概算積算業務への機械学習活用の一検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SMF19007

グループ名: 【D】産業応用部門 スマートファシリティ研究会

発行日: 2019/01/11

タイトル(英語): A study of using machine learning for approximate estimation

著者名: 三井 佑悟(トーエネック),水野 誠(トーエネック),小林 浩(トーエネック)

著者名(英語): Yugo Mitsui(TOENEC CORPORATION),Makoto Mizuno(TOENEC CORPORATION),Hiroshi Kobayashi(TOENEC CORPORATION)

キーワード: 機械学習|ニューラルネットワーク|省力化|概算積算|machine learning|neural network|labor-saving|approximate estimation

要約(日本語): 建設業の発注方式は、デザインビルド方式が主流となりつつあり、工事を受注するためには概算積算を行う必要がある。しかし、その分野における熟練者不足が原因で、経験の少ない若手社員が検討に多くの時間を要する他、熟練技術者の勘と経験に依存していることが課題となっている。そこで本稿では、業務省力化、積算方法の標準化を目的とし、機械学習の概算積算への活用を検討した。

要約(英語): In recent years, design-build system becomes main stream in ordering system of construction project, and approximate estimation is required. But less experienced engineers spend long time for it. Therefore, AI technology such as machine learning is expected to use for it. We studied how to apply machine learning for approximate estimation in this paper.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 969 Kバイト