１．物流施設の大型化により、點検作業の負擔も大きく
　物流施設には點検が欠かせません。臺風などの災害時はもちろん、平常時においても、トラックやフォークリフトによるシャッターやガードポールなど建物設備の損傷、敷地內の倒木、不審物放置など、様々な不具合が発生することがあります。こうした不具合は、入居テナントの物流業務に支障をきたす恐れもあります。
　施設管理者は、物流施設における共用部の點検巡回や報告資料の作成といった業務を擔っていますが、ネットショッピングの増加やグローバル化の進展による輸送の需要拡大などにより、物流施設の規模が大型化しており、施設管理業務の負擔はますます大きくなっています。千葉県流山市にある當社最大規模のマルチテナント型物流施設「DPL流山Ⅳ」は、延床面積が約30萬㎡あり、1フロアの點検だけで約1時間を要し、これを1日に３～４回実施しなければいけません。複數人で分擔して行っているとはいえ、非常に負擔の大きい仕事となっています。
　一方で、労働力人口の減少に伴い施設管理者の雇用確保も難しくなってきており、業務効率化と自動化が求められています。

２．點検の負擔を約30％短縮、書類作成?報告もスムーズに
　ドローンによる點検は建設業など多くの現場で採用されています。點検時間の削減や省力化だけでなく、人では確認が難しい高所の點検が可能になるなどのメリットもあります。
　當社とNTTコミュニケーションズ株式會社は、物流施設における點検業務を効率化、高度化させるべく、ドローンやAIなどの先進技術を活用した無人點検管理の実現に向けて、2023年8月1日より実証実験を開始しました。

　実証実験では、GPSが屆かない屋內車路においてドローンが発著臺から出発して、事前に設定したルートを撮影しながら約３～４分自動飛行し、ドローンが撮影した映像がリアルタイムで遠隔のＰＣから確認できることを検証しました。取得した畫像からは、シャッターやガードポール、消火設備に異常がないかをAIを用いて判定し、異常がある場合施設管理者へ通知されることが確認できました。

　実証実験の結果にもとづき、2024年度にはAI畫像判定の性能を高めるとともに、現地駐在員がオペレーションしやすい仕様のアプリケーション開発を目指します。ドローンによる無人點検が実用化されることにより、施設管理者の點検時間を削減できるほか、ドローンによる點検記録が自動蓄積され、検索することも可能となります。また、建物所有者への報告書類も自動作成できるなど、建物管理業務の効率化につながります。効果として、建物管理業務にかかる時間を約30％削減できると見込んでいます。

３．物流施設の無人建物管理の標準化をめざす
　実証実験は2025年3月末まで実施、2025年度以降に竣工する物件からドローンによる無人點検を隨時導入し、全國の物件を一元管理していく予定です。
　將來的には、災害発生時の現場確認への活用や、當社の開発する物流施設以外の用途の物件への導入も視野に入れています。