資料室 | メイサ建設プラットフォーム

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Case Study

日本ではドローンデータをどう活用しているのか？ | メイサ

人手不足と高齢化に直面する日本の建設現場。大手ゼネコンである大林組が、ドローンデータプラットフォーム「メイサ（MAISHA）」を導入し、現場巡回を削減、土量算出を自動化して生産性を向上させた事例をご紹介します。

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Industry Trend

大手建設会社は今、AIを「どこに」使おうとしているのか

現代建設とMeissaが参画する40億円規模の国家プロジェクト「AXスプリント」を中心に、大手建設会社におけるAI導入の現状を分析します。単なる検知にとどまらず、判断から対応までを担う完結型建設安全AIの商用化の流れと、8月開催のネクストコンの最新情報をご確認ください。

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FAQ'Checklist

ドローン土工量データを「精算根拠」にするための5つの基準

ドローン土工量データが単なる視覚資料を超え、協議や精算の確実な根拠として認められるために現場で実践すべき5つの核心原則です。基準点および座標系の整合：現場測量機器の設定値、水平・垂直座標系、地上基準点（GCP）の配置が設計図面と正確に一致している必要があります。DTM（地盤モデル）ベースの出来高確認：重機や仮置きの土砂などの障害物が含まれる表面モデル（DSM）ではなく、純粋な地盤のみを残したDTMを基準に切土・盛土量を算出しなければ歪みが生じます。土量変化率（係数）の事前合意：土は状態（自然、ほぐし、締め固め）によって体積が変化するため、精算に適用する換算係数（L値、C値など）を事前に合意し、記録しておく必要があります。隠れた物量の蓄積記録：不良土の置換や岩盤掘削のように、次の工程で覆われたり搬出されて消えてしまう物量は、作業工程ごとに撮影し、日付別のデータとして残す必要があります。算出値のクロスチェック：ドローンプラットフォームの算出値、施工会社の算出値、搬出伝票など、複数の数値を照らし合わせ、蓄積されたデータに基づいて客観的な精算根拠を整えます。

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日本ではドローンデータをどう活用しているのか？ | メイサ

大手建設会社は今、AIを「どこに」使おうとしているのか

ドローン土工量データを「精算根拠」にするための5つの基準

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