建築業界では、人手不足や長時間労働が深刻な課題となっています。そこで注目されているのが、生成AIの活用です。

業務効率化や生産性向上につながるとして、設計、施工、管理といったさまざまなプロセスへの導入が進んでいます。

本記事では、建築業界における生成AIの活用事例を詳しく解説します。導入のメリットや注意点、具体的なツールなど業務効率化に役立つ情報をお届けします。

生成AIとは？建築業界における定義と可能性

生成AIとは、テキストや画像、3Dモデルなどさまざまなデータをもとに、新たなコンテンツを生成する技術のことです。従来のAIがデータ分析や予測に特化していたのに対し、生成AIには創造的なアウトプットを生み出すという特徴があります。

建築業界において、生成AIは設計プロセスを革新する可能性を秘めています。デザイン案の自動生成や複雑な構造計算の効率化などが期待されています。

顧客の要望に合わせた住宅デザインの提案、施工計画の最適化、過去のプロジェクトからのナレッジ共有など、幅広い分野での活用が見込まれます。そのため、生成AIは業務効率化やコスト削減、品質向上といったメリットをもたらすでしょう。

建築業界が抱える課題と生成AIへの期待

建築業界は、慢性的な人手不足、技術者・職人の高齢化、長時間労働といった構造的な課題を抱えています。これらの課題は、業界の持続可能性をおびやかす要因となっています。

特に、労働人口の減少と高齢化は深刻です。20代の労働者数は過去数十年間で半減し、65歳以上の高齢者が5人に1人を占める状況です。熟練技能者の減少は、技術の継承を困難にし、業界全体の生産性低下を招いています。

また、建築プロジェクトでは、複雑な法規制やさまざまな関係者との連携が必要不可欠です。そのため、膨大な書類作成や確認作業が発生し、手作業による非効率な業務が時間とコストを増大させています。

このような課題を解決する可能性を秘めているのが、生成AIです。業務プロセスを自動化し、高度な意思決定を支援することで、生産性の向上やコスト削減に寄与することが期待されています。

業務効率化を加速する生成AIの用途マップ

建築業界では、設計、施工、管理の各プロセスにおいて、生成AIの活用が進んでいます。デザイン案生成や工程管理におけるコスト予測、現場での安全管理など、その応用範囲は広いです。

生成AIの活用領域とタスク例をまとめると、以下のようになります。

設計段階では、生成AIが生成した複数のデザイン案を比較検討することで、より良いアイデアを生み出すための参考にします。また、BIMと連携することで設計データを効率的に活用し、設計プロセスの最適化を図ることも可能です。

建築業界の生成AI活用事例：業務効率化と生産性向上

大手ゼネコンからスタートアップまで、建築業界では生成AIの導入が活発です。各社は、設計の効率化や現場管理の高度化などを目指し、積極的にAI技術を取り入れています。

生成AIの導入・活用事例には、以下の10社があります。

1.【建設業】株式会社大林組
2.【情報通信業】株式会社mign（マイン）
3.【建設業】鹿島建設株式会社
4.【建設業】西松建設株式会社
5.【情報通信業】スパイダープラス株式会社
6.【IT・情報通信】MODE, Inc.
7.【建設業】株式会社竹中工務店
8.【情報通信業】BRANU（ブラニュー）株式会社
9.【出版印刷業・建設業】株式会社光邦・前田建設工業株式会社
10.【情報通信業】燈（あかり）株式会社

【設計】大林組—スケッチをもとにしたデザイン案の提案

大林組では、画像生成AIによりスケッチや3Dモデルから複数のデザイン案を自動生成する技術を開発しました。設計者が初期に抱くイメージを迅速に具現化し、アイデアの幅を広げることが狙いです。

生成されたデザイン案は、顧客の要望どおりすぐに反映できるため、合意形成を円滑に進められます。視覚的なイメージを共有することで具体的な議論を促進できるので、顧客満足度の向上に役立ちます。

参照元：建築設計の初期段階の作業を効率化する「AiCorb®」を開発 | 大林組

【設計】mign—画像生成AIによるパースのレンダリング高速化

参照元：株式会社mign公式サイト

株式会社mign（マイン）は、画像生成AIを利用することで建築パースのレンダリングが即座にできるソリューションを開発しました。レンダリングとは、写実的な表現に変換することです。

従来の手法では数日を要していた建築パースとレンダリング作業が、画像生成AIによりわずか数時間に短縮されました。そのため、修正が発生したとしても、迅速に対応できるため、設計者はより創造的な作業に集中できます。

参照元：画像生成AIによってパースのレンダリング（写実的な表現に変換）を即座にできるソリューションをリリース

【設計】鹿島建設—グループ従業員2万人が利用する対話型AI

参照元：鹿島建設株式会社公式サイト

鹿島建設では、グループ2万人の従業員が利用する対話型AIを導入し、業務効率化や生産性向上を図っています。過去の膨大な施工データから技術検索をしたり、報告書などの草案作成を支援したりすることが、この対話型AIの特徴です。

対話型AIの導入により、社員は必要な情報へ迅速にアクセスできるようになり、事務作業の負担が軽減されました。さらに、設計業務などの生産性が向上しています。

参照元：グループ従業員2万人を対象に専用対話型AI「Kajima ChatAI」の運用を開始

【工程管理】西松建設—生成AIによる高精度な建設コスト予測

参照元：西松建設株式会社公式サイト

西松建設は、過去の膨大なプロジェクトデータを学習させた生成AIを活用し、新規案件の建設コストを高精度で予測するシステムを導入しました。これにより、従来の見積もり作成業務を大幅に効率化しています。

迅速な事業採算性の判断を可能にし、より戦略的な意思決定の支援をすることが可能となりました。

参照元：西松建設、経済特化生成AI『xenoBrain』で建設業界の物価変動を先読み

【現場管理】スパイダープラス—ChatGPTの組み込みによる安全品質向上

参照元：スパイダープラス株式会社公式サイト

スパイダープラスは建設業向け施工管理アプリにChatGPTを組み込み、現場写真から報告書や是正指示書を自動作成する機能を開発しました。現場監督は撮影した写真と簡単な指示を入力するだけで、必要な書類が自動生成されます。

これにより、事務作業にかかる時間を短縮し、現場監督は安全パトロールや品質管理といった専門性の高い業務に集中できます。

参照元：スパイダープラス、建設現場の安全品質向上にChatGPTを組み込み

【現場管理】MODE, Inc.—リアル空間の環境変化をチャット報告

参照元：MODE（モード）公式サイト

MODE, Inc.は建設現場のIoTセンサーから得たデータを活用し、リアルタイムで環境変化をチャットで報告するシステムを提供します。温度や湿度、振動などの情報をAIが常時監視し、異常値を検知すると担当者へ自動で通知します。

現場管理者は建設現場の状況をリアルタイムで把握できるため、迅速な対応が可能です。例えば異常な温度上昇を検知した場合、火災の初期兆候として迅速に対応することで、大きな事故を未然に防げます。

参照元：センサーメーカーの生成AIビジネスを実現。MODEパートナープログラムが大幅に刷新

【ナレッジ共有】竹中工務店—生成AIによる建設業ナレッジ検索システム

参照元：竹中工務店公式サイト

竹中工務店は、社内の技術文書や不具合事例を自然言語で検索できるシステムを構築しました。これにより、必要な情報へ素早くアクセスすることが可能です。

このシステムは、ベテラン社員の知識を形式知化し、若手技術者が容易にアクセスできる環境を構築します。技術伝承を促進することにより、検索時間の短縮や知識習得につながるため、業務効率化が期待されています。

参照元：竹中工務店、建設業ナレッジ検索「デジタル棟梁」を生成AI「Amazon Bedrock」で構築 | IT Leaders

【文書作成】BRANU—ChatGPT活用で社内業務時間を32％削減

参照元：BRANU株式会社公式サイト

BRANU（ブラニュー）は、プレスリリースやメルマガ、社内規定といった文書作成業務にChatGPTを導入しました。専門知識が不要な定型業務を生成AIに任せることで、業務効率化を図っています。

その結果、社内全体の総業務時間を32%削減しました。これまで文書作成に費やしていた時間を、より創造的な業務に充てることが可能となったのです。

参照元：BRANU、「ChatGPT」など生成AI活用で社内業務32％削減を見込んだ取り組みを開始

【その他】光邦・前田建設工業—画像・動画制作分野での価値創出

参照元：前田建設工業株式会社公式サイト

光邦（こうほう）と前田建設工業は生成AIを活用し、建設プロジェクトのPR用CGパースやコンセプト動画を制作しています。高品質なPRコンテンツを内製化することで、外注コストが大幅に削減されました。

単なるコスト削減に留まらず、創造的なマーケティング戦略を展開できるため、顧客への訴求力を高めることが可能となりました。そのため、新たな価値創造につながっています。

参照元：前田建設ICI 未来共創センターと光邦が生成AI「画像・動画」分野でタジクと共創中京テレビとも共創の検討を開始

【その他】燈株式会社—建設業特化型大規模言語モデル「AKARI」

参照元：燈株式会社公式サイト

建築基準法や専門用語など建設業界には特有の知識が膨大にあるため、汎用的なAIでは対応が難しいことが多くありました。しかし、燈（あかり）株式会社が開発した「AKARI」は、建設業界に特化した大規模言語モデル（LLM）のため、これらの課題を克服可能です。

「AKARI」は建設業界の専門知識を学習しており、複雑な質問にも的確に回答できます。業界全体のDXを加速させる基盤技術として、今後の発展が期待されます。

参照元：燈株式会社がChatGPTをはじめとする大規模言語モデルを建設業に特化させた「AKARI Construction LLM」の提供を開始

いますぐ始める！生成AI導入に向けた5ステップ

生成AIの導入は、建築業界に革新をもたらします。しかし、闇雲に進めても期待する成果は得られません。ここでは、生成AIの導入を成功させるための具体的な5ステップを紹介します。

1. 【課題特定】
   自社の業務における課題を明確にしましょう。また、設計の手戻りや書類作成の煩雑さなど、生成AIで解決したい業務を洗い出します。

2. 【スモールスタート】
   特定の部門やタスクに絞って、試験導入をしましょう。小さな成功体験を積み重ねることで、組織の理解と協力を得やすくなります。

3. 【ツール選定】
   解決したい課題に応じて、最適なツールを選びましょう。ChatGPTのような対話型AIや画像生成AIなど、選択肢はさまざまです。

4. 【ルール整備】
   情報漏洩リスクを防ぐため、社内における利用ガイドラインを策定しましょう。機密情報の入力禁止など、具体的なルールを定めることが重要です。

5. 【効果測定と展開】
   削減できた時間やコストを定量的に評価しましょう。成果が出たら、他部署への展開を検討し、組織全体の生産性向上を目指します。

生成AIの導入前に押さえるべきチェックリストと成功指針

生成AIの導入を成功させるには、事前準備が必要不可欠です。チェックリストと成功指針を参考に、自社に最適な戦略を立てて、着実に成果へとつなげましょう。

導入チェックリスト

生成AIの導入前に、以下の点を確認しましょう。

• 目的：業務効率化など、具体的な目標を設定

• 費用対効果：コストと効果を比較し、判断

• セキュリティ：情報漏洩リスクを軽減する対策を徹底

成功のための指針

生成AIの導入を成功させるには、以下の点を意識しましょう。

• 現場を巻き込む：意見を取り入れ推進

• アジャイルな姿勢：小さく始め改善を繰り返す

• 最終確認は人間：生成AIの回答をチェック

• AIはアシスタント：過信せずに活用する

まとめ：生成AIで建築業界の未来を切り拓く

生成AIは建築業界の構造的な課題を解決し、生産性の向上と働き方改革を支援するツールです。設計、施工、管理など多岐にわたる業務で、生成AIが業務効率化と品質向上に寄与することがわかります。

生成AIの活用事例には、建築業界の会社で応用できるヒントが満載です。小規模な試用からでも構いません。生成AI導入への第一歩を踏み出しましょう。

変化を恐れず、生成AIを活用して未来の働き方を創造していくことが重要です。