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【事例で分かる！】建設業界の課題を解決する、生成AI活用事例５選

株式会社ナンバーワンソリューションズ

近年、建設業界を取り巻く環境は厳しさを増しています。熟練工の減少や高齢化に伴う人手不足、世界情勢に左右される資材価格の高騰、安全事故の多発、そして環境規制の強化など、課題は山積しています。

厳しい納期や工事費用の圧縮といったプレッシャーの中、これらの課題を解決し、持続可能な事業成長を遂げていくためには、抜本的な改革が求められていると言えるでしょう。

そこで注目されているのが、「生成AI」の活用です。生成AIは、従来のAIとは一線を画す、全く新しい可能性を秘めています。

膨大なデータを学習し、そこから新たなデータやアウトプットを生み出すことができる生成AIは、まさに建設業界が抱える様々な課題を解決する糸口となる可能性を秘めているのです。

本記事では、海外の先進的な事例も交えながら、建設現場における具体的な生成AI活用事例を５つご紹介いたします。生成AIの力で、建設業界の未来を明るく切り拓きましょう。


1分でわかる動画で解説


１. 金融業界での生成AIの役割と可能性

金融業界に変革をもたらすAI

建設業界と同じく、伝統的な業界である金融業界も、生成AIの登場により大きな変革期を迎えています。膨大なデータ分析や複雑な計算処理を得意とするAIは、金融業界の様々な業務効率化や新たなサービス創出に貢献する可能性を秘めています。

AIによる金融業界の成長と効率化

AIの導入は、金融業界に大きな成長をもたらすと予想されています。例えば、建設業界では、AIの採用により2035年までに利益が71%増加する可能性があるとされており、金融業界でも同様の成長が期待されます。

AIを搭載したシステムは、時間のかかる反復作業を自動化することで人件費を削減できるだけでなく、AIアルゴリズムによるリソース最適化によって無駄を減らし、効率的な資源利用を可能にします。

リスク管理の高度化と顧客体験の向上

AIは、膨大な金融データを分析し、不正取引のパターンを検出することで、リアルタイムでの不正防止対策を強化します。また、顧客の投資傾向やリスク許容度を分析し、パーソナライズされた金融商品の提案や資産運用のアドバイスを行うなど、顧客体験の向上にも貢献します。

FinTech分野におけるAIの進化

FinTech分野においても、AIは革新的なサービスを生み出す原動力となります。例えば、AIを搭載したチャットボットによる顧客サポートの自動化や、顧客の信用評価を迅速かつ正確に行うAI搭載型融資審査システムなど、AIはFinTechの可能性を大きく広げていきます。


金融業界の未来を創造する

生成AIは、金融業界の未来を大きく変える可能性を秘めています。今後も、AI技術の進化、特にデジタルツイン技術の活用などにより、より高度な分析や予測が可能になり、金融サービスはますます進化していくでしょう。

より便利で、安全で、革新的な金融サービスの提供を通じて、顧客の期待を超える体験を創造していくことが期待されます。
つぎのセクションから具体的な事例を紹介します。

２. 設計の概念を覆す！生成AIで最適なデザインを自動生成

経験と勘頼りからの脱却

従来の建築設計では、設計者の経験や勘に頼って設計案を作成することが一般的でした。しかし、時間とコストがかかる上に、本当に最適な設計案を導き出すことは容易ではありませんでした。そこで、近年注目されているのが、生成AIを活用した設計手法です。

自動生成で最適解を導き出す

Autodeskが提供する生成デザインツールなどを用いると、建物の用途、材料、予算、敷地条件といったパラメータを入力するだけで、AIが多数の設計案を自動で生成してくれます。強度、持続可能性、美観といった複数の要素を考慮した最適な構造を、短時間で比較検討することが可能になるのです。

海外事例：Autodeskの生成デザインツール

例えば、Autodeskの生成デザインツールは、実際に、従来よりも強度が高く、使用材料を減らした革新的なデザインの自転車フレームや航空機の部品設計などに活用され、大きな成果を上げています。従来の設計概念では考えられなかったような、斬新かつ高性能なデザインを創出できるのが、生成AIの大きな強みと言えるでしょう。

国内事例：大林組の「AiCorb」

また、日本の建設会社である大林組は、AIプラットフォーム「AiCorb」を開発しました。このプラットフォームは、手書きのスケッチやテキストから、建物のファサードデザインを自動生成するもので、設計の自由度と効率性を飛躍的に向上させています。

2023年7月時点で、約70人の従業員がAiCorbを約1,000回使用しており、社内での積極的な活用が進んでいることからも、その効果のほどが伺えます。

生成AIがもたらす設計プロセスへの革新

生成AIを活用した設計は、設計期間の短縮、コスト削減、設計の自由度向上、より高性能な建築物の実現といった多くのメリットをもたらします。設計プロセスに変革をもたらす可能性を秘めた生成AIは、今後の建築設計において、ますます重要な役割を担っていくと考えられます。


３. AIが現場監督？！工程管理＆安全管理の自動化で現場を進化

現場の経験と勘頼みからの脱却

建設業界では人手不足が深刻化する中、これまで工程管理や安全管理は、ベテランの経験や勘に頼らざるを得ない状況でした。

しかし、経験の属人化は、情報共有や標準化を難しくし、ヒューマンエラーのリスクも孕んでいます。AIを活用することで、こうした課題を解決し、より効率的かつ安全な現場を実現することが可能となります。

データに基づいた正確な予測と管理を実現

AIは、過去の工事データ、気象データ、資材の在庫状況などを学習し、リアルタイムな進捗管理、最適な人員配置、リスク予測などを実現します。例えば、天候による作業の遅延を予測し、事前に人員や資材を調整することで、工期の遅延やコスト増加を抑制することができます。

海外事例：Skanskaの「Project HALO」

スカンジナビアの建設会社Skanskaが推進する「Project HALO (High-rise Automation, Labor-Saving, and Optimization)」は、AI搭載の建設ロボットを活用した先進的な取り組みです。

レンガ積みやコンクリート打設といった重労働を自動化するロボットを導入することで、作業効率と安全性を飛躍的に向上させています。

導入効果：効率化と安全性向上による現場の進化

AIを活用した工程管理＆安全管理は、以下のような効果をもたらします。

  • 工期の短縮: 正確な予測に基づいた工程管理により、無駄な作業を削減し、工期を短縮することができます。

  • 人材配置の効率化: 最適な人員配置を行うことで、人材不足の解消や労働時間の短縮に繋がります。

  • コスト削減: 工期の短縮や人材配置の効率化により、人件費や資材費などのコスト削減が可能になります。

  • 事故発生率の低減: 危険行動の検知やリスク予測により、事故の発生を未然に防ぎ、安全な作業環境を実現します。

  • 労働環境の改善: 重労働や危険作業の自動化は、労働者の負担を軽減し、より働きやすい環境づくりに貢献します。

AIは、もはやSFの世界の話ではなく、現実の建設現場に変革をもたらす現実的なソリューションとして、その存在感を増しています。


４. 膨大な資料作成業務を効率化！生成AIで提案書や報告書を自動作成

資料作成の負担軽減が急務

建設業界では、入札書類、設計図面、報告書など、膨大な量の資料作成が日々発生します。これらの資料作成は時間と手間がかかり、担当者の大きな負担となっているのが現状です。正確性が求められる資料作成において、ヒューマンエラーのリスクを減らしつつ、効率化を実現することが求められています。

AIが資料作成を自動化

生成AIは、過去の資料やデータ、設計情報などを学習することで、高品質な提案書、報告書、設計図面などを自動生成することができます。

例えば、過去の入札書類のデータなどを学習させることで、必要な項目を自動で入力した書類を作成したり、過去の類似する設計図面から、新規設計図面の作成を支援したりすることが可能になります。

海外事例：John Hollandの生成AI活用

オーストラリアの建設会社John Hollandは、Microsoftと共同で、独自のChatGPTを開発し、安全な環境で生成AIを活用しています。200人以上の従業員が毎日利用し、1日あたり1,000件以上の問い合わせに対応しているといいます。

特に、入札書類の作成や、環境に配慮した資産の再設計などにAIを活用することで、業務効率化を実現しています。さらに、MicrosoftのCopilot早期アクセスプログラムにも参加し、AI活用を更に推し進めています。

導入効果：正確性と効率性を両立

生成AIによる資料作成の自動化は、以下のような効果をもたらします。

  • 資料作成時間の短縮: 自動化により、資料作成にかかる時間を大幅に短縮することができます。

  • ヒューマンエラーの削減: 入力ミスや計算ミスなどを防ぎ、資料の正確性を向上させることができます。

  • 情報共有の円滑化: データを一元管理することで、関係者間での情報共有がスムーズになります。

生成AIは、担当者を煩雑な資料作成業務から解放し、より創造的な業務に集中できる環境を提供します。


５. コミュニケーションの質向上！生成AIで顧客満足度アップ

顧客との相互理解がプロジェクト成功の鍵

設計変更や追加工事の発生は、顧客とのトラブルやコスト増大に繋がりやすいため、建設業界においては、顧客との円滑なコミュニケーションが非常に重要です。

しかし、専門用語が多く、図面や書類の内容を理解することが難しいという点が、円滑なコミュニケーションの妨げになるケースも少なくありません。

生成AIで分かりやすく情報を伝える

生成AIを活用したチャットボットやVR/AR技術は、顧客が理解しやすい形で情報を伝えることを可能にし、コミュニケーションの質向上に貢献します。

例えば、チャットボットは、顧客からの質問に24時間体制で自動応答することで、迅速な情報提供を実現します。VR/AR技術は、設計図面を基に、完成イメージを立体的に分かりやすく可視化することで、顧客の理解と合意を促進することができます。

国内事例：大林組のBIMデータ活用

大林組は、AIが生成したデザインをBIMデータに変換することで、寸法や材料などの性能評価を自動化する技術を開発しました。これにより、顧客は、完成イメージを具体的に把握しながら、設計内容を確認することが可能になります。

専門知識がなくても理解しやすい形で情報を提供することで、顧客との合意形成をスムーズに行うことができるようになるのです。

導入効果：顧客満足度向上へ

生成AIを活用したコミュニケーションは、以下のような効果をもたらします。

  • 顧客満足度向上: 顧客が必要な情報を必要な時に得られるようになり、プロジェクトへの理解と安心感が高まります。

  • トラブル発生率の低減: 顧客との認識違いや誤解を減らすことで、トラブルの発生を未然に防ぐことができます。

  • コミュニケーションコスト削減: 担当者が直接対応する時間を減らし、他の業務に集中することができます。

生成AIは、顧客との信頼関係構築を支援し、より良いプロジェクトの実現をサポートします。

６. 経験だけに頼らない！データに基づいた意思決定を支援

属人的な判断からの脱却

建設業界では、長年、経験豊富なベテランの勘や経験に頼る部分が少なくありませんでした。しかし、こうした属人的な判断は、必ずしも最適な結果に繋がるとは限らず、非効率性を生む可能性も孕んでいます。

データに基づいた客観的な判断を取り入れることで、より精度の高い意思決定を行うことが可能となります。

AIによるデータ分析で精度の高い予測を実現

Gradient.aiのような、建設業界に特化したAIソリューションを活用することで、過去のプロジェクトデータに基づいた精度の高い予測分析が可能になります。

例えば、過去のプロジェクトにおける工期、コスト、リスクなどのデータをAIに学習させることで、新規プロジェクトにおける工期遅延やコスト超過のリスクを予測することができます。

海外事例：Gradient.aiの導入効果

Gradient.aiは、建設プロジェクトの予測精度を40％向上させることに成功しています。世界中の200以上の企業に導入されており、多くの建設プロジェクトにおいて、データに基づいた意思決定を支援しています。

導入効果：精度の高い予測でリスクを最小限に

AIによるデータ分析に基づいた意思決定は、以下のような効果をもたらします。

  • 精度の高い予測に基づいたリスク管理: リスクを事前に予測し、適切な対策を講じることで、プロジェクトの成功率を高めることができます。

  • 工期遅延やコスト超過の防止: 過去のデータから遅延や超過が発生しやすいポイントを把握し、事前に対策を講じることができます。

  • より効果的な資源配分: 人員や資材などを、必要な時に必要なだけ投入することで、無駄をなくし、効率的なプロジェクト運営を実現できます。

AIは、経験や勘だけに頼らない、より客観的で合理的な意思決定を支援することで、建設業界のプロジェクトを成功へと導きます。

まとめ：生成AIは建設業界の未来を明るくする！

本稿でご紹介したように、生成AIは設計、工程管理、安全管理、資料作成、顧客コミュニケーションといった建設業界の様々な業務において、革新的な変化をもたらしつつあります。人手不足やコスト増大といった課題解決に大きく貢献するだけでなく、これまで以上に安全で効率的な働き方を実現する可能性を秘めていると言えるでしょう。

ぜひ今回の事例を参考に、自社の課題に最適な生成AIの活用を検討してみて下さい。生成AI技術は日々進化を続けており、今後ますますその可能性を広げていくことでしょう。建設業界の未来を担う技術として、生成AIはますます重要な役割を担っていくと考えられます。