【生成AI×建設】人手不足が解決できそうな生成AI活用事例10選

2023-11-13

建設業界のみなさん！生成AIを活用していますか？

ここでまだ活用していないと回答した方は少し危機感を持ったほうがよいかもしれません。

実は、建設業界においてもすでに多くの企業が生成AIを導入して、設計の自動化や工程管理の最適化を図っています。

この生成AI時代の波に乗ることはもちろん大切ですが、導入した後も誤情報の出力やセキュリティリスクなどが存在するので、運用には十分な注意が必要です。

この記事では、そんな建設業界での生成AIの活用方法や活用事例、そして注意点と対策方法について詳しく解説します。

最後まで読んだ人は、建設業界における生成AIの活用方法や注意点を理解できるので、業務の生産性や売上を向上させることができます！
ぜひ、最後までご覧ください。

なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。

生成AI&機械学習が建設業界でできること

生成AIと機械学習では、同じAIでも活用できる内容が違います。

生成AIとは、人間が指示したことに対して全く新しいコンテンツを創り出すタイプのAIを指します。そんな生成AIを使えば、今まで毎回設計者が書いていた設計の時間が短縮できるはず。これで長時間残業とはおさらばです！

そして機械学習とは、学習しているデータから判断・識別するタイプのAIです。具体的には、過去の事故データを基に、どのような状況が事故を引き起こす可能性が高いかを予測します。そのため、建設現場での安全対策を事前に計画し、適切な予防措置を講じることが可能になります。

以下では、生成AI&機械学習を使った具体的な活用方法があるのか見ていきましょう！

設計の自動化

生成AIを使うことで設計業務の効率化ができます。

生成AIは、過去の設計データを基に新しい設計を自動生成できるので、過去の建築物のデザインや構造データを元に、新しい建築物の設計を提案することが可能です。

また、画像生成AIを使用すれば、住宅のイメージ図を生成して設計者の手間を減少させることができます。

工程管理の最適化

生成AIを使うことで工程の遅延を減少させ、コスト削減が期待できます。

生成AIは、過去の測量データ・設計図・BIM・仕様書・議事録などの情報を基に、最適な工程計画を自動生成できるのが魅力です。

また、クライアントとのヒアリングにAIを使うことで、最適かつ迅速に対応することができます。

安全対策の提案

機械学習を使うことで事故のリスクを低減できます。

なぜなら機械学習は、過去の事故データや現場の状況を分析し、起こりうる事故の予測ができるからです。

例えば、AIは過去の転倒事故のデータを分析して、特定の現場条件下での転倒リスクが高まるパターンを特定できます。その情報を基に、滑り止めを敷いたり安全バリアの設置をしたり、具体的な対策を取ったりすることが可能です。

したがって、AIの機械学習を活用することで、建設現場の安全性を向上させるための予防策を実施できます。

なお、生成AIの仕組みについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→生成AIとは何か？仕組みやできることをAI専門家がわかりやすく解説

現場・安全対策に関する活用事例10選

ここでは、現場・安全対策に関する生成AIの活用事例10選を紹介します。

ロボットを使い人手不足に対する方法や事故を減らすための安全支援ツールなどを詳しく解説しています。

ぜひ、以下の活用方法を参考にしてみてください。

【生成AI×建設】ChatGPTを活用して社内業務の作業時間を32%削減する取り組みを開始！

BRANU株式会社は、建設業界のデジタル変革をサポートしている会社です。

彼らはChatGPTを活用し、デジタルマーケティング・プロダクト開発・コンサルティングの業務時間を32％短縮する目標を立てました。

具体的な取り組みとして、ChatGPTを使って自動応答を行うほか、社内コミュニケーションのサポートや資料の要約を行うとのことです。

この取り組みにより、年間の業務コストを大幅に削減し、クライアントとの関わりを深める時間を増やすことができると期待されています。

参考記事：BRANU、「ChatGPT」など生成AI活用で社内業務32％削減を見込んだ取り組みを開始

【生成AI×建設】現場管理アプリに生成AIを導入して安全対策を促進

スパイダープラス株式会社は、建設・メンテナンス業向けの図面や現場管理アプリ「SPIDERPLUS」の特別サービス「SPIDERPLUS PARTNER」に、新たな「AI支援機能」を追加しました。

この特別サービスは、専門工事業者を対象としており、ペーパーレス化や作業効率の向上を目指しています。新機能の追加により、現場監督はChatGPTを通じて安全対策の提案を受け取ることができるので、事故の予防や作業員の安全意識の向上が期待できますね！

参考記事：スパイダープラス、建設現場の安全品質向上にChatGPTを組み込み

【機械学習×建設】AI安全支援ツールで労働災害を未然に防止

株式会社平山は、2019年7月に労働災害を予防するAIサービス「HAio（ハイオ）」を導入しました。ハイオは、作業員の状態をAIで分析し、リスクを予測して知らせるシステムです。特に、建設現場のような事故が起きやすい場所での利用を目的としています。

作業員は、スマホにハイオのアプリをインストールし、作業開始前に気分や簡単なテストの回答を行うとのこと。一方で建設会社は、作業員の基本情報やその日の気温、過去の事故記録などをハイオに登録します。そうすると、ハイオのAIがこれらの情報を基に、作業員の当日の作業の危険度を評価することが可能です。

リスクが高いと判断された場合は、建設会社や作業員に警告メールを送信してくれるので、作業員に無理をさせてしまう心配がありません。。建設会社側は、事故のリスクが高い作業員を休憩させるなどして、事故を未然に防ぐことができます。

参考記事：労働災害を未然に防止するAI安全支援ツール「ハイオ」

【機械学習×建設】AIによる画像解析やマッピング技術を自動走行ロボットに導入

大成建設株式会社は、資材などの障害物が多い建設現場に適応できる、自律走行搬送ロボットシステム「T-DriveX」を開発しました。

フォークリフト型ロボットと軽量タイプのパレット型ロボットの2機種をリリースし、建設現場における搬送の省人化を狙っています。

その最大の特徴は、AIによる画像解析やマッピング技術をロボットに用いていることです。フォークリフト型ロボットには、ランダムピックアップ機能が搭載されており、搬送物を探索しながら識別して自動搬送できます。

参考記事：自律走行搬送ロボットシステム「T-DriveX」を開発

【機械学習×建設】ロボットが建設現場内を安全に走行できるAIシステムをリリース！

鹿島建設株式会社と株式会社Preferred Networksは、ロボットが建設現場内で自律移動するためのシステム「iNoh」（アイノー）」を共同で開発しました。

このシステムを導入したロボットは、人による事前設定がなくてもリアルタイムに自己位置や周辺環境を認識できるので、日々刻々と状況が変化する建設現場内を安全かつ確実に移動できるようになります。

現在は、iNohを初搭載したAI清掃ロボット「raccoon」（ラクーン）」をすでに首都圏の現場に導入しており、今後は巡回や資材搬送などを担う各種ロボットに実装していくとのことです。

参考記事：建築現場用ロボット向けにAI技術を搭載した自律移動システムを開発

【機械学習×建設】AIでコンクリート構造物の表層品質を評価

鹿島建設株式会社は、コンクリート構造物の表層品質を評価するためのアプリを開発しました。

このアプリは、コンクリート打設後の表面状態の検査と品質管理を支援するツールとして機能します。AIを活用してコンクリートの表面写真から品質を評価し、その結果をリアルタイムでクラウドに集積することで、品質向上のためのPDCAサイクルを効率的に回すことができます。

将来的には、このアプリを通じて収集されたデータをAIが分析し、次のコンクリート打設における工夫や改善策を技術者に提案する機能を搭載する予定です。また、このアプリを全国のコンクリート構造物の建設現場に広く適応し、品質向上のために新工法の開発などを推進していく方針です。

参考記事：AIでコンクリート構造物の表層品質を評価するアプリを開発

【機械学習×建設】人体を高精度に検知するシステムを開発

大成建設株式会社は、建設機械に搭載する人工知能（AI）を用いた人体検知システム「 T-iFinder」を開発しました。このシステムは、建設現場での安全性を高めるために、人体を高精度に検知し建設機械の緊急停止や警報機能を自動で作動させることができます。

従来の人体検知方法に比べ、ICタグや無線センサーに依存せず、画像処理技術を活用して人体を識別するため、視界が悪い状況でも検知可能です。さらに、施工環境に応じて深層学習を重ねたAIにより、最適な人体検知システムを構築することができ新規導入する現場でも効果を発揮します。

この技術は、将来的に建設現場の無人化・自動化を進める上で重要な役割を果たすと考えられています。

参考記事：建設機械搭載型AIを用いた人体検知システム「T-iFinder」を開発

【機械学習×建設】AIを活用した危険予知活動支援システム

鹿島建設は、「鹿島セーフナビ®︎（K-SAFE ®︎）」というAIを活用した危険予知活動支援システムを開発しました。このシステムは、建設現場での労働災害を減少させるために過去の災害事例をデータベース化し、AIによる解析を通じて災害の傾向を可視化します。

このAIは、鹿島が保有する約70,000件の災害事例に加え、厚生労働省や日建連が提供する事例を含めて解析可能です。ユーザーが作業内容を入力すると、AIが過去の災害事例と照合し原因別や状況別にグラフ表示することで、災害の原因を明確に把握できます。

AIの進歩により、多くの災害事例が迅速に分析され、未然に災害を防ぐための対策が具体的に提案されるようになるでしょう。

参考記事：AIを活用した危険予知活動支援システム
参考記事：「鹿島セーフナビ®（K-SAFE®）」

【生成AI×建設】ドローンを使用した外壁タイル浮きＡＩ判定

竹中工務店が開発した「スマートタイルセイバー®︎」は、外壁タイルの損傷をAIを用いて効率的に検出する技術です。法律で定められた建物の外壁タイルの定期的な点検を、従来の手作業や赤外線調査の課題を克服して実施できます。

スマートタイルセイバー®︎は、誰が使用しても一貫した結果を出すことが可能です。他にも、タイル割の図面を自動で生成でき、大幅な時間短縮を実現してくれます。

このようなAI技術の進化により、建築物のメンテナンスがさらに効率化され、安全性が向上することが期待されます。また、高所での危険な作業を避けることができるため、作業員の安全確保にも繋がるでしょう。

参考記事：ドローンを使用した外壁タイル浮きＡＩ判定技術
参考記事：「スマートタイルセイバー®」

【生成AI×建設】グループ従業員2万人を対象に専用対話AIを運用開始

鹿島建設株式会社では、自社専用の対話型AI「Kajima ChatAI」の運用を開始しました。このAIは、日本マイクロソフトのAzure OpenAI Serviceを利用しており、ChatGPTと同等のAIモデルを社内で構築しています。そのため、鹿島グループの情報が外部に漏れることなく、安全な環境で業務の効率化や生産性の向上を図ることができます。

「Kajima ChatAI」を使うことで、建設現場での安全規則に関する質問や、プロジェクトをスムーズに進めるための具体的な業務支援が可能です。

このAIの導入により、従業員が必要とする情報を迅速に取得できるようになり、業務の迅速化と正確性の向上が期待されます。

参考記事：グループ従業員2万人を対象に専用対話型AI「Kajima ChatAI」の運用を開始

設計・管理に関する活用事例6選

ここでは、設計や管理に関する生成AIの活用事例6選を紹介します。

テキスト入力だけで建物の外観デザインを生成したり、構造計算の時間を半分にできたりする生成AIを解説しています。

ぜひ、参考にしてください。

【生成AI×建設】画像生成AIによってレンダリングを高速化するサービスが登場！

株式会社mignは、3Dモデルやパースを写実的な画像に変換する新しいレンダリングソリューションを提供しています。

この技術を使用すると、レンダリング前の画像をアップロードするだけで、AIが自動的にリアルな画像を生成できます。モデリングからレンダリングまでの工程が大幅に簡略化されるため、プランナーや設計者の作業負担が軽減されるでしょう。

参考記事：画像生成AIによってパースのレンダリング（写実的な表現に変換）を即座にできるソリューションをリリース

【生成AI×建設】生成AIの画像・動画制作の教育メニューを導入して顧客対応の改善へ

印刷関連の事業を展開する株式会社光邦・前田建設工業のICI未来共創センター・そして生成AIの専門企業である株式会社タジクが、画像・動画制作のAI技術を中心に協力を開始しました。

光邦と前田建設のICI未来共創センターは、タジクの提供するAIの画像・動画制作教育プログラムを取り入れることで、商談の質や量を向上させる計画です。さらに、これらの企業からタジクへのフィードバックを通じて、印刷と建設の両分野でのビジネスの革新や効率化を進めます。

参考記事：光邦と前田建設ICI未来共創センターが生成AI「画像・動画」分野でタジクと共創　中京テレビとも共創の検討を開始

【生成AI×建設】テキスト入力で建物の外観デザインをAIが自動生成！

株式会社大林組は、アメリカの研究機関SRI Internationalと協力して、AI技術を活用した設計支援ツール「AiCorb®」を開発しました。

このツールは、手描きのスケッチや建物のイメージをテキストで入力するだけで、建物の外観デザインをすぐに生成し、3Dモデルを作成します。さらに、「Hypar」という設計者向けのプラットフォームと連携すれば、建築設計の初期段階でのデザインの時間や労力を削減できるので、クライアントとの合意を効率的に進められるとのことです。

参考記事：建築設計の初期段階の作業を効率化する「AiCorb®」を開発

【生成AI×建設】建設業に特化させた大規模言語モデルで業界に眠っているデータを呼び起こす！

燈株式会社は、建設業のデータを組み込んだ新しいAIモデル「AKARI Construction LLM」を提供しています。

このAIは、Webからの情報検索や回答が得意なChatGPTをベースに、建設会社の測量データ・設計図・BIM・仕様書・議事録などの情報を取り込んでいるのが特徴です。さらに、燈がこれまで提供してきた建設業向けのAI技術やアルゴリズムも組み合わせています。

この新しいAIモデルを利用することで、建設会社が持つ情報資産を最大限に活用することができますよ！

参考記事：燈株式会社がChatGPTをはじめとする大規模言語モデルを建設業に特化させた「AKARI Construction LLM」の提供を開始

【生成AI×建設】AIを活用したデータ整理で建設現場が培ってきた匠の技術を継承

東京タワーや東京ドームをはじめ、各地にランドマークを建設してきた竹中工務店は、PwCコンサルティングの提案により、生産領域の膨大なデータをAIで整理・活用していくための取り組みを開始しました。

労働者人口が減り続けていくこれからの時代に、職人の貴重な経験や技術を文書化し、匠の技術を後世に伝えていくことを目的としています。

このプロジェクトは、少子高齢化や人口減少といった社会課題に対するソリューションを提供することを目指しており、建設業界におけるイノベーションの創出に貢献することが期待されています。

このような背景から、生成AIチャットボットを活用して匠のノウハウを継承することは、建設業界における知識管理とイノベーションの推進において有効な手段になるでしょう。

参考記事：匠の技はAI活用によって後世に継承できるのか?竹中工務店とPwCコンサルティングが挑むナレッジ活用の可能性

【機械学習×建設】AIを活用した構造設計支援システムの開発

安藤ハザマ、株式会社リバネス、株式会社ヒューマノーム研究所、そしてソーラーテック株式会社は、AIを活用した構造設計支援システム「部材グルーピングシステム」を開発しました。

このシステムは、従来の構造計算と比較して計算結果を得るまでの時間を半分に短縮し、より良い提案が可能になるというものです。また、担当者の知識や経験に依存しないため、成果品の品質が均一化されます。

このようなシステムの進化が、建設業界における設計内容や生産性の向上、そして作業者のワークライフバランスの改善に寄与することが期待されます。

参考記事：AIを活用した構造設計支援システムの開発

なお、製造業でのAI活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→【ChatGPT×製造業】トヨタ系列も中小も！AI活用事例10選

各種AIを建設業界で使う際の注意点とその対策

今まで、建設業界において生成AIの活用方法を見てきましたが、気をつけなければいけない注意点がいくつかあります。

その代表例を以下にまとめました。

データの質と整合性
AIの判断に対する過度な依存
セキュリティとプライバシー

対策方法も併せて解説するので、これから建設業界で生成AIを活用しようと検討されている方は、ぜひ参考にしてください！

データの質と整合性

生成AIの精度や出力の信頼性は、入力されるデータの質と整合性に大きく依存します。つまり、AIを学習させる段階で、取り込むデータの量が少なかったり、データが偏ったりしていてはいけません。

不正確なデータや偏ったデータは、誤った結果を生む可能性があります。

対策

データのクリーニングや整合性チェックを定期的に行うことで、データの質を確保しましょう。また、データの収集過程を見直し、偏りのないデータ収集を心がけることが重要です。

生成AIの導入後も定期的にチューニングを行えば、徐々に出力する情報の精度を改善していけますよ！

AIの判断に対する過度な依存

AIの提案や判断を盲目的に信じると、人間の直感や経験に基づく重要な判断を見逃す危険があります。とくに、建設業界では少しのミスが命に関わる重大なミスになるので注意しなければなりません。

また、AIはあくまで過去のデータに基づく予測を行うため、未来の変動や予期せぬ事態には対応が難しい場合があります。

対策

AIの提案は一つの参考情報として捉え、最終的な決定は専門家の意見や経験をもとに行うことが求められます。定期的なAIの評価やフィードバックのプロセスを設けることで、AIの精度を向上させることも重要です。

また、従業員に対し、AIの正しい活用方法や注意点を教育する場を設ければ、AIの判断に依存してしまうこともなくなるでしょう。

セキュリティとプライバシー

AIの導入やデータの集約により、セキュリティ侵害やプライバシーのリスクが増加する可能性があります。特に、個人情報や機密情報を扱う場合、そのリスクはさらに高まるでしょう。

情報の流出は企業の信用を低下させることに繋がるので注意しなければなりません。

対策

セキュリティの最新技術を適用し、データのアクセス権限を厳格に管理しましょう。AIの学習データやAIシステムを暗号化すれば、不正アクセスや改ざんを防ぐことが可能です。

また、定期的なセキュリティ監査やプライバシー保護の教育を行い、従業員や関係者の意識を高めることで、リスクを最小限に抑えられます。

なお、企業利用時の生成AIのリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→生成AIの企業利用・開発のリスクとその対策を解説！開発失敗事例も紹介

生成AI&機械学習を業務に導入して建設業界の生産性と安全性を高めよう

建設業界におけるAI導入が進展しており、画像生成AIによるレンダリング高速化や教育プログラム導入による顧客対応改善、AIによる外観デザイン自動生成などが実現されています。

紹介した技術は設計作業の効率化や知識の継承に貢献していますが、データの質や整合性、AI判断への依存、セキュリティの問題には注意が必要です。

このような問題に対処するためには、厳格なデータ管理とAIの使用方法の教育が求められます。正しく運用されたAIは、建設業界の生産性と安全性を向上させる有力なツールになるでしょう。

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弊社では法人向け生成AI研修・勉強会を行なっています

いかがだったでしょうか？

弊社では、法人様向けに生成AI研修を行なっております。
また、研修に加えて本事業の支援も行わせていただいております。

詳しくはこちらをご覧ください！
セミナー実績 | WEEL

研修をさせていただいた企業様からは、以下のような好評をいただいております。

生成AIについて包括的に理解ができ、多くの業務で生成AIが活用されるようになった。
生成AIの事例を知ることで、社内で生成AIを活用するためのアイデアがたくさん出てくるようになった。
全社で生成AIに関する認識を共有できたので、生成AIに関するプロジェクトの理解が得られるようになった。

研修の内容としては、以下のようなものになっています。

1. 生成AIの概要
2. 生成AIの歴史
3. 生成AIのリスク・対応策
4. 生成AIの活用事例
5. 生成AIの未来予測
6. 〇〇業界特有の生成AI活用法（様々な業界に対応）
7. プロンプトエンジニアリング実践（ChatGPTや画像生成AIへの入力文）
8. AI開発実践（Pythonプログラミング）
9. 生成AIの社内導入手順