建設自動化はどこで成功したか？

建設自動化はどこで成功してきたか？

建設業は、有名なように労働集約的です。米国で新しい一戸建て住宅を建設するコストの約50%を直接労働が占めるのに対し、自動車製造のコストでは約6～8%に過ぎません。当然のことながら、必要な労働力を減らし、それによって住宅コストを下げるために、建設プロセスを自動化することへの関心は長く続いてきました。私が知る限り、建設自動化の最も初期の試みは1853年にアイザック・ハッセイが発明した漆喰塗り機にまで遡り、それ以来、数多くの試みが行われてきました。

［画像: アイザック・ハッセイの漆喰塗り機、Scientific American、1853年2月5日号より］

私は、建設自動化の軌跡が時間とともにどのように展開してきたのかをよりよく理解したいと思いました。どのようなものがいつ試されたのか？ 何がうまくいき、何が廃れていったのか？ これを行うために、私はAIを使用して、19世紀にまで遡る数千の古い建設専門誌のデジタル化された号をクロールし、建設タスクが自動化されたあらゆる例を探しました。

私の主な結論は、建設自動化の成功は基本的に2つのカテゴリーに分類されるということです。1つは、工場でオフサイトで行うことができる建設関連タスクです。これには、鉄骨加工、プレキャストコンクリート、窓やドアの製造などが含まれます。もう1つのカテゴリーは、オンサイトタスクで、非常に工場のような環境で行うことができる、または行うことができるものです。これは、単純な経路に沿って移動し、繰り返し同じ動きを行う機械によって実行できます。歴史的に見ると、これらの2つのカテゴリー以外では、ほとんど何も成功していません。

方法

私はまず、USModernistからArchitectural Forum（950号）とHouse & Home（370号）、そしてarchive.orgから入手可能なEngineering News-Record（4,300号以上）の全バックナンバーをダウンロードしました。これらは、建設業界の様々な側面、建設慣行や方法論をカバーする専門誌で、19世紀半ばから1980年代初頭までの期間を対象としています。その後、Claude（Opus 5 Max）にこれらの号を検索させ、建設タスクが自動化されたインスタンスをすべてフラグ付けさせました。これに加えて、国際建設自動化・ロボット工学協会（IAARC）のアーカイブなどを調べるなど、より一般的なウェブ検索で建設自動化の例を探させました。

この目的はデータ分析ではありませんでした。年別やカテゴリー別などにケース数をカウントするようなものではありませんでした。これは純粋に、どのような種類のものが試され、専門誌に掲載されるほど有望であったかを確認するための存在調査でした。

いつものように、この種のタスクの結果は、プロンプトの用語を操作化するために選択する定義の関数になります。「自動化」とは、「人間による指示を必要とせずに、機械があるタスクの相当部分を実行すること」を意味します。したがって、これは「機械化」や「工業化」とは区別されます。これらは、機械を使用してタスクに必要な労働力を削減しますが、その機械は人間のオペレーターによる継続的な指示や直接的な操作を必要とする場合があります。したがって、電動工具やクレーンなどは自動化とは見なされません。なぜなら、どちらの場合も、機械の個々の動き/アクションは、作業が行われている間、人間によって調整されるからです。一方、人間のオペレーターが指示することなく個々のレンガを自動的に配置するレンガ積み機は、自動化と見なされるでしょう。

ほとんどの定義と同様に、この定義も境界線が曖昧になります。実際には、ほとんどの自動化システムは実行中にある程度の人間による監視を必要とし、その監視が「個々の動きの指示」と見なされるかどうかは、判断の余地がある場合があります。そのため、継続的に監視している人間のドライバーがいるとしても、アスファルトを自動的に敷設するロード舗装機は「自動化」と見なすでしょう。しかし、コンクリート仕上げ用の乗用機械のようなものは、秒単位でより多くの人間の指示を必要とするように見えるため、はるかに境界線上にあります。

工場方式

建設タスクの一部が、実際の建設現場の外、工場または工場のような環境で行うことができる場合、他の工場タスクと同様に、少なくとも部分的に自動化できる可能性が非常に高いです。

この早期の例の1つが、コンクリートプラントです。19世紀のほとんどの間、コンクリートは労働者によって手作業で混合されていましたが、19世紀後半には機械によるコンクリート混合が始まり、20世紀前半には自動セメント計量、自動水供給など、ますます自動化が進みました。例えば、フーバーダムでは、コンクリートのバッチ処理は「完全に自動化」されていました。

鉄骨加工も同様です。鉄骨部材は、当然のことながら工場生産品であり、常にそうでした。生の鉄骨要素を工場で建材部品に加工し、それらのタスクを部分的に自動化することは、それほど大きな飛躍ではありません。鉄骨梁への穴あけ、パイプ継ぎ目の自動溶接、鉄骨部材の自動塗装などのタスクを実行する機械は、19世紀後半に登場し、今日でも広く使用されています。

より一般的に言えば、本質的にあらゆる建材—鉄骨、レンガ、コンクリートブロック、合板、石膏ボード、屋根材—は工場で大量に生産されるため、生産プロセスの様々な部分が自動化されます。

［画像: 1950年代の合板工場の自動トリミング、YouTubeより］

前述のように、コンクリートは当初現場で生産される材料でしたが、最終的にその生産はオフサイトに移されました。他の建材でも同様の軌跡が見られます。例えば、窓やドアはかつて現場で製造されていましたが、現在では多くの組立作業が自動化されたオフサイト工場で製造されています。床や屋根のトラスも同様に、当初は現場生産の部品でしたが、現在では様々な程度の自動化が施されたオフサイト工場で主に製造されています。典型的なトラス工場では、様々な木材部分の切断とトラスプレートのプレスが自動化されており、一部のトラス工場ではさらに高度な自動化が施されています。

［画像: 1950年代の現場でのトラス製造、House & Homeより］

［画像: Randekによる自動屋根トラス製造、 circa 2013年、YouTubeより］

プレキャストコンクリートも別の工場生産建材です。梁、壁、柱などの大きなコンクリート部材はオフサイトのプラントで製造され、その後現場に輸送されて組み立てられます。プレキャスト製造は、特に米国では必ずしも多くの自動化が施されているわけではありませんが、高度に自動化される可能性があります。

［画像: アイルランドの自動プレキャスト工場、YouTubeより］

これはもちろん、プレハブ建設に歴史的にこれほど多くの関心が寄せられてきた理由の一部です。実際の建設プロセスを工場に移せば、その大部分を自動化し、労働力とコストの節減（期待される）を達成できる可能性があります。プレハブ建設が単なる従来の労働集約的な建設を倉庫内で行うだけの場合もあれば、プロセスが高度に自動化されている場合もあります。Levitt and Sonsは、1970年代のOperation Breakthroughの一環として高度に自動化されたプレハブ工場を建設しました。現在、米国のAutovolやドイツのGropyusのような企業は、部分的に自動化された工場を運営しています。

［画像: 1950年代のプレハブ施設の自動キャビネットドア塗装、House & Homeより］

［画像: Autovolの工場での自動壁パネル組立、 circa 2021年、YouTubeより］

オンサイト連続プロセス

成功した自動化のもう1つのカテゴリーは、工場のようなものにすることができるオンサイトタスクです。これは、単純で反復的な動きであり、機械が単純な経路に沿って移動しながら何度も繰り返されます。

このカテゴリーの例の多くは、コンクリートまたはアスファルトに関連しています。コンクリートは、この種の自動化に適した候補です。なぜなら、それは厚く粘性のある流体であり、特定の容器の形状に押し出すことができ、容器が取り外されたときにその形状を維持できるからです。そのため、自動コンクリートスリップフォーミングマシンのようなものがあります。これは、前進しながらコンクリート層を押し出します。水平に配置すると、縁石、溝、歩道などの製造に使用できます。垂直に配置すると、垂直コンクリート構造の製造に使用できます（ただし、垂直操作はやや自動化が少ないと信じています）。

［画像: 1950年代の縁石形成機、House & Homeより］

［画像: 最新の縁石形成機、Gomacoより］

［画像: 歩道敷設機、Gomacoより］

金属に対しても、この種の「自動押出機」が見られます。雨樋製造機は、基本的にポータブルなロールフォーミングマシンです。コイルからシートメタルを取り込み、雨樋の形状に加工します。同様のポータブルマシンが、金属屋根デッキや金属サイディング用にも存在します。

［画像: 1950年代のポータブル雨樋製造機、House & Homeより］

［画像: 最新のポータブル金属サイディング製造機、Stan Groupより］

この種の自動化は、水平で連続的なインフラストラクチャの建設でも成功裏に使用されています。例えば、道路は、舗装列車と呼ばれる一連の特殊機械で舗装されます。これらの機械は連携して、既存の道路表面を剥がして粗し、新しいアスファルト層を敷設します。

［画像: 最新のアスファルト舗装機、YouTubeより］

同様に、鉄道建設の一部は、一連の自動機械によって行うことができます。特に、摩耗した枕木を交換したり、バラストを締固めたりするメンテナンス作業は、高度に自動化されているようです。レールはすでに設置されているため、この機械はレールに取り付けられ、線路上を移動しながら様々な特殊作業を実行できます。

［画像: 既存の鉄道枕木を除去するレール搭載型自動機械、YouTubeより］

［画像: 自動バラスト締固め機、Wikipediaより］

トンネル掘削も同様です。歴史的にはトンネルは手作業で行われていましたが、20世紀初頭頃から自走式ボーリングマシンによるトンネル掘削が始まりました。

［画像: Marc Brunelの手動トンネル掘削システム、 circa 1825年］

その他すべて

私の知る限り、2000年代初頭（そして2010年代でさえ）まで、2つのカテゴリー（オフサイト工場で行えるタスク、およびオンサイトで工場のように行えるタスク）に当てはまらないほとんどのものは成功しませんでした。

自動レンガ積み機は、この分野での自動化の失敗の古典的な例です。以前のエッセイで述べたように、このような機械は20世紀初頭から繰り返し試されてきましたが、歴史的にどれも成功していません。

［画像: 1965年頃の自動ブロック積み機、House & Homeより］

レンガやコンクリートブロックの自動設置は、自動化するのに最適な建設タスクのように思えます。それは肉体的にきつく、非常に反復的です。しかし実際には、そのタスクは機械で簡単に実行できるほど単純で反復的ではありません。モルタルの層を広げ、その上にレンガを置き、個々のレンガと壁全体がまっすぐで水平であることを保証することは、均一で反復的な機械的動きで実行するのが難しいことが判明しました。実際には、レンガはしばしばわずかに傾いてしまい、壁が水平に建設されていることを確認するために、レンガに小さな個別の調整が必要になります。きれいで滑らかなモルタル目地を作ることも、機械にとっては簡単ではありません。Construction Roboticsが製造するSemi-Automated Mason（SAM）は、メイソン（石工）がロボットの後を追って目地を仕上げ、時折傾いたレンガを水平にする必要がありました。Fastbrick RoboticsのHadrianブロック積みロボットは、モルタル層を広げる必要のないカスタム接着剤を使用することで、これらの問題を完全に回避しました。

また、レンガ壁は、長くて中断のない均一に配置されたレンガの連続で構成されることはめったにないという意味で、十分に反復的ではありません。壁はしばしば短く、窓やドアの開口部があり、目地があり、角や曲がりがあり、その他の様々な均一性からの逸脱があります。単純な反復運動を行う単純な機械、あるいはより柔軟性の高いロボットでさえ、これらの種類の逸脱を容易に処理することはできません。歴史的に、レンガ積み機はこれらの状況に遭遇するたびに、人間が手動で再調整する必要がありました。SAMレンガ積みロボットは、非常に長く均一な壁の区間でのみうまく機能しました。角を曲がったり、壁の端にレンガを置いたりできなかったため、新しい壁ごとに再設定する必要があり、時間と労力がかかりました。

この種の困難は、建設自動化において非常に一般的です。多くの場合、自動化できる反復タスクがありますが、それを行うための機械をセットアップする価値があるほど反復的ではありません。人が数分ごとに機械を手動で再設定し、新しいエリアに移動させる必要がある場合、それは単に人がタスクを実行するよりも簡単ではないことがよくあります。例えば、建設業者は1930年代初頭から現場で自動溶接機を試してきましたが、今日それらの機械の多くを見ることはありません。建物の溶接が長くて中断のない連続した区間を持つことはめったにないため、そのような機械の価値はありません。

［画像: 1930年頃の自動床溶接機、Architectural Forumより］

同様に、鉄筋結束—2本の鉄筋を細いワイヤーで巻き付けて固定すること—は、自動化できるほど単純ですが、歴史的には専用の機械を配備するほど反復的ではありませんでした（私の経験では、これを行うための電動工具を労働者に与えるほど反復的でないこともよくあります）。今日でさえ、その計算はかなり不利に見えます。Advanced Construction Roboticsは2020年にTyBOTを提供し始めましたが、それが見られるのはコンクリート橋のデッキ上だけで、そこには結束すべき鉄筋の広大な領域があります。（鉄筋配置ロボットIronBOTもありますが、これも広大な鉄筋領域が必要なだけでなく—そのウェブサイトには「IronBOTのサイズと機能のため、セットアップには計画と調整が必要」と記載されています—実際の自動化はかなり薄く、人間が個々のバーを継続的に供給する必要があります。）

十分な反復性の欠如と、建設現場を「工場のような」ものにすることの難しさが、20世紀後半の日本の建設ロボット開発の取り組みを失敗させた原因です。1970年代後半から、日本はあらゆる種類の建設ロボット—柱溶接ロボット、耐火被覆設置ロボット、壁塗装ロボットなど—を開発するための大規模な努力を行いました。1990年代までには、100種類以上の建設ロボットが開発されました。以前のエッセイで述べたように、これらのシステムはしばしば機能しましたが、一般的に生産性は高くありませんでした。

ロボットはしばしばタスクを非常に効率的に実行できましたが、セットアップとテイクダウンに多くの時間を要し、それらに対応するように特別に設計されていない建物（ロボットが到達できない狭いスペースなど）で問題に遭遇することがよくありました。また、従来の建設現場のやや予測不可能な性質に対処するのに苦労しました—中断なく作業する必要があることと、作業員が近づける距離に関する安全制限が、建設プロセスの他の部分を制約する傾向がありました。タスクがより速く完了できたとしても、多くの場合、ボトルネックがプロセスの別の部分に移動することを意味しました…

これらの問題を克服するために、日本の主要な請負業者は、現場を可能な限り工場のようにしようとしました。彼らは、様々な建設ロボットの助けを借りて、高層ビルを階ごとに建設する巨大な「高層ビル工場」を作成しました。しかし、これは問題の解決には至りませんでした。

工場での長いセットアップ時間は、小規模な建物には不向きであり、十分な大きさの建物であっても、ロボットによる組み立てのために建物を設計するには、広範な事前の設計と調整が必要でした。ある意味では、単一タスクの建設ロボットから完全に自動化された建設現場への移行は、困難が発生する場所を変えただけでした—個々のタスクごとに長いセットアップ（およびテイクダウン）時間が発生する代わりに、プロジェクトの最初の部分全体にわたって1つの巨大で費用のかかるセットアップが発生しました。

未来

歴史的に、建設自動化は特定の種類のタスクで成功してきました。それは、工場にオフサイトで移動できるタスク、またはオンサイトで工場のような方法で行えるほど単純で反復的なタスクです。これらの領域外の自動化は、一般的に成功していません。多くの場合、これはタスクが十分に単純で反復的ではないためです。それを行うための機械を構築することはできますが、機械をセットアップして作業させるのにかかる時間と労力、およびそれを収容するために現場を整えることは、自動化から得られるあらゆる利点を無効にしてしまいます。

しかし、私たちはこの状況が変わる瀬戸際にいると思います。

私たちが観察してきたこの歴史的なパターンは、大部分、技術的な制約によるものです。歴史のほとんどにおいて、機械はせいぜい非常に狭い情報処理能力しか持っていませんでした。それらは、環境から何を感じ取れるか、そしてその情報に基づいて行動をどの程度変更できるかに制限されていました。多くの場合、それらは状況に関係なく、まったく同じ動きを繰り返すだけでした。環境フィードバックに基づいて行動を変更できたとしても、それは非常に限定的な方法でした。堅牢な情報処理能力なしでは、自動化は工場で行われる（タスクを個々の機械が実行する小さなタスクのシリーズに分解できる）か、自然に工場のようなプロセスに限定されます。

溶接自動化の歴史がその例を示しています。最も初期の溶接機は固定自動化でした。それらは、パイプの継ぎ目を溶接するなど、特定の溶接動作を繰り返し実行しました。1960年代から、溶接はロボットで行われるようになりました。新しい機械を構築する必要はなくなり、単にロボットを再プログラムし、異なるアクションシーケンスを入力できるようになりました。しかし、そのシーケンスは依然として人間プログラマーに依存していました。

その後数十年で、溶接ロボットは徐々に情報処理能力を蓄積しました。1980年代までには、溶接ロボットは溶接に対する位置を特定し、それに応じてアクションを変更する限定的な能力を持っていました。しかし、その能力の範囲は非常に狭かったです。溶接ロボットは、溶接の電気伝導率を測定して位置を特定するなどを行うことはできましたが、それ以上の複雑なことはできませんでした。

ロボットの経路を妨げるクランプ、適切に溶接できないほど汚れた部品、水平ではなく垂直に配置された部品、または手動溶接工が自動的に調整できた他の何千もの問題に対応することはできませんでした。

したがって、自動化されたロボット溶接でさえ、セットアップにかかる時間と労力を正当化するには、かなり反復的なタスクセットを必要としました。

しかし、この技術的な制約は変化しており、私たちははるかに堅牢な情報処理能力を持つ機械を手に入れています。現代の自動化は、一連の指示を与えられ、それらを達成するためにステップバイステップで必要なアクションを判断する能力がますます高まっています。これは、大部分、最新のAI技術のおかげです。AIモデルに大量のトレーニングデータを与えれば、異なる状況に効果的に応答するものを得ることができます。例えば、以前に観察したことのないルートや交通パターンをナビゲートする自動運転車、見たことのない質問に答えるLLMなどです。

この変化する制約は、新興の建設自動化スタートアップのセットにも反映されています。最新のAI技術を活用し、注目を集め、巨額の資金を調達している建設自動化スタートアップの新しいグループがあります。建設ロボットスタートアップへのVC資金の約半分は、2022年以降に設立された企業に投入されており、その他の大規模な建設ロボット関連の資金調達ラウンドのほとんども2020年以降です（これには、Figureのような、より汎用的で建設に特化していないロボットに投入された巨額の資金は含まれていません）。以前は抵抗があった建設タスクを自動化することがますます可能になっており、この傾向は今後も続くと考えられます。

これが具体的にどのような形をとるかはまだ不明です。建設現場に、幅広いタスクを実行できる多数のOptimusロボットが登場するのでしょうか、それともDusty、Canvas、Rufusのような特殊目的のロボットが多数登場するのでしょうか？ どのように発展するにしても、建設自動化の未来は過去のようにはならないと私は推測します。