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世界の建設業界は転換期を迎えています。低炭素排出削減、デジタルトランスフォーメーション、そして安全な生産への需要が急増する中、建設機械メーカーはかつてないイノベーションの課題に直面しています。この変革の立役者である日立建機ヨーロッパ（HCME）社長のフランチェスコ・クアランタ氏は、実務家でありながら先見の明も持ち合わせています。建設業界におけるデジタル化の波が加速する今、テクノロジーの適用スピードが将来の競争力を左右すると考えているのです。

キランタ氏は、より成熟したデジタル分野の経験を踏まえ、インテリジェントシステムはオプションから必須のものへと変化したと指摘した。製造業者にとって、これは特に人手不足とエンジニアリングの複雑化という状況において、機器の設計、運用、そして現場サポートのプロセス全体を再考することを意味する。

建設業界に短期的に最も大きな影響を与えるテクノロジーについて尋ねられたキランタ氏は、「顧客のワークフローを簡素化し、複雑な作業をシンプルにすることです。現在はオペレーターのスキルに頼っていますが、これは将来的に持続可能ではありません。そのため、一般のオペレーターでもプロ仕様の機器を操作できるAIツール、ガイダンスシステム、あるいはプリセットプログラムを開発する必要があります」と答えました。

これは建設機械製造におけるマクロトレンドを反映しています。機械は耐久性だけでなく、スマートで使いやすいものでなければなりません。世界的な建設市場は熟練労働者の不足に直面しており、経験の浅い労働者でも高品質な成果を安定的に生み出せるソリューションが求められています。日立をはじめとするメーカーは、自動化の域を超え、人間の能力を強化できるインテリジェントガイダンスシステムに投資しています。

機械誘導技術の進化

「コネクテッドデバイスが自律走行する未来について、私は非常に楽観的です」とキランタ氏は述べた。「2Dから3Dへのアップグレードは、ほんの始まりに過ぎません。車に初めてバックカメラが搭載された頃は、人々はそれほど注目しませんでしたが、今では当たり前になっています。私たちも同じように、技術の初期段階にいるのです。」

アナログからデジタルへの移行は段階的に進んでいますが、キランタ氏は建設業界における自動化はもはや概念ではないと強調しました。「私たちはすでに、外部の電気機器だけでなく、実際に稼働する自律型機器を保有しています。この技術は私たちだけのものではなく、業界全体が前進しているのです。」

しかし、彼は自律技術の限界を依然として認識している。「自律技術は万能薬ではありません。高速道路で自動運転をオンにしても安全であるように、予測可能で反復的な作業には適していますが、複雑な都市部では実現不可能です。」彼は、自律技術は鉱業などの制御された環境に最適であり、土木建設ははるかに複雑であると考えています。

「高速道路のような標準化されたシナリオでは、自律的なソリューションは実現可能です。しかし、他のシナリオ、特に一般的な建設プロジェクトでは、デジタルビジョンとオペレーターの目との連携が依然として必要です。鉱業は異なり、閉鎖された環境の方が業務の工業化が容易です」とキランタ氏は説明した。

人間と機械の協働の未来

これにより、人間と機械の協働が明確になります。デバイスには誘導、監視、さらには自己修正機能が備わっていますが、予測不可能な環境や高リスクな環境では、人間の判断が不可欠です。

「建設業界では、スマートコントロールボックスにカメラを統合したシステムを提供するサプライヤーにとって大きな可能性を秘めています」とキランタ氏は述べた。「将来的には、パイプライン建設や水道管を掘り起こすリスクのある現場など、多くの場面でデジタルアシスタントが活用されるようになるでしょう。」

彼は、未来の建設現場が本質的に安全であると想定しています。人間の警戒に頼るのではなく、機械知能によって危険を事前に予測し、予防するのです。「業界によってメリットは異なります。重要なのは、テクノロジーを単なるツールではなく、安全のパートナーにすることです。」

代替ではなくエンパワーメント

このビジョンは、「テクノロジーによるエンパワーメント」という中核概念を反映しています。キランタ氏は、テクノロジーは労働者に取って代わるものではなく、労働者の生産性を向上させるものだと考えています。「人間の生産性は飛躍的に向上するでしょう。農業を例に挙げましょう。人々はトラクターが失業を引き起こすのではないかと懸念していましたが、実際にはトラクターはより多くの食料を生産し、より多くの人々に食料を供給しました。」

同氏は、テクノロジーは代替ではなく、増幅するものだと強調した。「人間はかけがえのない存在です。私はAIをよく使いますが、賢く使っています。怠惰からではなく、構造化された情報源として、そして最終的には自分の判断と専門知識を活かしながらです。」

機械学習はデータを超高速で処理できますが、共感力に欠けています。これは顧客サービスや建設サプライチェーン全体にとって極めて重要です。「AIに共感力は絶対にありません。顧客がサポートラインに電話をかけ、ロボットの応答を聞くと、たいていは不快な思いをして電話を切ります。しかし、AIアシスタントの助けを借りて生身の人間が応答すると、顧客は問題を真に理解することができます」とクアランタ氏は述べています。「AIは定型的な提案をするかもしれませんが、人間は顧客の感情を察知し、プランを調整することができます。これがサービスの核心なのです。」