ドローン点検システム導入で建設現場の安全管理を革新したケーススタディ

はじめに：重機事故ゼロを目指す背景

近年、建設現場では重機や足場の老朽化に伴う事故が増加傾向にあります。安全パトロールだけでは見落としリスクが残り、月次の目視点検では小さなひび割れや腐食を早期発見できないことが課題でした。A社はこれまで外注していた設備点検の費用相場が年間数百万円に及ぶことを問題視し、より効率的かつ低コストなシステムの内製化を検討し始めました。
ドローンを使ったインフラ点検は最先端技術として注目を集めていますが、パイロットの安全確保やデータ分析の運用整備が整わないと、かえってコスト増になる恐れもあります。そこでA社では、ドローン点検を成功させるための開発会社選びと予算管理、要件定義段階からリスク低減策を盛り込むことを決断しました。

ユースケース概要：スタートアップA社の挑戦

A社は従業員50名規模のゼネコン系スタートアップです。創業当初は小規模改修工事を請け負っていましたが、自社内の事故報告が相次いだことをきっかけに「技術でゼロ災害を実現する」というミッションを掲げました。そこで打ち出したのが、ドローンを使った外壁・足場点検システムの自社開発プロジェクトです。
最初に社内でヒアリングを行ったところ、以下のようなニーズが浮き彫りになりました。

• 高所作業員の安全を確保しつつ、点検頻度を週次にまで引き上げたい

• 点検レポート作成に掛かる書類作成工数を半減させたい

• 単発の発注ではなく、継続利用できるサブスクリプション型のサービスにしたい
  これらを実現するには、ただドローンを飛ばすだけでなく、点検データを自動解析し、異常箇所をレポート化できる高度なシステムが必要でした。そこでA社は複数の開発会社にRFP（提案依頼書）を送付し、技術力と過去実績を比較検討することにしました。

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開発会社選定のポイントと相場感

A社が求めたのは「ドローン運用」「画像解析」「クラウド連携」の三つのコア技術です。候補企業には以下を評価軸として設定しました。

1. ドローン運用実績：国交省認定の操縦士資格保有か

2. AI/画像解析技術：異常検知アルゴリズム開発の経験

3. クラウド／モバイル対応：スマホで結果参照できるか

4. 保守サポート体制：運用開始後の費用明示とSLA対応

5. 予算感のフィット：初期導入費用と月額利用料の相場

一般的な相場観として、ドローン点検システムの初期構築は300万～600万円、月額保守費用は数十万〜100万円程度と言われています。A社では中小規模現場向けに250万～400万円、月額40万以下をターゲットとし、3社を絞り込みました。提案内容の違いを見極めるため、各社に概算見積もりと過去事例を提出してもらい、最終的に“要件に最も柔軟に対応でき、運用後の予算管理もしやすい”B社を選定しました。

予算策定と費用交渉プロセス

B社との契約にあたっては、単純な一括発注ではなく、マイルストーンベースで支払いを分割する方式にしました。

1. 要件定義完了時（契約額の30％）

2. PoC（Proof of Concept）実施完了時（20％）

3. 本番機能リリース時（40％）

4. 保守開始後1ヶ月目（10％）

これにより、「要件定義段階で大きく乖離していたら早期に見直し」「PoCで合意した機能が動くことを確認してから本格構築」という流れが整いました。
交渉の際に重視したポイントは以下です。

• 追加機能の単価設定：要件定義時に曖昧だった機能は都度見積もりすること

• リスクマージンの確保：想定外の仕様変更に備え、全体予算の10％を予備費として計上

• 契約解除条項の明記：PoC結果によっては解消可能とし、無駄な費用発生を防止

結果的に、当初予定の400万円から350万円に抑え、10％の予備費を確保した状態で進行できました。

要件定義とプロジェクト設計

要件定義フェーズでは、現場パトロール担当とエンジニアのワークショップを4回開催し、「何を」「どのレベルで」「誰が」使うのかを詳細に固めました。

• ドローン飛行高度・パターン：10m〜30mの水平飛行を基本とし、外壁5mピッチで往復

• 画像解像度：異常検知に必要な400万画素以上を確保

• データ保存期間：クラウド上で最長1年、古いデータはアーカイブ処理

• ユーザー権限：現場担当、管理者、経営層の3階層にアクセス制御

結果、要件定義書はA3×8枚にも及ぶ詳細ドキュメントとなりましたが、プロジェクト設計時の認識齟齬はほぼ解消。B社の担当者とも同じ資料を共有できたため、二度手間・三度手間を最小限に抑えられました。

開発フェーズの進め方と課題

設計完了後の開発はアジャイル手法で2週間スプリントを回しました。各スプリント末にデモを実施し、現場フィードバックを即反映。主な課題と対応は以下の通りです。

1. 機体バッテリー消費：長時間飛行テストでバッテリー切れ連発

   • → 予備機体を常備し、交換手順をSOP化

2. 画像ノイズによる誤検知：強風時の揺れでブレが発生

   • → 撮影時に電子手振れ補正とAIフィルタリングを導入

3. ネットワーク接続不安定：地方の現場ではLTE電波が弱い

   • → オフラインモードを実装し、空撮→帰社後アップロード方式を追加

これらトラブルをクリアしつつ、スプリント5でPoCを完了。本番導入までに計8回のスプリントを重ね、約4ヶ月でリリースにこぎつけました。

運用フェーズ：現場導入から定着まで

運用開始後、A社では週次で6現場にドローン点検を展開しました。最初の1ヶ月間は「操作マニュアル通りに飛ばせない」「点検データのアップロードが遅い」といった初期トラブルが続出。しかし、現場スタッフとエンジニアが同席するウォークスルーを3回実施し、操作手順やアップロード手順を徹底的にブラッシュアップしました。

1. 操作マニュアルを現場で参照しやすいA4一枚のチェックリストに再構成

2. Wi-Fiスポットの追加設置やLTEルーターの貸し出しを標準化

3. 定例ミーティングで「現場の声」を吸い上げ、翌週のスプリントに反映

結果、3週間後には操作ミスが80％減少。レポート提出までのリードタイムも初期の3日間から1日以内に短縮できました。さらに、定着度を測るためのKPIとして、以下の指標を設定し運用状況を可視化しました。

• 実稼働率：ドローン飛行回数／予定飛行回数

• 誤検知率：AI異常検知箇所と現場実測の一致率

• レポートアップロード速度：現場完了からクラウド反映までの時間

これらをダッシュボード化し、月次報告会で経営層にも共有。透明性の高い費用対効果分析が可能になり、投資判断の精度が格段にアップしました。

導入効果と今後の展望

ドローン点検システムの導入から半年が経過し、A社は次のような成果を報告しています。

• 安全事故件数ゼロ：高所点検作業が不要となり、墜落リスクが完全に解消

• 点検コスト30％削減：外注費用が年間500万円から350万円に低減

• 点検頻度2倍：これまで月1回だった点検が週1回に増加し、早期漏水やひび割れを迅速に発見

さらにB社との協業で追加機能として「熱感知カメラ連携」「3D点群生成」を年内にリリース予定です。これにより、建物だけでなく配管や電気設備の劣化状況も定量的に把握でき、メンテナンス予算の最適化に大きく寄与します。
今後の展望としては、以下の取り組みを計画中です。

1. 他社へのOEM提供による新規発注チャネルの獲得

2. 点検データを用いた相場分析サービス展開

3. LIDARや赤外線カメラの組み合わせによる多角的診断

これらを通じて「建設現場の安全管理をDXで牽引する」というA社のミッションをさらに進化させていきます。ここで改めて、プロジェクト全体の開発会社選びや予算管理、運用定着のポイントを振り返りつつ、