深刻な人手不足と高齢化への対応

建設業界における最大の問題は、働き手の減少と高齢化です。総務省や国土交通省のデータを見ても、建設業の就業者数はピーク時から大幅に減少しており、さらに就業者の約36.7%が55歳以上という現実があります。若手の入職者が少ない中で、ベテラン層が一斉に引退する時期が迫っています。これまで人間がやっていた業務の一部をAIに代行させなければ、現場が回らなくなる未来はすぐそこまで来ています。生成AIは、限られた人数で現場を運営するための「新しい労働力」として期待されています。

2024年問題と長時間労働の是正

2024年4月から建設業にも時間外労働の上限規制が適用されました。いわゆる「2024年問題」です。これまでは長時間労働でなんとかこなしていた業務も、今後は法的に許されなくなります。特に現場監督や施工管理者は、日中の現場指揮に加え、夜間の書類作成業務が大きな負担となっていました。この「書類作成」こそ、生成AIが最も得意とする領域です。AIを活用してデスクワーク時間を圧縮することで、労働時間を法令範囲内に収めつつ、生産性を維持することが求められています。

技術継承の難しさを解決する手段

ベテラン技術者が持つ「勘」や「経験」といった暗黙知を、いかに若手に伝えるかも大きな課題です。これまでは「背中を見て覚えろ」というOJTが主流でしたが、若手不足と時間の制約により、その方法は限界を迎えています。生成AIを活用すれば、社内の膨大なマニュアルや過去の施工事例、ベテランのノウハウをAIに学習させることができます。若手社員がAIに質問するだけで、「この状況ではどう対処すべきか」という熟練者の知恵を即座に引き出せるようになるため、技術継承の強力なサポーターとなります。

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公開日：2022年11月2日　更新日：2023年11月22日 建設DXとは？建設業の課題や建設DXが求められる理由、事例を紹介 国土交通省では、おもにインフラ分野のDXを進めており、環境整備や新技術の開発・導入の促進が積極的に行われています。建設業の具体的な課題とその解決方法や推進事例などを詳しく紹介します。

設計・デザイン業務の効率化

設計段階では、アイデア出しやパース作成に多大な時間がかかります。画像生成AIを活用すれば、テキストで「モダンなオフィスビル、ガラス張り、緑化テラス付き」と指示するだけで、数秒で複数のデザイン案を出力できます。これにより、施主とのイメージ共有がスムーズになり、手戻りを減らすことが可能です。また、テキスト生成AIを使って、設計条件書や仕様書のドラフト（下書き）を作成することもできます。ゼロから文章を考えるのではなく、AIが作ったたたき台を修正するフローに変えるだけで、作業時間は劇的に短縮されます。

施工管理・日報作成の自動化

施工管理者の負担を最も減らせるのがこの領域です。例えば、日々の施工日報や安全日誌の作成です。スマートフォンで現場の状況を箇条書きでメモしたり、音声入力で吹き込んだりした内容をChatGPTなどのAIに渡せば、「きちんとしたビジネス文書の日報」に整形してくれます。また、会議の議事録作成もAIにお任せです。録音データを文字起こしし、さらにAIで要約させることで、議事録作成にかかる時間を数時間から数十分へと短縮できます。

安全管理と危険予知の高度化

安全管理においてもAIは力を発揮します。過去に起きた労働災害の事例やヒヤリハット報告をAIに学習させておけば、その日の作業内容や天候を入力するだけで、「今日はどのような事故が起きやすいか」「重点的に確認すべき安全ポイントは何か」をAIが予知して教えてくれます。また、現場カメラの映像をAIが解析し、ヘルメット未着用や危険エリアへの侵入を検知してアラートを出すシステムと組み合わせることで、人間の目が届かない範囲の安全も確保できます。

バックオフィス業務の負担軽減

現場以外の事務作業も効率化できます。見積書の作成補助、工事請負契約書の条文チェック、協力会社への依頼メール作成などです。特に海外資材を扱う場合や外国人労働者がいる現場では、AIの翻訳機能が役立ちます。自然な日本語でのマニュアル作成や、多言語への翻訳も一瞬で完了するため、コミュニケーションコストを大幅に下げることができます。社内規定や過去の図面データの検索システムにAIを組み込み、「社内専用検索エンジン」として使う企業も増えています。

圧倒的な業務時間の短縮

最大のメリットは「時間の創出」です。これまで人間が1時間かけていたメール作成や報告書作成が、AIを使えば5分で終わることも珍しくありません。例えば、現場事務所に戻ってから1〜2時間かけて行っていた書類整理が移動中にスマホで完了すれば、その分早く帰宅したり、翌日の段取り確認に時間を充てたりできます。これは従業員のワークライフバランス改善に直結し、離職率の低下や採用競争力の強化にもつながります。

コスト削減と利益率の向上

業務時間が短縮されれば、当然ながら人件費（残業代）の削減につながります。また、設計や施工計画の精度が向上し、手戻りやトラブルが減少すれば、余計なコスト発生を防ぐことができます。さらに、AIを活用して少人数で多くの現場を管理できるようになれば、1人当たりの売上高が向上します。外注していたパース作成や資料作成を内製化できれば、外注費の削減も可能です。これらはすべて、会社の利益率向上に貢献します。

属人化の解消と品質の標準化

建設業では「あの人じゃないと分からない」という属人化が起きがちです。しかし、AIを活用して社内ナレッジを共有し、文書作成や判断のサポートをAIに行わせることで、誰がやっても一定以上の品質を保てるようになります。例えば、若手が作った施工計画書をAIにチェックさせ、「ベテランの視点」で不備を指摘させることで、提出書類の品質を底上げできます。業務の標準化は、組織としての足腰を強くし、特定の個人に依存しない持続可能な体制を作ります。

嘘の情報を生成するハルシネーション

生成AIには「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象があります。これは、AIが事実とは異なる嘘の情報を回答することです。例えば、架空の建築基準法や存在しない過去の施工事例を提示してくる可能性があります。対策としては、「AIの回答を鵜呑みにせず、必ず人間がファクトチェック（事実確認）を行う」というルールを徹底することが不可欠です。AIはあくまで「下書き作成のパートナー」であり、最終責任は人間にあるという意識を持つ必要があります。

情報漏洩とセキュリティリスク

ChatGPTなどのパブリックなAIサービスに、顧客の個人情報や未公開の設計図面、契約金額などの機密情報を入力してしまうと、そのデータがAIの学習に使われ、外部に漏洩するリスクがあります。対策としては、入力したデータが学習に使われない設定（オプトアウト）にするか、企業向けのセキュアな有料プランを契約することが重要です。また、社員に対して「個人名や具体的な企業名は入力しない」「機密情報は伏せ字にする」といった情報リテラシー教育を行うことも必要です。

著作権侵害の可能性と権利関係

画像生成AIなどが作成した成果物が、既存の著作物に酷似してしまうリスクもゼロではありません。特にデザイン業務などでそのまま商用利用する場合、知らず知らずのうちに他社の権利を侵害してしまう可能性があります。また、AIで生成した成果物の著作権が誰に帰属するかという法的な議論も現在進行系です。対策としては、生成物はあくまでアイデア出しの参考や社内資料として利用し、外部に公開する成果物については専門家のチェックを経るか、商用利用可能な画像素材サイトと併用するなど、慎重な運用が求められます。

自社の課題特定と目的の明確化

まずは「何のためにAIを入れるのか」をはっきりさせましょう。「なんとなく流行っているから」では失敗します。「施工管理の書類作成時間を1日1時間減らしたい」「若手の教育ツールとして使いたい」など、具体的で測定可能な目標を設定します。どの業務に時間がかかっているか、現場の声を聞いてボトルネックを特定することから始めます。

適切なAIツールの選定

目的に合わせてツールを選びます。汎用的な文章作成なら「ChatGPT（OpenAI）」や「Gemini（Google）」、社内データ検索なら「RAG」と呼ばれる技術を搭載したサービス、画像生成なら「Midjourney」などがあります。建設業に特化した日報作成アプリや施工管理システムにもAI機能が搭載され始めています。セキュリティ要件や予算、現場スタッフのITリテラシーに合わせて、使いやすいものを選ぶことが重要です。

社内ガイドラインとルールの策定

ツールが決まったら、使うためのルールを作ります。前の章で触れたセキュリティ対策を含め、「入力してはいけない情報リスト」「生成物のチェック体制」「利用可能な範囲」などを定めた「生成AI利用ガイドライン」を策定し、全社員に周知します。難解なルールブックにする必要はありません。「これだけは守ろう」というシンプルな箇条書きで十分です。

小規模な試験導入と効果検証

いきなり全社展開せず、まずはDXに意欲的な一部の部署やプロジェクトチームだけで試験導入（PoC）を行います。実際に使ってみて、「本当に時間が短縮されたか」「使い勝手はどうか」「どんなトラブルがあったか」を検証します。現場のリアルなフィードバックを集め、運用の改善点を見つけ出す期間を設けましょう。

全社的な展開と教育体制の構築

特定部門での試験運用で成果を確認できたら、次は組織全体への展開を進めます。しかし、建設業では現場の職人や施工管理担当者など、職種によってITリテラシーに大きな開きがあるのが現状です。そのため、単にアカウントを配布するだけでは現場での利用は進まず、DX推進担当者の負担ばかりが増えてしまうケースも少なくありません。

こうした事態を防ぐためには、自社のリソースだけで教育を完結させようとせず、定着まで支援してくれる研修サービスと合わせての導入を検討することが非常に有効です。プロによる体系的なトレーニングや研修を取り入れることで、社内のIT部門に過度な負担をかけずに、正しい知識と安全な利用方法を効率的に浸透させることが可能になります。

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公開日：2023年11月22日　更新日：2025年10月29日 成果を出すAI人材育成手法
【DX・AI 担当者／人事必見】導入から定着までの成功戦略 AI導入しても成果が出ない。その原因は、AIを従来のITツールと同じように考え、効率化だけを目的としているからです。AIの導入意義を改めて見直し、AI人材育成を成果につなげる設計・運用・定着の7ステップを徹底解説。

デザイン提案時間を半減させた事例

大林組では、画像生成AIを設計の初期段階に導入しました。これまでは設計者が手作業でスケッチを描いたり、パース作成を行ったりしていましたが、AIにスケッチや3Dモデルを読み込ませるだけで瞬時に複数のファサードデザイン案を生成するフローに変更しました。その結果、顧客の要望を聞き取りイメージをすり合わせるための時間と手間が大幅に削減され、設計初期の迅速な合意形成につながりました。

独自のAIチャットでナレッジ共有した事例

清水建設では、全社的に生成AIアシスタント「Lightblue Assistant」を導入し、RAG（検索拡張生成）技術を活用した社内ナレッジの共有を進めています。約1,000ページに及ぶ施工要領書「新・建築施工の基礎知識」や設計基準書などをシステムに読み込ませ、現場で分からないことがあれば「コンクリートが中性化したときの圧縮強度について教えて」と聞くだけで、社内の過去データに基づいた回答が即座に返ってきます。導入から2ヶ月で18現場・約260アカウントが活用し、約12,000回の利用実績を記録。特に若手社員からは「技術的な質問がしやすくなった」「ベテラン社員に何度も確認せずに済むようになった」という声が上がり、ベテラン社員の負担軽減と若手の自己解決率向上を実現しました。