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公式画像ソース:Xylem公式画像「Leak Detection Application」
GIS

水道インフラは“漏れてから直す”から“AIで先回り”へ:スマート水道DXと漏水予兆管理

上下水道や配水ネットワークでは、老朽管、漏水、非収益水、設備故障、気候変動による水需要変動が大きな課題です。AIスマート水道により、漏水検知、管路更新、GIS台帳、スマートメーター、センサー、点群データをつなぎ、通報後対応から先回り型の水道インフラ管理へ移行する実務論点を解説します。

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公式画像ソース:Berkeley Lab「Fault Detection and Diagnostics」
BMS

スマートビルは“設備台帳”で終わらない:AI故障予兆検知が変える施設運用DX

建物運用では、空調、照明、電力、ポンプ、エレベーター、センサー、BMSのデータが日々蓄積されています。AI故障予兆検知とFDDにより、設備管理は点検依頼や故障連絡を待つ運用から、異常の兆候を先に見つけてワークオーダーにつなぐ施設運用DXへ進化しています。

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公式画像ソース:Leica Geosystems「Leica DSX Utility Detection Solution」
GPR

地下埋設物は“掘って確認”から“AIで事前推定”へ:GPR・点群・台帳データが変える施工リスク管理

都市部工事では、水道管、ガス管、通信ケーブル、電力管路、古い埋設物が複雑に入り組み、掘削前のリスク把握が重要です。GPR、既存台帳、地上点群、SLAM、UAV測量、AI解析を組み合わせ、地下埋設物を非破壊で推定する施工前リスク管理を解説します。

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公式画像ソース:Skydio「3D Scan」
UAV LiDAR

ドローン点検は“事前ルート飛行”から“AIが飛行計画を更新”へ:Adaptive Flight Planningの実務論点

複雑なインフラ点検では、事前に決めた飛行ルートだけでは死角や取得漏れが発生します。Adaptive Flight Planningにより、橋梁下部、港湾、法面、プラント、送電設備などで、AIが撮影状況・欠陥候補・バッテリー・障害物を見ながら飛行計画を更新する次世代ドローン点検を解説します。

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公式画像ソース:Qualcomm「Physical AI, 6G and robotics」
IoT

建設ロボットは“単体導入”から“つながる現場”へ:Connected Roboticsが変える施工DX

建設ロボット、AIカメラ、IoTセンサー、ドローン、重機が増えるほど、次の課題は「個別機器をどう連携させるか」になります。Connected Roboticsにより、搬送ロボット、巡回ロボット、ドローン、AIカメラ、重機、IoTセンサーを一体で運用する施工DXの実務論点を解説します。

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公式画像ソース:Microsoft Azure「Phi Open Models - Small Language Models」
IoT

建設AIは“大型クラウドAI”だけでは動かない:現場で使うSmall Language Modelの可能性

建設現場のAI活用は、大規模クラウドAIだけでなく、現場端末やエッジ機器で動くSmall Language Modelへ広がっています。日報の音声入力、現場ルール検索、安全手順確認、機械トラブル対応、オフライン時のAI支援を、低遅延・省通信・オンサイトAIの視点で解説します。

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