建設業の生成AI活用完全ガイド！具体的な導入事例と効果的な活用法

建設業界は現在、人手不足や高齢化、長時間労働など多くの課題に直面しています。こうした中、生成AIの活用が新たな解決策として注目を集めています。ChatGPTをはじめとする生成AIツールは、設計支援、工程管理最適化、安全管理強化など様々な業務改革を可能にし、生産性向上に大きく貢献します。

本記事では、建設業における生成AI活用の現状から具体的な導入事例、効果的な導入ステップ、そして将来展望まで徹底解説します。人手不足解消や業務効率化を実現する生成AIの可能性と、導入に際しての注意点も含め、建設業の未来を切り開くための実践的ガイドとなる情報をお届けします。現場での活用事例や統計データを交えながら、建設業に特化した生成AI活用のノウハウを余すことなく解説していきましょう。

建設業が直面する課題と生成AIの可能性

建設業界は現在、深刻な人手不足や高齢化、長時間労働など多くの課題に直面しています。さらに高度経済成長期に築かれたインフラの老朽化による維持管理コストの増大も問題となっており、AIやデジタル技術の導入による働き方改革や生産性向上が強く求められています。生成AIの登場は、これらの課題解決に向けた新たな可能性を切り開きつつあります。

深刻化する人手不足と高齢化問題

建設業界は現在、深刻な人手不足と高齢化に直面しています。国土交通省の「建設業を巡る現状と課題」によると、建設業就業者数は令和4年度平均で479万人であり、ピーク時（平成9年）の685万人と比較して約30%も減少しています。さらに懸念すべきは、就業者の年齢構成で、55歳以上が35.9%を占める一方、29歳以下はわずか11.7%に留まっています。この状況は専門知識を持つ技術者の高齢化と次世代への技術継承の遅れという二重の課題を生み出しています。

加えて、労働基準法の改正により時間外労働が原則月45時間・年360時間に規制されたことで、人材不足の問題はさらに顕在化しています。このような状況下で、建設業界はデジタル技術、特に生成AIの活用による業務効率化と生産性向上に大きな期待を寄せています。

建設業の生成AI活用状況と導入の現状

建設業における生成AIの活用は始まったばかりの段階です。帝国データバンクの調査によると、建設業で生成AIの活用を検討している企業は9.4%と活用が進んでいない実態があります。

一方で、先進的な建設企業では、設計支援、専門知識の集約、顧客対応の効率化などの分野で生成AIの活用がすでに始まっています。3Dモデル作成、建設法規に特化した生成AIの開発、AIヘルプデスクなど、業界特有のニーズに応える形でのAI導入が進んでいます。これらの事例は、建設業における生成AI活用の可能性の広がりを示すものと言えるでしょう。

建設業で生成AIを活用するメリット3つ

建設業界に生成AIを導入することで、多くの業務が効率化され、生産性の向上や安全管理の強化、コスト削減など様々なメリットが期待できます。人手不足や長時間労働といった課題に直面する建設業界において、生成AIはこれらの問題解決の強力な助けとなるでしょう。ここでは、建設業における生成AI活用の主要なメリットについて詳しく見ていきます。

業務効率化による生産性向上

生成AIの導入により、建設業界の多くの業務工程で効率化が実現できます。例えば、設計業務では過去の建築データやデザインを基に、AIが複数の設計案を短時間で生成することが可能になります。また、議事録作成や報告書の作成など、従来は多くの時間を要していた文書作成作業も大幅に効率化できます。

さらに、工程管理においても生成AIは大きな力を発揮します。工事の計画や設計図、現場の状況や天候などのデータを基に、最適な工程表やスケジュールを自動生成することで、プロジェクト全体の進行を効率化できます。これにより、限られた人員でも効果的なプロジェクト管理が可能になります。

安全性と品質管理の向上

建設現場における安全管理は最重要課題の一つです。厚生労働省の統計によれば、建設業は死亡災害が最も多い業種であり、墜落・転落（38%）、崩壊・倒壊（11%）などの事故が多発しています。生成AIを活用することで、過去の事故データや現場状況の分析から危険箇所や危険行動を予測し、事前に対策を講じることができます。

品質管理においても、AIによる画像解析技術が活用されています。

コスト削減と工期短縮の実現

生成AIの導入は、長期的には大きなコスト削減効果をもたらします。見積もり作成においても、過去の見積実績データを機械学習し、見積もり作成時間の大幅な削減が可能です。

建設業の生成AI活用事例4選

建設業界では、既に多くの企業が生成AIを活用した革新的なシステムやサービスを開発・導入しています。これらの先進事例は、生成AIがもたらす可能性と実際の業務改善効果を示す貴重な指標となります。ここでは、建設業における生成AI活用の具体的な事例を4つの分野に分けて紹介します。各事例から得られる知見は、これから生成AIの導入を検討する企業にとって参考になるでしょう。

設計・企画での活用

建築物の 設計業務や企画段階 では、生成AIによってアイデア創出や設計作業の効率化が図られています。例えば、人手では時間のかかるプラン作成やデザイン案出しをAIが支援することで、短時間で多様な案を検討できるようになっています。

株式会社mignは2023年にリノベーション後の室内イメージを即座に生成するサービスをリリースしました​。ユーザーがリノベ前の部屋写真と希望のデザインや色を入力すると、わずか数分で希望に沿ったアフター画像を出力します​。従来は施主との打合せを重ねてパースを作成・修正していましたが、生成AIによりこのプロセスを自動化し、設計プロセスの効率化と顧客との認識合わせの迅速化を実現しました。

その結果、提案までのリードタイムが短縮され、顧客へのプレゼンテーション回数も減少しています。

参考：建設業界における生成AIの活用事例とそのメリット

施工管理での活用

施工管理（プロジェクトマネジメント）の分野でも生成AIの導入が進み、現場監督や本社の管理部門が情報を有効活用したり、計画立案を高度化したりしています。大規模プロジェクトでは関係者や工程が増えるため、AIによるデータ分析や自動化がミス防止・工期短縮に役立っています​。

燈（あかり）株式会社は、ChatGPTを含む大規模言語モデルに建設業固有の社内データを組み込んだ「AKARI Construction LLM」を提供開始しています​。測量データ・設計図書・BIM・仕様書・会議録など社内の膨大な情報資産と、同社が提供してきた建設向けAIアルゴリズムを組み合わせ、対話型AIが必要な情報を検索・回答できるようにしたものです。これにより、これまで眠っていた社内データから有用な知見を瞬時に引き出し、プロジェクト計画や意思決定に活かすことが期待されています。実際の運用では、過去の施工トラブル事例を照会して対策を立案したり、設計変更履歴を調べて意思決定に役立てるなど、ノウハウ共有と計画精度向上に寄与しています。

参考：建設業界における生成AIの活用事例とそのメリット

安全管理での活用

安全管理の分野では、現場でのヒューマンエラー防止や危険予知活動に生成AIを活用する事例が登場しています。建設業は全産業平均と比べ労災率が高く、安全対策の強化が喫緊の課題です​。経験や勘に頼った従来の安全活動をAIで補完し、事故ゼロ現場を目指す取り組みが進んでいます。

スパイダープラス社が提供している建設現場向けアプリ「SPIDERPLUS」​は、現場監督向けの機能として、日々の作業報告からAIが当日の安全対策を提案してくれます​。現場監督は朝礼前にアプリで「AIの提案を表示」をクリックするだけで、その日の作業内容に即した重点安全対策のアドバイスをChatGPTから得られます​

例えば高所作業の日には「足場の安全点検を徹底する」「工具の落下防止措置を確認する」といった具体策が提示され、経験に左右されない網羅的な安全対策が可能になります​。この仕組みにより、安全対策が形骸化しがちな現場でも作業員の安全意識向上が図られ、事故防止につながると期待されています​。

参考：建設業界における生成AIの活用事例とそのメリット

品質管理での活用

品質管理の領域でも、生成AIや関連技術を使った 施工品質の監視・検査の自動化 が進みつつあります。施工不良の早期発見や是正にAIを用いることで、手戻り削減や品質向上を図る狙いです。

生成AIによる品質向上支援: さらに設計段階から生成AIを活用し、品質を高めるための最適解を導き出す取り組みも見られます。例えば、建築図面やBIMデータ、材料特性など膨大な情報をAIが解析し、「構造強度を保ちつつコストを抑える材料組み合わせ」や「施工誤差を減らす工法」などを自動提案する研究が進んでいます​。

生成AIは与えられた制約条件の中で無数の組合せをシミュレーションできるため、人間では見落としがちな潜在的不具合や最適解を早期に発見できます​。実際にあるプロジェクトでは、AI提案を採用したことで材料ロスを15%削減し、設計変更によるコスト増加を10%以上抑制できたケースも報告されています​。​

このように、生成AIは品質管理のプロセス自体を変革し、より高精度で安定した施工品質の実現に寄与しています。

参考：建設業界における生成AIの活用事例とそのメリット

建設業での生成AI導入5ステップ

生成AIの導入を成功させるためには、計画的かつ段階的なアプローチが必要です。特に建設業のような専門性の高い業界では、業界特有の課題やニーズを考慮した導入プロセスが重要となります。ここでは、建設業において生成AIを効果的に導入するための5つのステップを詳しく解説します。これらのステップを踏むことで、自社の状況に合わせた最適な生成AI活用が実現できるでしょう。

STEP1.効率化すべき業務の洗い出しと特定

生成AI導入の第一歩は、自社の業務プロセスを徹底的に分析し、AIによる効率化が見込める業務を特定することです。建設業では特に以下の業務領域で生成AIの活用効果が高いと考えられています。

書類作成業務 ：見積書、報告書、議事録、マニュアルなどの作成
設計・企画業務 ：建築物の設計案作成、3Dモデリング、構造検討
工程管理業務 ：工程計画の立案、進捗管理、リソース配分
安全管理業務 ：危険予知、安全教育、事故防止対策の立案
顧客対応業務 ：問い合わせ対応、提案資料作成

業務の洗い出しにあたっては、現場作業員や管理者にヒアリングを行い、「時間がかかる」「繰り返し発生する」「専門知識を要する」「ミスが発生しやすい」などの特徴を持つ業務に注目することが重要です。これらの特性を持つ業務ほど、生成AIによる効率化効果が高くなります。

STEP2.実際にかかっている工数の把握

効率化すべき業務を特定したら、次はその業務に実際にどれだけの工数がかかっているかを定量的に把握することが重要です。業務日報や作業記録を分析して、各業務にかかる時間や人員、コストを算出します。この段階で以下のポイントを押さえておくことが重要です。

まず、単純な作業時間だけでなく、準備や確認にかかる時間も含めた総工数を計測します。例えば、報告書の作成であれば、情報収集、下書き作成、レビュー、修正、提出までの全工程を含めた時間を測定します。
また、業務の頻度や規模による変動も考慮する必要があります。毎日発生する業務と月に一度の業務では、効率化による効果が異なります。

さらに、業務の属人性や専門性も重要な要素です。特定の社員にしかできない業務は、その社員の不在時にリスクとなるため、生成AIによる標準化が大きな価値を生み出す可能性があります。

STEP3.専門家への相談

生成AIの導入にあたっては、建設業の特性を理解したAI専門家への相談が効果的です。専門家は以下のような観点からアドバイスを提供してくれます。

まず、業界特有の課題やニーズに適したAIソリューションの選定です。建設業では専門用語や法規制への対応、現場特有の状況理解などが求められるため、これらに対応できるAIの選定が重要になります。また、既存システムとの連携や統合方法についてのアドバイスも重要です。多くの建設企業では既に何らかの業務システムを導入しているため、それらとAIをシームレスに連携させることで効果が最大化します。

さらに、導入後の運用体制や教育計画についても専門家の知見が役立ちます。AIツールは導入して終わりではなく、継続的な学習と改善が必要です。専門家のサポートを受けながら、自社内でAIを適切に運用できる体制を整えることが成功の鍵となります。

STEP4.生成AI活用による費用対効果の試算

生成AI導入の意思決定には、具体的な費用対効果の試算が欠かせません。以下の要素を考慮した総合的な評価を行いましょう。

初期投資としては、AIツールの導入費用、必要なハードウェアやインフラの整備費用、社員教育のコストなどがあります。また、ランニングコストとして、AIサービスの利用料、保守・メンテナンス費用、データ更新のコストなどが発生します。

一方、効果としては、業務時間の削減による人件費の節約、ミス削減による品質向上、対応スピードの向上による顧客満足度の向上、社員の負担軽減によるモチベーション向上などが考えられます。これらの効果を可能な限り金額に換算し、投資回収期間を算出することが重要です。

特に建設業では、プロジェクトごとの条件が異なるため、一定の幅を持たせた試算が現実的です。また、直接的な効果だけでなく、ブランドイメージの向上や人材確保への貢献など、間接的な効果も考慮することで、より総合的な判断が可能になります。

STEP5.実証検証と本導入

最終ステップは、小規模な実証実験を経て、段階的に本導入を進めることです。まず、効果が見込める特定の部署や業務に限定してAIを導入し、実際の業務環境での効果を検証します。この際、明確な評価指標（KPI）を設定し、導入前後での変化を定量的に測定することが重要です。

実証実験では、業務効率化の度合いだけでなく、ユーザーの使用感や満足度、システムの安定性なども評価します。また、予期しない課題や改善点を洗い出し、本導入前に対策を講じることも重要です。

実証実験の結果が良好であれば、対象範囲を徐々に拡大していきます。この際、先行導入した部署の成功事例や学びを共有することで、全社的な理解と協力を得やすくなります。また、継続的な改善サイクルを確立し、ユーザーからのフィードバックを基にAIの精度や使いやすさを向上させていくことが、長期的な成功につながります。

建設業で生成AIを導入する際の注意点

生成AIは建設業界にさまざまな恩恵をもたらす可能性を秘めていますが、その導入と活用にあたっては慎重な対応が求められる側面も多くあります。特に建設業は人命や安全に直結する業界であり、生成AIからの出力情報の信頼性確保は最重要課題の一つです。実際、帝国データバンクの調査によれば、生成AIの導入に消極的な理由として「情報の信頼性への懸念」が上位に挙げられています。

本セクションでは、建設業において生成AIを安全かつ効果的に導入するための重要な注意点を3つの視点から詳しく解説します。これらのポイントを事前に認識し、適切な対策を講じることで、生成AI導入のリスクを最小化しながら、そのメリットを最大限に活かすことができるでしょう。

データの信頼性と検証の重要性

生成AIの最大の課題の一つは、生成される情報の信頼性です。特に建設業では、設計や施工に関する誤った情報が安全性や品質に直結するため、AIが生成した情報の検証プロセスを確立することが不可欠です。
帝国データバンクの調査でも、生成AIの活用を躊躇する理由として「生成AIで得た情報が正確なものであるか、信頼できるレベルにはないと思っている」という回答が挙げられています。生成AIは学習したデータに基づいて回答を生成するため、学習データに含まれない最新の法規制や技術基準については正確な情報を提供できない可能性があります。

この課題に対処するためには、AIが生成した情報を必ず専門知識を持つ人間がレビューする体制を整えることが重要です。また、安藤ハザマの「AKARI Construction LLM」のように、建設分野の専門知識や自社のノウハウを学習させた独自のAIモデルを開発することも有効な対策となります。

さらに、AIが参照すべき信頼性の高い情報源（建築基準法などの関連法規や国の標準仕様書など）を予め整備し、AIがこれらの情報源を優先的に参照できるよう設定することも重要です。生成AIは便利なツールですが、最終的な判断と責任は人間が担うという原則を忘れずに運用することが求められます。

従業員教育とシステム運用体制の整備

生成AIを効果的に活用するためには、従業員への適切な教育と明確な運用体制の整備が不可欠です。

まず、生成AIの基本的な仕組みや可能性、限界について従業員が理解することが重要です。AIは万能ではなく、得意な業務と不得意な業務があることを認識させます。また、AIとの効果的な対話方法（プロンプトエンジニアリング）についても教育が必要です。適切な指示を出すことで、より精度の高い回答を得られることを理解してもらいましょう。

運用体制としては、AIの利用範囲や権限、情報セキュリティに関するルールを明確に定めることが重要です。例えば「設計案の初期検討にのみ利用可能」「顧客情報を入力してはならない」といった具体的なガイドラインを設けることで、リスクを最小化できます。

また、AIツールの導入効果を継続的に測定・評価する体制も整えるべきです。利用状況や業務効率化の度合い、ユーザーからのフィードバックなどを定期的に収集・分析し、必要に応じて運用方法や教育内容を見直すことで、長期的な効果を最大化できます。

セキュリティとコンプライアンスへの配慮

建設業における生成AI活用では、情報セキュリティとコンプライアンスへの十分な配慮が必要です。特に建設プロジェクトでは、設計図面、見積書、契約書など機密性の高い情報を扱うことが多く、これらの情報が外部に漏洩するリスクを最小化しなければなりません。

多くの生成AIサービスはクラウド上で動作するため、入力されたデータが外部のサーバーに送信・保存される可能性があります。特に公共工事や防衛関連施設の情報など、セキュリティ要件が厳しい案件では、どのような情報をAIに入力してよいのか、明確なガイドラインを設ける必要があります。

また、建設業では建築基準法、労働安全衛生法、建設業法など、多くの法規制が存在します。生成AIが提案する解決策や方法が、これらの法規制に準拠していることを確認するプロセスも重要です。AI自体が最新の法規制を完全に理解しているとは限らないため、法的観点からのチェック体制を整えることが求められます。

個人情報保護の観点も重要です。顧客や従業員の個人情報をAIに入力する場合は、事前に同意を得るなどの適切な手続きを踏むべきです。

これらのリスクに対処するため、プライベートクラウドや自社サーバー上で動作するAIソリューションの採用や、センシティブな情報を匿名化してからAIに入力するなどの対策を検討しましょう。

建設業における生成AI活用の将来展望

建設業界における生成AIの活用はまだ初期段階にありますが、技術の急速な進化に伴い、今後5〜10年でその影響範囲は大きく拡大すると予想されています。日本の建設業が直面する構造的な課題—人手不足、高齢化、生産性向上の必要性—に対して、生成AIは単なる業務効率化ツールを超えた根本的な解決策となる可能性を秘めています。

このセクションでは、建設業における生成AI活用の将来展望について、自動化・省人化の進展と新たな建設プロセスの確立という2つの観点から詳しく解説します。

自動化・省人化の更なる進展

建設業界における生成AIの活用は、今後さらに自動化・省人化を加速させることが予想されます。特に深刻な人手不足と高齢化に直面している建設業では、AIによる業務の自動化が業界の持続可能性を支える重要な役割を果たすでしょう。

現在すでに始まっている設計支援や工程管理のAI化はさらに進化し、より複雑な設計や最適化が可能になると考えられます。例えば、与えられた条件（敷地形状、予算、用途など）から最適な建物設計を自動生成するAIや、天候や資材の供給状況、作業員の稼働状況などを考慮して、リアルタイムで工程を最適化するAIシステムの開発が進むでしょう。

さらに、ビルマネジメントの分野でも生成AIの活用が進むと予想されます。IoTデバイスから収集されるデータをAIが分析することで、建物の「快適性」「健康」「利便性」「安全性」を最適化するシステムの開発が加速するでしょう。これにより、建物のライフサイクル全体を通じたコスト削減と価値向上が実現できます。

しかし、これは人間の労働力を単純に置き換えるものではなく、人間とAIが協働することで、より創造的で付加価値の高い業務に人材を集中させることが可能になるという点に注目すべきです。

新たな建設プロセスの確立

生成AIの活用は、建設業の業務プロセス自体を根本から変える可能性を秘めています。従来の建設プロセスは設計→施工→維持管理という流れで進められてきましたが、生成AIの導入により、これらの境界がより曖昧になり、統合的なプロセスへと進化することが予想されます。

例えば、設計段階から施工方法や維持管理コストまでを考慮した総合的な最適化が可能になります。生成AIが過去の類似プロジェクトのデータを分析し、設計案がもたらす長期的なコストやメンテナンス性、環境負荷などを予測することで、より持続可能な建築物の実現に貢献するでしょう。

このような新たな建設プロセスの確立により、建設業は従来の労働集約型産業から、より知識集約型・情報集約型の産業へと変革を遂げる可能性があります。それは単に効率化を図るだけでなく、建設物の品質向上、環境負荷の低減、働き方改革の推進など、多面的な価値創造につながるものと期待されています。

まとめ：建設業の未来を切り開く生成AI活用

本記事では、建設業界における生成AI活用の現状と将来性について、多角的な視点から解説してきました。建設業界は現在、人手不足、高齢化、長時間労働、安全性向上など多くの構造的課題に直面しています。これらの課題解決のためには、デジタル技術、特に生成AIの積極的な導入が不可欠であると言えるでしょう。

建設業における生成AI活用は、まだ始まったばかりですが、その可能性は計り知れません。先進的な事例から学びながら、自社の状況に合わせた適切な導入を進めることで、建設業の未来を切り開く新たな扉を開くことができるでしょう。生成AIは単なる業務効率化のツールではなく、建設業の構造的な課題を解決し、新たな価値を創造するための戦略的パートナーとなり得るのです。
生成AIという新たな技術を活用し、建設業の未来を切り開くための第一歩を踏み出す時が来ています。本記事が、そのための一助となれば幸いです。