建設・建築業界がAI導入すべき6つの分野とは？中小でも失敗しないための導入ロードマップ完全解説！

日本の建設・建築業界の足元が、今、大きく揺らいでいます。長年にわたる人手不足や生産性の課題で、これまでにない危機感を抱いている方も多いのではないでしょうか。

日々のニュースや業界の動向を見聞きする中で、「自社でも生成AI（人工知能）を導入して、業務の効率化や自動化ができないものか」と具体的な方向性や方法を模索されている方もおられるでしょう。

AIは単なる技術トレンドではなく、これからの建設・建築業界の持続的な成長と競争優位性を確立するための、きわめて重要な戦略的要素となりつつあります。

本記事では、建設・建築業界でAI導入を検討する際に直面するであろう疑問や課題に対し具体的な情報と指針を提供します。AIが建設・建築業務の各プロセスでどのように活用され、どのような価値を生み出すのか、そして導入を成功させるためには何に注意すべきかを、最新の動向や事例を交えながら分かりやすく解説していきます。

本記事が、皆様のAI戦略策定の一助となれば幸いです。

建設・建築業界が「待ったなし！」で直面する深刻な課題

建設・建築業界が直面する深刻な問題点を掘り下げ、なぜ今、AIのような抜本的な変革が求められているのかを明らかにします。

単なる人手不足では済まされない「2024年問題」の構造的影響

「2024年問題」とは、2024年4月に建設・建築業にも本格的に適用された「働き方改革関連法」に伴う労働環境の大きな変化とそれに伴う経営課題の総称でした。その影響は現在も続いています。

具体的には、2024年4月以降、時間外労働の上限は原則として月45時間、年360時間以内と厳しく規制されました。さらに、月60時間を超える時間外労働に対する割増賃金率が、現行の25%から50%へと大幅に引き上げられました。

これらの規制強化は、建設・建築企業の経営に直接的な影響を及ぼしています。人件費の高騰は避けられず、従来通りの工期設定では対応しきれず、工期の長期化や遅延が発生するリスクが高まっています。

もはや、従来の長時間労働に依存したビジネスモデルは通用しません。法令遵守と収益確保という二律背反にも見える課題を解決するためには業務の進め方そのものを根本から見直し、生産性を飛躍的に向上させる必要があり、その有力な手段としてAIへの期待が高まっているのです。

技術承継の危機と若手離職

2024年問題は、建設・建築業界が長年抱えてきた構造的な問題をさらに深刻化させる要因となりました。少子高齢化に伴う労働人口の減少は深刻で、特に若年層の入職者不足は顕著です。

これにより、熟練技術者の高齢化が進む一方で、その高度な技術や知識を次世代に円滑に継承することが困難になる「後継者不足」の問題も顕在化しています。

さらに、厳しい労働環境は若手人材の定着を妨げ、離職率の高さも業界の課題となっています。若年層の離職理由として「休みが取りづらい」「労働に対して賃金が低い」といった点が挙げられており、長時間労働の常態化が背景にあることがうかがえます。

生産性の低迷

労働力に関する問題は、業界全体の生産性の低迷にもつながっています。多くの現場で長時間労働が常態化しているにもかかわらず生産性が十分に向上していない事実は、現在の働き方や業務プロセスに非効率な部分が多く存在することを示唆しています。

「長時間労働と低生産性」という悪循環を断ち切るためには、AIを活用した業務の自動化や効率化によって個々の従業員の負担を軽減し、より付加価値の高い業務に集中できる環境を整備することが求められます。それは、働きがいのある職場環境を実現し、若手人材の確保・育成にも繋がる道と言えるでしょう。

競争環境の激化

国内の課題に加え、建設・建築業界を取り巻く競争環境も厳しさを増しています。グローバル化の進展により海外企業の参入や新たな工法・技術の導入が進む可能性があります。

また、施主の要求も高度化・多様化しており、より短い工期、より低いコスト、そして環境負荷の低減といったサステナビリティへの配慮などが求められるようになっています。

このような状況下で、旧来のやり方に固執していては、競争優位性を維持することは困難です。実際に、AIをはじめとする先進技術を積極的に導入して新たな付加価値の創出に取り組む企業が現れ始めています。

もはや、AI導入は一部の先進的な企業だけのものではありません。むしろ、業界全体のスタンダードとなりつつあり、対応の遅れは市場での競争力低下に直結しかねません。

AIは建設・建築業界で設計から施工、維持管理をこう変える！

建設・建築業界が直面する数々の課題に対し、AIはどのように貢献できるのでしょうか。具体的なAIの活用例とその効果について詳しく見ていきましょう。

AIが可能にする迅速・サステナブルな設計業務

建設プロジェクトの最も上流に位置する設計・計画業務は、AIの能力を最大限に活かせる領域の一つです。AIは設計者の創造性を支援し、より効率的で質の高い設計プロセスを実現します。

例えば、ジェネレーティブデザインという手法では設計者が設定した敷地条件、使用材料、エネルギー効率、コストといった多様なパラメーターに基づき、AIが膨大な数のデザイン案を自動生成します。これにより、人間だけでは思いつかないような斬新なアイデアを発見したり、短時間で複数の選択肢を比較検討したりすることが可能になります。

実際に、大林組では、設計の初期段階で顧客の要望する建物のスケッチや3DモデルからAIが複数の外観デザイン案を迅速に提案するツールを開発し、設計業務の効率化と顧客との合意形成の迅速化に貢献しています。

また、建築業界で普及が進むBIM (Building Information Modeling) やCIM (Construction Information Modeling) とAIを連携させることで、その効果を一層高めることができます。

AIは、BIM/CIMモデル内の膨大な情報を解析し、部材の干渉チェックを自動化したり、より現実に近いシミュレーションを行ったりすることを可能にします。

小規模な設計事務所や経験の浅い設計者であっても、AIツールを使いこなすことで従来は大手企業や熟練者でなければ難しかった高度な設計検討が可能になるかもしれません。

AIが可能にする高精度の計画業務

プロジェクトの初期段階で重要となるコスト見積もりや事業採算性の評価においても、AIは大きな力を発揮します。AIが過去の膨大な見積もりデータ、資材価格の変動、市況などを分析することで、より正確なコスト予測が可能になります。

西松建設では、過去のデータや市況トレンドを学習したAIを活用し、建設コストを高精度で予測するシステムを導入しており、見積もり精度の向上やリスク低減に役立てています。

さらに、AIは図面作成や書類作成といった定型的な作業の自動化にも貢献します。これにより、設計・計画段階での手戻りを削減し、後工程の生産性向上にも繋がります。

また、設計者は煩雑な手作業から解放され、より創造的な業務に時間を割くことができます。

AIによる施工現場のDX

建設プロジェクトの成否を左右する施工現場においても、AIはデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させる原動力となります。AI技術を活用することで、生産性の向上、安全性の確保、そして品質管理の高度化が期待できます。

まず、進捗管理の自動化です。ドローンや現場に設置されたカメラから得られる映像データをAIが解析し、工事の進捗状況をリアルタイムで把握し、計画との差異を自動的に検出して報告するシステムが実用化されています。

例えば、清水建設の「デジタル施工管理システム」はAIを用いてダンプトラックの運搬回数や状態を自動判定し、施工管理の省力化と生産性向上を実現しています。

さらに、建設ロボットや自動運転技術もAIによって進化しています。溶接や資材運搬といった危険を伴う作業や単純作業をAI搭載ロボットが担うことで省人化と安全性の向上が図れます。

AIにより事例データを分析した安全管理

安全管理の強化も、AIが得意とする分野です。AIは、現場の映像やセンサーデータ、過去の災害事例などを分析し、危険な状況や作業員の不安全行動を事前に察知して警告を発することができます。

三井住友建設では、過去の災害データをAIが分析し、現場の作業内容に応じた注意喚起を行うシステムを導入し、安全意識の向上に努めています。これにより、事故を未然に防ぎ、作業員の安全を守ることに繋がります。

画像認識AIによる品質管理

品質管理の徹底においても、AIの画像認識技術が活躍します。例えば、コンクリートのひび割れ検知や鉄筋の配筋検査など従来は目視で行われていた検査業務をAIが代替することで、より迅速かつ客観的な判定が可能になります。

AIによる暗黙知の資産化

AIの活用範囲は、設計や施工といった現場業務に留まりません。企業内に分散しがちな知識やノウハウの共有・活用も、AIによって促進されます。

これは、技術承継や人材育成の観点からも非常に重要です。特に、経験豊富な技術者が持つ「暗黙知」を形式知化し組織全体の知的資産として活用することは、企業の持続的な成長に不可欠です。

建設・建築業界でのAI導入成功への戦略的ロードマップ

建設・建築業界でAIの可能性を最大限に引き出すためには、場当たり的な導入ではなく戦略的なアプローチが不可欠です。ここでは、AI導入を成功に導くための具体的なステップを解説します。

1：AI導入の目的を明確化

AI導入の第一歩は、「何のためにAIを導入するのか」という目的を明確にすることです。AI技術そのものが目的化してしまい、具体的な事業課題の解決や目標達成に結びつかないケースは少なくありません。

まずは、自社が抱える経営課題や業務上のボトルネックを洗い出し、その中でAIが貢献できそうな領域を特定します。例えば、以下に挙げるような具体的な課題です。

• 「設計段階での手戻りを減らしたい」
• 「現場の安全管理を強化したい」
• 「完成後の建物のエネルギーコストを削減したい」

次に、これらの課題解決を通じて達成したい目標を、以下のように可能な限り具体的かつ測定可能な形で設定します。

• 「設計レビュー時間を20%削減する」
• 「労災発生件数を年間で10%削減する」
• 「入札時の見積もり精度を5%向上させる」

そして、これらの目的と目標について、経営層から現場担当者まで関係者間での共通認識を形成することが重要です。

2：最適なAIツールとパートナー選定

AI導入の目的と目標が明確になったら、次はその実現に最適なAIツールやサービス、そしてそれらを提供するパートナーを選定するステップに移ります。

まず、ステップ1で特定した課題や目標に対応可能なAIツールやプラットフォームを調査します。

ベンダーやソリューションを選定する際には、いくつかの評価基準を持つことが推奨されます。具体的には以下が挙げられます。

• ベンダーの建設・建築業界における実績や専門知識
• 提供されるソリューションの拡張性
• 既存システム（例えばBIMソフトウェアなど）との連携の容易さ
• データセキュリティ対策
• 導入後のトレーニングやサポート体制

また、自社でAIシステムを独自開発する、既製のツールを購入・利用する、あるいは専門のAIコンサルタントや開発会社と提携するといった選択肢があります。特に中小企業にとっては、初期投資や専門人材確保の観点から、既製ツールの利用や外部パートナーとの連携が現実的な場合が多いでしょう。

3：パイロットプロジェクトで最適戦略を検討

本格的な導入の前に、小規模なパイロットプロジェクトを実施し、選択したソリューションの有効性を検証することが賢明です。これにより、リスクを最小限に抑えつつ、AI導入の効果を具体的に把握し、本格展開に向けた課題や改善点を見つけ出すことができます。

AI導入は、単一のツールを導入して終わりではなく、多くの場合、複数のソリューションやパートナーが関わる「エコシステム」の中で進められます。この複雑な状況を適切にナビゲートし、自社にとって最適な組み合わせを見つけ出すためには信頼できる専門家やコンサルタントの支援が有効となるでしょう。

4：AIを定着させるための人材育成

AIツールの導入は、技術的な側面だけでなく、組織文化や業務プロセス、そして何よりも「人」に大きな影響を与えます。AIを真に活用し、その効果を最大限に引き出すためには、技術の導入と並行して組織と人材の変革に取り組むことが不可欠です。

まず、従業員のスキル開発とトレーニングが重要です。AIシステムを操作するための技術的なスキルはもちろんのこと、AIが出力するデータを理解し活用するためのデータリテラシー、そしてAIと協働するための新しい働き方への適応が求められます。

全従業員を対象としたAIに関する基本的な知識研修から特定の部門や担当者向けの専門的なトレーニングまで、段階的かつ継続的な教育プログラムを計画・実施する必要があります。

しかし、新しい技術や変化に対する抵抗感は、どの組織にも少なからず存在するものです。特にAIに対しては、「仕事が奪われるのではないか」といった不安を抱く従業員もいるかもしれません。

こうした不安や抵抗を乗り越え、AI導入をスムーズに進めるためには、AI導入の目的やメリットを従業員に明確に伝え、変化プロセスに従業員を積極的に関与させ、彼らの意見や懸念に耳を傾ける姿勢が重要です。

建設・建築業界でのAI導入の落とし穴と対策

AIは建設・建築業界に多大な恩恵をもたらす可能性を秘めていますが、その導入にはいくつかの注意すべき点や潜在的なリスクも存在します。これらの「落とし穴」を事前に理解し、適切な対策を講じることで、AI導入をより確実な成功へと導くことができます。

初期投資と運用コスト

AIシステムの導入には、開発や購入にかかる初期費用に加え、運用開始後の保守、アップデート、専門人材の確保といったランニングコストも考慮に入れる必要があります。これらのコストは決して小さくないため、導入前に慎重な費用対効果分析（ROI分析）を行うことが不可欠です。

対策としては、まず、全ての業務に一斉にAIを導入するのではなく、特定の部門や業務プロセスに限定したスモールスタート（段階的導入）を検討することが有効です。これにより、初期投資を抑えつつ、AI導入の効果を実証し、ノウハウを蓄積することができます。

また、自社で大規模なシステム開発を行う代わりに既存のAIサービスやクラウドベースのプラットフォームを活用することも、初期費用や開発期間を大幅に削減する上で有効な選択肢となります。

学習データの品質管理

AIシステムの基盤は大量の学習データです。そのため、データの品質管理は極めて重要です。

「Garbage In, Garbage Out（質の悪いデータを入力すれば、質の悪い結果しか得られない）」という言葉が示す通り、AIの性能は学習データの質と量に大きく左右されます。建設・建築業界においては、過去のデータが紙ベースであったり、部署ごとにフォーマットが統一されていなかったりするケースも少なくありません。

このような質の低いデータをそのままAIに学習させても、期待した成果は得られないでしょう。

対策としては、まず、AIの学習に必要なデータを正確かつ一貫性のある方法で収集するための標準的なプロセスを確立することが求められます。収集したデータに誤りや欠損がないかを確認し、必要に応じて修正・削除するデータクレンジングや、AIが学習しやすい形式にデータを整形・変換する前処理も重要です。

また、AIが正しく学習できるよう、データに適切なタグや注釈を付けるアノテーション作業も専門知識を持つ人材によって正確に行われる必要があります。

AIの限界と人間の判断の重要性

AIは万能ではなく、その能力には限界があります。AIはデータに基づいてパターンを認識し予測することは得意ですが、人間の持つ創造性、直感、あるいは予期せぬ状況における複雑な問題解決能力を完全に代替することはできません。

特に、建築設計における意匠的な判断や現場での突発的なトラブルへの対応など、高度な専門性と経験に基づく判断が求められる場面では依然として人間の役割が重要です。AIに過度に依存して人間の専門性や判断力を軽視することは、かえって業務の質を低下させるリスクも孕んでいます。

建築パース作成などの分野では、AIが生成するデザインの自由度が低かったり、細部の調整が難しかったり、あるいは建築基準法や構造的な正確性が考慮されていなかったりする場合があります。AIが生成したものを鵜呑みにせず、必ず人間の専門家によるチェックと最終調整を行うことが不可欠です。

まとめ

本記事では、建設・建築業界が直面する課題と、その解決策として期待されるAI技術の可能性について多角的に解説してまいりました。AIは、設計から施工、維持管理、そして経営に至るまで建設・建築業務のあらゆるプロセスを効率化し、品質を向上させ、新たな価値を創造する力を持っています。

もはやAIは、一部の先進企業だけが取り組む特殊な技術ではなく、業界全体の持続可能性と競争力を左右する基本的な経営基盤となりつつあります。

もちろん、AI導入には初期コスト、データ管理、人材育成、倫理的配慮といった乗り越えるべきハードルも存在します。しかし、本記事で示したように、戦略的なロードマップを描き、利用可能な補助金制度を賢く活用し、信頼できるパートナーと連携することで課題は克服可能です。

建設・建築業界の未来は、AIと共に築かれます。貴社がその先導役となるために、今こそ、AI導入に向けた第一歩を踏み出す時ではないでしょうか。

AIを活用した事業変革にご関心をお持ちでしたら、ぜひ一度私どもにご相談ください。貴社の課題と目標に最適なAI戦略の策定を専門的な知見と経験をもってご支援いたします。

よくある質問

中小の設計事務所や工務店でもAI導入は現実的でしょうか？

設計スタッフや現場監督から「AIに仕事が奪われるのでは」という声が上がっています。どのように説明し、不安を解消すればよいでしょうか？

AI導入を検討していますが、具体的に建設・建築業務のどの部分から始めるのが効果的でしょうか？