機械学習を用いた建設現場の労働環境・生産性データ収集分析システム構築

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本研究における2つの開発項目，①センサーを付加した端末のハードウェアおよび入出力ソフトウェア開発と，②センサーから得られたデータを自動的に統合・分析するソフトウェア開発について2022年度の実施概要を述べる。開発①の将来的な実用化を想定した最終形態は，各センサーを一体化した端末をヘルメットに装着するか埋め込む形をイメージしているが，本研究での開発段階ではセンサーとデータロガーがハード的あるいはソフト的に一体となったものを開発することを目指している。現段階では開発②と同時並行的な開発プロセスにあり，スマートフォンをデータロガーとし，市販センサーをBluetoothで接続した簡易型の端末を準備して位置，加速度，温湿度等のデータを取得している。2022年度は各センサーから取得・保存したデータを開発②にて使用するためのデータ変換と統合アプリの開発・運用を行い，分析作業の効率化が図られた。開発②として，2021年度末に新たに構築したシステム（機械学習を活用した事前判別フェーズとルールベースの生産性区分判別フェーズに分けたシステム）を用いて，大学構内における試験的データ取得と舗装工事現場におけるデータ取得を行った。分析における時間間隔の設定や，動作区分の設定を種々変更しながら精度向上を図っているところである。現状では，「歩行」や「姿勢」などの細分化された区分の分析精度は7割～8割程度の精度を有するが，本研究で目的とする「直接生産動作」「補助支援動作」「作業支援動作」の3区分や，さらに詳細化した9区分での精度は3割～4割にとどまる状況にある。