建設・建築業界でのAI活用方法！AI導入のメリットや事例を紹介

2025.05.09

建設業界は今、人手不足や生産性向上、安全管理の強化など多くの課題に直面しています。

これらの課題を解決する切り札として、AI（人工知能）技術の活用が急速に注目を集めています。

設計から施工、維持管理に至るまで、建設プロジェクトの各段階でAIを導入することで、業務効率化やコスト削減、安全性向上など多くのメリットが得られるようになっています。

しかし、具体的にどのようなAI技術があり、それをどう活用すれば良いのか、導入するメリットは何か、そして実際の成功事例には何があるのかなど、疑問を持つ方も多いでしょう。

本記事では、建設業界で働く方々に向けて、AI技術の最新動向から具体的な活用方法、導入メリット、そして実際の導入事例までを詳しく解説します。

この記事を通じて、建設業界でのAI活用の可能性を理解し、自社の競争力強化や業務改善のヒントにしていただければ幸いです。

建設業界におけるAI活用の現状と可能性

建設業界は長い歴史を持ちながらも、近年のデジタル化の波に乗り遅れていた分野のひとつでした。

しかし今、AIやIoT、ビッグデータといった先端技術の急速な発展により、建設業界は大きな転換点を迎えています。

まずは現在の建設業界が直面している課題と、AI活用がもたらす可能性について見ていきましょう。

建設業界が直面する課題とAIの必要性

建設業界が直面している最大の課題のひとつは、深刻な人手不足です。

国土交通省の調査によると、建設業の就業者数は1997年のピーク時から約25%減少し、さらに就業者の約3分の1が55歳以上という高齢化が進んでいます。

このような状況の中、限られた人材で生産性を向上させることが喫緊の課題となっています。

また、建設プロジェクトの複雑化や大規模化に伴い、膨大な情報を効率的に処理し、正確な判断を迅速に行う必要性が高まっています。

従来の経験と勘に頼った方法では対応が難しくなってきており、データに基づいた科学的アプローチの重要性が増しています。

さらに、工事の安全性確保や品質管理、環境負荷の低減なども、建設業界が継続的に取り組むべき課題です。

これらの課題に対して、AI技術は強力な解決策となります。

AIは大量のデータから学習し、パターンを見つけ出し、予測や最適化を行うことが得意です。

例えば、過去の施工データや気象情報から工期の最適化を図ったり、作業員の動きを分析して安全リスクを予測したりすることが可能になります。

建設業AI活用の国内外の動向

世界的に見ると、建設業界におけるAI活用は急速に進展しています。

特に米国や欧州、シンガポールなどでは、国を挙げてBIM（Building Information Modeling）とAIの連携を推進し、建設プロセス全体のデジタル化に取り組んでいます。

例えば、米国の大手ゼネコンでは、ドローンで撮影した現場画像をAIが分析し、工事の進捗状況や安全リスクをリアルタイムで把握するシステムが実用化されています。

日本国内では、国土交通省が推進する「i-Construction」が建設業界のデジタル化とAI活用を後押ししています。

大手ゼネコンを中心に、設計支援AIや施工シミュレーション、自動施工機械などの開発・導入が進められています。

例えば、鹿島建設の「T-iROBO」シリーズや清水建設の「Shimz スマート生産システム」など、AI・ロボット技術を活用した次世代建設システムの開発が活発化しています。

また、中小建設会社においても、工事写真の自動仕分けや施工計画の最適化など、比較的導入しやすいAIツールから活用が始まっています。

建設業界のAI投資額は年々増加しており、2025年までに世界で45億ドル規模に達すると予測されています。

デジタルトランスフォーメーション（DX）と建設業AI活用の関係

建設業界におけるAI活用は、より大きな流れである「デジタルトランスフォーメーション（DX）」の一部として位置づけられます。

DXとは、デジタル技術を活用して業務プロセスやビジネスモデルを根本から変革し、競争優位性を確立することを指します。

建設業界のDXにおいて、AIは中核的な技術のひとつとなっています。

建設DXの流れは、まず「デジタイゼーション」（アナログ情報のデジタル化）から始まり、次に「デジタライゼーション」（デジタル技術による業務効率化）へと進み、最終的に「デジタルトランスフォーメーション」（ビジネスモデルの変革）へと発展していきます。

現在の建設業界は、大手企業を中心に「デジタライゼーション」の段階から「デジタルトランスフォーメーション」の段階へと移行しつつあります。

例えば、BIMやCIM（Construction Information Modeling）の導入により、設計・施工・維持管理までの一貫したデジタルデータ管理が可能になり、そこにAIによる分析・最適化が加わることで、従来とは異なる建設プロセスが実現されつつあります。

このような建設DXの流れの中で、AIは「学習」と「予測」の機能を提供する重要な要素です。

膨大な建設データからパターンを学習し、最適な設計案や施工方法を提案したり、将来的なリスクや変化を予測したりすることで、より高度な意思決定をサポートします。

建設業界のDXとAI活用は、単なる省力化やコスト削減だけでなく、これまで不可能だった価値創造や問題解決を可能にする可能性を秘めています。

建設業AI活用による具体的なメリットと導入効果

AIを建設業に導入することで、多くの具体的なメリットが生まれます。

単なる業務効率化だけでなく、長年建設業界が抱えてきた構造的な課題の解決にも貢献します。

ここでは、建設業界でAIを活用することで得られる主要なメリットと、実際の導入効果について詳しく見ていきましょう。

生産性向上と工期短縮の実現

建設業におけるAI活用の最も大きなメリットの一つが、生産性の大幅な向上です。

日本の建設業の労働生産性は、製造業と比較して約5割程度にとどまっており、国際競争力の面でも課題となっています。

AIの導入により、こうした生産性の壁を打破することが期待されています。

例えば、施工計画の立案においては、AIが過去の類似プロジェクトのデータを分析し、最適な工程や資源配分を提案することができます。

また、建設現場の日々の進捗管理においても、AIによる画像認識技術が活用され始めています。

ドローンやカメラで撮影した現場画像をAIが分析し、計画との差異をリアルタイムで検出することで、問題の早期発見と迅速な対応が可能になります。

さらに、図面作成や各種書類作成といった事務作業においても、AIによる自動化が進んでいます。

人手不足・高齢化問題への対応

建設業界の深刻な人手不足と高齢化は、業界全体の持続可能性を脅かす大きな課題です。

厚生労働省の調査によると、建設業の有効求人倍率は全産業平均の約2倍と高い水準で推移しており、人材確保が困難な状況が続いています。

AIの導入は、この人手不足問題に対する有効な解決策となります。

例えば、熟練技能者の経験と勘に頼っていた複雑な判断や意思決定を、AIが支援することで、経験の浅い若手作業員でも高度な業務を遂行できるようになります。

コンクリート打設のタイミング判断や鉄筋組立の最適化など、これまで熟練の技術が必要だった作業においても、AIによるガイダンスシステムの導入が進んでいます。

また、重機の自動運転や遠隔操作技術と組み合わせることで、高齢作業員の負担軽減や、女性・若手が活躍できる環境づくりにも貢献します。

さらに、AIによる業務効率化で残業時間が削減され、ワークライフバランスが改善されることで、建設業の魅力向上と人材確保にもつながっています。

実際に、AI技術を積極的に導入している建設企業では、若手採用の応募倍率が向上し、離職率も低下するという好循環が生まれています。

建設業の将来を担う人材確保と技術継承の観点からも、AIの活用は今や不可欠な要素となっているのです。

安全性向上とコスト削減効果

建設現場の安全確保は最優先事項であり、AI技術はこの面でも大きく貢献します。

建設業は他産業と比較して労働災害発生率が高く、厚生労働省の統計によれば、全産業平均の約2倍以上の死亡災害が発生しています。

AIを活用した安全管理システムは、こうした状況を改善する強力なツールとなります。

例えば、AIによる画像認識技術を用いて、作業員の危険行動や保護具の未着用、危険区域への立ち入りなどをリアルタイムで検知し、警告を発するシステムが実用化されています。

また、過去の事故データをAIが分析することで、特定の条件下での事故リスクを予測し、事前に対策を講じることも可能になっています。

コスト面においても、AI活用による削減効果は顕著です。

設計段階でのAIシミュレーションにより、材料の無駄を最小限に抑えた最適設計が可能になり、材料コストを5〜15%削減できるケースが報告されています。

また、施工段階では機械の稼働状況をAIが分析し、最適な配置と運用計画を提案することで、機械レンタルコストや燃料費の削減が実現しています。

さらに長期的には、AIによる予測保全（Predictive Maintenance）が建物の維持管理コスト削減にも貢献します。

センサーデータをAIが分析することで、設備の故障を事前に予測し、最適なタイミングでメンテナンスを実施することが可能になります。

これにより、従来の定期点検に比べてメンテナンスコストを20〜30%削減できるという調査結果も出ています。

建設業AI活用の具体的な事例と技術

建設プロジェクトは、企画・設計から施工、そして引き渡し後の維持管理まで、幅広いフェーズに分かれています。

AI技術はこれらのあらゆる段階で活用されており、それぞれの局面で異なる価値を生み出しています。

ここでは、建設プロジェクトの各段階における具体的なAI活用事例と技術について詳しく解説します。

設計・企画段階でのAI活用事例

建設プロジェクトの成否は、初期の設計・企画段階で大きく左右されます。

この段階でAIを活用することで、より優れた設計案の創出や、後工程での問題発生リスクの低減が可能になります。

具体的には、ジェネレーティブデザイン（生成的設計）と呼ばれる技術が注目を集めています。

ジェネレーティブデザインでは、建築家や設計者が要件や制約条件を入力すると、AIが数千から数万もの設計案を自動生成し、最適な案を提示します。

例えば、Autodeskの「Generative Design」は、敷地条件や日照、風向き、法規制などの複雑な条件を考慮しながら、構造的にも美観的にも優れた設計案を短時間で生成します。

実際に、竹中工務店では、オフィスビルの設計にAIを活用し、従来の手法では思いつかなかった斬新な空間構成を実現した事例があります。

また、BIM（Building Information Modeling）とAIを組み合わせた「インテリジェントBIM」も進化しています。

従来のBIMが建物の3Dモデルとデータベースを統合する技術だったのに対し、AIを組み込むことで、様々な設計案のシミュレーションや最適化が可能になっています。

例えば、設計変更が建物のエネルギー効率や建設コスト、工期にどのような影響を与えるかを、AIがリアルタイムで計算し、フィードバックする仕組みが実用化されています。

Autodesk「Generative Design」：敷地条件、日照、風向き、法規制などを考慮した設計案生成。
竹中工務店の事例：AI活用により斬新な空間構成を実現。
インテリジェントBIM：BIMとAIを組み合わせ、設計案のシミュレーションや最適化を実現。

施工現場におけるAI技術の応用

施工段階は建設プロジェクトの中核部分であり、AI技術の応用が最も活発に行われている領域でもあります。

特に注目されているのが、画像認識AI技術を活用した現場管理システムです。

例えば、鹿島建設が開発した「K-Field」では、現場に設置したカメラの映像をAIが分析し、作業員の位置や動き、使用している工具などを識別します。

これにより、危険行動の検知や作業進捗の自動記録、さらには作業員の熟練度に応じた適切な指示提供などが可能になっています。

同様のシステムを導入した現場では、安全管理の効率が3倍以上向上し、ヒヤリハット発生率が40%低減したという報告もあります。

また、大林組が開発した「遠隔施工システム」では、AIが建設機械の動きを制御し、オペレーターは遠隔地から操作するだけで高精度な作業が可能になっています。

さらに、施工管理においても、AIによる工程最適化や資材調達の効率化が進んでいます。

例えば、清水建設の「Shimz スマート生産システム」では、AIが天候予測や作業の進捗状況、資材の納入状況などを総合的に分析し、日々の作業計画を最適化します。

これにより、従来は熟練の現場監督の経験と勘に頼っていた複雑な判断が、データに基づいて客観的に行えるようになりました。

鹿島建設「K-Field」：AIによる作業員の位置や動き、使用工具の識別。
安全管理の効率化：AI活用により危険行動検知や作業進捗の自動記録。
大林組「遠隔施工システム」：AIによる建設機械の動き制御、遠隔操作で高精度作業。
清水建設「Shimz スマート生産システム」：AIによる作業計画の最適化と資材調達効率化。

維持管理・アフターメンテナンスでのAI活用

建物の引き渡し後も、長期にわたる維持管理フェーズが続きます。

この段階でのAI活用は、予防保全や効率的な運用による建物のライフサイクルコスト削減に大きく貢献します。

特に注目されているのが、AI×IoTを活用した「予測保全」（Predictive Maintenance）です。

例えば、大規模オフィスビルや商業施設では、空調設備や電気設備、エレベーターなどにセンサーを設置し、稼働データをリアルタイムで収集・分析しています。

AIがこれらのデータから異常パターンを検知し、故障が発生する前に適切なメンテナンスを提案するシステムが実用化されています。

三菱電機ビルソリューションズの「予知保全システム」では、エレベーターの振動や音などのデータをAIが分析し、故障リスクを予測することで、従来の定期点検に比べてダウンタイムを80%削減することに成功しています。

また、建物の構造部材の健全性評価にもAIが活用されています。

例えば、橋梁やトンネルの点検において、ドローンで撮影した画像をAIが分析し、ひび割れや劣化箇所を自動検出するシステムが実用化されています。

国土交通省の実証実験では、AIによる点検支援システムを導入することで、点検作業の時間を従来の3分の1に短縮できたという結果が出ています。

さらに、建物のエネルギー管理においても、AIの活用が進んでいます。

例えば、ダイキン工業の「AI省エネシステム」では、気象データや建物利用状況、エネルギー消費パターンなどをAIが分析し、最適な空調運転計画を立案します。

これにより、快適性を維持しながらエネルギー消費を15〜20%削減することが可能になっています。

三菱電機「予知保全システム」：エレベーターの振動や音データをAIが分析し、ダウンタイムを80%削減。
ダイキン「AI省エネシステム」：AIがエネルギー消費パターンを分析し、空調運転計画を最適化、消費を15〜20%削減。

建設業AI活用の導入ステップと成功のポイント

建設業界でAIを効果的に活用するためには、単に最新技術を導入するだけでなく、組織全体の準備と計画的な実行が必要です。

特に建設業は、他業種と比較してデジタル化の歴史が浅く、AIを導入する際には独自の課題があります。

ここでは、建設企業がAIを導入する際の具体的なステップと、成功のためのポイントを解説します。

AI導入の準備と計画立案

AI導入の第一歩は、現状の業務プロセスを徹底的に分析し、AIの適用が最も効果的な領域を特定することです。

建設業は多種多様な業務があるため、すべてを一度にAI化しようとするのではなく、効果が大きく、比較的導入しやすい領域から着手することが重要です。

例えば、書類作成や写真整理などの単純作業、あるいは進捗管理や安全確認など、定型的なチェック業務からAI化を始めるケースが多いようです。

次に、導入目的と期待効果を明確にします。

「単に最新技術を取り入れたい」という漠然とした動機ではなく、「現場の安全事故を30%削減したい」「施工写真の整理時間を半減させたい」など、具体的な目標を設定することが重要です。

この目標設定は、後の効果測定の基準にもなります。

また、AI導入には適切なデータ環境の整備が不可欠です。

AIはデータから学習するため、質の高いデータが十分に蓄積されていなければ、期待通りの効果は得られません。

多くの建設企業では、過去のプロジェクトデータがアナログ形式で保存されていたり、デジタルデータであっても標準化されていなかったりするケースが少なくありません。

AI導入に先立ち、まずはデータの収集・整理・標準化に取り組むことが重要です。

例えば、施工写真のデジタルアーカイブ化や、作業日報の電子化、BIM/CIMの導入など、基本的なデジタル基盤の整備から始めるケースが多いでしょう。

この段階で、データの収集・管理ポリシーを策定し、セキュリティ対策も同時に検討することが必要です。

人材育成と組織体制の整備

AI導入の最大の壁の一つは、人材と組織の問題です。

建設業界では、デジタル技術やAIに精通した人材が不足しており、外部からの採用も容易ではありません。

そのため、社内人材の育成と適切な組織体制の構築が不可欠です。

まず、デジタル技術の基礎から学ぶ社内研修プログラムの実施が効果的です。

特に、若手社員を中心に「デジタル推進チーム」を編成し、集中的なトレーニングを行う企業が増えています。

日建連（日本建設業連合会）によるDX人材育成プログラムや、各種のAI・BIM講習会など、業界団体が提供する教育機会も積極的に活用すべきでしょう。

また、組織的なサポート体制の構築も重要です。

例えば、「デジタル推進部」などの専門部署を設置し、全社的なAI導入を統括する役割を担わせます。

この部署が各現場や部門のAI活用をサポートし、好事例の水平展開を促進することで、組織全体のデジタル成熟度を高めることができます。

さらに、経営層の理解と支援も不可欠です。

AI導入には初期投資が必要であり、効果が表れるまでには一定の時間がかかります。

短期的な成果だけでなく、中長期的な競争力強化の視点から投資判断を行うよう、経営層の理解を得ることが重要です。

AIツール選定と段階的導入のポイント

適切なAIツールの選定も、成功のカギを握ります。

建設業向けのAIソリューションは日々進化しており、様々なベンダーやスタートアップが独自のサービスを提供しています。

選定に際しては、自社の課題と目標に最も適したツールを見極めることが重要です。

大きく分けると、建設業向けAIツールには、「汎用型」と「特化型」があります。

汎用型は、大手ITベンダーが提供する幅広い機能を持つプラットフォームで、カスタマイズ性は高いものの、導入コストと専門知識が必要になります。

一方、特化型は、建設現場の安全管理や写真管理など、特定の業務に特化したソリューションで、比較的導入が容易であるものの、機能の拡張性には制限があります。

中小規模の建設会社では、まず特化型ツールから導入を始め、徐々に範囲を広げていくアプローチが現実的でしょう。

例えば、施工写真のAI自動仕分けツールや、ドローン画像による進捗管理ツールなど、導入効果が見えやすい領域から着手することが推奨されます。

また、近年はSaaS（Software as a Service）型のAIツールも増えており、初期投資を抑えて導入できるサービスも増えています。

導入後は、小規模なパイロットプロジェクトから始め、効果を検証しながら段階的に拡大していくことが重要です。

例えば、特定の現場や部門でまずAIツールを試験的に導入し、使い勝手や効果を評価した上で、全社展開を図るアプローチです。

このアプローチにより、大きな混乱やコスト増大を避けながら、着実にAI活用を進めることができます。

	小規模企業向けAI導入	中堅・大手企業向けAI導入
推奨ステップ	・特定業務に特化したAIツールから導入・クラウドサービス（SaaS型）の活用・段階的な機能拡張	・全社的なDX戦略の一環としてAI導入・自社専用システムの開発も視野に・BIM/CIMとの連携を重視
初期投資目安	・数十万円〜数百万円（サブスクリプション型が主流）	・数千万円〜数億円（システム規模による）

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