AIが切り拓く建築・建設業界の未来を活用事例から紐解く

建築・建設業界では、日々の業務に追われながらも、常に効率化と品質向上を追求しなければなりません。その手段としてAIという言葉は耳にするものの、「うちの会社に本当に必要なのか」「導入しても使いこなせるのか」といった不安も大きいはずです。

実は、業界大手の企業がすでにAIを積極的に活用し、目覚ましい成果を上げています。その実例を知ることで、自社への導入イメージがより明確になるのではないでしょうか。

今回は、建築・建設業界における具体的なAI活用事例を5社紹介し、その効果や課題について詳しく解説します。会社にとって最適なAI活用の形が、きっと見つかるはずです。

• AIの具体的な活用事例がわからない

• 自社に適したAI技術の選定が難しい

• AI導入のコストや効果が不透明

• 技術的な障壁が高そうで踏み出せない

1つでも当てはまったら、ぜひご相談ください。

【厳選】建築・建設業界におけるAI活用事例5選

さっそく、建築・建設業界をリードする5社の具体的な活用事例を紹介します。

• 鹿島建設株式会社

• 清水建設株式会社

• 大成建設株式会社

• 西松建設株式会社

• 株式会社竹中工務店

鹿島建設株式会社

鹿島建設株式会社は、現場溶接ロボット工法の開発と実用化に成功し、建設現場の生産性向上と品質確保を実現しています。

AIを活用した溶接ロボットは、柱の全周溶接や梁の上向溶接など、従来は熟練技能者が担当していた高度な作業を高精度で行います。この技術は、溶接技能者不足という業界の課題に対して効果的な解決策の一例です。

さらに、鹿島建設はAIを搭載した「ロボ職人」を他社の建設現場にも派遣するサービスを展開し、業界全体の生産性向上に貢献しています。

1. 作業効率の向上（従来比2倍以上）

2. 溶接品質の安定化と向上

3. 危険作業からの作業員の解放

4. 熟練技能者不足の解消

などの効果を得られた鹿島建設の事例は、AIが建築・建設業界にもたらす変化を示す好例といえます。同社の取り組みは、AI活用による業務効率化と品質向上の可能性を明確に示しており、業界全体のDXを見直す参考例となるはずです。

清水建設株式会社

清水建設株式会社は、全従業員向けに生成AIサービス「法人GAI」を導入し、業務効率化と創造性向上を図っています。この取り組みにより、調査、文書作成、プログラミング補助など、幅広い業務でAIの支援を受けることが可能となりました。

さらに、清水建設は造成工事の施工管理をデジタル化する「Shimz-Smart-SiteAnalyzer」システムも開発。このシステムは、AIとIoTを活用してダンプトラックの運搬量をリアルタイムで管理し、工事進捗の可視化を実現しています。

また、設計初期段階における構造検討業務をAIで支援する「SYMPREST」まで開発し、社内運用を開始しました。入力された建物の形状・寸法に基づいて適切な構造架構を提案し、3Dモデルを生成する仕組みです。

こうした清水建設のこの取り組みは、建築・建設業界におけるAI活用の可能性を広げ、業務効率化と品質向上を実現する事例として注目すべきものでしょう。

大成建設株式会社

大成建設株式会社は、「AI設計部長®」という新たな設計ツールを開発しました。このツールは、敷地条件から建物の建築可能範囲を自動算出し、様々な概略設計案を自動生成します。

さらに、顧客の要望に合致する設計案を比較検討・絞り込み、BIMデータとして出力できます。結果、建物設計の初期段階における効率化と高度化を実現したのです。

次に、生成AIを用いた専門技術検索システムも開発。社内の専門技術データから関連情報を抽出し、専門的な質問に対して信頼性の高い回答を短時間で提供する仕組みで属人化が懸念される専門技術の共有や次世代への継承が可能となりました。

さらに、AI画像認識技術を活用した粒度管理システム「T-iTsubumil」の開発にも取り組んでいます。従来の粒度試験と同等の精度を保ちつつ、試験時間を短縮し、特殊な計測設備も不要とすることで、品質管理の省人化・省力化を実現したのです。

この事例は、建築・建設業界におけるAI活用を積極的に推進し、業務効率化と品質向上を実現できることを明確に示したものと言えます。

西松建設株式会社

西松建設株式会社の事例で特に注目すべきは、山岳トンネル工事におけるAIを活用した切羽評価システムの開発です。

このシステムは、切羽（掘削面）の画像をAIが分析し、地質状態を自動的に評価します。熟練技術者の経験に頼っていた作業を効率化し、安全性を高めたのです。

また、シールド工事においても、AIモデルを活用した掘進方向制御の支援システムを開発しました。このシステムは、シールドマシンから収集したデータをAIが学習し、最適な掘進方向を即座に推測します。

その結果、熟練オペレーターの技術をデジタル化し、高精度な施工も可能にしています。

さらに、西松建設は文章生成AIの導入も進めており、業務効率化と品質向上を図っています。特に、技術文書など専門性の高い文書の作成支援に力を入れており、建設現場における文書作成の効率化まで実現できることを示した好例と言えるでしょう。

株式会社竹中工務店

株式会社竹中工務店は、「構造設計AIシステム」を開発しました。

このシステムは、AI建物リサーチ、AI断面推定、AI部材設計の3つの機能で構成され、設計初期段階から最適な構造設計をサポートする仕組みです。約500件、30万以上の構造部材の情報を活用し、類似建物の提示や必要断面寸法の推定を行えます。

次に、AI・IoTを活用した空調制御システムを開発し、ショッピングセンターに導入しました。画像認識AIを使って来館者の属性を推定し、最適な空調制御を実現。結果、年間の空調消費エネルギーを26%削減しつつ、来館者の9割以上が快適と回答する成果を上げています。

さらに、ゲームAIを活用した「人流シミュレーションシステム」の開発、またPwCコンサルティングと協力して技能伝承システムの開発にも取り組んでいます。

この事例は、業務効率化、品質向上、エネルギー削減、技能伝承など多岐にわたる課題解決に取り組めることを示したものと言えるでしょう。

事例から見る建築・建設業界におけるAI活用で得られる効果

建築・建設業界でのAI活用は、以下の分野で顕著な成果が見られます。

• 生産性向上

• コスト削減

• 安全性の確保

• 品質向上

この効果について、先に触れた活用事例を交えながら詳しく見ていきましょう。

生産性向上

まず、AI技術の導入は、建築・建設業界の生産性を向上します。

例えば、鹿島建設株式会社の現場溶接ロボット工法は、熟練技能者の技術をAIで再現し、作業効率を従来の2倍以上に引き上げました。

また、清水建設株式会社の「Shimz-Smart-SiteAnalyzer」システムは、AIとIoTを活用してダンプトラックの運搬量をリアルタイムで管理し、工事進捗の可視化を実現しています。

この事例は、AIが単純作業の自動化だけでなく、高度な技術を要する作業においても生産性向上に貢献できることを示したのです。

コスト削減

AIの活用は、建築・建設業界におけるコスト削減にも大きく役立っています。

大成建設株式会社の「AI設計部長®」は、建物設計の初期段階における効率化と高度化を実現し、設計コストの削減に貢献しています。

また、西松建設株式会社のAIを活用した切羽評価システムは、熟練技術者の経験に頼っていた作業を効率化し、人件費の削減につながっています。

さらに、竹中工務店のAI・IoTを活用した空調制御システムは、年間の空調消費エネルギーを26%削減し、運用コストの削減を実現しました。

こうした事例から見ても、設計、施工、運用の各段階でコスト削減を狙ったAI導入が有効であると言えます。

安全性の確保

建築・建設業界におけるAI活用は、作業現場の安全性向上にも大きく貢献します。

実際、鹿島建設株式会社の溶接ロボットは、危険な高所作業や高温環境下での作業から作業員を解放し、安全性を向上させました。

また、西松建設株式会社のAIを活用した切羽評価システムは、山岳トンネル工事における地質状態を自動的に評価し、作業員の安全を確保しています。

代表的な企業に限らず、多くの企業がAIを活用した安全管理システムを導入し、作業現場のリアルタイムモニタリングや危険予測を行っています。使い方次第ではあるものの、労働災害の減少にも効果的でしょう。

品質向上

最後に、AIの活用は、建築物の品質向上を狙えることもポイントです。

清水建設株式会社の「SYMPREST」は、設計初期段階における構造検討業務をAIで支援し、より高品質な設計を可能にしています。

また、大成建設株式会社の「T-iTsubumil」は、AI画像認識技術を活用してコンクリート骨材やダム堤体材料の粒度をリアルタイムかつ高精度に把握し、建設材料の品質管理を向上させています。

一方で、竹中工務店の「構造設計AIシステム」は、設計初期段階から最適な構造設計をサポートし、建物の構造品質を高めた事例です。

完全に代替するには至らないものの、AIが設計段階から施工段階まで、建築物の品質向上に大きく貢献できることを示した例と言えるでしょう。

建設業界でのAI活用による生産性向上やコスト削減に興味がある方は、専門家によるコンサルティングで最適な導入方法を探ってみませんか。

建築・建設業界におけるAI活用の4つの課題

建築・建設業界でのAI活用には、以下の4つの主要な課題があります。

• 技術的な課題

• コスト面の課題

• 人材面での課題

• 倫理面の課題

技術的な課題

建築・建設業界におけるAI活用の技術的課題は、高度な専門知識と技術力の必要性です。

AIシステムの開発や導入には、建築・建設分野の専門知識とAI技術の両方に精通した人材が求められます。また、既存のシステムとの統合や、大量のデータ処理能力の確保も重要な課題です。

さらに、建設現場特有の環境下でAIシステムを安定して稼働させるための技術開発も必要です。この技術的課題を克服するためには、継続的な研究開発と、業界全体での知識共有が不可欠です。

コスト面の課題

AIシステムの開発や導入には、多額の初期投資も必要となります。特に、建築・建設業界向けの専用AIシステムは、汎用的なAIツールと比べて開発コストが高くなる傾向にあります。

また、システムの運用・保守にも継続的なコストがかかること、AIの効果を最大限に引き出すためには高性能なハードウェアやクラウドサービスの利用が必要となること、この2点もコストを高める要因です。

特に中小企業にとっては、このような高額な投資が大きな障壁となります。コスト面の課題を克服するためには、段階的な導入や、業界全体でのコスト分担などの戦略が必要となるでしょう。

人材面での課題

建築・建設業界におけるAI活用の大きな課題の1つが、適切な人材の確保です。AIシステムを効果的に活用するためには、建築・建設の専門知識とAI技術の両方に精通した人材が必要です。

しかし、このような複合的なスキルを持つ人材は稀少であり、業界全体で人材不足に直面しています。また、既存の従業員に対するAI教育も重要な課題となります。

AIシステムの導入により、従来の業務プロセスが大きく変わるため、従業員のスキルアップと意識改革はどうしても取り組まなければなりません。この人材面の課題を解決するためには、長期的な視点での人材育成戦略と、業界全体での協力が必要となるでしょう。

倫理面の課題

建築・建設業界におけるAI活用には、倫理面での課題も存在します。

特に、著作権侵害のリスクは大きな問題となっています。AIが生成した設計案や文書が、既存の著作物を無意識に模倣してしまう可能性があるためです。

また、AIによる意思決定の透明性と説明責任も1つの課題です。例えば、AIが提案した設計案や施工方法の根拠を、人間が理解し説明できる状態にしなければなりません。さらに、個人情報保護の観点からも、AIが扱うデータの管理には細心の注意が必要です。

この倫理的課題に対処するためには、明確なガイドラインの策定と、継続的な倫理教育が不可欠です。業界全体で倫理的なAI活用の基準を確立することが、今後の課題となるでしょう。

まとめ

建築・建設業界におけるAI活用は、生産性向上、コスト削減、安全性確保、品質向上など、多岐にわたる効果をもたらしています。しかし、技術的、コスト面、人材面、倫理面での課題も存在します。

この課題を克服し、AIの恩恵を最大限に活用するためには、専門知識を持つパートナーの助言が不可欠です。自社の特性や課題に合わせたAI導入戦略を立てるためにも、まずはお気軽にご相談ください。

建築・建設業界のAI活用事例に関するFAQ

AI建築でできることは？

AI建築では、設計プロセスの効率化、構造解析の高度化、エネルギー効率の最適化が可能です。

例えば、AIが膨大な設計データを分析し、最適な建築プランを提案したり、建物の構造強度をシミュレーションしたりします。また、AIは建物の使用状況を予測し、省エネルギーな運用計画を立案することもできます。

建設・施工業では、AIやITをどのように活用していますか？

建設・施工業では、AIやITを活用して作業効率の向上と安全性の確保を図っています。例えば、ドローンとAI画像認識技術を組み合わせた現場監視システムや、IoTセンサーとAIによる建設機械の遠隔操作・自動制御などが実用化されています。

また、BIM（Building Information Modeling）とAIを連携させ、施工プロセスの最適化や品質管理の高度化も進んでいる技術の1つです。

AIによる建築図面生成とは？

AIによる建築図面生成とは、機械学習アルゴリズムを用いて、建築家の設計プロセスを模倣し、自動的に建築図面を作成する技術のことです。大量の既存図面データを学習したAIは、与えられた条件（敷地形状、建築規制、顧客要望など）に基づいて、最適な平面図や立面図を生成します。