- 建設プロジェクトが日常的にスケジュールと予算を超えて実行されており、AIがチームに早期警告を与え、現場の進捗状況をリアルタイムで可視化することで、このギャップを縮めています。
- 今日、AIは、現場のドローンやロボティクスから文書レビュー、安全監視、自動レイアウトまで、建設作業のあらゆる層に登場しており、すでに20以上の実用ツールが使用されています。
- その市場は急速に成長しており、2030年までに約170億ドルに達すると予測されています。今こそ、建設チームがAIをコアワークフローに組み込むのに適したタイミングなのです。
建設が遅れるとどうなるのでしょうか？ すべてが遅れます。 建設プロジェクトがスムーズに進むと、都市が拡大し、ビジネスが開拓され、家族が移り住みます。 スムーズに進まないと、意思決定が遅くなって作業のやり直しが増え、その影響を受けて知らぬ間に予算超過を迎えることになります。
しかし、建設業界は、日常生活において中心的な役割を果たしているにもかかわらず、ありふれたさまざまな課題に直面しています。 労働力の確保が難しくなっており、労働力の高齢化も重なって、その格差を埋めることが一層難しくなっています。 大きな危険を伴う業界において、安全は常に重要な懸念事項であり、物質コストはサプライチェーンの混乱や関税の影響を受けて変動します。 一方、プロジェクト管理に一貫性が欠けており、コミュニケーションが散発的にであると、 建設プロジェクトの管理は困難を極めます。
AIを導入する目的はクルーを置き換えることではありません。 問題に気づいてから対応するまでのギャップを縮めるためにここにあり、チームがスケジュールを守るための決定をより多く行う時間を増やすためです。
現代の建設業におけるAIの役割
実用的な業界にはAIは不釣り合いかもしれないとお感じになっているかもしれませんが、McKinseyレポートによると、大規模な建設プロジェクトは通常スケジュールより20%長く、予算を最大80%超えることがあるとのことです。
建設プロジェクトの計画と 管理において、AIはプロジェクトデータを過去にさかのぼって分析して遅延を予測し、早期にリスクを指摘し、より効率的なスケジュールを推奨します。 機械学習による予測は特に、繰り返し発生するボトルネックを指摘するのに役立つので、 建設プロジェクトマネージャーは、スケジュールに影響が出る前にシーケンスやリソーシングを調整できます。
AIは現場でも多くの方法で登場しています。 ドローンやロボティクスから、機械学習、バーチャルツールに至るまで、あらゆるものが存在しており、チームはそれらを利用してプランの比較や変更の調整をより迅速に行うことができるなど、多くのメリットがあります。
建設業におけるAIの利点
建設プロジェクトでは、一人の人間が追跡しきれないほどの情報が生成されますが、その現実は変わりません。 AIはすでに、多岐にわたる建設プロジェクトで活用されています。
もし目標が建設プロジェクトの効果的な運営であれば、AIを活用することで、建設プロジェクトマネージャーは、作業全般にわたって早期に明確な兆候 を把握できるようになります。 
予測可能なスケジュール
AIでは、時間がかかっているプロセスをクリティカルパスに到達する前に特定することで、スケジュールの予測可能性を高めます。 . AIは、過去の仕事からパターンを学習し、RFIや提出のサイクル、リードタイムの長い品目の遅れ、検査によるリワーク、生産性が基準値を下回るなどといったことのさまざまなシグナルについて、現在の状況と比較します。
リスクの早期検出とコストの見積もり
AIは、建設プロジェクト全体にわたって既に生成してあるシグナル（生産率、提出物、変更活動、調達リードタイム、リワークの傾向など）をスキャンできます。 次に、プロジェクトの遅延やコスト超過が発生する傾向があるパターンを特定します。
この方法により、プロジェクトのコスト、範囲、スケジュールに直接関連する早期警告を発信できます。
より迅速なRFIと提出
ここでの利点は、不要なエラーが少ないことによるスピードです。 AIを活用すれば、RFI（情報提供依頼）や提出書類を求めて、仕様書や図面、メール、あるいは人間の記憶の中をあちこち探し回る手間がなくなります。 建設プロジェクトのマネージャーは、大規模言語モデルを基盤とした AI搭載のプロジェクト管理ツールを活用することで、より明確なRFI案を作成したり、プロジェクト文書から最も関連性の高い情報を抽出したりすることができます。
提出書類に関しては、AIが仕様書を読み取って提出記録の作成を支援し、提出漏れの可能性のある書類を指摘することはできますが、依然として、AIが調達業務を進める前に人間が迅速に確認する必要があります。
安全性の向上
2023年、米国の職場での死亡事故の約20.8％が建設業界で発生しており、最も危険な業界の一つとされています。
AIは次のような形で現場の安全性を向上させています。
- 疲労リスクと接近リスクを検出するウェアラブルデバイス
- 安全ではない操作パターンを警告する機器テレマティクス
- 手が届きにくい場所の潜在的な安全リスクを検知するドローン
- 日々のログとニアミスレポートを分析し、繰り返されるリスクパターンを明らかにするツール
さらに、コンピュータビジョンを活用して建設現場をリアルタイムで監視し、個人用保護具（PPE）の未着用を検知することも可能であり、これは建設現場における安全関連のコンプライアンスプロセスを自動化する実用的な方法として注目されています。
進捗状況の可視化
AIを活用すれば、現場の散発的な最新情報を、実際の進捗状況が明確に分かる形にまとめることができます。 AIが、現場の写真、動画、ドローン映像を分析し、最新の図面やBIMモデルと比較して、不整合や順序外れを指摘します。
プロジェクトマネージャーは、次回の現場調査や、OACミーティング、月末レポートをただ待つのではなく、設置されたもの、未完了のもの、ブロックされたものについて、特定のエリアと範囲まで、より正確な更新情報を頻繁に得ることができます。 機械学習を追加すれば、計画からの逸脱を早期に検知し、 スケジュールに影響が出る前に進捗の遅れに対処できます。
よりスマートなリソーシング
スマートなリソーシングは、AIがひそかに価値を発揮するプロセスです。 AIは、過去の実績や現在のジョブシグナルから学習することで、人手や機材が不足しそうな箇所を予測した上で、引き継ぎを円滑に行うために作業班の移動を早める、業務の重複を避けるために重要度の低い作業を遅らせる、リスクが最も高いエリアに監督者を再配置するなどといった、費用対効果の高い対応策を提案することができます。
最大のメリットが感じられる部分
それは影響が相乗的に大きくなる部分です。というのも、この部分は通常、コストがかさむようになるまで表に出てこないものだからです。
- 変更管理：AIは、RFI、提出物、現場メモ、変更シグナルを予算とスケジュールの影響にリンクさせることで、スコープクリープを早期に特定すできるようにします。
- 調達と長期リードタイム予測：AIは、ベンダーの履歴と承認の遅延に基づいてどのパッケージが遅れる可能性があるかを予測した上で、エスカレーションを早期に押し進めます。
- QA/QCとリワーク防止：AIを利用した写真検査、パンチトレンド分析、不適合のパターン検出が、修理コストとスケジュールの安定性に直接結びついています。
建設プロジェクト管理におけるAIの20の事例
AIのSFバージョンのことは少しの間忘れてください。 建設プロジェクトにおいて、AIは、調整を円滑にし、進捗状況の把握を容易にする、対象を絞った一連の小規模なアップグレードという形で導入されます。 以下の事例は、AI導入がすでに実際の現場で成果を上げていることを示しています。
1. チーム間の連携とワークフローの管理
スケジュールは一気に崩れるものではなく、引き継ぎの合間に少しずつ勢いを失っていくものです。 AIは、散在する依頼や目に見えない承認プロセスを追跡可能なフローに変えることで、連携を強化します。これにより、課題は適切なチームに確実に引き継がれ、引き継ぎの隙間で作業が滞るのを防ぎます。
Wrikeは建設チームを支援します。 具体的には、案件の受け入れや調整を標準化できるようにし、オーナー、設計者、専門工事業者各職種の間で作業の進捗状況が常に可視化されるようにします。 AIを活用すれば、チームは反復作業を自動化し、メールで失われるリスクや障害を防ぐことで、手動のフォローアップを減らすことができます。
2. 建設プロジェクトのリスクの早期表面化
リスクログが自動的に更新されたらいいのに、と思ったことはありませんか？AutodeskのConstruction IQは、組み込みの機械学習機能を活用してプロジェクトデータを分析し、コスト、スケジュール、品質、安全性の各分野においてリスクの高い箇所を特定します。
これは、設計・建設用ソフトウェアの最大手の1つで、Revit、AutoCAD、およびAutodesk Construction Cloudのようなツールで知られています。 チームが、Construction IQ、Autodesk Assistant、写真自動タグ付け、予測リスクスコアリングなどのAI機能を使えば、図面、写真、プロジェクトデータを通じて問題を早期に把握し、リワークを減らすことができます。
3. RFI、提出物、スケジュールのワークフロー自動化
ほとんどの仕事において、真のボトルネックは、鋼鉄やコンクリートではなく、受信箱に滞留している書類の処理なのです。 AIを活用すれば、初回RFI案の作成、仕様書の参照情報の抽出、提出書類のルーティング、スケジュールの更新管理を、手作業の介入を最小限に抑えながら進めることができます。
Procore AIはまさにその役割を果たすだけでなく、エージェントビルダーも備えており、RFI案の作成や提出書類の管理といったタスクを処理するエージェントを作成できます。
4. AEC特化型エージェントによるドキュメント分析
仕様書にはプロジェクトの半分が詰まっており、そこには多くの落とし穴が潜んでいます。 AIを活用すれば、仕様書を分析して要件を抽出し、スコープやコンプライアンスに実際に影響を与える要素の詳細を明らかにすることができます。
EgnyteのAEC AIエージェントは明確に仕様とコンプライアンスのボトルネックを対象としており、「仕様アナリスト」と呼ばれる機能を使って、分厚い仕様書をクエリ可能なソースデータ（フィルタ機能あり）に変換します。この機能には仕様書の各セクションから抽出されたデータを集計する機能も含まれています。
5. 現場監督とプロジェクトマネージャーのためのコパイロット
文書に基づいたコパイロットを使えば、現場監督やPMが、ファイルをいちいち探すことなく、図面、仕様書、提出書類から即座に答えを得られます。 このカテゴリのツールとしては、 Trunk Toolsがあり、現場の速度に特化して構築されています。
簡潔な言語で質問をすると、プロジェクトの文書に基づいた回答とその文書へのリンクが得られます。 さらにQ&Aとワークフローも含まれており、これらは、提出物と仕様との比較など、現場監督が嫌うような時間を消耗する類の作業です。
6. AIによる工事用図面に基づいた数量拾いと見積もり
数量拾いは、知らず知らずのうちに時間が過ぎてしまう作業です。 迅速に数量を把握する必要がある場合、AIは図面一式をスキャンして初期の数量を算出できるので、施工準備チームは手作業で1週間もかけて数量を算出することなく、瞬時に実現可能性を評価できます。
Civils.ai は、PDFやCADを用いた数量拾い、見積もり、積算業務向けのAIソリューションとして位置づけられており、スケジュール、注記、表、仕様書などのデータを図面から抽出する機能も備えています。 初期の数値を迅速に把握する必要がある場合に、数量拾いのサイクルを短縮できるよう設計されています。
7. 現場・設計ワークフローの自動化
敷地設計には創造性がふんだんに盛り込まれています。 時間を費やしたくないのは計画の策定と注釈付けの作業です。 BentleyのOpenSite+は、生成AIを土木用地設計に統合し、コパイロット式の支援機能を用いて図面の注釈付けや計画書の作成を自動化します。この支援機能では、手持ちのドキュメントやモデルを活用すると、編集や回答が迅速化されます。
8.クラウドベースのプロジェクト見積もり
AIツールは、1つのベースラインに依存するのではなく、代替シーケンスを生成して制約をテストし、作業開始後にどの選択肢が最も有効であるかを明らかにすることができます。
ALICE Technologies さまざまなスケジューリングシナリオを探索するために特別に設計されており、プロジェクトリスクの最適化と軽減を行います。 入札と実行のための自動シナリオ探索に焦点を当てており、変更が発生した場合の回復シナリオも提示します。
9. プロジェクトとコストに関する統合インテリジェンス
複雑な建設プロジェクトでは、その経緯が必ずしも一貫しているとは限りません。 PMは、リアルタイムの分析情報とAIを活用した自動化により、プロジェクトを予算内で予定通りに完了させることができるようになりました。
その一例はZepthです。これは、プロジェクト、財務、調達、現場運営を横断する統合システムであり、ダッシュボードや自動レポート機能を通じて連携しています。また、予測分析結果に会話形式でアクセスできる「AIコパイロット」スタイルのレイヤーも市販されています。
10. 現場監視用のAI搭載ドローン
定期的なデータ収集のために、現場に人が常駐する必要はありません。 AIを搭載したドローンは事前に定められた経路を飛行し、検査や進捗検証のための詳細な画像を収集することができます。 Skydioは、かっこいい空撮以外の目的で製造されたAIドローンがどのようなものかがわかる良い例です。
ドローンを戦略的に配置し、検査データを早期かつ頻繁に収集することで、問題がリワークにつながる前に特定できるようになります。
11. ロボットによる現場データ収集
一部のロボットは、毎日同じ経路を走行し、人間が作業するには厄介な状況や危険な状況でも、正確なデータを収集することができます。Spotは単発の現場スキャンを行うロボットの一例です。
これは、動的な現場内を移動し、より頻繁かつ再現性の高いスキャンを行い、ばらつきを抑えながら、進捗データを自律的に収集するように設計された移動型ロボットです。 さらに、仮想設計・建築チームの人手が不足している場合、このようなツールを使えば、人員を増やすことなく現場のデータ収集を拡大することができます。
12. フィールドデータを実用的な形にする
フィールドデータは貴重です。 それはまた、非常に乱雑で絶え間なく、意思決定への変換が面倒です。 Trimbleは、AIを使用して見積もりと数量拾いの速度を上げ（AI認識により図面上のシンボルを検出してカウント）し、点群のセグメント/分類と特徴の抽出などといった、現場でのリアリティキャプチャ処理を自動化します。
13. PPE遵守と危険検出
安全上の問題は、前触れもなく発生することは稀です。むしろ、些細な不注意やタイミングの悪さなどが重なって、知らないうちに忍び寄ってくるものです。 AIビジョンシステムはライブカメラフィードを監視し、PPEの着用漏れ、設備への安全でない近接、危険な状態などの安全上の問題を特定することができます。これにより、インシデントにエスカレートするかなり前の段階で問題に対応できます。
例えば、viAct PPE Detaction は、映像データにコンピュータビジョン技術を適用し、ヘルメットやベストなどのPPEの着用漏れを検知します。 これによりコンプライアンスの監視がより一貫したものになります。監督者が一度にすべての場所をカバーできない大規模な現場では特に有効です。
14. 建設契約のレビューとリスクの特定
契約の文言はプロジェクト全体を左右するものです。 AIは、膨大な契約書を迅速に読み込み、リスクのある条項を特定し、多額の費用がかかる事態になる前に、チームが自らの義務を理解できるよう支援します。
Document Crunch は、建設関連書類のレビューに特化して設計されており、契約書のレビューを迅速化し、建設業界特有の成果物に基づいてコンプライアンス管理を行うことを目的としています。 これは、問題が悪化して紛争に発展する前に、リスクの程度を把握するのに役立つツールです。
15. 請求分析と請求書作成のサポート
紛争が発生した場合、AIは数ヶ月分のプロジェクトドキュメントを引き出し、実際の記録にしっかりと基づいた明確で防御可能な請求書を作成します。
ClaimMaster.ai は、遅延、損害額算定、法務業務などのアシスタント機能を含む、建設業界に特化した請求対応AIとして位置づけられており、資料におけるコンプライアンスとデータ管理を重視しています。 これは、請求処理をより一貫性のあるものにし、誰が最も長いメールを書けるかという点への依存度を減らすことを目的としています。
16. 現場調査に基づく進捗と計画の比較
AIによる進捗追跡機能により、定期的な現場巡回調査において、施工済み部分をモデルや工程計画と比較することで、完了率という定量的なデータとして把握できるようになります。 その一例として、 Buildotsは、日常的な現場巡回時にヘルメットに取り付けられる360°カメラの映像を基に構築されており、コンピュータビジョンを用いて進捗状況を追跡し、計画と比較します。
360°の映像を撮影して、設置されているものを認識し、欠けているもの、その位置・場所、計画との関連性を率直に指摘します。
17. 常時対応のコーチングと業務サポート
建設プロジェクトの運営という日々の重労働に追われ、より大きな経営判断が後回しになりそうになったとき、あなたは何を頼りにしていますか？ 一部のAIプラットフォームは、建設業界の業務マニュアルに基づいたトレーニングを受けているため、業務上の死角を指摘し、経営陣が「もう一つの頭脳」を必要とする際に、意思決定の判断材料をより明確に提供することができます。
例えば、APB Brainは、住宅建設会社の経営者に特化しており、10年以上にわたるAPBコンテンツ（アクションプラン、チェックリスト、テンプレート、コーチング資料など）を用いたトレーニングを受けた、常時利用可能なアシスタントと位置づけられています。
18. 自動建設レイアウト
レイアウトでは、もはや巻尺と勘に頼る必要はありません。 手書きで線を引く代わりに、ロボットレイアウトシステムを使えば、BIMに基づいた配置図を高精度でスラブ上に直接印刷できるため、干渉や配置に関連する手直し作業が減ります。
Dusty’s FieldPrinter は、これが実際にどう機能するかがわかる一例です。 これは、現場の床面にBIMに基づいた配置図を実寸大で印刷する自律型レイアウトロボットです。 プロジェクトマネージャーにとって興味深い点は、これにより設計と施工間の引き継ぎがより緊密になり、後々、各工種間の調整の摩擦や是正作業として表面化するレイアウトの修正作業が削減されることです。
19. 3Dドローンマッピングソフトウェア
土工工事において、ドローンを1回飛行させるだけで、現場をリアルタイムの3Dモデルに変えることができるので、最新の体積や移動状況を一目で把握でき、移動量とコストとの関連性をより明確に把握できるようになります。
Propeller は文字通り、土を計測するために構築されました。 ドローンの飛行データを測定可能な3D地形データに変換し、実際にどれだけの土が移動したかという最新の数値を提供します。これにより、掘削の進捗状況や支払数量の算出について、時間のかかる測量サイクルや推測に頼る必要がなくなります。
20. 自律型トレンチングのためのロボティクス
反復掘削にはフルメンバーの作業チームが常に必要というわけではありません。 AIを搭載したロボットは、計画通りに溝を掘削しながら、バックグラウンドで生産情報や竣工情報を静かに記録することができます。
その一例は、 Built Roboticsです。. GPS誘導型オートメーション機能とオンボードセンシング機能を掘削機に組み込むことで、計画通りに溝を掘削しながら作業状況をリアルタイムで記録できます。これにより、安定した作業成果と実用的な生産記録が得られます。
建設業におけるAIの未来
Grand View Research の推計によると、建設業界におけるAI市場は2030年までに170億ドル弱まで拡大すると見込まれています。やや大げさな表現にはなっていますが、これはつまり、最先端のAIシステムを導入する建設現場が増えているということです。 製造業におけるAI にはすでに同様の技術が使用されているため、建設業界は、自社のツールの今後の行く末を先取りして実際に目の当たりにしています。
AIに実際に仕事を任せるには、まずWrike AIを使ってワークフローを予測可能なものにしましょう。 . Wrikeは、プロジェクト管理用として、実務に即した単一のプラットフォームを建設マネージャーの皆様にご提供しております。このプラットフォームでは、タスク、コミュニケーション、文書が常に連携されており、ユーザーがわざわざ探し回る必要なく、注意を要する事項を自動的にシステムが表示します。
FAQ：建設業におけるAIの使用
建設業界ではAIはどのように使用されていますか？
AIは、ドローンを用いた現場の撮影や測量、レイアウトや反復作業のためのロボット技術、建設現場の安全性や進捗状況を監視するためのコンピュータビジョン、さらには見積もり業務、スケジュール管理業務、文書（RFI、提出書類、契約書など）処理業務の自動化など、多岐に渡って活用されています。
建設業界で一般的に使用されているAI技術のタイプは何ですか？
機械学習は予測やリスク検知に活用され、コンピュータビジョンは安全確保や進捗状況の把握のために現場の画像を解析し、自然言語処理モデルはチームの業務を遅らせる煩雑な文書処理を担当します。 最適化エンジンがスケジュールやリソースのストレステストを行い、作業が開始された後も計画がより確実に実行されるようにします。
ChatGPTは建設計画を読むことができますか？
計画書のメモを要約したり、アップロードされた計画書の本文から質問に答えたりすることはできますが、人間や適切なツールによる出力の確認なしに、計画書のレビューや建築基準法に関する重要な判断を任せられるものではありません。
建設業界では、AIが人間の労働者に取って代わりつつあるのでしょうか？
いいえ。建設業界では依然として職人技やリアルタイムで調整できる人材が不可欠であり、AIがプロジェクトマネージャーに取って代わるような状況 ではありません。 AIは反復作業の処理やプロセスの効率化において着実に能力を高めているものの、建設プロジェクトを成功に導くのはやはり人間の力です。
建設業において、大規模なソフトウェアの刷新を行わずにAIを導入するにはどうすればよいでしょうか？
RFIの作成や文書の検索、進捗状況の記録など、ROIが明確である課題を1つ選び、本格導入前に1つのプロジェクトチームで試験的に導入してみてください。
建設プロジェクトでAIを使用する際の最大のリスクは何ですか（プライバシー、責任、ハルシネーションなど）？
実際のリスクとは、管理下にないツールに機密性の高いプロジェクトデータが漏洩したり、不適切な提案がコスト、範囲、安全に関する決定に密かに影響を及ぼした際に責任の所在が曖昧になったりといった、ありふれた事柄です。 ハルシネーションが発生すると事態が悪化します。なぜなら、システムは、完全に間違っているにもかかわらず、自信を持って情報を提示しているためです。したがって、重大な事柄については、依然として証拠を確認する人間が必要となります。
