AIを使った工程表最適化のプロトタイプについてアイデアを相談_秘書(GPT４o)と会話2024年10月13日
松川：
明日のY氏との会談に向けた準備として、以下のように建設業および〇〇建設の課題をまとめ、ソリューションも以下のように整理しました。
AIを使った工程表最適化のプロトタイプについてアイデアを共有するために簡単なフローチャートも作成しました。OCRの技術については相手の方が詳しいので、私からの既存システムの説明については割愛します。お相手のY氏は設計図をOCRで読み込んで設計に使える検索システムも構築しています。その点についてお聞きしたいと考えています。
■一般的な課題
大手ゼネコン：
・請負金額の最大化（設計や営業）
・工程の最適化（請負金額の適正化）
・残業45時間規制の達成（工程に対する適正人員、請負工程の適正化）
・工事原価の最小化（施工管理で無理、無駄を少なくする。結局工程）
・一品生産であり、毎回作る建物の図面が変わる。作り方・順序が変わる。
・一品生産であり工程も変わる
・一品生産であるため請負業であり、在庫はないが、お金は必要
協力会社：
・いかに工事を確保し、作業員を投入するか
・自社の材料をいかに元請けに使わせるか
・工事受注額は銀行からの融資額に比例
・薄利でも受注額を高めておきたい
サブコン：
・配管や配線、設備機器の建築との取り合い。設計合理化（施工管理部門）
・工事後半であるため施工期間の確保
■〇〇建設の課題
・〇〇建設が不動産開発に強いというのは、自社で不動産開発するのではなく、都内の大手不動産会社から請け負っているだけ。
・ノウハウを溜めている不動産会社は一品生産を可能な限りパッケージ化したいと考えている。自社仕様というものを構築している。それにより発注金額を落としつつ、希望の形で作りこみをしようと考えている
・そこで、特命受注という形式をとり、工事原価を建設会社から可能な限りオープンにしてもらう。お互いの折り合いをつける方式（過去の蓄積から利益が決まってくる。蓄積を統計的に整理していく必要）で工事原価を抑えている
・〇〇建設はそれにより受注高を伸ばしているだけ
・工程には過去データの蓄積が全て載ってくる
■施工分野での課題
・ノウハウの蓄積を施工計画に落とし込む際には、一から整理していく必要がある。
・過去の人員配置がそのまま今も踏襲され、残業45時間では到底やりきれない
・新たなやり方が必要
・統計から導き出せるAIを活用し、瞬時に判断できるようにしたい。
・工事全体に対して、詳細に落とし込む際は人間が考えている
・道具ありきで、AIを活用しようとしている。例：Chatgptをどう活用するかに終始
・どうしたいから、どんなAIが必要かという順番で物事を考えられていない
・施工管理でAIを活用できていない。
・RAGの検索機能で工事管理ガイドを検索程度
・新たな提案、個々人の学びの時間がない。45時間すべてを施工管理業務に全ぶりしなくてはならないため
・結果、45時間を超えた業務は、紙で印刷し、PCを切って業務するというデジタル化との逆行が起こっている
・工事全体を理解し、適正な工程を書く時間がない
・工程表を作成するにはこれまででも非常にノウハウのいる作業
・〇〇建設でも適正な工程表を描ける人材は少ない
■〇〇建設の悪循環
・経営層はまもなく引退する社員であり、本気ではない。
・経営層の１つ下は、AIの流行りに乗りたい。結果道具ありきでどう使うかばかり（目的志向ではない）
・本社社員は忙しくないため改善を本気で目指さない
・そして現場はアナログ化し45時間に縛られている
■工程表の重要性
・施工管理で必要な管理項目 SEQDC
S安全、E環境、Q品質、D工程、Cコスト
・工程は実は安全、環境、品質、コストすべを左右します
・工程が上手くいけばすべてがうまくいく
・だから工程管理が日々の業務の7割を超える
・精度の高い工程表が早くかければ施工管理は確実に楽になる（45時間を達成できる）
・だが一品生産なので毎回工程表は異なる。それをAIで最適化したい。
・つまり、AI工程表による、一品生産からの脱却
・一品生産（建設業）は常に工程表が異なる。都度都度、人員配置（残業時間）、利益が異なる。 なので常に現場は不安定。 これを標準化して、一品生産のパッケージ化。。。つまり工程のAI化、これが建設業の安定につながると考えている。
・ 〇〇建設は間違いなく業界ナンバーワンの物量で工程データが蓄積されている。 だが、今は社員のパソコンに蓄積されている。
・それを発掘し、活用したい。 モノづくりのノウハウが工程表にはつまっている。
・AIはデータの統計にすぎない。 だが、莫大な量の統計結果から導きだした確率。 これを使えば一品生産のパッケージ化が絶対可能だと考える。
・自動車業界とまではいかなくても、安定経営につながる。
■CSVの半構造化データを構造化データに
・非構造化データを構造化データに。
・〇〇建設では現場ナビ工程で工程表を作成する。
・エクセルのような画面で作成 ・元となっているデータはCSV
・CSVではきだすことも可能
・ただし、最終形はPDF。つまり最終形は構造化データというよりは非構造化データといえる
・CSVの元データは半構造化データ
・これらを構造化データとしたい
・現場監督達のPCに蓄積されている現場ナビ工程はCSVで吐き出して、半構造化データを構造化データへ。PDF形式の工程はOCRで構造化データにできないか。
・どのような形で整理するのが良いのかが具体的に見えていない。それはどのようなソリューションを作りたいのかによって違う。
■作りたいソリューション
・第一段階は『現場監督が工程表を作成する時に参考にできるAI工程表検索システム』 現状で存在しない。
現状：
過去の自分の工程表を参考にするか、同じ現場になった上司や同僚、協力会社に相談する。
ソリューション提供後：
自分が今書きたい工程に応じ、検索システムを使って全国の現場監督が書いた工程表の中から、最も参考にできるものを瞬時に検索し、参考にできる。会社として蓄積したナレッジを会社全体として共有展開し、工程作成を安定化させる まずは、キーワード検索
・この第一段階のソリューションで、月間工程の作成にかかる時間の大幅な短縮が可能。
・工程表作成自体は1週間に工事課長1人が4時間程度の時間をかける業務。それが1時間になることと同時に、正確な工程表が作れれば、現場で担当者が作業調整する時間が削減される。定量的なデータはないが、日々の業務の昼の時間は現場での調整がほとんど。それが大幅に削減できれば効果は大きい。
・第二段階では、キーワード検索から、AIとの会話型検索は可能ではないか
・最終第三段階では、作成したい工程条件などを書き込み、自動生成してくれるシステム
■ソリューションイメージ
例えば杭工事から基礎工事までの条件を文章で入力
『建屋の建築面積は５４m×７２ｍであり、短編方向のスパン長は６ｍ×9スパン、長編方向スパン長は８ｍ×9スパン。 基礎形式は杭基礎であるが、現場改良杭を採用している。一つの基礎には2つ以上の群杭が採用され、最大で9本杭、最小で2本杭。トータル345本である。 杭歩掛は1日15本から20本程度。 杭打機の機械設置圧は200t/m2であり、杭施工の前には地盤改良が必要となる。杭施工後には約２ｍの掘削をして、床付け工事後にレベルコンを打設する。コンクリートの最大打設可能数量は250m3/日かつ500～1000m2/日であり、レベルコンの厚み最大は50mmである。レベルコンは通常は50m3から100m3程度が1回の打設では適正数量である レベルコンの平米数は2850m2である。レベルコンの工区割に合わせて適切な基礎躯体コンクリートの工区割を決める。基礎の躯体形状は2ｍ×2ｍから５ｍ×5ｍのものまである。高さは一律1500mm程度である。 基礎梁の躯体形状は幅800ｍｍで、高さは２ｍである。トイレピットやＥＶピットも存在し、躯体形状が複雑な部分も存在する。鉄筋は地組を行って、クレーンにて設置する。設置の際にはレベルコン上にガイドアングルなどをあらかじめ釘打ちなどで設置しておき、それをガイドとして鉄筋をクレーンで吊りこんで設置する。クレーンは地組鉄筋の重量で選定せず、その後の鉄骨建方の最大重量で選定する。鉄骨の最大重量は柱で11.7ｔが最大となる。クレーン走行のためには建屋外周も一定の地盤改良が必要である。型枠工事は外周は在来型枠工事とし、内部はラス型枠を採用している。スラブコンクリートの工区割は基礎コンクリートの工区割に合わせて適切に決める。やはり、最大打設可能数量は250m3/日かつ500m2から800m2/日程度である。鉄筋は2班から4班（1班当たり5人程度）。型枠も2班から4班（1班あたり7人程度）である。』
以上が杭工事から基礎工事までのざっくりとした施工条件であるとする。 この入力から、過去のデータを参考にして工程表を自動生成するには、指定する条件も増やしていく必要があろう。
自動生成する段階では、入力する条件の項目をこちらで整理しておく必要もある。 杭工事から基礎工事までの条件項目と鉄骨建方工事中の条件項目は異なる。内装工事でも条件は異なる。
■データサイエンスで考えていくと
すべての条件がそろわなくても工程表は描けるのではないか。様々な工程を標準化して比較する。目的変数は工区割数が良いかもしれない。説明変数は色々ためしてみる。適正な工区割数を決めるには何が一番効いてくるのか。 目的変数を基礎工事期間、鉄骨工事期間、内装工事期間とするのもいいかもしれない。決められた条件で適正な工事期間を瞬時に出せれば、契約段階で工期不足を解消できる。
以上のような内容を、GCIで繋がる事ができた人脈Y氏と共有しようと考えています。協力に価値を感じてもらうことは可能だと思いますか？感想を率直にお願いします。良い点や改良点教えてください。お相手の方はまだ起業して1年程度の20代後半の方ですが、データサイエンス力、AIの知識はかなり高い方です。ちなみに私は40台前半、現場監督サラリーマンです。お願いします。
秘書GPT4o：
まず、準備された内容についてですが、全体的に非常に深く、包括的に整理されており、課題の把握と具体的なソリューションの提案が明確にまとめられています。これは、20代の起業家に対しても強い印象を与えることができると思いますが、いくつかのポイントで強調や改善が可能ですので、それについてお伝えします。
良い点
課題の深い理解：
〇〇建設や協力会社、サブコンのそれぞれの立場に立った課題を整理している点が素晴らしいです。それにより、相手が全体像を理解しやすく、ソリューションの重要性が自然に伝わります。
特に、「一品生産」という建設業界の特性と、その結果としての課題を明確に示していることは、建設業の特異な問題を理解する助けとなるでしょう。
具体的なソリューション提案：
工程表最適化に向けた段階的なアプローチ（第一段階、第二段階、最終段階）がしっかりと説明されている点は、相手に対して計画の現実性と実現可能性を伝えることができます。
「AI工程表検索システム」のように、初期段階でどのように具体的な価値を提供できるかを示すのは、協力者の関心を引きやすいです。
工程管理の重要性を強調：
「SEQDC」の説明や、「工程管理が業務の7割を占める」といった具体的な説明は、工程表が建設プロジェクトにどれだけ重要であるかを効果的に伝えています。これにより、AIによる最適化の重要性も自然に理解されるでしょう。
改善点と提案
相手の立場に合わせた柔軟さ：
相手は20代後半の起業家で、設計図をOCRで読み込むシステムを開発している方です。彼らの経験が設計とAI活用の初期段階にあるとすれば、全体の提案をあまり難しくしすぎないよう、特に初期段階のソリューションに焦点を当てると良いでしょう。例えば、まず「キーワード検索による工程表の提案」から始めて、その効果を強調する形にしてみてください。
コラボレーションの可能性を強調する：
「協力に価値を感じてもらう」ためには、相手が自分の経験や技術を活かしてどのように貢献できるかが具体的に見えると効果的です。OCRでの経験があるということなので、「OCRでの経験を使いながら、次は工程表のデータ化とAI活用に進んでいく」という連携の可能性を強調すると、相手も自分の役割を見つけやすいかもしれません。
第一段階のソリューションのインパクトを強調する：
第一段階として提案している「AI工程表検索システム」は、具体的な効果（「工程表作成の時間短縮」「現場担当者の作業調整時間の削減」）についてもう少し数字を用いて強調すると良いです。例えば、「これにより毎月〇時間の削減が可能」や「〇％の精度向上が期待できる」といった定量的な評価を示すと、協力者にとってソリューションの有用性がより明確に伝わるでしょう。
相手のプロジェクトとの関連付け：
相手が既に「設計図のOCR活用」を行っていることから、それにどう関連するかを明示的に伝えると良いです。例えば、「OCRで図面をデジタル化する技術が、この工程表のデジタル化にも応用可能です」といった関連を示すことで、双方のシナジーが見えやすくなります。
明確な次のステップを提案：
会話の最後に、相手が次に何をすれば良いかを具体的に示すことで、より前向きな進展を促せます。「次の会談で小さなPoC（概念実証）を立ち上げるためのディスカッションをする」や「データをどのように扱うかの検討に取り掛かる」など、実行可能なアクションを提案しましょう。
総合的な感想
あなたがまとめた課題とソリューションは非常に深い内容で、建設業界の特有の問題を明確に把握しており、AIによるソリューションがどう役立つかを理解しやすいものになっています。ただし、相手がまだ若い起業家であり、設計とOCRに強みを持つことを考えると、最初から全てを深く説明するのではなく、段階的なアプローチで関係を築くことが重要かもしれません。
この会談が今後の協力や共創の第一歩となる可能性は非常に高いと思います。相手が価値を感じ、自らの経験を活かして協力したいと思えるような説明と柔軟な対応を心がけると、より良い結果が期待できるでしょう。
ぜひ会談の結果についても教えてください。そのフィードバックに基づいて、次のステップに向けた具体的なアドバイスを提供したいと思います。
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