AIを用いた生コンの品質予測システム構築で、品質安定と省人化を目指す

玉滝氏：背景には、少子高齢化による人手不足という問題があります。その中で、生コン工場を現状と同様に稼働させつつ、少ない人数で品質を維持していかなければなりません。加えて、お客さまからの品質に対する要求も高まっており、それに応えていく必要もあります。今回のプロジェクトは、こうした課題に対し、「省人化しながら、誰でもコンクリートの品質を評価できる技術の開発」を主目的として始まりました。

市川氏：生コンの品質試験には、人手がかかります。現場から要求される品質を安定して確保するためには、実際に試験をして品質を確認する必要があり、 地域差はありますが、首都圏・名古屋・大阪といった稼働率の高い大都市部の工場では、1日に数十回もの試験を繰り返すなど、特に多くの労力が割かれています。 また、工場では1日に運搬車50～150台分程度の生コンを出荷しますが、全車両を検査することはできないため、抜き取り検査にならざるを得ません。そのため、検査を実施していない車両の品質を把握できず、品質異常が判明しても製造へのフィードバックが事後対応になってしまうという問題もあります。この問題を解決するためには、品質試験の負担を軽減し、全バッチ^※3の品質をリアルタイムで可視化できる品質管理手法を確立することが課題です。

※3 バッチ：1回のミキサで練り混ぜた生コンクリートの量。製造1回分＝1バッチ。

玉滝氏：現在、コンクリートを製造する工場のバッチャールーム（製造管理室）では、熟練作業者が多く従事しており、製造中の画面を見て「スランプ^※4が大体何cm下がっているな」「このバッチはおかしいな」といったことを感覚で判断しています。しかし、生コン工場では、新たな若手人材の確保が難しいのが現実です。若手が不足する中、現在の主力層は50代半ばに差し掛かっており、こうした技能・経験を持つ人材が今後順次退職していきます。そのため、熟練者の経験や勘に依存しない、客観的・定量的に判断できる仕組みの確立が急務となっていました。

※4 スランプ：生コンクリートのやわらかさ（流動性）を表す指標。

市川氏：本プロジェクトの開始前は、機械学習モデルの開発自体は自社内で進めることができていました。しかし、そのモデルを実際の製造現場で活用するための仕組みが十分に整っていませんでした。具体的には、モデルをクラウド上で動作させる推論APIの実装、データの入力・予測結果の出力を行うアプリケーションの構築、ユーザーが使いやすいUX/UIの設計などが自社だけでは難しい状況でした。社内にシステム実装ができるメンバーがいなかったため、外部ベンダーへの依頼が必要でした。また、モデルの予測精度改善とシステム開発を並行して進めるための、プロジェクト全体の調整・推進も自社のみでは困難な状況でした。

市川氏：システムとして適切に構築できるというのは大前提としてありますが、こちらの要求を的確に汲み取って、それを素早く形にしてくれる柔軟性やスピード感を特に重要視していました。

玉滝氏：私も同じく、最も重視したのはフットワークの軽さとスピード感です。今回取り組んでいるコンクリートのフレッシュ性状^※5予測は、業界的に見ても特許出願が少ない分野であり、早期に開発・リリースした企業が特許や知財を獲得できる領域です。そのため、スピード感は非常に重要でした。
当初は、自社ですべて開発できれば、コスト・スピードの両面で最善だと考え、内製化も検討していました。しかし、社内のDX戦略プロジェクトや情報システム部門とも相談した結果、自社のみで内製化して形にすることは難しいという結論に至りました。今回NCDCさんに依頼したことでスピードも大きく向上し、研究開発段階の成果を形にできたことは大変ありがたく感じています。

※5 フレッシュ性状：コンクリートを練り混ぜてから硬化する前の、柔らかい状態における性質のこと。施工に適した状態かどうかを判定するために管理される、重要な品質指標。

市川氏：簡単に言うと、製造時に工場で取得される各種データを基に、機械学習モデルを用いてコンクリートの品質を予測し、その結果を分かりやすく可視化するツールです。コンクリートは、使用材料の特性や温度などの環境条件によって品質が変動しやすいことから、「生もの」と言われています。そのため、品質変動を可視化できるようにしました。「フレッシュ性状予測アプリ」は、主に次の3つの画面で構成されています。

一つ目は「波形表示画面」です。製造中のバッチについて、フレッシュ性状の予測値とミキサ電力負荷値^※6の波形を、過去の実績データと併せて表示します。過去の実績と比較する画面自体は従来から存在していましたが、それは熟練のオペレーターが感覚で判断するための定性的な評価にとどまっていました。今回はAIによる定量的な予測値を導入することで、定量的な評価と視覚的に判断しやすい画面を組み合わせ、製造状況を把握できるようにしている点が特徴です。

市川氏：二つ目は「変動管理画面」です。現場ごとに出荷しているコンクリートの品質変動を確認することができ、品質のばらつきや変化の傾向をマクロに把握することが可能です。

市川氏：三つ目は「推論結果一覧画面」です。予測結果をリスト形式で確認できるとともに、現場で行った実際の工程検査データの入力にも対応しており、入力されたデータに基づいて機械学習モデルの更新を行うことができます。

市川氏：現場の写真や資料をお渡ししたり、実際の製造現場を見ていただいたりして、できるだけ詳しく利用環境をお伝えしました。また、開発の過程では実際に使用した結果のフィードバックをまとめた資料を作成・共有していました。
基本的な要望はこちらから提示しましたが、私たちだけでは気づかないシステム開発会社ならではの視点で、画面デザインや操作性に配慮した具体的な改善提案をいただけた点が良かったです。

市川氏：UX/UIに関する検討の中で、現場での利用シーンを踏まえた提案を迅速に反映していただいたことが特に記憶に残っています。例えば、検査データを入力する画面において、iPad標準の入力パッドでは製造現場での入力が困難でした。これに対してNCDCさんから、キーパッドのみで入力作業が完結する操作フローや、画面上に専用テンキー入力パッドを実装する提案をいただき、迅速に対応していただきました。単にこちらの要望を受け入れるだけでなく、理由を添えてより良い形を一緒に考えていただけた点が非常に印象的でした。

市川氏：自社のAzure環境上で、既存のIT環境やセキュリティ要件を踏まえた上で、安定的に運用できるWebアプリケーションとして一貫して構築いただけた点が非常に良かったです。
特に、アプリから実際の工程検査データ（実測値）の蓄積と機械学習モデルの更新をシームレスに行える点は、MLOpsの観点から見ても、モデルの改良とシステム運用を分断せずに進める上で大きな効果があります。研究開発段階の成果を実務に落とし込み、その後も継続的に改善していける仕組みとして、完成度の高さを感じています。
システム導入以前は、工場で試験した実測データをExcelに入力して送付してもらい、工場側で取得した製造データと手作業で照合しながら学習データを蓄積するというプロセスを踏んでいました。その手作業の部分が非常に煩雑でしたが、今回のシステム化によってデータが自動的に蓄積され、照合作業も効率化されたことで、データ収集の面では大幅に負担が軽減されました。

玉滝氏：手作業による試験をシステムで代替していくことで、将来的には人手不足にも対応できると考えていますが、現状では本システムを工場に導入しても、システムに全面的に依存することができません。工場の製造はJIS規格をはじめとする厳密な規格に準拠しなければならないという規定があるためです。JIS規格はデジタル技術が普及する以前に策定されたものであり、システムの精度がいかに向上しても、規格そのものが改定されない限り、手作業による試験を廃止することはできません。
そのため今後は、今回開発した「フレッシュ性状予測アプリ」の成果を、業界関係者が出席する会合や学会で発表し、この技術を広く周知するきっかけを作っていきたいと考えています。さらに、大学の研究者や有識者への働きかけを通じて認知を高め、規格改定の実現につなげていくことも、システム開発と並行して取り組むべき重要な課題です。

市川氏：直近では、フレッシュ性状の予測にとどまらず、品質に影響を及ぼす材料品質の管理にも取り組んでいます。特に骨材の粒度はフレッシュ性状に影響を与えるため、その変動管理として骨材の粒度を測定・予測する「骨材粒度推定アプリ」の開発も、NCDCさんとともに継続して進めています。こうした材料側の品質確認とフレッシュ性状の予測結果を組み合わせることで、生コンを総合的に管理できる仕組みの実現を目指しています。

玉滝氏：材料の粒度予測・自動化に加え、製造したコンクリートをトラックアジテータ（生コン車）でお客さまのもとへ運搬する際の変動予測も今後の目標です。運搬距離や時間、外気温が変われば、現場到着時のコンクリートの性状も変化します。今後は運搬中の変動も予測可能な技術をシステムとして実装し、最終的には「この距離・時間・温度条件で運搬するならば、工場ではこの製造条件・配合で製造する」というプロセス全体を自動化する包括的なシステム（全QMS化）の実現が、私たちの目指す姿です。

また将来的には、グループ会社で保守ができるよう社内の内製化・保守体制の構築支援や、若手技術者をNCDCさんのチームに参加させることでモダンなアジャイル開発やクラウド基盤の経験を積ませる人材育成支援など、システム開発の枠を超えた領域でも、これからもともに歩んでいければと考えています。