建設業のAI活用事例を紹介！メリットや知っておくべき注意点、導入手順を解説
「建設業でAIを導入したいが、自社でも使えるのか不安」
「具体的にどんな事例があるのか知りたい」
このようにお考えの方も多いのではないでしょうか。
結論、建設業のAI活用は大手ゼネコンだけの話ではありません。
中小・中堅規模の建設会社でも、現場の課題に合わせた形で導入が着実に進んでいます。
本記事では、建設業におけるAI活用事例を大手・中小別に具体的に紹介。
あわせて、AI導入によって得られるメリットや、事前に知っておくべきリスク、失敗しないための導入手順まで幅広く解説します。
他社の事例を参考にしながら、自社への導入可否を判断する材料として、ぜひ最後までお読みください。
建設業でAI活用が広がる背景
建設業界では、人手不足・長時間労働・技術継承という３つの課題が重なり、従来の業務体制の維持が難しくなっています。
本章では、建設業界が抱える課題を解決すべく、AIの活用が積極的になった背景を深掘りします。
深刻化する人手不足と高齢化の実態
建設業界でAI活用が広がっている最大の理由は、深刻な人手不足です。
建設業は、測量・施工管理・安全確認など、多くの工程で人手を必要とします。
しかし、少子高齢化が進む日本では、必要な人員を確保し続けることが年々難しくなっています。
このような状況から業界全体で注目されているのが、そもそも人手を必要としない業務プロセスの構築です。
AIを使って点検・書類作成・工程管理などを自動化することで、少ない人員でも業務を回せる体制づくりが進んでいます。
人員を増やすことが難しい以上、一人あたりの生産性を上げる手段としてAIの活用は避けられない選択肢になりつつあります。
関連記事：深刻化する「人材不足」の原因と解消へのロードマップ【コア業務集中戦略】
2024年問題が現場に与えた影響
建設業のAI活用が加速したもう１つの要因が、2024年問題です。
2024年問題とは、2024年4月から建設業にも適用された時間外労働の上限規制によって生じる課題の総称です。
今まで適用が猶予されていた建設業でも、年間の残業時間に法的な上限が設けられました。
本規制により、現場監督や施工管理担当者が担ってきた長時間労働に依存した業務体制が通用しなくなりました。
限られた労働時間のなかで工期を守るためには、工程管理や書類作成などの業務を効率化する必要があるため、AIの活用が広がっています。
残業の多い現場運営から脱却するうえで、AIの活用は欠かせない解決策の１つといえます。
ベテランから若手への技術継承が難しい
建設業界では、ベテラン技術者の高齢化・引退が加速しており、技術継承が大きな課題となっています。
熟練した職人や施工管理者が持つ知識の多くは、長年の経験から培われた感覚や判断力に依存しています。
言葉やマニュアルで伝えにくい側面があり、OJT（現場での実地指導）にも限界がある点は大きなデメリットです。
そこで注目されているのが、AIを活用したノウハウのデジタル化です。
例えば、熟練者の作業映像や判断データをAIに学習させることで、経験則をシステムに落とし込む取り組みなどが始まっています。
蓄積されたデータをもとに、AIが若手にアドバイスを行う仕組みも構築可能です。
ベテランの引退後も技術水準を維持するために、AIを活用した継承の仕組みづくりは急務となっています。
建設業のAI活用事例｜大手ゼネコン編
大手ゼネコンでは、設計・施工・安全管理・社内業務など幅広い領域でAIの導入が進んでいます。
本章では、各社の具体的な取り組みを解説していきます。
大手総合建設会社
ある大手総合建設会社では、過去の設計データを学習したAIを活用し、初期設計の効率化を実現しています。
同社が導入したシステムでは、類似建物の設計事例をAIが検索・参照し、構造部材の寸法推定や設計計算を自動で行います。
従来であれば熟練の設計者が時間をかけて行っていた作業を、AIが短時間でサポートできるようになりました。
これにより、初期設計のスピードが上がるだけでなく、過去の優良事例をもとにした高品質な構造計画の立案が可能になっています。
設計者の経験値に左右されにくい、安定した設計プロセスの構築を実現しています。
大手建築会社
ある大手建築会社では、地下トンネルの掘削工法であるシールド工法にAIを導入し、施工品質の均一化を実現しています。
シールド工法とは、地中に円形の掘削機を推進させながらトンネルを掘る工法です。
掘削中の地盤の状態は変化し続けるため、理論計算を行いつつ作業を進める必要がある工程でした。
同社が開発したシールド掘進計画支援システムは、リアルタイムのデータをもとにAIが自己シミュレーションを繰り返し、最適な施工パラメータを自動で調整します。
経験の浅い技術者でも熟練工と同等の施工品質を維持できるようになり、技術継承問題の解消と品質の安定化に貢献しています。
大手土木会社
ある大手土木会社では、建設現場における労働災害リスクの低減を目的に、AIを活用した人物検知システムを導入しています。
建設現場では、重機の死角に作業員が入り込む接触事故が重大災害につながるケースがあります。
目視による安全確認には限界があり、常に人が監視し続けることは現実的ではありません。
同社が導入したシステムは、カメラ映像をAIがリアルタイムで解析し、危険エリアへの人の侵入を自動で検知します。
異常を検知した際は即座に警告を発する仕組みで、人の目に頼らない安全管理体制の構築に成功しました。
目視確認との組み合わせにより、現場全体の安全水準が向上しています。
大手インフラ建設会社
ある大手インフラ建設会社では、現場管理から社内業務まで、生成AIを幅広く活用する取り組みを進めています。
現場側では、安全・品質・工程に関するデータを継続的に蓄積・分析するシステムを運用しています。
蓄積されたデータをAIが解析することで、トラブルの予兆を早期に検知し、問題が深刻化する前に対処できる体制を整えました。
社内業務では、独自の生成AIチャットボットを導入し、報告書や各種文書の作成を効率化しました。
社内情報をもとに回答できる仕組みのため、担当者が文書を作成する手間が大幅に削減されています。
現場と管理部門の両面でAIを活用することで、業務全体の生産性向上を図っています。
建設業のAI活用事例｜中小企業編
AI活用は大手だけの話ではありません。
中小・中堅規模の建設会社でも、現場の課題に即した形でAI導入が着実に進んでいます。
本章では、中小企業でAIが活用される事例を紹介します。
今後AIの導入を検討する方は、ぜひ参考にしてください。
中堅総合建設会社
ある中堅総合建設会社では、AIを活用した建設コスト予測の精度向上に取り組んでいます。
建設業では、資材価格や人件費の変動が見積もりの精度に直結します。
従来の経験則や過去データだけに頼った積算では、コストの乖離が生じやすくなっていました。
同社はAIに過去の工事データや市場動向を学習させ、より精度の高いコスト予測を可能にする仕組みを構築しています。
これにより、見積もり段階でのリスクを事前に把握しやすくなり、採算管理の精度向上につながっています。
コスト変動への対応力を高める手段として、AIの活用が実務に根付き始めている実例です。
専門工事会社
ある専門工事会社では、ICT建機やデジタル技術を積極的に導入し、施工の省人化と生産性向上を推進しています。
ICT建機とは、GPSや各種センサーを搭載し、設計データをもとに自動制御で施工できる建設機械のことです。
従来は熟練オペレーターの感覚に依存していた作業ですが、AIを活用することでデータに基づいた高精度の作業が行えるようになりました。
同社では上記のように、機械とあわせてAIによるデータ分析も活用し、作業精度と効率の向上を図っています。
省人化によってコストを抑えながら品質を維持できる体制を整えることで、競争力の強化を目指しています。
中小建設会社がAIとデジタル技術を組み合わせて差別化を図った好事例といえるでしょう。
土木会社
ある土木会社では、IoTと生成AIを組み合わせて高速道路工事における規制帯管理を効率化しています。
規制帯とは、工事中に一般車両の進入を防ぐために設置する区画のことです。
広範囲にわたる高速道路工事では、規制帯の状況確認や記録業務に多くの時間と人手が必要でした。
同社はカメラや位置情報センサーで取得したデータを一元管理し、現場の状況をリアルタイムで把握できる仕組みを構築しました。
さらに生成AIを活用して報告業務を自動化することで、現場確認にかかる時間を大幅に短縮しています。
安全性の向上と業務効率化を同時に実現した事例として、現場管理のあり方を変える取り組みです。
建設業にAIを導入する４つのメリット
AIの導入は、現場の効率化にとどまらず、安全管理・人材育成・コスト面にも幅広い効果をもたらします。
本章では、建設業にAIを導入することで得られる代表的な４つのメリットを解説します。
現場の生産性が上がる
AIを導入することで、これまで人手をかけていた単純作業を自動化し、現場の生産性を高められます。
建設業の現場では、日報の作成・進捗報告・写真の整理など、繰り返し発生するルーティンワークが少なくありません。
このような業務をAIに任せることで、現場監督や技術者はより判断力を必要とするコア業務に集中できるようになります。
また、限られた人員でこなせる業務量が増えることは、工期の短縮や品質向上にも直結します。
人を増やさずに現場のアウトプットを高められる点は、人手不足が続く建設業においては大きなメリットです。
安全事故のリスクを下げられる
AIと組み合わせたロボットやドローンの活用により、危険な作業環境への人の立ち入りを減らし、労働災害リスクを低減できます。
高所作業や狭小空間での点検など、建設現場には本来リスクの高い作業が数多く存在します。
危険を伴う作業をドローンや遠隔操作ロボットに代替させることで、作業員が危険にさらされる機会を減らすことが可能です。
また、AIカメラによるリアルタイムの危険検知と組み合わせることで、事故が起きる前に異常を察知する体制も構築できます。
安全管理を人の注意力だけに頼らない仕組みを作れることが、AI活用の大きな強みです。
ベテランのノウハウを組織知として残せる
AIを活用することで、熟練技術者の動きや判断を映像解析によってデータ化し、組織全体の財産として残すことができます。
従来の技術継承は、先輩が後輩に直接教えるOJTが中心でした。
しかし、OJT方式では教える側の負担が大きく、引退前に十分な継承が行えないケースも少なくありません。
一方で、AIによる映像解析では、熟練職人の動作パターンや施工判断のプロセスをデータとして記録・蓄積できます。
蓄積されたデータは教材として活用でき、新人作業員が自分のペースで繰り返し学べる環境を整えられます。
特定の個人に依存しない技術継承の仕組みを構築できる点がメリットです。
コスト削減につながる
AIの導入により、人員を増やさずに生産性を高められるため、長期的なコスト削減につながります。
採用・育成にはまとまったコストと時間がかかりますが、AIを活用して既存のメンバーで対応できる業務範囲を広げることで、人員増加を抑えながら業務量をこなせるようになります。
さらに、工程管理の最適化やコスト予測の精度向上によって、材料の無駄や工期の超過を防げる点もメリットです。
初期導入にはコストが伴いますが、業務効率の改善と無駄の削減が積み重なることで、中長期的には大きなコスト圧縮につながります。
関連記事：コスト削減の教科書｜今すぐできる効果的な方法を徹底解説
建設業のAI導入で知っておくべきデメリットやリスク
AIの導入には多くのメリットがある一方、事前に把握しておくべきリスクも存在します。
本章では、導入後のトラブルを防ぐための注意点を解説します。
AI導入を検討中の場合は必ず確認しておきましょう。
AIが出す情報が正確とは限らない
生成AIが出力する情報は、必ずしも正確とは限りません。
事実と異なる内容をもっともらしく生成してしまう現象は、ハルシネーションと呼ばれています。
精度の高い回答を返すことが多い一方で、誤った数値や存在しない法令を提示するケースも少なくありません。
建設業では、設計基準や安全規定に関わる情報の誤りが、現場での重大なミスにつながる可能性があります。
AIの出力をそのまま使用するのではなく、担当者が内容を確認・検証する運用ルールを設けることが重要です。
現場固有の情報はAIが判断できない場合がある
AIはあくまで汎用的なデータをもとに判断するため、現場ごとの固有条件への対応には限界があります。
建設業では、土地の形状・面積・地盤の特性、さらにエリアごとに異なる条例や規制など、現地でしか把握できない情報が多く存在します。
このような現場固有の情報は、AIが学習するデータに含まれていないことが多いです。
そのため、AIでも正確な判断ができず、対応が難しくなる場合があります。
AIの判断を参考にしつつも、現場担当者の知見と組み合わせて最終判断を行う体制が不可欠です。
情報セキュリティへの対策が必要になる
AIを業務に活用する際は、情報漏洩のリスクを十分に考慮する必要があります。
多くの生成AIは、入力されたデータを学習や改善に利用する仕組みを持っています。
そのため、顧客情報・設計図面・工事の契約内容などをそのまま入力すると、意図せず社外に情報が流出する可能性があるため細心の注意を払いましょう。
個人情報や機密情報など、漏洩を避けるべき情報は基本的に入力しない体制が望ましいです。
利用するAIツールのデータ管理ポリシーを事前に確認し、入力してよい情報の範囲を社内ルールとして明確に定めることが、セキュリティリスクへの基本的な対策になります。
建設業でAIを活用する際の手順
AIの導入を成功させるには、正しい手順で進めることが重要です。
目的が不明確なまま導入しても、現場に定着せず費用だけがかかる結果になりかねません。
本章では、現場への定着まで見据えた４つのステップを解説します。
導入が初めての方は参考にしてください。
自社の課題を明確にする
AI導入の第一段階は、どの業務課題を解決したいかを明確にすることです。
目的が曖昧なままツールを導入しても、現場に定着しないまま使われなくなる可能性があります。
まずは現場の声を集め、業務上の困りごとを洗い出すことから始めましょう。
課題が複数ある場合は、業務への影響度と改善の緊急性を軸に優先順位をつけると効果的です。
例えば、書類作成に毎日２時間かかっていてコア業務を圧迫しているなら、最初の改善対象に設定するといった判断が有効です。
課題と目的を具体的にすることが、適切なツール選定につながります。
自社規模に合ったAIツールを選ぶ
AIツールは、自社の規模や業務内容に合ったものを選ぶことが大切です。
高機能なツールが必ずしも自社に合うとは限りません。
なお、中小建設業であれば、初期費用が抑えられ、ITに詳しくない担当者でも操作できるものが現実的な選択肢になります。
選定時に確認しておきたいポイントは以下の３点です。
- 現場担当者が日常的に使いこなせる操作性か
- 導入後のサポート体制が整っているか
- 費用対効果が試算できるか
機能の多さよりも、現場への定着しやすさを優先して選ぶことが重要です。
小規模な試験導入で効果を検証する
AIを導入する際は、いきなり全社に展開せず、まず一部の現場や業務で試験的に運用してみましょう。
全社に一斉に展開してしまうと、問題が起きた際の影響範囲が大きくなるデメリットがあります。
最初は特定の現場や業務に限定し、PoC（小規模な実証実験）を行い、実際の効果と課題を確認しましょう。
なお、試験期間中は、作業時間の変化やミスの発生件数など、数字で測れる指標を記録しておくことが大切です。
記録したデータは、経営層への導入報告や、次の展開範囲を決める際の根拠にもなります。
得られた知見をもとに改善を加えながら展開範囲を広げることで、失敗リスクを抑えた段階的な導入が実現します。
社内ルールと教育体制を整える
AIを現場に定着させるには、ツールの導入と並行して社内ルールの整備と教育体制の構築が必要です。
どの業務にAIを使うべきか、入力してはいけない情報は何かを明文化したガイドラインを策定しましょう。
ルールがないまま運用を始めると、情報漏洩や誤使用のリスクが生じます。
特に顧客情報や設計データの取り扱いについては、利用するAIツールの規約を確認したうえで、社内基準を明確にしておくことが重要です。
教育面では、全員が一度に研修を受ける形よりも、特定の担当者を育てたうえで周囲に展開する方法が、現場への浸透につながりやすいです。
ツールを使える環境と、安心して使える仕組みの両方を整えることが、AI活用の定着につながります。
建設業のAI活用事例を参考に自社への導入を検討しよう
建設業界では、人手不足・高齢化・2024年問題といった構造的な課題を背景に、AIの活用が急速に広がっています。
大手から中小企業まで、設計・施工・安全管理・バックオフィスなど幅広い領域で導入事例が生まれています。
特に、生産性向上・コスト削減・技術継承といった領域に効果的です。
一方で、AIが出す情報の正確性やセキュリティリスクなど、導入前に把握しておくべき注意点も存在します。
リスクを踏まえたうえで、自社の課題を明確にし、規模に合ったツールを選び、小規模な試験導入から段階的に展開していくことが、AI活用を成功させるコツです。
AIをどの業務で活かすべきかわからない場合や、導入のサポートを希望する場合は「CASTER BIZ assistant」にご相談ください。
6,000社以上の導入実績から、各社に合ったプランをご提案します。
