建設・建築業のAI活用最前線！最新事例と導入のポイントを解説

建設・建築業界におけるAIの活用が加速しています。人手不足や生産性向上といった業界の課題解決に向けて、AI技術への期待が高まっているのです。本記事では、建設現場でのAI活用の最前線を追いながら、導入のメリットとポイントを解説します。建設・建築業界の皆様には、AIを味方につけ、新たな価値創造に挑んでいただきたいと思います。

建設・建築業界におけるAI活用の必要性

建設・建築業界は、人手不足や長時間労働など様々な課題を抱えています。そうした中、業界の構造的な問題を解決し、生産性向上と働き方改革を実現する鍵として注目されているのが、AI（人工知能）技術です。国も建設業のAI活用を後押しすべく、i-Constructionと呼ばれる施策を推進しています。ここでは、建設・建築業界がAIの導入に舵を切る必要性について詳しく解説します。

建設業界が抱える課題と働き方改革

建設業界では人口減少と高齢化の影響で深刻な人手不足に陥っています。とりわけ若年就業者の減少が顕著で、2025年には約128万人の労働者が不足すると予測されています。

また、ベテラン技術者の引退に伴い、長年培われた貴重なノウハウや暗黙知が失われつつあります。若手への技能承継がスムーズに進まず、現場の生産性低下を招いている点も看過できません。

加えて、建設業は長時間労働の常態化が指摘される業界の一つ。他産業平均と比較しても年間300時間以上の超過勤務となっており、働き方改革が急務となっています。

こうした構造的課題を解決し、魅力ある労働環境を整備することは建設業界の持続可能性に直結する重要テーマです。業務の効率化とともに、労働時間の削減、週休2日の実現など働き方改革を推し進め、多様な人材が活躍できる環境を整えることが求められています。

国が推進するi-Constructionとは

建設業の生産性向上を目指す国家戦略の一つがi-Constructionです。国土交通省が2016年を「i-Construction元年」と位置付け、本格的に推進している取り組みです。

i-ConstructionはICT（情報通信技術）の全面的な活用により、建設現場の生産性を飛躍的に向上させることを目標としています。具体的には、測量・設計、施工、検査、維持管理といった建設プロセスの全段階でICTを導入し、作業の自動化や高度化を図ります。

例えば、ドローンを用いた3次元測量、AI搭載の建機による自動制御施工、デジタルデータを活用した品質管理など、先端技術の現場実装を推進。2025年までに建設現場の生産性を2割向上させる目標を掲げています。

i-Constructionは単なるICT活用にとどまらず、建設業界全体の働き方改革を見据えたビジョンでもあります。業務効率化により残業時間の削減を図るとともに、週休2日の確保など休日取得を後押しすることで、若者に選ばれる魅力ある建設業の実現を目指しているのです。

建設業界はi-Constructionの流れを加速させ、AI等のテクノロジーを積極的に取り入れていくことが求められています。生産性向上と働き方改革の同時達成は容易ではありませんが、スマートコンストラクションの推進が建設業の未来を拓く鍵を握るでしょう。

建設業界にAIを導入するメリット3点を解説

建設業界にAIを導入することで、どのようなメリットが得られるのでしょうか。業務の自動化による効率化、熟練技術者の知見の継承、安全性の向上など、AIはさまざまな形で建設業の課題解決に貢献します。ここでは、建設業界がAIを導入する3つの主要なメリットに焦点を当て、その実態を詳しく見ていきます。

1. 単純作業の自動化による業務効率化

建設現場には、材料の運搬や整理、資材の数量管理など、多くの単純作業が存在します。こうした作業を人手で行うのは非効率的であり、貴重な労働力を現場の中核業務に集中させる妨げになります。

AIを活用することで、定型的な作業を自動化し、大幅な業務効率化が可能となります。例えば、資材の搬入をAIに判断させ、自律走行ロボットで運搬を行えば、人手を介さずに適切なタイミングで必要な資材を現場に供給できます。

また、ドローンで撮影した画像をAIで解析し、資材の在庫管理を自動化する取り組みも進んでいます。人との協働により、AIが単純作業を肩代わりすることで、限られた人員を付加価値の高い業務に振り向けられるのです。

建設現場のあらゆる無駄を削ぎ落とし、生産性を飛躍的に高めるためには、AIによる自動化・省力化が不可欠といえるでしょう。人とAIが各々の強みを生かし、協調することが業務効率化の鍵を握ります。

2. 熟練技術者の知見のAI化で技能継承が可能に

ベテラン技術者の引退に伴う技能継承の問題は、建設業界が抱える大きな課題の一つです。熟練の職人が長年培ってきた経験やコツといった「暗黙知」を、若手にスムーズに伝承することは容易ではありません。

しかし、AIの登場によって、ベテランの技能をデジタル化し、体系的に継承していくことが可能となりつつあります。熟練技術者の作業をセンサーやカメラで詳細に記録し、AIに学習させることで、その技能を「見える化」できるのです。

例えば、溶接の名人の技を動作解析し、アームロボットに再現させる試みが行われています。また、熟練の建機オペレーターの操作をAIに学習させ、自動制御に活用するなど、職人技のAI化が進んでいます。

ベテランの勘や経験に基づく判断を、AIが客観的なデータとして蓄積・分析することで、若手への技術伝承を効率化できます。暗黙知をAIが形式知に変換し、誰もがアクセス可能な知識として共有する。それがAIを活用した技能継承の本質といえるでしょう。

3. 安全性の向上と事故リスクの低減

建設現場では、墜落、転落、崩壊など様々な労働災害のリスクが潜んでいます。人命に関わる重大事故を未然に防ぐためには、危険個所の特定と適切な安全管理が不可欠です。

AIを活用することで、建設現場の安全性を大幅に高められます。例えば、作業員にウェアラブルセンサーを装着させ、AIで動態を分析することで、危険な作業姿勢や不安全行動をリアルタイムに検知できます。

また、建設機械にAIを搭載し、周囲の作業員や障害物を認識させることで、接触事故のリスクを大幅に低減できます。AIが危険を予測し、オペレーターに注意喚起したり、自動で機械を制御したりすることで、安全性を飛躍的に高められるのです。

加えて、現場のカメラ映像をAIで解析することで、安全装備の着用状況を監視したり、危険個所への立ち入りを検知したりと、安全管理の高度化も可能となります。

建設現場の安全確保は、作業員の生命と健康を守るだけでなく、円滑な工事の進捗にも直結する重要な課題です。AIを適切に活用し、人間の目では捉えきれない危険を察知する。それが安全性向上とスマートな建設現場の実現につながるのです。

建設現場でのAI・IoT技術の活用事例

AIやIoTの活用は、建設現場の生産性向上と安全性強化に大きく寄与しています。大手ゼネコンを中心に、施工の自動化、安全管理、検査の効率化など、様々な場面でデジタル技術の導入が進んでいます。ここでは、建設現場におけるAI・IoT技術の代表的な活用事例を3つ取り上げ、その取り組みの詳細を見ていきましょう。

施工の自動化・省人化の取り組み

人手不足が深刻化する建設業界では、施工の自動化・省人化による生産性向上が喫緊の課題となっています。そこで、AI搭載の建設機械や自律走行ロボットの活用が進んでいます。

例えば、大成建設は、AIを活用した建設機械の自律制御システムを開発。熟練オペレーターの操作データをAIに学習させることで、建機の自動運転を実現しています。また、清水建設は、溶接ロボットを導入し、高所作業の自動化に成功。溶接品質の向上と工期短縮を両立しています。

施工現場のあらゆる工程で自動化・省力化が進むことで、単純作業から解放され、付加価値の高い業務に人材を集中できます。限られた人的資源を最大限に活用し、生産性を飛躍的に高めることがAIの自動化技術に期待されています。

安全管理への画像認識技術の応用

建設現場の安全管理は、工事を円滑に進める上で極めて重要な課題です。そこで、AIの画像認識技術を活用し、作業員の危険行動や不安全状態をリアルタイムに検知・警告する取り組みが進んでいます。

鹿島建設が開発した「K-SAFE」は、現場に設置したカメラの映像をAIで解析。作業員の危険行動や安全装備の未着用などを自動検知し、管理者に通知します。また、大林組の「画像認識AI」は、作業員の姿勢や動きをAIで分析。熱中症のリスクがある作業員を特定し、適切な休憩を促すなど、きめ細やかな安全管理を可能にしています。

重大事故を未然に防止するためには、人間の目では捉えきれない危険要因を見逃さずキャッチする必要があります。そこで威力を発揮するのが、AIの画像認識技術。労働災害ゼロを目指し、安全と生産性を高次元で両立する安全管理の高度化が期待されます。

ドローンとAIによる測量・検査の効率化

工事の進捗管理や完成検査には、測量や外観チェックなどの多大な手間がかかります。そこで、ドローンとAIを組み合わせ、測量・検査を自動化する取り組みが活発化しています。

大成建設は、ドローンで撮影した空撮画像をAIで解析。3次元モデルを自動生成し、出来形管理を省力化しています。また、竹中工務店は、ドローンとAIを活用して外壁タイルの浮きを自動検知するシステムを開発。熟練技術者でも見落としがちな微細な異常を見逃さず検出できます。

測量から検査まで、ドローンの機動力とAIの判断力を組み合わせることで、作業の大幅な効率化が可能に。人手を介さない自動測量・検査の実現が、建設現場の生産性を飛躍的に高める鍵を握っています。

このように、建設現場の隅々にAIやIoTの技術が浸透しつつあります。自動化、安全管理、検査の効率化など、様々な場面でデジタル技術の活用が進んでいます。人とAIが協調し、それぞれの強みを生かすことで、建設業の働き方改革と生産性向上の実現に近づけるのです。

建設業務でのAI活用の広がり

AIの活用は、建設現場だけにとどまりません。設計や工程管理など、建設業務の川上から川下まで、AIの可能性は広がりを見せています。ここでは、建設業務の様々な場面でAIがどのように活用されているのか、その最前線を3つの切り口から探ります。

設計にAIを用いるジェネレーティブデザイン

建築設計の分野では、AIを活用したジェネレーティブデザインが注目を集めています。ジェネレーティブデザインとは、設計者が設計条件を入力すると、AIが自動的に複数の設計案を生成する手法です。

従来の設計プロセスでは、設計者が一つ一つ案を検討し、最適解を模索する必要がありました。しかし、ジェネレーティブデザインでは、AIが設計条件を基に膨大な設計案を瞬時に生成。設計者は、AIが提示した案の中から最適なものを選択し、さらに洗練させていくことができます。

例えば、日建設計は、AIを活用して最適な設備配置を導き出すジェネレーティブデザインシステムを開発。設備のスペースや効率、コストなどの条件を入力すると、AIが最適な配置案を自動生成します。

設計作業にAIを導入することで、設計品質の向上と大幅な工数削減が期待できます。AIが人間の創造力を拡張し、これまでにない革新的な建築デザインを生み出す可能性を秘めているのです。

工程管理・施工管理へのAIの導入

複雑かつ大規模な建設プロジェクトを成功に導くためには、綿密な工程管理と施工管理が欠かせません。そこで、AIを活用し、工程のシミュレーションや最適化を行う取り組みが進んでいます。

大成建設は、AIを用いて工事の進捗状況を可視化するシステムを開発。各作業の進捗をリアルタイムで把握し、AIが工程の最適化を図ることで、工期遅延のリスクを最小限に抑えられます。また、清水建設は、施工計画の自動作成にAIを活用。資材や人員、機械の最適な配分をAIが算出し、施工の効率化を実現しています。

工程管理や施工管理は、プロジェクトマネージャーの経験と勘に頼る部分が大きい領域でした。しかし、AIを導入することで、膨大なデータを基に客観的な判断を下せるようになります。人間とAIが協働し、最適な工程と施工計画を立案することで、建設プロジェクトの成功確率を飛躍的に高められるのです。

エッジAIで建機をスマート化

建設機械の自動化・スマート化も、AIの重要な活用領域です。特に、建機にエッジAIを搭載し、現場でリアルタイムにデータ処理を行う取り組みが活発化しています。

コマツは、建機にAIを搭載した「スマートコンストラクション」を展開。AIが建機の稼働データを分析し、最適なメンテナンス時期を予測するなど、建機のスマート化を推進しています。また、キャタピラーは、AIを活用して建機の燃費を最適化。オペレーターの運転操作を分析し、最も燃費効率の良い操作方法をリアルタイムで提示します。

建機にAIを組み込むことで、熟練オペレーターの技能をデジタル化し、自動制御に活用することも可能です。あらゆる建機がデータを収集・分析し、それぞれが自律的に最適な判断を下す。そんなスマートな建機の連携が、建設現場の生産性を大きく変革するでしょう。

建設業のあらゆる場面でAIの活用が広がっています。設計や工程管理、建機の自動化など、様々な業務でAIが人間の力を増幅し、新たな価値を生み出そうとしているのです。建設業務の隅々にAIが浸透することで、業界全体のデジタルトランスフォーメーションが加速するでしょう。

建築業界の業務はAIのみでは補えない理由3つ

AIは建築業界に大きな変革をもたらしつつありますが、すべての業務を代替できるわけではありません。建築という独特な領域には、AIでは補いきれない人間ならではの強みがあるのです。ここでは、建築業界の中核をなす3つの業務領域に着目し、それぞれの業務でAIのみでは対応しきれない理由を解説します。

1. AIには総合的な判断力と柔軟性が不足

建築プロジェクトは、様々な条件が複雑に絡み合う一品受注生産です。敷地の特性や施主の要望、予算、法規制など、プロジェクトごとに考慮すべき要因が大きく異なります。そのため、状況に応じて総合的な判断を下し、柔軟に対応することが求められます。

しかし、AIは事前に学習したデータの範囲内では高い精度で判断できる一方で、未知の状況に対する汎用的な対応力は乏しいのが現状です。例えば、設計条件の変更や突発的なトラブルが発生した際、AIだけでは適切な判断を下すことが難しいケースがあります。

建築の現場では、経験豊富な建築家やゼネコンの所員が、その場の状況を見極め、臨機応変に対応しています。彼らの持つ総合的な判断力と柔軟性は、AIでは簡単に代替できない建築業界の強みだといえるでしょう。

2. 建築デザインの創造性はAIでは代替できない

建築デザインは、機能性や安全性だけでなく、美的な価値や独創性が求められる創造的な領域です。優れた建築家は、施主の要望を深く理解した上で、それを超える革新的なデザインを生み出します。まさに、人間の創造力の結晶といえる仕事です。

AIは、膨大なデザインデータを学習し、新たなデザイン案を生成することができます。しかし、それはあくまで過去の事例の組み合わせに基づく提案であり、人間のような独創性や審美眼までは備えていません。

例えば、ザハ・ハディド氏のような革新的な建築家は、型破りな発想力と美的センスで、これまでにない建築デザインを生み出してきました。そうした唯一無二の創造性は、AIでは容易に再現できないでしょう。

建築デザインの本質は、人間の創造力にあります。施主の期待を超える独創的な提案は、AIではなく優れた建築家だからこそ生み出せる付加価値だといえます。

3. 顧客との密なコミュニケーションが不可欠

建築プロジェクトを成功に導くためには、施主との密なコミュニケーションが欠かせません。施主の要望を正確に把握し、信頼関係を築きながらプロジェクトを進めていく必要があります。

特に、住宅建築などでは、施主の生活スタイルや価値観を深く理解することが重要です。対面での打ち合わせを重ね、施主の反応を見ながら、建築プランを練り上げていく。そうした、人と人とのコミュニケーションは、建築業務に不可欠な要素です。

AIは、施主とのやりとりを効率化する上で活用できる場面はあるでしょう。しかし、施主の想いに寄り添い、信頼を勝ち取るには、人間ならではの感性とコミュニケーション力が求められます。

建築は、施主の夢を形にする仕事。AIには、人の心を読み取り、想いを汲み取る力は備わっていません。だからこそ、建築家や施工管理者が施主に寄り添い、対話を重ねる。そうした人と人とのコミュニケーションこそが、建築プロジェクトの成功の鍵を握っているのです。

このように、建築業界の中核を成す業務の多くは、AIだけでは代替が難しい領域だといえます。総合的な判断力、創造性、コミュニケーション力など、人間ならではの能力が求められるからです。もちろん、AIはこれらの業務を補完し、効率化する上で大きな役割を果たすでしょう。

建築業界はAIとどう付き合うべきか？

建築業界とAIの付き合い方が問われる時代が到来しています。AIを味方につけ、業務効率化を図る一方で、人間ならではの強みを再認識し、その価値を高めていくことが重要になるでしょう。ここでは、建築業界がAIと向き合う上で重要な3つの視点を提示し、AIとの共生時代を切り拓くためのヒントを探ります。

AIを補助ツールと捉え、業務効率化に役立てる

まず、AIは建築業務の効率化を図る上で強力な味方になります。膨大な設計データの分析や、複雑な工程管理の最適化など、人間には難しい作業をAIが瞬時にこなすことで、業務の生産性を大きく向上できるでしょう。

ただし、その際にAIはあくまで人間の能力を拡張する「補助ツール」と捉えることが肝要です。AIの提案を鵜呑みにするのではなく、建築家や施工管理者が最終的な判断を下す。そうした人間とAIの適切な役割分担があってこそ、AIの真価を発揮できるのです。

例えば、設計業務では、AIが生成した複数の設計案を建築家が吟味し、最適なプランを選択する。施工管理では、AIが算出した資材の調達計画を現場監督が精査し、実行に移す。このように、AIの処理能力と人間の判断力を組み合わせることで、業務の効率化と品質向上を図ることができるでしょう。

建築業界において、AIは人間を置き換えるものではなく、あくまで人間の創造性を引き出す「パートナー」として活用すべきなのです。

AIでは代替できない人間の強みを発揮する

AIが建築業務の一部を代替する一方で、人間にしかできない仕事の価値が再認識される時代が到来するでしょう。前述の通り、総合的な判断力、創造性、コミュニケーション力など、AIには不得手な領域は人間の専門性が求められます。

例えば、革新的な建築デザインを生み出すのは、AIではなく優れた建築家の独創性です。施主の要望を汲み取り、信頼関係を築くのは、AIではなく建築スタッフとのコミュニケーションです。予期せぬトラブルに臨機応変に対応するのは、AIではなく現場の責任者の判断力です。

建設・建築業界は、こうした人間の強みが最大限に発揮される領域だといえるでしょう。AIの活用が進む中にあっても、人間にしかできない高度な専門性は不可欠。むしろ、AIによって単純作業から解放された分、人間は創造性やコミュニケーション力を磨くことに注力できます。

建築業界がAIとの付き合い方を考える上で、人間の強みを再定義し、その価値を高めていくことが重要になるでしょう。AIにはできない人間ならではの専門性を追求することこそ、AIとの共生時代を生き抜く鍵となるはずです。

業界の発展にAIをどう生かすかの長期ビジョンを持つ

建設・建築業界がAIと向き合う上で欠かせないのが、長期的な視点に立ったAI戦略です。AIは日進月歩で進化を遂げています。その潮流を見据え、業界の発展にAIをどう活用していくのか、長期的なビジョンを持つことが肝要でしょう。

例えば、設計や施工管理など、AIの活用が想定される業務領域ごとに、5年後、10年後の姿を描いてみる。そこから逆算し、AIツールの導入計画や人材育成の方針を立てていく。こうした長期的な視点に立ったAI戦略があってこそ、業界全体のデジタルトランスフォーメーションを計画的に進められるでしょう。

また、AI戦略を考える上では、自社だけでなく、業界全体の発展も視野に入れることが大切です。同業他社とのデータ連携や、AIツールの共同開発など、業界を挙げたオープンイノベーションも選択肢の一つ。個社の枠を超えて、建設・建築業界のデジタル化を推進する。そんな協調的なアプローチも、長期的な業界の発展には欠かせないはずです。

建設・建築業界がAIと真摯に向き合い、長期的なビジョンの下でAIを活用していく。そうした取り組みの積み重ねが、業界のデジタルトランスフォーメーションを加速し、新たな価値の創出につながるのです。

建築業界とAIの理想的な関係は、「人間の能力を最大限に引き出すパートナー」だといえるでしょう。AIを業務効率化の手段として活用しつつ、人間の強みである創造性やコミュニケーション力を存分に発揮する。そして、長期的な視点でAIと業界の未来像を描いていく。そんな姿勢が、建築業界とAIの共生時代を切り拓く鍵となるはずです。

建設・建築業へのAI導入のポイントと留意点

建設・建築業界でAIを導入する際には、いくつかの重要なポイントと留意点があります。自社に適したAIツールの選定、AIを活用できる人材の育成・確保、そして自社の課題解決とデジタルトランスフォーメーションを両立するAI戦略の立案が求められます。ここでは、建設・建築業界がAIを導入する上で押さえておくべき3つの論点を詳しく解説します。

自社に適したAIツールの選択肢

建設・建築業向けのAIツールは多種多様であり、自社のニーズに合ったツールを選ぶことが重要です。設計、施工管理、安全管理など、AIを活用したい業務領域を明確にした上で、各ツールの機能や特徴を比較検討しましょう。

例えば、設計業務にAIを導入するなら、ジェネレーティブデザインツールの「Autodesk Revit」や「Dynamo」が候補に挙がるでしょう。施工管理なら、工程のシミュレーションや最適化が可能な「Oracle Aconex」や「Procore」などが選択肢となります。

ツール選定の際は、導入コストや操作性、サポート体制なども考慮する必要があります。安価で導入しやすいツールがある一方で、カスタマイズ性や拡張性に優れた高額なツールもあります。自社の予算や人材のスキルレベルを踏まえ、最適なツールを選ぶことが肝要です。

また、複数のツールを組み合わせて活用するケースも増えています。例えば、設計データをそのまま施工管理に活用するなど、ツール間のデータ連携を円滑に行える体制を整えることも重要でしょう。

自社に適したAIツールを選ぶためには、自社の課題や目的を明確にし、それに即してツールを比較検討する。そんな戦略的なアプローチが求められます。

AIを活用できる人材の育成・確保

AIツールを導入しただけでは、その真価を発揮することはできません。ツールを使いこなし、業務に活かせる人材の育成・確保が欠かせません。AIを活用できる人材、いわゆる「AI人材」の育成は、建設・建築業界のDXを進める上で重要な課題だといえるでしょう。

AI人材に求められるスキルは多岐にわたります。AIの基本的な仕組みや、プログラミングの知識は必須です。加えて、建築業務の専門知識や、データ分析のスキルも重要となります。こうした多様なスキルを兼ね備えた人材を育成するには、計画的な教育プログラムが必要です。

例えば、設計部門のスタッフにジェネレーティブデザインツールの使い方を習得してもらう社内研修を実施する。施工管理部門には、データ分析の基礎を学ぶeラーニングを受講してもらう。このように、部門ごとに必要なスキルを洗い出し、教育プログラムを用意することが肝要でしょう。

また、AI人材の確保には、外部人材の登用も有効な手段です。AIに精通したエンジニアやデータサイエンティストを中途採用で迎え入れ、社内のAI活用を加速させる。あるいは、AIベンダーと協業し、ツールの導入と運用を支援してもらう。こうした外部リソースの活用も視野に入れたいところです。

いずれにせよ、AIを活用できる人材の育成・確保は一朝一夕では成し遂げられません。長期的な視点に立ち、戦略的に取り組むことが求められます。

建設・建築業の課題解決とDXを両立するAI戦略

AIの導入は、建設・建築業界のDXを進める上で重要な柱の一つです。しかし、AIの活用をDXの文脈だけで捉えるのは適切ではありません。あくまで、自社の抱える課題の解決に資するものとして、AIを位置付ける必要があります。

例えば、人手不足が課題なら、AIを活用した業務の自動化や省力化に注力する。熟練技術者の引退が課題なら、AIを活用した技能伝承システムの構築を検討する。品質管理が課題なら、AIを活用した不具合の自動検出などに取り組む。このように、自社の課題に即してAIの活用シーンを具体的に設定することが肝要です。

その上で、AIの活用と業務プロセスの改革を一体的に進めていく戦略が求められます。AIツールの導入だけでは、業務の効率化は実現できません。AIを活用するために、業務フローを見直し、データの整備や運用ルールの策定など、地道な改善活動が欠かせないのです。

DXとは、デジタル技術を活用して業務プロセスを抜本的に変革し、新たな価値を創出することです。AIはそのための有力なツールの一つですが、あくまで手段に過ぎません。自社の課題解決を出発点に、業務プロセス全体の変革を見据えたAI戦略を立案する。そんな本質を見失わない姿勢が、建設・建築業のDXを成功に導く鍵となるでしょう。

建設・建築業界がAIを導入する際は、自社に適したツールの選定、AI人材の育成・確保、課題解決とDXを両立する戦略の立案が重要なポイントとなります。これらを踏まえつつ、自社の目指す姿に向けてAIを戦略的に活用していく。その先に、業界のデジタルトランスフォーメーションの実現が待っているはずです。