【生成AI×建設業】で人手不足を解消！各社の具体的な取組と生成AI活用事例10選

建設業界のみなさん、普段、現場で生成AIを活用していますか？

ここでまだ「活用していない」と回答した方は、少し危機感を持ったほうがよいかもしれません。

実は、建設業界でもすでに多くの企業が生成AIを導入し、設計の自動化や工程管理の最適化を進めています。

この生成AI時代の波に乗ることはもちろん大切ですが、導入後も誤情報の出力やセキュリティリスクなどが存在するため、実際の現場での運用には十分な注意が必要です。

この記事では、そんな建設業界での生成AIの活用方法や具体的な活用事例、さらに注意点や対策方法について詳しく解説します。

最後まで読めば、建設業界における最新の生成AIの活用事例や注意点が理解できるため、業務の生産性はもちろん、安全性や売上も向上させるヒントを得ることができます！

ぜひ、最後までご覧ください。

生成AIとは？

生成AIとは、人間の指示（プロンプト）に基づいて、文章や画像、図面、工程管理などの出力を自動生成するAIのことです。代表的なものに、ChatGPTや画像生成AIのMidjourney、Adobe Fireflyなどがあります。

例えば建設業界では、過去の設計図をもとにAIが新しい建築プランや設計図を生成したり、議事録の自動要約やFAQの自動回答を行ったりすることで、業務効率を大幅に向上させることが可能です。

これまで人間が長時間かけて行っていた作業を、AIが一瞬でこなす時代がすでに到来しているのです。

 AI導入による「設計者の時短」「現場の省力化」は、人手不足が慢性化している建設業界にとって非常に有効な手段だといえるでしょう。

なお、生成AIの種類について詳しく知りたい方は、下記の記事も合わせてお読みください。

建設業界が抱える課題

ご承知の通り、近年、建設業界では以下のような深刻な構造的課題が浮き彫りとなっています。

• 人手不足の深刻化：労働人口の減少により、若手人材の確保が困難になり、高齢化も進行。待遇面の問題から、優秀な人材の流出なども課題になっている。
• 長時間労働とスキルの属人化：ベテラン作業員に業務が集中しやすく、働き方改革が進みにくい。また、熟練した知識や技能が若手に継承されにくい。
• 安全性の確保：人手不足や従業員の経験不足により、現場では重大事故のリスクが常に存在している。
• IT・DX化の遅れ：デジタル技術の導入が他業界よりも遅れがち。AIについても一部大手ゼネコンでは導入しているが、中小企業ではほとんど導入が進んでいないのが現状。

こうした状況で、生成AIが単なる日常業務の効率化にとどまらず、業界全体の生産性や安全性の向上、知識や技能の継承にも貢献できる重要な手段として注目されています。

生成AI&機械学習が建設業界でできること

生成AIと機械学習では、同じAIでも活用できる内容が違います。

生成AIとは、人間が指示したことに対して全く新しいコンテンツを創り出すタイプのAIを指します。

生成AIを活用することで、今まで毎回設計者が書いていた図面作成の時間が大幅に短縮でき、業務の効率化や標準化が期待されています。

また機械学習とは、学習したデータから判断・識別するタイプのAIです。

具体的には、過去の事故データや作業者の健康状態を分析してリスク予測を行い、どのような状況が事故を引き起こす可能性が高いかを事前に予測します。そのため、建設現場での安全対策に効果を発揮するほか、適切な予防措置を講じることが可能になります。

以下では、これら生成AIと機械学習を使った具体的な活用事例をテーマ別にご紹介していきます！

設計の自動化

生成AIを使うことで設計業務の効率化ができます。

生成AIは、過去の設計データを基に新しい設計を自動生成できるので、過去の建築物のデザインや構造データを元に、新しい建築物の設計を提案することが可能です。

また、画像生成AIを使用すれば、住宅のイメージ図を生成して設計者の手間を減少させることができます。

工程管理の最適化

生成AIを使うことで工程管理を効率的に行うことができるため、コスト削減が期待できます。

生成AIは、過去の測量データや設計図、BIM、仕様書、議事録などの各種情報を基に、最適な工程計画を自動生成できるのが魅力です。

また、クライアントとのヒアリングにAIを使うことで、最適かつ迅速に対応することができます。

安全対策の提案

このほか、機械学習を使うことで現場での事故のリスクを低減できます。

なぜなら機械学習は、過去の事故データや現場の状況を細かく分析し、起こりうる事故の予測ができるからです。

例えば、AIは過去の転倒事故のデータを分析し、特定の現場条件下での転倒リスクが高まるパターンを特定できます。その情報を基に、滑り止めを敷いたり安全バリアの設置をしたりと、具体的な対策を取ることが可能です。

したがって、AIの機械学習を活用することで、建設現場の安全性を向上させるための効果的かつ具体的な施策を実施できます。

なお、生成AIの仕組みについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

現場・安全対策に関する活用事例10選

ここからは、現場での安全対策における生成AIや機械学習の活用事例10選をご紹介します。

人手不足の解消や安全性の向上、省力化といった業界の各課題に対し、AI技術がどのように貢献しているのか、ぜひ参考にしてみてください。

【生成AI×建設】ChatGPTを活用して社内業務の作業時間を32%削減する取り組みを開始！

BRANU株式会社は、建設業界のデジタル変革をサポートしている会社です。

同社ではChatGPTを活用し、デジタルマーケティングやプロダクトの開発、コンサルティングなどの業務時間を32％削減する目標を立て、実践しています。

具体的な取り組みとしては、ChatGPTを使い顧客に対する自動応答を行うほか、社内コミュニケーションのサポート、資料や議事録の要約など、日常的に繰り返される業務を中心に業務改善を進めています。

これらの取り組みにより、年間の業務コストを大幅に削減するだけでなく、クライアントとの関わりを深める時間を増やすことができるため、顧客満足度のアップも期待されています。※1

【生成AI×建設】現場管理アプリに生成AIを導入して安全対策を促進

スパイダープラス株式会社は、建設・メンテナンス業向けの図面や現場管理アプリ「SPIDERPLUS」の特別サービス「SPIDERPLUS PARTNER」に、新たな「AI支援機能」を追加しました。

この特別サービスは、専門工事業者を対象としており、ペーパーレス化や作業効率の向上を目指しています。新機能の追加により、現場監督はChatGPTを通じて安全対策の提案を受け取ることができるため、事故の予防や作業員の安全意識の向上が期待できます。※2

【機械学習×建設】AI安全支援ツールで労働災害を未然に防止

株式会社平山は、2019年7月に労働災害を予防するAIサービス「HAio（ハイオ）」を導入しました。ハイオは、作業員の健康状態をAIで分析し、リスクを予測して知らせるシステムです。特に、建設現場のような事故が起きやすい場所での利用を目的としています。

作業員は、スマホにハイオのアプリをインストールし、毎日作業開始前にその日の気分や体調、簡単なテストの回答を実施。一方で建設会社は、作業員の基本情報やその日の気温、過去の事故記録などをハイオに登録します。すると、ハイオのAIがこれらの情報を基に、作業員の当日の作業の危険度を評価してくれます。

事故のリスクが高いと判断された場合は、建設会社や作業員に警告メールを送信してくれるため、作業員に無理をさせる心配がありません。会社側は、事故のリスクが高い作業員を適切に休憩させるなどして、事故を未然に防ぐことができます。※3

【機械学習×建設】AIによる画像解析やマッピング技術を自動走行ロボットに導入

大成建設株式会社は、資材などの障害物が多い建設現場に適応した、自律走行型の搬送ロボットシステム「T-DriveX」を開発しました。

フォークリフト型のロボットと軽量タイプのパレット型ロボットの2機種をリリースし、建設現場での搬送の省人化を可能にしました。

最大の特徴は、AIによる画像解析やマッピング技術をロボットに用いていることです。フォークリフト型ロボットには、ランダムピックアップ機能が搭載されており、搬送物を探索しながら識別して自動搬送できます。※4

【機械学習×建設】ロボットが建設現場内を安全に走行できるAIシステムをリリース！

鹿島建設株式会社と株式会社Preferred Networksは、ロボットが建設現場内で自律移動するためのシステム「iNoh」（アイノー）」を共同で開発しました。

このシステムを導入したロボットは、人による事前設定がなくてもリアルタイムに現在位置や周辺環境をセンサーで認識できるので、刻々と状況が変化する建設現場内を安全かつ確実に移動できるようになります。

現在は、iNohを初搭載したAI清掃ロボット「raccoon」（ラクーン）」をすでに首都圏の現場に導入しており、今後は巡回や資材搬送などを担う各種ロボットに実装していくとのことです。※5

【機械学習×建設】AIでコンクリート構造物の表層品質を評価

鹿島建設株式会社は、コンクリート構造物の表層品質を評価するためのアプリを開発しました。

このアプリは、コンクリート打設後の表面状態の検査と品質管理を支援するツールとして機能します。AIを活用してコンクリートの表面写真から品質を評価し、その結果をリアルタイムでクラウドに集積することで、品質向上のためのPDCAサイクルを効率的に回すことができます。

将来的に、このアプリを通じて収集されたデータをAIが分析し、次のコンクリート打設における工夫や改善策を技術者に提案する機能も搭載する予定です。また、このアプリを全国のコンクリート構造物の建設現場に広く適用することで、品質向上のために新工法の開発なども期待されています。※6

【機械学習×建設】人体を高精度に検知するシステムを開発

大成建設株式会社は、建設機械に搭載する人工知能（AI）を用いた人体検知システム「 T-iFinder」を開発しました。このシステムは、建設現場での安全性を高めるために、人体を高精度に検知し建設機械の緊急停止や警報機能を自動で作動させることができます。

従来の人体検知方法に比べ、ICタグや無線センサーに依存せず、画像処理技術を活用して人体を識別するため、視界が悪い状況でも高精度な検知が可能です。さらに、施工環境に応じて深層学習を重ねたAIが、最適な人体検知システムを構築することができるため、新規導入する現場でも効果を発揮します。

この技術は、将来的に建設現場の無人化・自動化を進める上で重要な役割を果たすと考えられています。※7

【機械学習×建設】AIを活用した危険予知活動支援システム

鹿島建設は、「鹿島セーフナビ®︎（K-SAFE ®︎）」というAIを活用した危険予知活動支援システムを開発しました。このシステムは、建設現場での労働災害を減少させるために過去の災害事例をデータベース化し、AIによる解析を通じて災害の傾向を可視化します。

このAIは、鹿島が保有する約70,000件の災害事例に加え、厚生労働省や日建連が提供する事例を含めて解析可能です。ユーザーが作業内容を入力すると、AIが過去の災害事例と照合し原因別や状況別にグラフ表示することで、災害の原因を明確に把握できます。

今後さらなるAIの進化により、多くの災害事例が迅速に分析され、未然に災害を防ぐための対策が具体的に提案されるようになるでしょう。※8，9

【生成AI×建設】ドローンを使用した外壁タイル浮きをＡＩ判定

竹中工務店が開発した「スマートタイルセイバー®︎」は、外壁タイルの損傷をAIを用いて効率的に検出する新技術です。法律で定められた建物の外壁タイルの定期的な点検を、従来の手作業や赤外線調査の課題を克服して実施できます。

スマートタイルセイバー®︎は、誰が使用しても一貫した結果を出すことが可能です。他にも、タイル割の図面を自動で生成でき、作業の大幅な時間短縮を実現してくれます。

このようなAI技術の進化により、建築物のメンテナンスがさらに効率化され、安全性が向上することが期待されます。また、高所での危険な作業を避けることができるため、作業員の安全確保にも繋がるります。※10，11

【生成AI×建設】グループ従業員2万人を対象に専用対話AIを運用開始

鹿島建設株式会社では、自社専用の対話型AI「Kajima ChatAI」の運用を開始しました。このAIは、日本マイクロソフトのAzure OpenAI Serviceを利用しており、ChatGPTと同等のAIモデルを社内で構築しています。そのため、グループ企業の情報が外部に漏れることなく、安全な環境で業務の効率化や生産性の向上を図ることができます。

「Kajima ChatAI」を使うことで、建設現場での安全規則に関する質問や、プロジェクトをスムーズに進めるための具体的な業務支援が可能です。

このAIの導入により、従業員が必要とする情報を迅速に取得できるようになり、業務の迅速化と正確性の向上が期待されます。※12

設計・管理に関する活用事例6選

ここでは、設計や管理に関する生成AIの活用事例6選を紹介します。

テキスト入力だけで建物の外観デザインを生成したり、構造計算の時間を半分にできたりする生成AIを解説しています。

効率化だけでなく、建築の品質や顧客対応力の向上にもつながっている好例ばかりなので、ぜひ、参考にしてください。

【生成AI×建設】画像生成AIによってレンダリングを高速化するサービスが登場！

株式会社mignは、3Dモデルやパースを写実的な画像に変換する新しいレンダリングソリューションを提供しています。

この技術を使用すると、レンダリング前の画像をアップロードするだけで、AIが自動的にリアルな画像を生成できます。モデリングからレンダリングまでの工程が大幅に簡略化されるため、プランナーや設計者の作業負担が軽減されるでしょう。※13

【生成AI×建設】生成AIの画像・動画制作の教育メニューを導入して顧客対応の改善へ

印刷関連の事業を展開する株式会社光邦・前田建設工業のICI未来共創センター・そして生成AIの専門企業である株式会社タジクが、画像・動画制作のAI技術を中心に協力を開始しました。

光邦と前田建設のICI未来共創センターは、タジクの提供するAIの画像・動画制作教育プログラムを取り入れることで、商談の質や量を向上させる計画です。さらに、これらの企業からタジクへのフィードバックを通じて、印刷と建設の両分野でのビジネスの革新や効率化を進めます。※14

【生成AI×建設】テキスト入力で建物の外観デザインをAIが自動生成！

株式会社大林組は、アメリカの研究機関SRI Internationalと協力して、AI技術を活用した設計支援ツール「AiCorb®」を開発しました。

このツールは、手描きのスケッチや建物のイメージをテキストで入力するだけで、建物の外観デザインをすぐに生成し、3Dモデルを作成します。さらに、「Hypar」という設計者向けのプラットフォームと連携すれば、建築設計の初期段階でのデザインの時間や労力を削減できるので、クライアントとの合意を効率的に進められるとのことです。※15

【生成AI×建設】建設業に特化させた大規模言語モデルで業界に眠っているデータを呼び起こす！

燈株式会社は、建設業のデータを組み込んだ新しいAIモデル「AKARI Construction LLM」を提供しています。

このAIは、Webからの情報検索や回答が得意なChatGPTをベースに、建設会社の測量データや設計図、BIM、仕様書、議事録などの情報を取り込んでいるのが特徴です。さらに、燈がこれまで提供してきた建設業向けのAI技術やアルゴリズムも組み合わせています。

この新しいAIモデルを利用することで、建設会社が持つ情報資産を最大限に活用することができます。※16

【生成AI×建設】AIを活用したデータ整理で建設現場が培ってきた匠の技術を継承

東京タワーや東京ドームをはじめ、各地にランドマークを建設してきた竹中工務店は、PwCコンサルティングの提案により、生産領域の膨大なデータをAIで整理・活用していくための取り組みを開始しました。

労働者人口が減り続けていくこれからの時代に、職人の貴重な経験や技術を文書化し、匠の技術を後世に伝えていくことを目的としています。

このプロジェクトは、少子高齢化や人口減少といった社会課題に対するソリューションを提供することを目指しており、建設業界におけるイノベーションの創出に貢献することが期待されています。

このような背景から、生成AIチャットボットを活用して匠のノウハウを継承することは、建設業界における知識管理とイノベーションの推進において有効な手段になるでしょう。※17

【機械学習×建設】AIを活用した構造設計支援システムの開発

安藤ハザマ、株式会社リバネス、株式会社ヒューマノーム研究所、そしてソーラーテック株式会社は、AIを活用した構造設計支援システム「部材グルーピングシステム」を開発しました。

このシステムは、従来の構造計算と比較して計算結果を得るまでの時間を半分に短縮し、より良い提案を可能にするというものです。また、担当者の知識や経験に依存しないため、成果品の品質が均一化されます。

このようなシステムの進化が、建設業界における設計内容や生産性の向上、そして作業者のワークライフバランスの改善に寄与することが期待されます。※18

なお、製造業でのAI活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

各種AIを建設業界で使う際の注意点とその対策

今まで、建設業界において生成AIの活用方法を見てきましたが、気をつけなければいけない注意点がいくつかあります。

その代表例を以下にまとめました。

• データの質と整合性
• AIの判断に対する過度な依存
• セキュリティとプライバシー

対策方法も併せて解説しますので、これから建設業界で生成AIを活用しようと検討されている方は、ぜひ参考にしてください！

データの質と整合性

生成AIの精度や出力の信頼性は、学習に使用されるデータの質と整合性に大きく依存します。つまり、AIを学習させる段階で、取り込むデータの量が少なかったり、データが偏ったりしていてはいけません。

不正確なデータや偏ったデータは、AIによる誤った判断や出力結果を生む可能性があります。

対策

データのクリーニングや整合性チェックを定期的に行うことで、質を確保しましょう。また、データの収集過程を見直し、偏りのない収集を心がけることも重要です。

生成AIの導入後も定期的にチューニング（再学習）を行えば、徐々に出力する情報の精度を改善していけます。

AIの判断に対する過度な依存

AIの提案や判断を盲信すると、人間の直感や経験に基づく重要な判断を見逃す危険があります。とくに、建設業界では少しのミスが従業員の命に関わる重大なミスに繋がるため注意が必要です。

また、AIはあくまで過去のデータに基づく予測を行うため、未来の変動や予期せぬ事態には対応が難しい場合があります。

対策

AIの提案は一つの参考情報として捉え、最終的な決定は専門家の意見や経験をもとに行うことが求められます。定期的なAIの評価やフィードバックのプロセスを設けることで、AIの精度を向上させることも重要です。

また、従業員に対し、AIの正しい活用方法や注意点を教育する場を設ければ、AIの判断に依存してしまうこともなくなるでしょう。

セキュリティとプライバシー

AIの導入やデータの集約により、セキュリティ侵害やプライバシーのリスクが増加する可能性があります。特に、個人情報や機密情報を扱う場合、そのリスクはさらに高まります。

情報の流出は企業の信用を大きく低下させることに繋がるので注意しなければなりません。

対策

セキュリティの最新技術を適用し、データのアクセス権限を厳格に管理しましょう。AIの学習データやAIシステムを暗号化すれば、不正アクセスや改ざんを防ぐことが可能です。

また、定期的なセキュリティ監査やプライバシー保護の教育を行い、従業員や関係者の意識を高めることで、リスクを最小限に抑えられます。

なお、企業利用時の生成AIのリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AI導入における課題と限界

生成AIは非常に強力なツールですが、まだまだ万能ではありません。
以下のような限界や課題も導入前に理解しておく必要があります。

• 最新情報の認識にタイムラグがある（生成AIは過去の情報をもとに応答するものもあるため）
• 建設現場の“暗黙知”には対応しづらい（感覚的な判断や現場経験者の補完が必要
• 「本当に正しいか？」を判断する力は現場の責任者に委ねられる

そのため生成AIは、何でも万能な答えをくれるロボットではなく、“良き相談役”として活用するのが理想的です。

人間が見落としがちな部分を過去ノウハウやデータ蓄積によって補うほか、図面の作成や日報作成業務など、まずは日常の事務作業の効率化に使えるところから、段階的に使用範囲を広げていくのがおすすめです。

生成AI&機械学習を業務に導入して建設業界の生産性と安全性を高めよう

建設業界におけるAI導入が進展しており、画像生成AIによるレンダリングの高速化や教育プログラムの導入による顧客対応の改善、AIによる外観デザインの自動生成などが実現しています。

本記事で紹介した技術は、設計作業の効率化や知識の継承に貢献していますが、データの質や整合性、AI判断への依存、セキュリティの問題には注意が必要です。

このような問題に対処するためには、厳格なデータ管理とAIの使用方法など、継続的な社内教育が求められます。正しく運用されたAIは、建設業界の生産性と安全性を向上させる有力なツールになるでしょう。

最後に

いかがだったでしょうか？

現場の省力化から安全対策まで、生成AIの導入が差を生む時代。貴社に最適な活用戦略を、具体的に見つけてみませんか？