【建設業とAIの活用事例】最新の導入メリットと課題解決策

建設業界では、人手不足や高齢化、長時間労働、安全確保などの課題が一段と深刻化し、現場の負担や採用・育成の面でも難しい局面を迎えています。
本記事では、こうした構造的な課題を整理したうえで、AIを活用して設計や工程管理、安全対策、人材育成を効率化するポイントを解説します。

さらに、国内企業の具体的な活用事例や今後の技術トレンドも紹介し、自社のデジタル化を進める際のヒントをご提供しますので、ぜひ参考にしてください。

建設業界が直面する主要な課題

建設業界では、人手不足や高齢化、長時間労働、安全確保などの課題が一気に表面化しており、こうした構造的な問題は、生産性を押し下げるだけでなく、現場の負担増や人材流出も招いています。

ここでは、特に影響が大きい労働力不足、長時間労働、安全性の3つの観点から現状を整理します。

労働力不足とその影響

建設業界では、少子高齢化や若手の入職減少により、現場を支える人材が慢性的に不足しています。
その結果、一人ひとりの業務負担が増え、工期遅延や品質低下、事故リスクの高まりといった問題が表面化しています。

また、採用や教育に時間を割けず、経験者に業務が集中しがちなことも課題の一つです。
こうした状況を抜本的に改善するには、業務プロセスの見直しとあわせて、AIによる省力化や自動化を進め、限られた人員でも現場が回る体制をつくることが不可欠です。

長時間労働の解消

建設現場では、多くの担当者が日常的な残業や休日出勤を強いられがちで、ワークライフバランスの悪化や離職にもつながっています。
長時間労働を是正するには、人手を増やすだけでなく、ムダな待ち時間や二重入力といった非効率な作業を減らすことが重要です。

その際、AIによって工程管理や資材手配、勤怠・日報を自動化すれば、現場と事務の両面で業務をスリム化でき、限られた時間を本来のコア業務に振り向けやすくなります。
こうした取り組みが、持続可能な働き方への第一歩になります。

安全性向上の重要性

高所作業や重機を扱う建設現場では、わずかなヒューマンエラーが重大事故につながるリスクを常に抱えています。
安全教育やルール整備だけでは見落としが発生しやすく、監督者の負担も大きいのが実情です。

そこで注目されているのが、カメラ映像やセンサー情報を活用し、危険な動きやエリアへの立ち入りをAIが検知する仕組みです。
リアルタイムでの警告や記録の蓄積により、事故の未然防止と安全文化の定着を同時に進めることができます。

AIが建設業にもたらす変革

AIは、これまで人の経験や勘に頼ってきた建設業の業務プロセスを、データにもとづき再設計する技術として期待されています。
設計や工程計画、リスク管理、教育など、あらゆる場面で業務の自動化や高度化が進みつつあります。

本項では、AIがどの領域でどのように貢献できるのかを整理しますので、ご確認ください。

設計業務の効率化へのAIの貢献

設計業務では、図面作成や条件変更への対応、チェック作業などに多くの時間が割かれているのが現状です。
AIを活用すれば、過去の設計データや法規情報をもとに、レイアウト案の自動提案や構造検討の支援が可能になり、手戻りを大幅に減らせます。

また、図面の整合性チェックやミス検出も自動化できるため、品質確保とリードタイム短縮の両立が実現しやすくなります。
設計者は、単純作業から解放され、より付加価値の高い検討や顧客対応に時間を使えるようになるでしょう。

工程計画の最適化

工程計画は、天候や資材の納入状況、協力会社の稼働など、多くの条件を踏まえて調整する必要があり、担当者の負担が大きい領域です。
AIを活用すれば、過去の工事実績やリアルタイムの進捗データを分析し、最適な作業順序や人員配置を提示できます。

これにより、ムダな待機時間や作業の重複を抑え、工期短縮とコスト削減を同時に実現しやすくなります。
急な変更時も、影響範囲を素早く把握し、現実的な代替案を検討しやすくなる点が強みです。

リスク管理とAIの役割

建設プロジェクトでは、事故や品質不良、工期遅延、コスト超過など、さまざまなリスクが絡み合っています。
従来は、担当者の経験に頼って対策が講じられてきましたが、個人の判断だけでは限界があります。

AIであれば、過去の事故記録や品質データ、工程情報などを横断的に分析し、リスクが高まりやすい条件やタイミングを可視化できます。
その結果、事前の対策や重点的に管理すべきポイントが明確になり、限られたリソースでも効果的なリスクマネジメントが可能になるのです。

若手育成へのAI活用

技術継承と若手育成は、多忙な建設現場にとって大きなテーマです。

ベテランのノウハウが継承されないと、世代交代のたびに品質や生産性が不安定になりかねません。
AIを活用した教育コンテンツや支援ツールでは、過去の施工データや手順書、トラブル事例を整理し、動画やシミュレーションでわかりやすく提供できます。

現場では、タブレット端末で手順確認やポイント解説をその場で参照できるため、若手が自律的に学びながら、安全かつ効率的にスキルを習得できるようになります。

建設業界におけるAI活用事例の紹介

AI活用は、すでに多くの建設関連企業で具体的な成果を上げ始めています。
資機材管理や構造検討、安全監視、見積もり、気象予測など、活用領域は多岐にわたります。

本章では、国内企業の代表的な取り組みを取り上げ、課題に対してどのようなAIソリューションが導入されているのかを整理します。
自社での検討を進める際のヒントとしてご活用ください。

資機材管理システムで作業効率を向上（鹿島建設）

鹿島建設の資機材管理システムでは、AIが在庫や使用状況のデータを自動で収集・分析し、必要な資材を必要なタイミングで手配できるようにしています。
これにより、倉庫や現場で「どこに何があるか分からない」という状況や、資材不足による作業待ち時間の発生を抑制しているわけです。

また、余剰在庫を可視化し、調達量の最適化にもつなげられるため、管理工数の削減とコストダウンの両方に効果を発揮しています。
結果として、現場全体の段取りが安定しやすくなります。

構造検討業務を軽減するAIシステム（清水建設）

清水建設が導入した構造検討AIシステムは、複雑な構造計算や条件比較を自動で行うことで、設計者の負担軽減に貢献しています。

過去の設計データと解析結果を学習したAIが、地震や風荷重などの条件を踏まえた複数案を短時間で提示するため、検討初期から安全性とコストのバランスをとりやすくなります。
人手による試算回数を減らしつつ、抜け漏れの少ない構造検討を実現できるため、結果として検討スピードと信頼性の両立が図れます。

生成AIを活用した専門知識開発（安藤ハザマ）

安藤ハザマでは、生成AIを活用して社内に蓄積された技術資料や工事事例を整理し、必要な情報を素早く引き出せる仕組みを整えています。

技術者が自然な言葉でAIに質問すると、関連する図面や報告書、ナレッジを横断的に検索し、要点をまとめて提示します。
これにより、資料探索にかかる時間を短縮できるだけでなく、若手でもベテランと同じ情報にアクセスしやすくなり、専門知識の属人化解消とスキルアップの加速につながっています。

積込管理を支援するAI技術（東洋建設）

東洋建設の積込管理AIは、資材の種類や数量、現場の状況を踏まえて最適な積込順序や配車計画を自動で作成します。

従来は、担当者が手作業で調整していたため、積み忘れやトラックの待機時間が発生しやすい状況でした。
しかしAIの活用により、積込リストと作業手順が明確になり、現場で迷う時間が減少しています。
結果として、作業効率の向上だけでなく、運搬コストの削減やドライバーの拘束時間の短縮にもつながり、物流面でのボトルネック解消にも役立っているのです。

危険行動を検知するAIシステム（西尾レントオール）

西尾レントオールが導入する危険行動検知AIシステムは、現場のカメラ映像を解析し、ヘルメット未着用や立入禁止エリアへの侵入などを自動で見つけ出します。
異常が検知されると、アラートや通知で即座に周知できるため、人の目だけに頼るよりも見落としを大幅に減らせます。
既存のカメラを活用できるケースも多く、比較的導入しやすい点も特徴です。

このように、日々の運用を通じて、安全意識の向上と事故ゼロを目指す取り組みが進んでいます。

配筋検査を効率化するAI端末（建設システム）

建設システムの配筋検査AI端末は、現場で撮影した写真から鉄筋の本数やピッチ、径などを自動認識し、設計図との一致を短時間でチェックします。
従来は担当者が目視で確認していたため、時間がかかるうえ、経験によって精度に差が出ることも課題でした。

しかしAI端末を使えば、測定から記録作成までを一貫して行えるため、検査品質の平準化と作業時間の短縮を同時に実現できます。
検査結果のデータ化にもつながり、後工程での活用範囲も広がります。

物価変動予測AIサービスの導入（西松建設）

西松建設が活用する物価変動予測AIサービスは、過去の資材価格や為替、景気指標、気象データなどを掛け合わせて分析し、今後の価格動向をシミュレーションします。
これにより、急激な価格上昇リスクを踏まえた調達計画や見積もりが立てやすくなり、予算超過を未然に防ぐことが可能です。

経験則だけに頼らず、データにもとづく判断を取り入れることで、長期的なコスト管理と事業の安定化に寄与しています。
さらに、将来の案件計画や投資判断の精度向上にもつながります。

区画割予測AIアプリの開発（fantasista）

fantasistaの区画割予測AIアプリは、地形情報や道路条件、法規制、過去の販売実績などをもとに、土地の最適な区画パターンを自動で提案します。

これまで、担当者が手作業で試行錯誤していたレイアウト検討を効率化できるため、企画段階のスピードアップと収益性の向上に貢献します。

AIのシミュレーション結果を参考にしながら、人が最終判断を行うことで、経験だけでは検討しきれなかったパターンも含めた比較検討が可能になっています。

損傷部のCADデータ作成AI（オングリッドホールディングス）

オングリッドホールディングスが開発した損傷部CADデータ作成AIは、構造物の損傷箇所を撮影した画像から、ひび割れや欠損を認識し、その位置や形状をCADデータとして自動出力します。
従来のように、現場写真を見ながら手作業で図面に起こす必要がなくなり、報告書の作成や補修計画の立案を迅速を行うことが可能です。

さらに、データのばらつきも抑えられるため、客観性の高い診断結果を共有しやすくなる点も大きなメリットです。

工事見積もりAIシステムの開発（CONOC）

CONOCの工事見積もりAIシステムは、設計図面や仕様書のデータを読み取り、数量拾いと単価を自動で組み合わせて概算見積もりを作成します。
担当者は、結果を確認・調整するだけでよくなるため、見積もり作業にかかる時間を大幅に削減できます。

また、AIが過去案件の実績データも学習しているため、価格設定の妥当性を検証しやすく、属人的になりがちな見積もり業務の標準化にもつながります。

安全監視カメラAIシステム（清水建設）

清水建設の安全監視カメラAIシステムは、現場に設置されたカメラ映像を常時解析し、危険な行動やヒヤリハットにつながりそうな兆候を検知します。
例えば、保護具の未着用や高所での不安定な動きがあれば、アラートとして通知されます。

それだけでなく、映像と検知結果が蓄積されるため、後から振り返って原因分析や教育に活用することも可能です。
このように、日常の監視と振り返りの両面でAIを活用することで、現場全体の安全レベルを継続的に引き上げていくわけです。

気象予測サービスのAI活用（大阪ガスなど）

大阪ガスなどが取り組む気象予測AIサービスでは、過去の気象データと現在の観測情報を掛け合わせ、局地的な雨や強風の発生タイミングを高精度で予測します。

建設現場では、急な天候悪化が工程遅延や資材損傷、事故リスクの要因となるため、事前に把握できる価値は大きいでしょう。
AIの予測結果をもとに、作業計画や人員配置、仮設構造物の養生などを前倒しで調整することで、リスクを抑えつつ効率的な現場運営を実現できます。

仮想巡回システムを提供するAI（ドコモなど）

ドコモをはじめとする複数企業が開発する仮想巡回AIシステムは、現場に設置したカメラの映像をクラウド上で解析し、遠隔から状況確認や安全チェックを行えるようにする仕組みです。

担当者が毎日建設現場を巡回しなくても、PCやタブレットから複数の現場の様子を俯瞰で確認でき、異常検知時には自動通知で素早く対応できます。
移動時間や人件費の削減だけでなく、離れた場所から専門家がサポートする体制も取りやすくなり、管理レベルの底上げにつながります。

AI議事録作成サービスの提供（アドバンスト・メディア）

アドバンスト・メディアのAI議事録作成サービスは、建設現場の会議や打ち合わせの音声をリアルタイムで文字起こしし、要点を整理した議事録を自動生成します。

専門用語や固有名詞にも対応しており、記録漏れや聞き間違いのリスクを減らせます。
作成されたテキストは検索や共有がしやすく、過去の議論内容を素早く振り返ることも可能です。

議事録作成にかかる時間を削減することで、担当者は準備やフォローなど本来の業務に集中できるようになります。

事故対策AIシステムの開発（FRONTEO）

FRONTEOの事故対策AIシステムは、過去の事故・ヒヤリハット事例や作業記録を学習し、事故につながりやすいパターンを可視化します。
現場で入力される日々の作業データと照らし合わせることで、リスクが高まりつつあるポイントを早期に検知し、注意喚起や対策立案につなげることができます。

感覚的な「危なそう」ではなく、データにもとづいて優先順位をつけられるため、限られたリソースを重点的に投下しやすくなる点が特徴です。

AIがもたらす建設業界の未来展望

AIやデジタル技術の進化により、建設業の現場やビジネスモデルは今後さらに大きく変化していくと考えられます。
BIM/CIMやIoT、ロボット、ドローンなどとの連携が進むことで、設計から施工、維持管理までを通じた最適化が現実味を帯びてきました。

本項では、こうした技術潮流を踏まえつつ、建設業界の未来像と企業が今から備えておきたいポイントを整理します。

BIM/CIM技術の進化

BIM/CIMは、建物やインフラを三次元モデルとして一元管理する仕組みであり、AIと組み合わせることでさらなる価値を生み出します。

設計段階では、モデル上で干渉チェックや構造検討を自動化できるため、手戻りの削減につながるでしょう。
また施工段階では、工程やコスト情報と連携させることで、シミュレーションにもとづく意思決定が可能になります。

設計・施工段階のほか、維持管理フェーズでも、点検結果やセンサー情報を取り込み、劣化予測や補修計画に活用する動きが広がりつつあります。

IoTとAIの融合

IoTとAIの組み合わせにより、現場のさまざまな状態をリアルタイムで「見える化」し、その場で最適な判断を行う取り組みが増えています。

重機や作業員の位置情報、振動や温度といったセンサー値、資材在庫などを収集し、AIが異常や非効率な状態を検知します。
これにより、安全面では危険な挙動への即時警告、効率面ではボトルネック工程の特定や設備稼働率の改善などが期待できます。

データを蓄積するほど、現場ごとの最適な運用ノウハウが洗練されていく点も強みです。

ロボットとドローンの活用

ロボットとドローンは、危険・重労働・単純作業を代替し、作業員がより付加価値の高い業務に集中できる環境づくりに貢献します。

例えば、資材搬送ロボットや自動施工機械を活用すれば、重量物の運搬や同じ作業の繰り返しを機械が担い、作業員の負担と事故リスクを減らすことが可能になります。

一方、ドローンは高所や狭所の点検、進捗の空撮記録などに活用され、短時間で広範囲を把握できるのが特徴です。
今後は、AIによる自律制御やBIMデータとの連携が進み、さらに高度な自動施工が実現していくと考えられます。
結果として、作業員がより付加価値の高い業務に集中できる環境づくりに貢献します。

まとめ：建設業とAIの活用事例から学ぶ今後の展望

今回は、建設業界が直面する人手不足・長時間労働・安全確保といった構造的な課題を整理し、それらに対してAIがどのように貢献できるかを、設計・工程計画・リスク管理・教育の観点から解説しました。
さらに、資機材管理や構造検討など、国内企業の具体的な活用事例も紹介し、実務レベルでの効果や導入のポイントをイメージしやすくしています。

まずは効果が見込みやすい業務から試し、データと知見を蓄積しながら、無理のないかたちで自社なりのAI活用モデルを育てていくことが重要です。

建設業の積算、見積作成、原価管理業務を効率化したい方は、株式会社アドバンが提供する建設業向け業務ソフト「Neoシリーズ」の活用もぜひご検討ください。
建築見積ソフト「KensukeNeo」や工事原価計算ソフト「Neo原価」など、各種ソフトウェアが見積作成から原価管理・日報入力までのデジタル化と省力化を支援します。