Trackunit、建設データを AI で意思決定に活用する事例を公開

建設業界では、機器のテレメトリデータやメンテナンス記録、現場文書、レンタル情報など、膨大なデータが生成されています。しかし製造業と同様、サプライチェーンの脆弱性、利益率への圧力、スピード・カスタマイズ・トレーサビリティに対する需要の高まりといった課題に直面しています。

これらのデータはシステム間、組織間、機器の種類を超えて断片化されたままです。プロジェクトごとに所有権が移り変わることもあり、重要な情報が非構造化でつながっておらず、あるいは全く記録されていないケースも少なくありません。これは単なるデータの質の問題ではなく、「データインテリジェンス」の課題です。データがつながっていなかったり、構造化されていなかったり、適切な業務文脈が欠落していたりする状態で、AI が意思決定を改善することはできません。

この課題に対し、Trackunit は Databricks の Data and AI Platform を基盤とした運用データプラットフォーム「IrisX」で取り組んでいます。Trackunit の強みは建設業界に特化したコンテキストにあります。エコシステム全体を通じて機器・機械・オペレーター・現場・業務データを接続し、断片化された信号を洞察と行動に変えることを可能にしています。この視点は、20 年間の業界経験、5,000 社の顧客、120 カ国で稼働する 600 万点の接続済み資産、1,200 のコネクタ、そして 150 のパートナーマーケットプレイスアプリケーションという実績に基づいています。

Databricks を活用することで、Trackunit はデータエンジニアリング、分析、AI を単一のオープンプラットフォーム上で統合できます。これにより、IrisX は「接続」「集約」「増幅」という 3 つの機能を通じて、機械から得られる生データを運用上の意思決定や企業レベルのインテリジェンスへと変換します。Trackunit の構築プロセスについて、Trackunit の VP（Commercial EMEA & Global Consulting）である Domokos Spéder氏と、Databricks の製造業向けシニアソリューションアーキテクトである Erin Kirsten氏が語る様子をぜひご覧ください。

建設業界の生態系に散在するデータを接続する

建設機械は孤立して稼働しているわけではありません。機器メーカー（OEM）にとっては、工場を出た後の機械のパフォーマンスを把握することが重要です。レンタル会社には、各拠点での稼働率、利用可能状況、メンテナンス状況を理解する必要があります。また、請負業者にとって重要なのは、機械がどこで稼働しており、どこで過小利用されているか、そしてどこでキャパシティが逼迫しているかを把握することです。

それぞれの組織は異なるシステムと優先順位を持っています。さらに、使用するデータモデルや用語も異なります。機械のテレメトリデータが一つのプラットフォームにあり、サービス記録が別の場所にあり、現場の情報が文書やスプレッドシートにあるといったケースも珍しくありません。共通の基盤がない場合、単純な運用上の質問に対しても手作業での照合が必要になることがあります。

IrisX は、機械・設備、オペレーター、ドキュメント、そして第三者ソースから得られるデータを統合します。このプラットフォームは、トラッキングアプリケーションやエンタープライズリソースプランニング（ERP）システム、顧客向けアプリ、分析エンジンや AI エンジンなど、建設企業がすでに活用しているツールと連携するように設計されています。

各信号の背後にある文脈を保持する基盤として機能し、故障コードも設備履歴、運転条件、メンテナンス活動、場所といった情報と併せて初めて価値を発揮します。同様に、稼働率（Utilization）は契約条件やプロジェクトのニーズ、資産の利用可能性と比較して初めて意味を持ちます。

*Trackunit の単一プラットフォーム概要*

機械からの信号を利用可能なインテリジェンスに変換する

データの接続は第一歩に過ぎません。生データのままでは、プロダクトマネージャー、サービスチーム、フリートオペレーター、経営層にとって即座に有用なものにはなりません。データを洗浄・構造化し、ガバナンスを適用した上で、ビジネスがアクションを起こせる質問へと翻訳する必要があります。

IrisX はこのプロセスに建設業界特有の文脈を付与します。上記デモでは、ユーザーは「エンジン負荷とトルクが燃料消費量にどう影響するか」や「どの設備グループが外れ値（アウトライヤー）か」といった質問を行います。システムはクエリを実行する手間なく、経営層向けの要約、視覚的な分析結果、および設備タイプ別の内訳を即座に返します。別の例では、地域の稼働時間や季節ごとのパターンを検証し、製品開発やエンジニアリングチームが仮定された平均値ではなく、現場の実情に基づいた設計を行えるよう支援しています。

この変更により、高度な分析ツールの利用権限が明確化されました。製品マネージャー、サービスチーム、運用担当者が、自社の機材や業務について自然言語で質問できるようになり、管理されたデータに基づいた回答を得ることが可能になります。これにより、意思決定が行われるあらゆる場所で、タイムリーなインサイトを提供することが実現します。

また、このインサイトは、人々がすでに使用しているツールを通じて提供することも可能です。Trackunit IrisX MCP を通じて、Trackunit は IrisX の分析機能を Trackunit Manager に埋め込むことができます。これにより、ユーザーはシステムを切り替えたりデータを移動させたりすることなく、好みの AI ツールで回答を得て即座にアクションを起こすことが可能になります。

運用ワークフローを通じてインサイトを強化する

インサイトが真の価値を生むのは、それが「次の行動」を変えるときだけです。これが「Amplify（増幅）」レイヤーの目的です。信号を意思決定に変え、意思決定を実行に移すことです。

そのため、Trackunit は IrisX Blueprints を構築しました。これは特定の建設現場や機材の使用ケース向けに、すぐに展開可能なソリューションです。データ接続、ワークフロー、分析機能、そして AI による自動化ロジックを組み合わせることで、チームは開発環境の空白から始めるのではなく、ビジネス上の課題から着手できます。これらのブループリントにはカスタム開発が不要で、数ヶ月ではなく数日で展開可能であり、つながったデータを即座に行動に移すスピードを劇的に向上させます。

OEM が機器とバッテリーに関する意思決定を改善するための支援

OEM にとって、現場から得られるデータは、製品設計やサービス運営、保証管理、そしてデジタルサービスの強化に役立ちます。バッテリー管理インサイトブループリント を活用すれば、電動化された機器における充電行動や待機時間、バッテリーの状態、レポート活動などを一元管理できます。

チームは fleet 全体のレポート状況と充電レベルを把握し、充電残量が低いまたは稼働していない資産を特定したり、時系列で充電セッションを検査したりすることが可能です。上記のデモでは、早期劣化につながる短く浅い充電サイクルのパターンを発見した顧客事例が紹介されています。この知見はより適切な充電ガイドラインの実現に寄与し、同様のデータは fleet の稼働準備度や、再販売・買い取り時のバッテリー透明性の確保にも活用できます。

年間約 10,000 台の機器を生産する OEM fleet において、このバッテリー管理ブループリントは、保証リスクの低減、問題診断の迅速化、デジタル機能による新たな機会を通じて、年間約 300 万ドルの価値創出を実現します。

*バッテリー管理インサイト*

契約外の使用を特定し、レンタル企業をサポート

レンタル企業にとって重要なのは、機器の使用実績と合意された契約条件を比較することです。Out of Contract Usage Blueprint を活用すれば、超過使用分を自動的に検出し、既存のビジネスシステムや請求プロセスに連携させることができます。これにより、これまで数週間かかっていた手作業での照合作業が不要になります。

上記のデモでは、このアプローチによって約 5,000 台の混合レンタル車両 fleet で、以前見逃されていた請求額約 200 万ドルを特定した事例を紹介しています。また、請求の不備を透明性を持って解消した結果、顧客維持率が 10% 以上向上したことも示されています。より質の高いデータは、収益の保護と顧客との関係強化の両方を支える基盤となります。

プロジェクト間で機器のバランス調整を支援

建設業者にとって、車両 fleet の不均衡は単なる在庫問題ではなく、配分上の課題です。ある現場では機器が余っている一方で、別の現場では容量不足に陥り、緊急レンタルや計画外の購入に頼らざるを得ない状況も発生します。Site Performance & Asset Utilization Blueprint を導入すれば、すべての運営リーダーが一元化されたビューで状況を把握できるようになります。

資産、プロジェクトのニーズ、場所、稼働率を統合的に把握することで、次々と移動させるべき機材の最適解が見えてきます。上記のデモでは、データに基づいた機材の再配置がプロジェクトの遅延や残業時間を削減し、機材関連のコストも下げた事例を紹介しています。すでに現場に存在する適切な資産を動かすことは、新たな機材を追加するよりも効果的な場合があるのです。

建設業界における AI の実用的なパターン

「接続・集約・増幅」というパターンは、AI の導入に向けた実践的なアプローチを提供します。

まず、機械、オペレーター、現場、サービスイベント、契約書、ドキュメントをすべてつなぎ合わせます。次に、それらを管理され、文脈に即した知見へと集約します。最後に、意思決定が行われるアプリケーション、ワークフロー、AI アシスタントを通じて、その知見を広範に活用します。

このアプローチは、データ基盤やドメインの文脈が整う前に AI アシスタントを導入するリスクを回避します。建設現場では、有用な回答には適切な資産、現場、運用条件、そしてビジネスプロセスが反映されている必要があります。目指すべきは、単なるダッシュボードの増加ではなく、サービス、再配置、充電、使用例外、製品開発に関するより良い意思決定です。

製造業にとって、同じ基盤が規模の拡大に対応する事業運営の卓越性、回復力と知能を備えたサプライチェーン、そして製品開発の加速を支えています。AI は計画的ではない停止時間の削減、歩留まりの向上、廃棄物の削減、障害の予測、在庫の最適化、問題が収益に響く前の調達意思決定の加速などを実現し、支援します。共通するテーマは、受動的から予測的へ、分断された状態から統合された状態へ、データ豊富な状態から真に知的な状態へと移行することです。

次の競争優位性は、単なる設備の増加ではなく、より良い意思決定

長年、接続された機器は建設業界が現場で何が起きているかをより多く把握する手助けをしてきました。次のステップは、その接続データを活用して、後続の意思決定を改善することです。

組織は、最も大規模な fleet を所有している必要はありません。効果的に運営するためには、資産に対する明確な視点、データを取り巻く文脈の強化、そして洞察がまだ有効なうちに人々が行動できるワークフローが必要です。

Databricks 上で構築された IrisX は、そのような運用モデルがどのようなものかを示しています：断片化された建設データを接続し、それを知能へと凝縮し、チームがすでに依存しているアプリケーションとプロセスを通じて増幅することです。

建設業界のリーダーや現場担当者にとって、AI 活用の第一歩は「実用性」にあります。まず、稼働停止、設備の未活用、サービス遅延、請求漏れ、あるいは回避可能な資産交換によって生じる明確なコストが発生する意思決定の場面を特定してください。その上で、その意思決定を改善するために必要なデータを逆算し、AI がそれを利用できる基盤を整備することが重要です。

IrisX の実演や専門家の詳細解説をご覧になりたい方は、以下のリンクから「製造業バーチャル産業フォーラム：パイロットから本番運用へ」のデモ動画をご覧ください。Manufacturing Virtual Industry Forum: From Pilots to Production

よくある質問

Trackunit IrisX とは？

IrisX は、Databricks を基盤とした運用データプラットフォームです。建設機械、設備、オペレーター、現場、そして業務データをすべて接続し、断片的な信号を文脈を理解したインテリジェンスとワークフローに変換します。

AI で設備運用はどのように改善できるのか？

テレメトリデータに、メンテナンス、プロジェクト、場所、契約に関する情報を組み合わせることで、AI は稼働停止の検知、充電問題の特定、請求漏れや未活用資産の発見、さらには再配置の機会を捉えることができます。

Databricks は製造業や建設業界全体でどのように活用されているのか？

Databricks は、予知保全、設備利用率の向上、サプライチェーンの強靭化、品質モニタリング、保証管理などを実現する、統制された単一のデータおよび AI プラットフォームです。これにより、チームは事後報告型の対応から、予測に基づく運用へと移行することが可能になります。

Unity Catalog は、統制された建設データにどのように対応するのか？

Unity Catalog は、建設データや AI アセットに対する統制された基盤を提供します。これにより、チームはワークフロー全体を通じて、設備、テレメトリ、メンテナンス、運用データのアクセス管理、系譜追跡、一貫した利用を効果的に管理できます。

Databricks のデータおよび AI プラットフォームは、設備データ関連のワークフローにどのように貢献するのか？

このプラットフォームは、データエンジニアリング、分析、AI を一つのオープンな環境で統合します。組織が機械、現場、オペレーター、そして運用データを結びつけ、アプリケーションやダッシュボード、AI インターフェースを通じて洞察を導き出すことを可能にします。