建設業界における生成AIの活用事例11選！導入メリットや注意点も解説

人手不足、生産性向上、技術継承――。建設業界が直面する課題は山積みです。
こうした中で、生成AIの導入が業界に新たな可能性をもたらしています。

本記事では、LIFULLの不動産AIチャットボットから、大林組の設計自動化技術、鹿島建設の現場分析システムまで、最新のAI活用事例を詳しく紹介します。 <br<これらの事例を通じて、設計の効率化、施工の安全性向上、コスト削減など、AIが建設業界にもたらす具体的なメリットを探ります。

同時に、導入に伴う課題や注意点にも触れ、AIを検討する企業に役立つ情報を提供します。

建設業の未来を変える可能性を秘めた生成AI技術。その最前線を、皆様にお届けします。

建設業においてAI導入が求められる背景

建設業就業者の現状 (参考：国土交通省：建設業を巡る現状と課題（令和4年）)

建設業におけるAIの導入が求められる背景として、以下のポイントが挙げられます。

1. 担い手不足と高齢化
   建設業の労働者は高齢化が進んでおり、10年後には多くの技能者が引退する見込みです。
   一方で、若年層の新規参入者が少なく、労働力の確保が困難な状況です。このため、人手不足を補う手段として、AIの活用が期待されています。
   
   
2. 生産性の向上
   建設業は他産業に比べて労働生産性が低く、特に現場管理や施工の効率化が課題とされています。
   AIを導入することで、作業の自動化やプロセスの最適化を図り、生産性を向上させることができます。
   
   
3. 技術継承の課題
   技術者や技能者の高齢化に伴い、技術の継承が困難になっています。
   AI技術を活用することで、技術の標準化やノウハウのデジタル化が可能となり、次世代への技術継承を支援することができます。
   
   
4. コストの増加
   資材価格の高騰や労務費の上昇により、建設コストが増加しています。
   AIによる効率化が進めば、コストの削減や施工の精度向上が期待されます。

これらの課題に対応するため、AIの導入が建設業において強く求められています。

建設業界におけるAI活用状況

日本の建設分野におけるAIの現状について、以下3つの傾向が見られます。

いずれの年次も、研究開発の割合が大きい 参考：令和6年ACTEC：建設分野のAI活用に関する調査研究報告)

1. 省人化の推進
   • AIは特に「省人化」を目的として導入されており、少子高齢化に伴う労働力不足を補う手段として活用されています。
     特に、判断や経験が必要な業務をAIが代替するケースが多く見られます。
     
     
2. AI活用の目的
   • AIの活用目的は大きく3つに分類されており、ルーチンワークの代替、スキルの代替、そしてスキルの高度化です。
     これらの目的に応じて、AI技術が適切に選定・導入されています。
     
     
3. 技術の導入フェーズ
   • 年次ごとに見ると、建設分野におけるAI技術は「研究開発」段階の割合が大きいことが特徴です。
     日本の建設分野におけるAI技術は、まだ実用段階での運用が少ないという現状です。

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建設業界における生成AIの活用事例

ここからは建設業界における具体的な活用事例をご紹介します。

LIFULL

LIFULLはMicrosoft Azureの生成AI技術を活用し、ヘルプデスク業務の効率化を実現しました。
Azureのチャットボットを導入することで、従業員からの問い合わせ対応が自動化されています。よくある質問や基本的なサポートが迅速に処理され、応答時間が大幅に短縮されました。

出典：不動産業界で初となる「生成AIを活用した一般ユーザー向けサービス」を提供、Azure OpenAI Service の採用で高い安定性と安全性を実現より、システム内部の様子

LIFULLは、LINEチャットボットからAzure OpenAI Serviceへ移行することで、サポートの安定性とセキュリティの向上も実現しました。
生成AIの活用により、住宅弱者支援のサービスも提供し、社会課題の解決にも取り組んでいます。

また、野村不動産ソリューションズと共同でAzureのAI技術を活用して、不動産に関わる質問に回答するチャットボットAI ANSWER Plusを開発、ノムコムにて公開しました。

出典：不動産業界で初となる「生成AIを活用した一般ユーザー向けサービス」を提供、Azure OpenAI Service の採用で高い安定性と安全性を実現より、AI ANSWER Plusの様子

これは、不動産に関する様々な質問への回答をはじめ、条件を入力すると不動産の紹介をするものです。
従来のものでは自由度が低かったため、生成AIを活用して行えないか、という相談をきっかけに始まり、現在は一般ユーザー向けにも公開されました。

LIFULLは画像や音声など、チャット以外にも新しい機能を実装しながら、今後も不動産分野において生成AIの活用をリードし、より良い体験と価値提供を目指しています。

【関連記事】
LIFULLの不動産AI化と社会課題解決への挑戦

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株式会社mign

株式会社mignは、画像生成AI技術を用いてリノベーション後のイメージを即座に作成できる新しいソリューションをリリースしました。
リノベーション前の部屋の画像をアップロードし、希望するデザインや色を入力するだけで、数分以内に変換後のイメージを出力するものです。

これにより、設計プロセスの効率化が図られ、クライアントとのコミュニケーションもスムーズになります。

AIに以下のような画像を入力した利用例が公開されています。

出典：画像生成AIによってリノベーション後のイメージを即座に作成できるソリューションをリリースより、入力した画像

濃い赤（バーガンディ）を基調とした雰囲気に変えてくださいと入力した出力結果は以下のようになるようです。

出典：画像生成AIによってリノベーション後のイメージを即座に作成できるソリューションをリリースより、出力された画像

従来のリノベーションプロセスでは、設計者とクライアントとの間で何度もフィードバックを繰り返す必要があり、時間とコストがかかっていました。

このソリューションを使うことで、AIがクライアントの要望を視覚的に表現し、迅速にイメージを提供することで、このプロセスを大幅に効率化することが可能になります。

設計者への手戻りを減らし、クライアントは即時にフィードバックを行えるため、全体の業務効率向上、コストの削減が期待されています。

【関連記事】
AIで実現する手軽なリノベ事例紹介

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株式会社iYell

iYell株式会社は、住宅ローン業務を効率化するためにMicrosoft AzureのクラウドとAI技術を導入しました。

AIを活用した自動審査システムにより、人的エラーを減らし、業務の効率化を実現しました。これにより、iYellは顧客満足度を高めるとともに、競争力を強化しています。

出典：iYell が Azure の AIとPower Automate で「いえーる ダンドリ」の作業工数を大幅削減! さらなるAI活用も視野により、導入された「いえーる ダンドリ」の概要


また、iYellは、住宅ローン手続きに多くの時間と労力がかかっていることを課題として認識していました。
その解決のためにもAzureの導入が役立っています。新たに導入されたのは、Azure AI Service(旧:Azure Cognitive Service)や、Power Automateを使ったPaaSサービスです。

Azureの画像認識機能やテキスト解析機能を活用することで、ファイルの自動的仕分けや、命名規則に則ったファイル名変更の自動化を実現しています。

出典：iYell が Azure の AIとPower Automate で「いえーる ダンドリ」の作業工数を大幅削減! さらなるAI活用も視野により、ファイル分析のフロー

加えて、AI技術を用いた審査プロセスの自動化により、人的ミスを減らし、業務効率を大幅に向上させました。
この結果、業務の効率化だけでなく、コスト削減と顧客満足度の向上も達成しました。

【関連記事】
iYellが実現する住宅ローン手続き効率化

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大林組

大林組は、SRIインターナショナルと共同で、設計初期段階の作業を効率化するAI技術「AiCorb®」を開発しました。
AiCorb®はスケッチや3Dモデルから多様なファサードデザインを自動生成し、設計プラットフォームHyparと連携します。

出典：建築設計の初期段階の作業を効率化する「AiCorb®」を開発より、提案フロー

大林組は、迅速な顧客ニーズの把握と設計提案が求められていました。従来の設計方法では時間と手間がかかるという課題がありました。
「AiCorb®」は、複数のデザインを学習し、スケッチや3Dモデルから即座にファサードデザインを生成する技術です。これにより、設計フェーズの時間短縮と効率化が実現しました。

出典：建築設計の初期段階の作業を効率化する「AiCorb®」を開発より、スケッチとそこから生成されたモデル

AiCorb®とHyparの連携により、迅速な提案と合意形成が可能になり、大幅な時間短縮と効率向上が達成されました。
設計者がクリエイティブな作業により多くの時間を割ける環境を整備し、顧客満足度の向上にも寄与しています。

詳細はこちらをご覧ください。

【関連記事】
大林組が開発、AI設計技術で業務革新

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西松建設

西松建設は、株式会社xenodata lab.と共同で、経済特化生成AIプラットフォーム『xenoBrain』を導入しました。

最近の物価変動により、建設コストの適正な見積もりが困難となっていました。
西松建設は、コスト見積もりの精度を高めるためにxenoBrainを導入し、その予測精度の高まりを実感しています。

『xenoBrain』は、ニュースや統計を基に物価データを整理し、経済情報を解析して建設費用の変動を予測するものです。
これにより、見積もり金額と実際の購入価格の差異を予測し、リスクを軽減することが可能になりました。

出典：建設業界の物価変動を経済予測AIで先読みより、xenoBrainによる予測

西松建設は、xenoBrainを活用することで、見積もりのリスクを加味し、早期の発注を可能にしています。
また、会議の資料に数値を参考として記載することで、積算や調達の戦略を最適化し、事業の判断材料としての活用も可能です。
これは、作業効率の大幅な向上とともに企業の経営意思決定のサポーターとして大きな役割を果たしています。

【関連記事】
西松建設が選ぶAI経済予測ツール導入

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鹿島建設

鹿島建設は、固定カメラと画像AIを利用して建設現場の作業人数や作業時間を自動で分析・可視化するシステムを開発しました。

出典：鹿島、画像AIで作業エリア内の技能者数と作業時間を可視化　歩掛りを自動算出より、開発されたシステム

従来の建設現場では、手作業での歩掛り調査が行われていましたが、これには多大な時間と労力がかかっていました。
鹿島建設は、これらの課題を解決するためにAI技術を導入しました。

新しいシステムでは、固定カメラが建設現場の画像をリアルタイムでキャプチャし、AIがそれを分析して作業人数や作業時間を自動的に記録します。
これにより、無人化された精度の高いデータ収集が可能となりました。

出典：鹿島、画像AIで作業エリア内の技能者数と作業時間を可視化　歩掛りを自動算出より、出力されたデータ

このシステムの導入により、作業の効率が大幅に向上しました。
正確なデータを基にした作業の進捗管理が可能となり、人的エラーの減少やコスト削減も実現しています。また、安全性の強化にも寄与しています。

鹿島建設は、このシステムをさらに多くの現場に導入する計画です。
将来的には、AI技術を活用してより高度な分析を行い、建設現場の生産性と安全性を一層向上させることを目指しています。

【関連記事】鹿島建設のAI活用建設現場自動分析

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清水建設

清水建設は、全従業員向けに生成AIサービス「法人GAI」を提供開始しました。

出典：全従業員向けに生成AIサービスの提供を開始より、今回提供開始された法人GAI

業務効率の向上と品質改善を目指し、清水建設は最新の生成AI技術を全従業員に提供することを決定しました。
従業員がAIを活用して業務を支援し、生産性を向上させることが目的です。

「法人GAI」は、文書作成やデータ分析、プロジェクト管理など、様々な業務をサポートします。
これにより、従業員はより創造的で付加価値の高い業務に集中できます。

出典：全従業員向けに生成AIサービスの提供を開始より、法人GAIの実際の使用イメージ

このサービスの導入により、業務効率が大幅に向上しました。迅速な意思決定が可能となり、プロジェクトの進行がスムーズに進むことが期待されます。
また、AIを活用することで誤字脱字の減少や発表資料の構成作成の容易化が実現しました。

清水建設は、今後も生成AI技術の活用を進め、より多くの業務プロセスにAIを統合する計画です。これにより、さらなる業務効率の向上と革新を目指します。

【関連記事】
-法人GAIで変わる建設業のDX-

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大和ハウス

大和ハウス工業株式会社は、AIヘルプデスク for Microsoft Teamsを導入し、18,000人の従業員の問合せを一元化し、対話データの資産化に着手しました。

従業員からの多岐にわたる問合せ対応の効率化と、管理部門の負担軽減を目指すものです。
特に、テレワークの普及により、問合せチャネルが増え、内容も複雑化していたため、効率的な対応が求められていました。

出典：大和ハウスがAI ヘルプデスク for Microsoft Teams を導入、18,000人の問合せの一元化と対話データの資産化に着手より、導入されたAIヘルプデスクの概要

AIヘルプデスクは、Microsoft Teams上で問合せの受付を一元管理し、担当者への取り継ぎや対応状況の管理を行います。
対話データをPKSHA Knowledge Makerでナレッジ化し、チャットボットが即座に回答する仕組みを構築しました。
これにより、対応精度が向上し、ナレッジの蓄積とFAQの生成が効率的に行われます。

導入により、日常業務を通じて対話データが資産化され、問合せ対応の効率が大幅に向上しました。
また、AIヘルプデスクの活用で、従業員が迅速に必要な情報を得られるようになり、業務改善が進みました。

大和ハウスは、全国の従業員に対してAIヘルプデスクを展開し、問合せ業務の効率化と生産性向上を目指します。

【関連記事】
大和ハウスがAIヘルプデスクを導入し従業員サポートを革新

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ASNOVA

ASNOVAは、株式会社トライエッティングのノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を導入し、需要予測を自動化して失注を最小限に抑え、稼働率を大幅に向上させました。
足場レンタル事業において、適切な在庫管理と受発注の効率化が課題でした。

「UMWELT」は過去の入出庫データを基にAIが需要予測を行い、適切な在庫管理を実現するものです。担当者の業務負担を軽減し、効率的な機材管理が可能となりました。
導入後、全国の機材センターで適切な機材の量を予測し、失注を最小限に抑えることに成功し、機材の稼働率も大幅に向上しました。

ASNOVAは、需要予測の精度向上を目指し、さらなる在庫管理の最適化を図りながら、品質管理や安全管理の強化にも注力し、ニーズに迅速に対応していくとしています。

【関連記事】ASNOVAの効率革命：ノーコードAI「UMWELT」による自動化で失注リスク減と稼働率向上

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ブリヂストン

ブリヂストンは、BHP社がチリに保有するSpence鉱山において、独自のアルゴリズムを活用したタイヤ耐久予測サービスの提供を開始しました。

Spence鉱山では、電気自動車や家電に使用される銅を生産しており、高い需要が予測されています。しかし、タイヤの予期せぬダメージによる計画外のメンテナンスが効率的な運行を妨げていました。

出典：独自のアルゴリズムを活用したタイヤ耐久予測による鉱山ソリューション新サービスをBHP社Spence鉱山で提供開始より、鉱山現場での作業風景

「Bridgestone iTrack」システムは、取得したデータを基に、AIがタイヤの温度、空気圧、車両位置情報を解析し、最適なメンテナンスタイミングと走行ルートを提案します。

タイヤの耐久性を予測することで、コスト削減と車両の稼働率向上が実現しました。
また、タイヤ使用本数の削減により資源生産性の向上も図ることができます。

今後は、鉱山オペレーションの最適化とサステナビリティの向上を目指し、このソリューションのさらなる普及を進めます。

【関連記事】ブリヂストン：AIを活用したタイヤ耐久予測による新ソリューション

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STRABAG

STRABAGは、Microsoft AzureとAI技術を活用して建設プロジェクトのデジタル化とリスク管理の効率化を進めています。

建設プロジェクトのデータ断片化や管理の複雑さに対処するため、統合デジタルプラットフォームの必要性を課題として感じていました。

Microsoft Azure上に構築されたデータプラットフォームを導入し、データの一元管理とリアルタイム監視を実現しました。
また、AIを活用したリスク管理システムにより、80%の精度でリスクを予測し、プロジェクトの時間と費用を削減しています。

出典：Strabag SE builds a risk management solution to improve efficiency using Microsoft Intelligent Data Platformより、実際のミーティング風景

データプラットフォームの導入により、プロジェクト管理の効率が大幅に向上し、迅速な意思決定と作業の最適化が可能になりました。

今後もデジタル技術のさらなる活用を通じて、持続可能な建設と効率的なプロジェクト運営を目指します。

【関連記事】
Strabag SEとMicrosoftがAI駆動データプラットフォームで建設リスク管理を革命化

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建設業界でAIを導入するメリットと注意点

メリット

建設業界でAIを導入するメリットは以下の通りです。

メリット	説明
精度向上	作業や診断の精度が向上し、エラーや欠陥が減少
生産性向上	作業プロセスの効率化により、全体的な生産性が向上
省人化	労働力不足の解消と人手依存度の低下
安全性向上	リスクの予測・検知による労働環境の安全性改善
コスト削減	効率化による運用コストの削減と経済的効果

注意点

建設業界でAIを導入する際の注意点は以下の通りです。

注意点	説明
初期コストとROI	導入初期コストとリターンの慎重な評価が必要
データ品質の確保	高品質なデータの収集と管理が精度向上に不可欠
現場の抵抗	労働者や管理者へのAI取り扱い教育とサポートが重要
システムの複雑さ	導入後の運用管理やメンテナンスへの考慮が必要
法規制や倫理問題	AI関連の法的・倫理的問題への十分な配慮が必要

これらの点に注意を払うことで、建設業界における、AI導入の効果を高めることが期待できます。

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まとめ

生成AIは、建築業界において革新的な変化をもたらす可能性を秘めるものです。

今回ご紹介した事例のように、設計の効率化、施工の安全性向上、材料の最適化など、今後もさまざまな分野での活用が期待されています。
しかし、その一方で、データの質や倫理的な問題、人材育成といった課題がするのも事実です。

これらの課題を克服し、生成AIの可能性を最大限に引き出すためには、業界全体での協力と共通の理解が不可欠です。未来の建築を担う技術として、生成AIの進化と発展から目が離せません。