建設業におけるAI活用とは？事例・メリット・導入のポイントを解説

建設業界は、人材不足や資材コストの上昇、DX推進の遅れといった、さまざまな課題に直面しています。

こうした状況下で注目を集めているのが、AI（人工知能）の活用です。設計・施工管理やデータ活用に至るまで、AIは建設現場の多岐にわたる業務を効率化・高度化する可能性を秘めています。

本記事では、具体的なAI活用事例を交えながら、導入メリットや課題、成功のポイントを整理し、建設業界におけるAI活用の最新動向をわかりやすく解説します。

目次

• 建設業界でAI活用が注目される背景
• 建設業界における主なAI活用シーン
• 建設業界におけるAI活用事例
• 建設業界でAIを導入する4つのメリット
• 建設業界のAI導入でよくある課題・懸念点
• 建設業界でAI活用を成功させるポイント
• 建設業界におけるAI活用の展望
• 建設業界の課題をAIで効率的に解決しよう

近年の建設業界では、次の3つの課題がとくに顕著です。

• 人材不足の深刻化
• 人件費・資材コストの高騰
• DX推進の遅れ

ここでは、それぞれの課題について詳しく解説します。

建設業界では、人手不足と高齢化が長年の課題です。

実際、建設業の就業者数は1997年の約685万人を頂点に減少傾向が続き、2024年には約477万人まで落ち込んでいます。年齢別の構成を見ると、55歳以上が全体の約36.7％を占める一方で、29歳以下は約11.7％にとどまっており、業界全体で高齢化が顕著になっています。

出典：「最近の建設産業行政について」（厚生労働省）

このような状況で、限られた人材で生産性を維持する手段として、AIを活用した業務の効率化や自動化が期待されています。

円安や原材料費、燃料費の上昇により、建設プロジェクトにかかるコストは増加傾向にあります。人材確保のための賃金上昇も加わり、企業経営への圧迫が大きくなっています。

こうした状況下で、AIを用いた業務管理やデータ活用が、作業効率を高めつつコストを抑える手段として注目されているのです。

限られた予算内での成果向上を目指すためには、AIを活用したコスト管理が重要な役割を果たします。

建設業界は他業界に比べてIT技術の導入が遅れており、紙媒体や手作業での情報管理が依然として多く残っています。そのため、進捗管理や情報共有の効率が悪く、作業ミスや手戻りが発生しやすい状況です。

帝国データバンクの調査では、建設・不動産業におけるAI導入割合は2024年時点でわずか9.4％にとどまりました。しかし、導入した企業の約9割は効果を実感しており、業務改善への寄与が期待されています。

国土交通省が推進する「i-Construction」でも、AIを活用する取り組みが積極的に進められており、建設DX による生産性向上が政策としても後押しされています。

出典：帝国データバンク「生成AIの活用状況調査」
出典：「i-Construction 2.0～建設現場のオートメーション化～」（国土交通省）

建設業界におけるAI活用は、書類作成業務を中心に、施工管理や工程・進捗管理など、さまざまな業務へ拡大しつつあります。

ここでは、次の3つの場面における活用例を紹介します。

• 設計・計画
• 施工・現場管理
• 業務管理・データ活用

建設プロジェクトの各工程で、AIがどのように活用されているのかを見ていきましょう。

設計・計画の段階では、AIを活用することで設計案の検討やシミュレーションを効率化できます。

たとえば、敷地条件や日照・風向きなどの条件を入力すると、AIが多数の設計案を自動生成し、最適な候補を提示する仕組みがあります。これにより、時間を要していた設計検討を短時間で進められるようになるでしょう。

また、BIMとAIを組み合わせることで、設計変更が工期やコスト、エネルギー効率などに与える影響をシミュレーションすることも可能です。複数の条件を踏まえた設計判断を支援することで、計画段階からプロジェクト全体の品質向上に役立ちます。

BIMとは、コンピュータ上に構築した建物の3Dモデルに、素材やコスト、性能などの属性情報をもたせ、設計・施工・維持管理まで一貫して情報を管理する技術・手法です。

BIMについての詳細は、以下の記事をご確認ください。

関連記事：BIMとは？CADとの違いやメリット、導入の注意点まで徹底解説

施工段階では、AIを活用した現場管理や作業支援が取り入れられています。

現場に設置したカメラの映像をAIが解析し、作業員の動きや作業状況を把握することで、危険行動の検知や進捗の記録を自動化することが可能です。

また、天候や資材の納入状況、作業進捗などのデータを分析し、日々の作業計画を最適化する取り組みも拡がっています。AIとBIM／CIMの3次元モデルを連携すれば、施工状況や工程を立体的に把握しやすくなり、現場全体の管理精度向上にもつながります。

バックオフィスや管理業務でも、AIの導入が進んでいます。

メール作成や資料作成、文章の要約、翻訳、音声データの文字起こしなど、日常的な事務作業を効率化する用途が代表的です。定型業務を自動化することで、担当者の業務負担を軽減できます。

また、顧客情報やプロジェクトデータを一元管理し、進捗状況やコスト、利益率などを分析することで、プロジェクト全体の状況を把握しやすくなります。蓄積されたデータを活用することで、意思決定の迅速化や業務プロセスの改善にもつながるでしょう。

ここでは、建設現場で実際に活用されている3つのAI事例を紹介します。

• 株式会社竹中工務店
• 清水建設株式会社
• 株式会社大林組
• 福岡地所株式会社

上記企業の取り組み事例を参考にしつつ、自社の規模や予算に合わせた方法でAIの導入を検討してみましょう。

竹中工務店では、生成AIを活用したナレッジ検索システム「デジタル棟梁」を導入し、社内文書から専門知識を効率的に引き出す仕組みを構築しています。

また、ドローンで撮影した赤外線画像から外壁タイルの浮きをAIが自動判定する「スマートタイルセイバー®」により、高層建物の外壁調査の省人化や調査期間短縮を実現しています。

清水建設では、施工現場に画像認識AIを導入し、鉄筋継手の外観検査を効率化しています。

従来は1箇所あたり約5分かかっていた検査も、AIの活用により20～30秒で完了可能となりました。スマートフォンで簡単に撮影できるため、作業者の負担を軽減しつつ精度の高い検査を実現しています。

こうした取り組みにより、現場の作業効率と安全性の向上が期待されています。

大林組では、AIやIoTを活用して、室内環境の快適性維持やエレベーター利用状況の分析、AI搭載カメラによる不審行動の検知などを一元管理できるシステムを開発しました。

また、設計初期段階では「AiCorb」を用いてスケッチや3Dモデルから多様なデザイン案を自動生成し、顧客との合意形成を効率化する取り組みも行われています。

福岡地所株式会社では、BIツールと生成AIを組み合わせたデータドリブン経営を推進しています。

『Tableau』を通じて社内のAI利用ログを可視化し、部門別・役職別に活用状況を分析することで、生成AIの活用率を半年で約70％まで向上させました。また、従来は担当者に依存していた電力コスト分析業務をデータ基盤上に再構築し、条件変更によるシミュレーションを誰でも再現できる仕組みを整備しています。

こうした取り組みにより、属人化の解消と意思決定の高度化を実現しています。施工現場だけでなく、経営や管理領域においてもAI活用が進んでいる好例です。

関連記事：福岡地所、全社DXとして進めるデータドリブン経営と生成AI活用の実践

このように建設業では、施工現場でのAI導入が進むだけでなく、福岡地所の事例のように、経営・管理領域まで含めた全社的なデータ活用・生成AIの活用も注目されています。しかし、得られたデータや案件情報を部門横断で活用できていない企業は少なくありません。

そこで重要なのが、業務データを統合し、AI活用を拡張する基盤です。Salesforceでは、部門を超えたデータ連携と現場業務の効率化のイメージをわかりやすく解説した動画を提供しています。蓄積されたデータを活かし、最新のAI技術を業務に活用する方法をぜひご覧ください。

建設業界のさまざまな課題を解決する手段として、多くの企業がAIの導入を検討しています。

ここでは、建設業界でAIを導入する4つのメリットをわかりやすく解説します。

• 業務効率化やコスト削減が期待できる
• 技術・ノウハウを継承しやすくなる
• 安全性が向上する
• 業務品質を改善できる

それぞれのメリットについて順に確認していきましょう。

AIを活用することで、設計・計画から施工、維持管理まで幅広い業務の自動化が可能になります。

たとえば、資料作成やデータ入力の定型作業をAIに任せることで、担当者は判断や企画など付加価値の高い業務に集中できます。膨大な施工・資材データの分析により、材料の無駄を減らしたり工期の短縮につなげたりすることも可能です。

結果として、現場だけでなく企業全体で業務効率化とコスト削減を実現できます。

建設業界では、熟練者の退職に伴う技術・ノウハウの喪失が大きな課題です。

AIで作業映像や判断プロセスを解析・データ化することで、現場技能だけでなく、設計・施工計画に関するノウハウも組織内で共有可能です。

こうしたデータを教育教材として活用すれば、新人や若手の学習効率が高まり、業務全体の技術力向上につながります。

建設業界では、高所作業や重機操作など危険を伴う作業が多く、労働災害のリスクが高いのが特徴です。

AIを導入すれば、現場での事故防止だけでなく、プロジェクト全体の安全管理にも役立ちます。

たとえば、センサーやカメラで危険箇所や作業状況を監視し、異常を早期に検知できるほか、遠隔操作できるロボットやドローンにより、危険な作業への人員投入を減らせます。設計や工程段階でのリスク分析にもAIを活用することで、計画的に安全性を確保できるでしょう。

建設業界では、設計から施工、管理まで一貫して高い品質を維持することが課題のひとつです。

AIを活用する ことで、図面・計画データのチェックや法規制との整合性確認が容易になり、ヒューマンエラーや見落としを削減可能です。また、工程・施工データを迅速かつ正確に分析することで、手戻りの発生を防ぎ、現場施工だけでなく設計・管理プロセス全体の精度を向上できます。

その結果、品質の安定化やコスト削減、納期遵守につながります。

AI活用のデメリットについて詳しく知りたい方は、以下の記事もあわせてご確認ください。

関連記事：AI（人工知能）のメリット・デメリットは？種類や活用事例をわかりやすく解説

建設業界でのAI活用には、業務効率化や安全性向上などのメリットがありますが、導入にはいくつか懸念点があります。

ここでは、AI導入の際に直面しやすい3つの課題を紹介します。

• 建設現場ごとに条件が異なる
• データが部門ごとに分散している
• AI活用に必要なデータ基盤が整っていない

これらの課題を正しく把握し、適切にAI導入を進めましょう。

土地の広さや形状、地区ごとの法令や規制は現場ごとに異なるため、AIを活用する際には柔軟な対応が求められます。

また、AIが参照するインターネット上の情報は必ずしも最新とは限らず、自治体の条例や法令の変更に即応できない場合もあります。そのため、AIが提示するデータや分析結果だけに頼るのではなく、最終的には現地での確認が必要です。

現場ごとの特性を把握し、AIを補助的なツールとして活用する意識をもちましょう。

建設業では、見積書や工程表、写真、書類などの情報が各部門やプロジェクトごとにバラバラに管理されていることが少なくありません。この状態では、AIが十分に学習できず、期待される効果を得にくくなります。

導入前には、各部門のデータ管理状況を把握し、情報の整理や統合を進めることで、AI活用の効果を最大限引き出せます。

AIを効果的に活用するには、複数の部門やプロジェクトのデータを一元化し、分析や共有が可能な基盤を整備する必要があります。

基盤が整っていない状態で導入すると、データの不整合や分散により学習や分析の精度が低下し、期待される効果を十分に得られないリスクがあります。また、管理や入力作業の手間が増大し、現場での活用が十分に定着しない可能性もあるため注意が必要です。

建設業でAIを活用する際は、全社一斉導入を目指すのではなく、段階的に進めることが成功のポイントです。

まずは業務内容や課題を整理し、改善すべきポイントを明確にします。次に、現場と事務・管理部門でデータを一元管理できるシステムを導入することで、AIが効果的に機能する基盤を整えます。

そのうえで、写真整理や書類検索など成果が見えやすい小さなプロジェクトから試験的にAIを導入し、効果を確認しながら対象範囲を拡大していく方法が現実的です。

このように、課題の特定、データ基盤の整備、段階的な導入の三段階で進めることで、現場に負担をかけずにAIの定着を促せます。

建設業界では、今後AIの活用範囲がさらに拡がることが見込まれています。

設計分野では、過去の建築データを活用し、条件に合ったプランを自動生成するソフトウェアの利用が進むことで、設計業務の効率化が期待されます。施工現場では、工程表やスケジュールの自動作成・最適化が可能となり、進捗や品質をリアルタイムで監視し、問題発生時には原因分析や修正支援も行えるようになるでしょう。

また、検査分野では、赤外線画像や鉄筋継手の自動判定による精度向上の取り組みが進められており、将来的には生成AIを活用したロボットとの連携も拡大する可能性があります。

人手不足やコスト高騰、DXの遅れなどの課題を抱える建設業界では、AI活用が注目されています。

設計・施工・業務管理といった領域で幅広く活用でき、業務効率化や安全性向上、技術継承を支援します。まずはデータを一元管理できる基盤を整え、段階的にAI導入を進めることで、現場負担を抑えながら効率化を実現しましょう。

具体的なAI活用事例や、部門横断のデータ連携、生成AIによる業務効率化のイメージは、以下の資料からご覧いただけます。