熊谷組（骨材管理）のAI活用事例（建設・不動産／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域日本

導入段階部門導入

使用ツールAI（Deep Learning）入荷管理システム、OCR、ステレオカメラ

背景・課題

ダム建設現場ではコンクリート骨材の品質管理が極めて重要だが、入荷時の骨材判別は人の目視に依存しており、誤搬入のリスクがあった。伝票の集計作業も月間20時間を要していた。

既存のステレオカメラ技術を発展させ、AIによる骨材の粒径・種別（岩種）の高精度判別とOCRによる伝票自動読み取りを統合。荷卸し前に誤搬入を未然防止し、粒度分布のリアルタイム推定も実現。

伝票集計作業95%削減（月間20時間→1時間）、粗骨材判定精度100%

2024年1月から高知県の春遠第1ダム建設現場で運用開始。粗骨材判定で100%の精度を達成し、伝票集計作業を約95%削減（月間20時間→1時間）。判定処理は短時間で運搬サイクルに支障なし。

画像認識AIとOCRの組み合わせにより、品質管理と事務作業の両方を効率化。ダム建設のような大規模プロジェクトでの実証が、他の建設現場への横展開の説得力を高めた。