建設DX/AIソリューション

強化学習AIや模倣学習AIを活用し、ショベル操縦の自動化を支援！

当社では、AI技術を活用した油圧ショベルの自動化を進めています。 「強化学習」は、シミュレーション環境で、様々な動作をAI自体が 試行錯誤し、目的を達成するより良い動作を学習・習得していきます。 また「模倣学習」は、人間(熟練技術者)の手本データを元に、 同様の動作を学習します。 下記リンクにデモ動画もございますのでぜひご覧ください。 【特長】 ■強化学習 ・AIが試行錯誤を重ね操縦方法を獲得する ■模倣学習 ・AIが人のお手本を真似て操縦方法を獲得する ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• 堀削機械
• その他ソフトウェア

現場と仮想空間が相互に連携する「デジタルツイン」の実現！

「SLAM(自己位置把握)」とは、ロボットなどの移動体が、自己位置把握と 環境地図作成を同時に行う技術の総称です。 SLAMが役立つ領域として、自動運転や自律移動システムが挙げられます。 自動運転システムを構築する際、大きく「認識」「判断」「操作」の3つに 分けられますが、その中でSLAMは「認識」において重要な技術となります。 具体的には、LiDARセンサ等から点群データを取得し、SLAMで構築した 地図情報及び自己位置把握により、例えば、障害物を回避するなどの 特定のタスクを遂行します。 【特長】 ■LiDAR等を用いて、空間認識(自己位置、現場把握)することで 　建機/重機の自律運転を支援 ■GPSが使えないような環境でも、自己位置把握が可能 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他ソフトウェア

AI/強化学習・模倣学習技術を応用し、建設機械等の操縦を自動化することで、作業の大幅な効率化を目指す！

アラヤでは、建設機械等の自動化(自動操縦)を実現するAIを開発しています。 少子化による労働人口の減少に伴い、建設作業の効率性向上が 求められています。また、建機を扱う熟練技術者の高齢化が進み、 技術伝承のニーズも高まっています。 このような課題に対してアラヤでは、AI技術のひとつである強化学習・ 模倣学習技術を応用し、自律的かつ効率的な作業を行う建機(自律建機)の 実現を目指します。 【概要】 ■現状の成果例：油圧ショベルによる土の掘削 ■その他の建機等の活用例 ・ブルドーザーによる盛土や整地 ・ガントリー(港湾)クレーンによるコンテナの積み下ろし ・フォークリフトによる荷物の積み下ろし・運搬 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他ソフトウェア

関係者間での情報共有や共通認識の醸成を容易にし、建設工事の効率化・高度化を図る！

本製品は、BIM/CIMデータを活用した3次元でのクレーン計画検討を 可能にするBIM/CIM連携クレーンシミュレーターです。 衝突判定や吊り能力判定、吊荷搬送の動画化などにより、検討をより効率化。 ユーザーのパソコンにインストールし、ユーザーの環境でご利用が可能です。 ユーザーのBIM/CIMデータや点群データをインプットし、各機能を使用して、 Unityシミュレーター上で計画検討を行います。 【ご利用の流れ】 1.インストール 2.データインプット 3.条件設定 4.計画検討 5.検討結果出力 6.共有 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• 科学計算・シミュレーションソフトウェア

既存の空調システムに自律AI技術を活用することで大幅なコスト削減と省エネを実現！

当社は、需要予測AIと省エネな熱製造をするAIで実現する地域冷暖房(DHC)・ 大型熱源向け空調最適化ソリューションを提供しております。 既存の空調システムを活かしながら、制御機器にAIコントローラを後付。 アラヤの自律AI技術で、必要な空調能力(需要)を予測し、需要と電気料金 体系にあわせた熱製造を行うことで、大幅なコスト削減(20％以上)を目指します。 また、設定温度や運転時刻など複数のパラメータを、経験則ではなく、過去・ 現在・未来などのデータに基づいて予測し、細かく適切な設定ができます。 【空調制御にAIを活用する3つのメリット】 ■多彩な入力データ活用で高精度の予測と制御ができコストが削減できる ■経験則に頼らないデータドリブンの設定でいつでも快適な環境を実現 ■環境持続可能性を確保し、SDGsにも貢献 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• 地域冷暖房・熱源システム

建設業の皆様の課題に合わせ、“本当に業務で使えるAI導入”を実現

アラヤはお客様の課題に合わせた細やかな提案・開発を行います。 業界別・課題別ににニーズの高い開発案件には「セミカスタムAI」としてテンプレート(学習済みモデル)を活用することで、比較的短期間でのAI開発が可能です。また、「フルカスタムAI」として一からAIモデルの構築も行います。 【AI導入で解決できる建設業の主な課題】 　１：建設現場の安全管理 　２：設備点検の品質向上・効率化 　３：資材の数量カウント自動化、人の行動の記録 　４：技術の伝承と維持 　５：建機自動化の実現 上記課題についてAIでの解決をご提案いたします。 詳細はカタログをご覧ください。

• 空気調和設備
• その他の土木工事
• その他ソフトウェア

アラヤは「業務で本当に使えるAI」を実現するために、お客様の課題に寄り添った提案・開発を行っています！

インフラ業界では、人材不足や技術継承の問題を理由にAI導入を検討する 企業が増えてきています。 当社でもインフラ点検向けにAI導入を支援しており、現場運用に向けた進行中の 取り組み事例もあります。インフラ点検向けにAI導入を検討されている方の 中には、AIの具体的な活用方法や効果をイメージできず「導入に踏み切れない」と 悩む方もいらっしゃるのではないでしょうか。 そこで本記事では、インフラ点検にAIを活用するメリットや実際の 導入事例を紹介します。点検業務へのAI活用を検討されている方は、 ぜひ最後までお読みください。 ※事例の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他ソフトウェア

橋梁や鉄塔などに発生するさびや腐食を、画像認識AIにより検知可能

当社では、画像認識AIを活用し、さびやひび割れなどを 検知するソリューションを提供しています。 さび/腐食検知AIでは、さびの程度や領域により、検査結果を ランク分けすることも可能。 近年、様々なインフラ構造物の老朽化が進み、点検の重要性が 高まってきています。しかし、人間による検査は手間や時間がかかり、 危険性を伴う場合もあるため、点検効率化や省人化が求められています。 ご用命の際は当社までお問い合わせください。 【画像認識AIの特長】 ■さび/腐食検知AI ・橋梁や鉄塔などに発生するさびや腐食を画像認識AIによる検知 ・さびの程度や領域により、検査結果をランク分けすることも対応可能 ■ひび割れ検知AI ・コンクリートなどに発生するひび割れを画像認識AIによる検知 ・0.2mm程度のひび割れを検知 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他ソフトウェア
• 情報・通信機器・インフラ

確認作業、動画・画像の分析をAIが解決！業務効率化で人手不足の解消を支援

アラヤは、画像認識AIを活用し、さびやひび割れなどを検知する ソリューションを提供しています。 監視カメラや携帯デバイスの映像を基に、特定の対象物や危険行動を 自動検出し、危険状況をリアルタイムで察知・記録することで、 安全管理業務を効率化。 熟練者の経験やノウハウに依存していたリスク予測を補い、監視業務の 半自動化を可能にすることで、人手不足の解消や安全性向上が期待されます。 【こんな課題に】 ■検査品質を保ちたいが熟練者が不足している ■作業現場の安全管理での人件費を下げたい ■競争力を上げるために業務効率化をしたい ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他ソフトウェア

メリット・デメリット、速度と精度のトレードオフなどといったポイントを解説！

近年、現場で使用されるエッジデバイスへAIモデルを実装する「エッジAI」 が注目され、そのユースケースが増えています。当社でも、お客様からの エッジAIのコンサルティング・実装依頼のご相談が増えています。 当社でのエッジAI開発・実装の実務経験をもとに、本記事を含む2部構成で、 エッジAI技術のトレンドと実装時に考慮すべきポイントをお伝えいたします。 エッジAIの実装においては、実はメリットだけでなくデメリットも存在します。 そのため、考慮すべき1つ目のポイントとしては、エッジAIの実装における メリット・デメリットの双方を検討し、メリットがデメリットを上回る場合に エッジデバイス上での実装を行うこと、が挙げられます。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他ソフトウェア

エッジAIで利用されるハードウェアとしてGPUやAIアクセラレータが主流になってきています！

エッジAIとは、クラウドではなく現場で使用される「エッジデバイス」上で 「AIモデル」を動かすことです。 近年、エッジAIが注目され、そのユースケースが増えています。当社でも、 お客様からのエッジAIのコンサルティング・実装依頼のご相談が増えています。 当社でのエッジAI開発・実装の実務経験をもとに、本記事を含む2部構成で、 エッジAI技術のトレンドと実装時に考慮すべきポイントをお伝えいたします。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他ソフトウェア

豊富なエッジデバイス実装の実績でお客さまの課題に合わせてご提案！

当社は、お客様の課題に合わせた好適なエッジAI開発をサポートいたします。 「デバイスに適したAIモデルを作りたい」「デバイスへの実装に不安がある」 「デバイスにデプロイしたが速度が出ない」といった課題を解決。 アラヤは、メーカーやIT企業、商社の方々とのパートナーシップなど、豊富な ご支援実績がございます。ご用命の際はお気軽にお問い合わせください。 【こんな課題を解決】 ■モデルは学習させたが、デバイスへの実装は初めてで不安 ・目的に合わせて要件定義からトータルでサポート ■適切なデバイスの選定やデバイスごとへの実装に苦労する ・搭載したいエッジ環境に適切なモデルの最適化 ■モデルが大きすぎて目的のデバイスにのらない ・現状の実装内容を見直しモデルを軽量化・小型化 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他ソフトウェア

プラント、橋梁、鉄塔等の錆びや腐食を自動検知！コスト削減と検査品質の向上を実現

アラヤの「さび検出AIモデル」は、点検画像確認の工程を大幅に短縮します。 定期的な検査やメンテナンス作業には時間とコストがかかります。 さらに、人による撮影画像の点検には熟練度により検査品質にも ばらつきがでてしまいます。 アラヤが提供する独自の本モデルを使用することにより、これらのコストを 大幅に削減し、検査の品質を向上することができます。 【こんな課題に】 ■検査員の人材不足 ■点検品質の劣化 ■点検頻度が上がりコスト増加 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

• その他ソフトウェア

画像と言語を理解できる生成AIの仕組みと応用についてご紹介！

現在、人工知能(AI)の発展は急速に進んでおり、特に視覚情報と 言語情報を組み合わせて処理できるVision Language Model(以下、VLM)は、 ビジネスに新たな可能性を提供しています。 本記事では、VLMの概要と構造、ビジネス上のインパクトについて ご紹介します。 VLMとは、画像や動画といった視覚情報をテキストで表される言語情報と 関連付けることで、従来の画像認識技術では対応しきれなかった複雑な タスクにも取り組むことができる技術です。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他ソフトウェア

接触事故を防止するためにAIを活用し、安全管理を強化する方法について解説！

製造業の工場や、物流や運送業界の倉庫では、フォークリフトやトラック、 AGV(無人搬送車)・AMR(自律型恊働ロボット)など、運搬や作業用の車両が 多く走行しています。 また、建設業界の建設現場でも、クレーンなどの建機・重機やダンプカーなどの 車両が使われています。それぞれの現場では、車両と人が同じ場所を行き交うため、 接触する危険性が高く、重大な事故につながることも多くあります。 特に、フォークリフトの原因による労働災害のうち「挟まれ・巻き込まれ」 「激突され」による事故が全体の約6割を超え、それらが原因で死亡事故に至った ケースが半数近くを占めています。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 　詳しくは、お気軽にお問い合わせください。

• その他ソフトウェア

先月ドイツのミュンヘンで開催されたbaumaで初めて披露されたMBクラッシャーの新製品、デモリッションクラッシャー。 MB-PシリーズとMB-PTシリーズの2シリーズで全5型式を展開。 圧砕・解体作業をより簡単に、より速く、より安全にできるよう、細部に至るまで現場目線で考え、作られています。 【MB-Pシリーズ：シングルシリンダ】 MB-P160：1.5t〜3tのミニ油圧ショベル対応 MB-P380：3t〜6.5tのミニ油圧ショベル対応 【MB-PTシリーズ：ダブルシリンダ】 MB-PT650：6.5t〜13tの油圧ショベル対応 MB-PT1150：12t〜19tの油圧ショベル対応 MB-PT1650：19t〜25tの油圧ショベル対応 【特長】 ■ 上部傾斜型により、作業範囲が広く、優れた操作性 ■ 360°油圧旋回式のため、アタッチメントの位置決めが楽 ■ シリンダロッド保護構造で、耐久性と強度を保証 ■ 反転・交換で4面使用可能ブレードにより、長寿命化を実現 詳しくはお気軽にお問い合わせください。

いつもご覧いただき、ありがとうございます。 近年異常気象はますます増加しており、大雨や台風による災害はどうしても避けることができません。 しかし「どう動くか」「どう対策をとるか」をあらかじめ想定しておくことで被害が抑えられるかどうかに大きく影響します。 今回は、「どう動くか」「どう対策をとるか」を時系列で想定・計画する「タイムライン(防災行動計画)」と、ビジネスチャットとシスメットの気象予報を連携させた自動通知サービスについてご紹介します。 目次 １.「タイムライン(防災行動計画)」とは？ ２.「タイムライン(防災行動計画)」のイメージ ３.ビジネスチャットで気象情報を自動通知しよう ※詳しくはHPをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

アラヤは、ディープラーニングによる画像認識技術を活用し、業界やお客様の業務課題に合わせ、“本当に業務で使えるAI導入”を実現します。 業界別にニーズの高い開発案件には「セミカスタムAI」としてテンプレート(学習済みモデル)を活用することで、比較的短期間でのAI開発が可能です。また、「フルカスタムAI」として一からAIモデルの構築も行います。 現在無料画像診断を受付中です。是非お問い合わせください。

現場と仮想空間が相互に連携する「デジタルツイン」の実現。 株式会社アラヤは、現実世界と仮想空間（シミュレーター）が連携・融合した高度な建設の未来を目指しています。 現場の状況をシミュレーターに反映し、シミュレーターでの解析結果に基づく自動制御指示を現場へフィードバックし、重機・ロボットを自動で稼働させます。 これにより、生産性向上、省人化、安全性向上を実現し、建設業界に貢献します。

2025年6月5日（木）・6月6日（金）の2日間、 大阪市住之江区のインテックス大阪にて 関西エクステリアフェアが開催されます。 今回の展示会では、ウッドデッキやデッキフェンスの展示のほか 関西では初のウッドデッキ全17色のカラーバリエーションを 一堂に揃えご覧いただけるよう巨大回転モニュメントを準備しております。 ぜひMINOのブースまでお越し下さい。皆様のご来場お待ちしております。 ＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 第18回関西エクステリアフェア2025 https://www.kansai-exfair.com/index.html 【会場】 インテックス大阪 【小間番号】 1-10 【会期】 2025年6月5日（木)10:00～17:00 　　　　　6日（金)10:00～16:00 ▼来場者事前登録はこちら eag2025.ya-kumo.net/ ※ご来場には事前登録が必要になります