾ氏は、カリフォルニア大学バークレー校で開催された建設イノベーション2025カンファレンスで講演し、次のように率直に述べた。「誰もが『安全が最優先事項』と言いますが、現実にはそうではないかもしれません。

建設現場の安全監視に特化した人工知能（AI）が多くの国で導入されている（イラスト：マイン・クアン）。

建設現場では「近道」を探す人が多く、安全性と生産性の間で常に「綱引き」が起こります。

安全AI - 建設現場のスマートな目

サンフランシスコに拠点を置き、デジタル建設モデリングソフトウェアを専門とするDroneDeployのロレンゾ氏と彼のチームは、「Safety AI」と呼ばれるツールを開発しました。

このシステムは、建設現場から毎日撮影される画像を分析し、米国労働安全衛生局 (OSHA) の安全規制違反を 95% の精度で自動的に検出します。

Safety AI の特別な点は、はしご、ヘルメット、シートベルトなどの物体を単純に認識するだけではないことです...

代わりに、このシステムはビジュアル言語モデル（VLM）と呼ばれる高度な AI を使用しており、これにより画像内で何が起こっているかを「推論」し、安全違反があるかどうかの結論を導き出すことができます。

たとえば、建設業界では欠かせないツールであるにもかかわらず、建設現場での転落死亡事故の 24% の原因となっているはしごの使用を分析する場合、Safety AI ははしごやはしごを登っている人がどこにいるのかを把握するだけでなく、一連の複雑な質問も行います。はしごを登っている人は 3 点接触を保っているか?

それとも一番上の段に立っているのでしょうか？はしごは安全な角度に設置されているでしょうか？そこからシステムは、行われている作業の安全性を総合的に評価します。

古い技術にはまだ価値があるのでしょうか?

Safety AI は AI の次の波を代表していますが、建設業界の他の多くの企業は依然として従来の方法に依存しています。

エルサレムに拠点を置くセーフガードAIのCEO、イザク・パズ氏は、「古いコンピュータービジョン」は、異常なケースに対処する際に機械の能力と人間の介入を組み合わせるため、依然として信頼性が高いと述べた。

AIは建設現場の危険を警告し、作業員の安全を確保できる（写真：Dreamstime）。

Safeguard AI のシステムは、現場のインターネットに接続されたカメラにアクセスし、リアルタイムのリスク評価を実行し、現場管理者の携帯電話に直接警告を送信することで機能します。

テルアビブに拠点を置く別の企業、Buildotsは、建設現場の週次進捗状況を視覚的にレポートすることに重点を置いています。「当社のシステムは99%の精度が求められます。決して誤解は許されません」と、BuildotsのCEO、ロイ・ダノン氏は強調します。

同社は、収益2億5000万ドルを超える約50社の大手請負業者と300以上のプロジェクトにテクノロジーを導入してきました。

建設安全におけるAIの課題と限界

建設現場の安全監視におけるAIは、その期待にもかかわらず、依然として大きな課題に直面しています。ニューヨーク大学AI4CEラボの責任者であるチェン・フェン教授は、95%の精度は期待できるものの、残りの5%こそが解決すべき重要な課題だと指摘しています。

2024年にシェンバン・トンとヤン・ルカンが行った「アイズ・ワイド・シャット？」と題した研究では、視覚言語モデルに「体系的な欠陥」があることが判明した。

そのため、2D 画像から 3D 構造を解釈することが困難で、空間関係を推論する際に状況認識が欠如しており、視覚的なシーンを分析する際に「常識」が欠如していることがよくあります。

ロレンゾ氏もこれらの限界を認め、Safety AI では、画像セグメンテーションや写真測量法（2D 画像から 3D モデルを作成する確立された方法）など、建設現場の空間モデルを作成するために古い方法も使用していると述べました。

人はかけがえのない存在

サンフランシスコ・ベイエリアのコンクリート・プロジェクト・マネージャーであるアーロン・タン氏は、Safety AI のようなツールは、一度に複数の建設現場 (場合によっては最大 15 か所) を監視しなければならない安全管理者にとって役立つ可能性があると述べています。

何時間もかけて車で出向いて直接確認する代わりに、違反の可能性がある場合に定期的に電子メールで警告を受け取ることができます。

しかし、タン氏は、これらのツールが「ミスを見つける」ための「監視ソフトウェア」になる可能性があるという労働者の懸念も指摘した。

「以前勤めていた会社で防犯カメラを設置したとき、同僚たちは嫌がりました。『ああ、これはビッグブラザーだ。いつも監視されている。プライバシーがない』って言われたんです」とタン氏は語った。

ワシントン大学のロボット工学とAI法の専門家であるライアン・カロ氏は、建設現場での安全確保にAIを活用するという考えを支持しているが、請負業者が完全な自動化に走り、安全監視プロセスから人間を排除してしまう可能性を懸念している。

「人間が検証する限り、致命的な安全上の問題を検知するために使用されるAIとドローンは非常に賢いと思います」とカロ氏は意見を述べた。

AIと建設現場の安全の未来

建設現場の安全監視における AI の登場により、テクノロジーが労働者の命を守る上で重要な役割を果たすことができる新しい時代が到来しました。

しかし、あらゆる破壊的技術と同様に、建設業界における労働者の安全性を向上させるために AI を導入する場合には、慎重かつ責任を持って行う必要があります。

建設業界が力強く成長し、大小さまざまなプロジェクトが各地で何千件も立ち上がっているベトナムにとって、労働安全監視に AI を適用すれば大きなメリットがもたらされます。

しかし、そのためには技術への投資だけでなく、労働安全に対する考え方、つまりコスト負担と見なすのではなく、持続可能な開発のために必要な投資と見なす考え方への変化も必要です。

建設業界では、AI は人間に取って代わるものではなく、人間がより効率的かつ安全に作業できるようにするためのものであることを早い段階で認識する必要がある (写真: BigRentz)。

建設業界では、AI は人間に取って代わるものではなく、より効率的かつ安全に作業できるようにするためのものであることを早い段階で認識する必要があります。

AIがまだ認識できない複雑な状況を評価し、意思決定を行い、対処するために、安全管理者は依然として現場に立ち会う必要があります。同時に、作業員は、インテリジェント監視システムが「ミスを捕まえる」ためのものではなく、作業員を守るためのツールであることを理解した上で、インテリジェント監視システムの使用に慣れるためのトレーニングを受ける必要があります。

さらに重要なのは、AI の導入には、建設業界全体での安全意識の向上が伴う必要があることです。

テクノロジーは、あらゆる場所、あらゆる人々にとって安全な作業慣行と組み合わせた場合にのみ効果を発揮します。

AI は解決策の一部となるかもしれませんが、最終的には、人間による人々へのコミットメントが決定的な要因となります。

出典: https://dantri.com.vn/cong-nghe/ai-giam-sat-an-toan-xay-dung-lan-song-cong-nghe-cuu-song-hang-nghin-nguoi-20250713220542792.htm