この記事のポイント
この記事は、建設業界においてコスト見積もりの正確性を高めた西松建設の事例について述べています。
西松建設はAI経済予測ツール「xenoBrain」を導入し、物価変動のリスクへの対応力を向上させました。
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監修者プロフィール
坂本将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
最近の経済の大きな物価変動は、建設業界において正確なコスト見積もりを難しくしています。このような状況を打破すべく、西松建設株式会社はAI経済予測ツール『xenoBrain』を導入し、その予測精度の高まりを実感しています。今回の記事では、xenoBrainを用いて建設コスト予測におけるリスクを低減させ、購買戦略の質を飛躍的に向上させた西松建設の事例を紹介しています。見積もり精度の向上がなぜ必要だったのか、xenoBrainの具体的な活用方法はどのようなものだったのか、実際のビジネスシーンへの効果について詳しく解説しています。
建設・建築業界に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。建築・建設業界では、IoT機器・データとAIを活用した事例が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。
【導入事例概要】
西松建設株式会社の企業ロゴ
西松建設株式会社は、AI経済予測プラットフォームサービス『xenoBrain』を導入し、建設コストの物価変動予測の精度を高めることに成功しました。xenoBrainの数値を資料として利用することで、見積もりの際のリスクを考慮し、購買戦略の質を向上させました。
【導入の背景】
西松建設は土木、建築、不動産、環境などの分野において技術とソリューションを提供し、業界をリードしてきました。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り、その解決策として『xenoBrain』の導入を試みました。
【元々の課題】
大幅な物価変動によって、建設費用の見積もりと実際の購入金額に大きな隔たりが生じ、これが大きなリスクとなっていました。しかし、精度の高い予測を得ることは困難であり、見積もりの信頼度を上昇させる必要がありました。
【解決策】
西松建設は、経済予測AIプラットフォーム『xenoBrain』を導入しました。xenoBrainは、様々な経済情報を独自のAIで解析し、建築費指数をはじめとした価格変動の予測を提供します。予測結果は現実的な根拠と裏付けが欲しい場所でエビデンスとして活かされています。
【効果】
xenoBrainの建築費指数の予測結果を参考にすることで、西松建設は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活用できるようになりました。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。
xenoBrainによる建築費指数予測
【出典】