【2025年版】建設業におけるAI活用事例8選｜導入効果・課題まで徹底解説

「AIを導入すれば、建設業の業務はどのように変わるのだろうか」と気になったことはありませんか？

この記事では、建設業界におけるAI活用の現状や背景を整理し、設計業務の自動化や現場の安全管理、事務作業の効率化など、具体的なユースケース8選をわかりやすく解説します。

また、大手建設企業の実際の事例や、AI導入時に直面しがちな課題についても取り上げます。

「建設業界でAIを導入する具体的な方法や効果について知りたい」「AI導入に踏み切る前に実際の成功事例や注意点を確認したい」とお考えの方は、是非最後までご覧ください。

建設業におけるAIの活用の概要

建設業におけるAI活用は、生産性向上や人手不足解消の手段として重要性が高まっています。

AI技術は、設計や施工計画、資材管理、安全監視など、多岐にわたる領域で利用され始めています。

以下では、AIが注目されるようになった背景や、具体的にどの業務領域での導入が進んでいるかを説明していきます。

建設業でAIが注目される背景

建設業でAIが注目される背景には、深刻化する人手不足と生産性向上の必要性があります。

少子高齢化に伴い、建設業界では若年層の採用が難しく、ベテラン技術者の高齢化が進んでいます。

また、工事現場での安全性や作業精度を高めるための新たな取り組みも求められており、AIによる自動化や効率化が喫緊の課題となっています。

これらの背景を踏まえ、業界ではAIの活用が競争力強化や働き方改革を推進する手段として急速に注目されているのです。

AIが導入されている主な業務領域

AIが建設業で導入されている主な業務領域は、設計業務、施工管理、資材・機器管理、安全管理、検査・点検業務など広範囲に及びます。

具体的には、設計図面の自動生成や工事計画の最適化、重機や資材の運用効率化、画像解析による現場のリスク検知などで活用が進んでいます。

特に近年では、AIが気象データを活用した工程予測や事務作業の自動化にも活用されており、従来の属人化した作業を効率的に代替・支援する動きが加速しています。

建設×AIのユースケース8選

建設業におけるAI活用は多様化し、設計業務の自動化や工事計画の最適化、資材・重機管理、安全監視といった実務に密接した領域で導入されています。

この章では、実際に導入されている代表的なユースケースを8つ取り上げ、それぞれの具体的な活用事例や導入効果を解説します。

設計業務の自動化

AIによる設計業務の自動化では、従来人手で行っていた設計図の作成を効率化します。

過去の設計図や要件をAIが学習し、瞬時に最適な設計案を生成するため、作業時間を大幅に短縮できます。

また、複数の設計パターンを短時間で比較検討できるため、設計品質も向上します。

設計ミスを事前に検知して修正できることから、設計変更に伴うコストの削減や納期遅延の防止にもつながり、企業の競争力向上にも役立っています。

工事計画の最適化

工事計画の最適化におけるAI活用では、施工工程や資材の投入タイミングを最適化することが可能です。

AIが蓄積した過去の工事データを解析し、工期やコスト、現場状況などを考慮した最適な計画を迅速に提示します。

これにより、工程遅延のリスク低減や作業の効率化が図れます。複雑な工事計画を人間が手動で作成するよりも精度が高く、急な計画変更にも柔軟に対応できるため、現場の生産性向上に直結しています。

資材・重機の管理自動化

AIを用いた資材・重機の管理自動化では、資材の在庫管理や重機の使用状況をリアルタイムで把握できます。

センサーやIoTを活用して収集したデータをAIが分析し、資材の過不足や重機の稼働率を適切に管理することで、ムダを省きます。

また、資材不足による工程遅延を防ぎ、重機の稼働を効率的に管理することで維持費用の削減にも寄与します。

これにより、現場管理の負担軽減とコスト削減を同時に実現可能です。

現場安全の監視とリスク検知

AIによる現場安全の監視では、カメラ映像をリアルタイムで解析し、安全リスクを迅速に検知します。

例えば、作業員の不安全行動や危険エリアへの侵入、重機の衝突リスクなどをAIが自動で認識し、即座に警告を発することで事故防止に役立ちます。

また、蓄積したデータを活用してリスクパターンを分析し、未然に事故を予測・防止することも可能です。

これにより現場の安全性を高め、労働災害の減少につながっています。

気象データを活用した工程予測

気象データを活用した工程予測では、AIが天候情報を分析して工事スケジュールを調整します。

気象条件による工程への影響を予測し、事前にスケジュールの再編成を提案することで、天候に伴う工程遅延のリスクを最小化します。

特に天候に左右されやすい屋外工事では、AIによる気象予測と工程管理が重要な役割を果たします。

これにより、現場での作業計画が適切に管理され、安定した施工進捗を維持できます。

検査業務の効率化

検査業務にAIを導入すると、目視検査や計測作業の精度・効率が大幅に向上します。

AIが画像解析を通じて損傷箇所や品質異常を瞬時に検出し、人間による検査に比べて検査時間を短縮できます。

また、人為的ミスや判断のばらつきを低減できるため、検査の品質向上にも寄与します。

定期点検や竣工検査を迅速かつ正確に行うことで、施工品質の安定化や顧客満足度の向上にもつながっています。

事務作業の自動記録

事務作業の自動記録では、AIを活用して日々の作業記録や報告書作成を効率化します。

音声認識や画像認識技術を使って現場での作業状況をリアルタイムに記録し、データベース化することで、人手による入力作業や管理業務を削減します。

また、蓄積された情報を簡単に検索・分析できるため、後からの情報確認や報告業務も迅速化されます。

これにより、事務負担を軽減すると同時に、データの正確性向上や作業履歴管理の効率化も実現します。

生成AIによる文章・画像出力

生成AIを活用することで、設計図書や報告書の作成、工事完成予想図などの業務が迅速かつ高精度で行えます。

文章生成AIは、標準的な報告書やマニュアルの作成を自動化し、書類作成時間を大幅に短縮します。

また、画像生成AIは完成予想図や施工イメージを瞬時に生成し、顧客との打ち合わせや設計検討を効率的に進めることができます。

これにより、現場の生産性向上だけでなく、コミュニケーションの円滑化や提案力の向上にも役立っています。

建設業界におけるAI導入の効果

建設業界でAIを導入することによる効果は、生産性の向上、人手不足の緩和、コスト削減、品質管理の精度向上、そして技術継承の効率化など多岐にわたります。

この章では、それぞれの導入効果について、具体的にどのような改善が見込めるのかを詳しく説明します。

業務の生産性向上

AI導入により、建設業務全体の生産性が大幅に向上します。

具体的には、設計業務や工事計画、検査作業など、従来多くの時間を要していた業務が迅速化されるため、現場の作業効率が改善します。

特に、単純作業や繰り返し作業の自動化が進むことで、労働時間の短縮や、より重要な業務へのリソース配分が可能となります。

結果として、プロジェクトの進捗が円滑化され、企業全体の収益性向上にも寄与することになります。

人手不足の緩和

建設業界の深刻な人手不足を緩和するために、AI活用が有効です。

AIが設計・施工計画や現場管理の一部を代替することで、人間が行う作業を大幅に削減できます。

また、熟練技術者の知見をAIに蓄積することで、経験が浅い技術者でも熟練者と同水準の業務を行えるようになり、現場での技術者不足解消につながります。

さらに、AI導入で業務負担が軽減されるため、職場環境が改善し、人材の採用・定着率向上にも役立ちます。

工程コストの削減

AI導入により、建設業の工程コスト削減が可能になります。

工程計画の最適化や資材管理の自動化により、資材の無駄や重複作業を減らすことができます。

また、検査や施工管理の精度が向上することで、ミスやトラブルによる追加工事や手直し作業を減らせるため、無駄な費用の発生を抑えられます。

さらに、気象データを用いた工程管理で、天候による工程遅延のリスクも軽減され、結果としてプロジェクト全体のコスト削減につながります。

品質管理の精度向上

AIを導入することで、品質管理の精度が大きく向上します。

AIは画像解析技術を活用し、人間では気づきにくい細かな欠陥や異常を高精度で検知できるため、検査漏れや見落としが少なくなります。

また、品質検査結果をデータとして蓄積・分析することで、過去の品質不良の原因を特定し、未然に問題発生を防止することも可能になります。

こうした精密な品質管理により、顧客満足度の向上や企業の信頼性向上にもつながります。

技術継承の効率化

AIを活用することで、ベテラン技術者のノウハウや知識を効率的に継承できます。

熟練技術者の作業方法や判断基準をAIに学習させることで、経験の浅い技術者でも質の高い業務を実施できます。

特に、技術者の高齢化が進む中で、人的な技術継承が困難になっている建設業界においては、AIを活用した技術継承は不可欠です。

これにより、企業の競争力を維持し、長期的な人材育成の仕組みとしても有効に活用できます。

建設業界のAI導入事例

建設業界ではAI導入により業務効率化や生産性向上を実現している企業が多数あります。

ここでは、大手企業を中心にAIを活用した具体的な成功事例を8社分ご紹介します。

設計や施工の効率化、安全管理の強化、品質管理の精度向上など、各社がAIをどのように活用しているか、実際の成果や効果を交えて解説していきます。

これにより、自社での導入イメージを具体的に掴むことができるでしょう。

住友林業株式会社｜AI間取り検索による設計プロセスの効率化

住友林業では、AIを用いた間取り検索システムを導入し、設計プロセスを効率化しています。

顧客の要望を入力するだけで最適な間取りを瞬時に検索・提案できるため、従来の人手による設計作業を大幅に短縮しました。

また、設計案のバリエーションも迅速に比較検討できることから、顧客満足度も向上しています。

このシステムの導入により、設計担当者の業務負担が軽減され、他の重要業務に時間を割くことが可能になりました。

北野建設株式会社｜ナレッジ活用による業務効率の向上

北野建設では、AIを活用したナレッジシステムを導入し、社内に蓄積された膨大な工事データを迅速に活用できるようにしました。

過去の施工事例やノウハウを簡単に検索・共有できるため、類似工事の計画や見積作業が迅速化されました。

また、新入社員や若手技術者が容易に過去の知見を参照できることで、技術継承の効率化にも繋がっています。

このように、業務効率化と同時に人材育成にも貢献しています。

EARTHBRAIN株式会社｜リアルタイム分析による現場DX推進

EARTHBRAINでは、AIとIoTを活用したリアルタイム分析を行い、現場のDX推進を図っています。

現場の状況をリアルタイムでデータ化し、AIが施工状況や進捗を分析・可視化することで、現場管理者が迅速かつ的確な意思決定を行えます。

また、現場のリスクや工程遅延を早期に把握し、事前に対処することで、工事全体の品質と効率が大幅に改善されています。

mign株式会社｜映像解析による安全管理と点検の自動化

mignでは、AIによる映像解析技術を導入し、現場の安全管理や設備点検の自動化を実現しています。

現場の映像をリアルタイムで解析し、不安全行動や設備異常を即時検出できるため、事故防止と設備の異常早期発見に大きく貢献しています。

また、点検作業の自動化により作業時間を短縮し、人手不足の解消にも役立っています。これにより現場作業員の安全性向上と労働環境の改善が図られています。

EdgeLab株式会社｜施工管理と品質検査のAIによる自動化

EdgeLabでは、AIを活用して施工管理や品質検査の自動化を進めています。

AIが施工データをリアルタイムで分析し、品質異常を迅速に検出するため、検査作業の効率化と精度向上が実現されています。

また、異常の早期発見により手戻り作業が減少し、施工コストの削減にも効果を発揮しています。

AI導入により現場管理の負担が軽減され、より効率的な現場運営が可能になっています。

UsFactory株式会社｜図面データからのBIMモデル自動生成

UsFactoryは、AI技術を用いて図面データからBIMモデルを自動生成するシステムを導入しました。

従来は手作業で行われていたBIMモデルの作成が自動化されることで、作業時間が大幅に短縮されました。

また、作成ミスや入力ミスの削減によるモデル精度の向上により、設計段階から施工段階までの情報共有がスムーズになり、工事全体の効率化や品質向上に繋がっています。

大成建設株式会社｜デジタルツインを用いた施工監視と品質管理

大成建設は、デジタルツイン技術をAIと連携させ、リアルタイムな施工監視と品質管理を実現しています。

現場の施工状況をデジタルツインで可視化し、AIが異常や課題を自動で検知することで、施工ミスや品質問題を未然に防止しています。

この仕組みにより現場監督者の負担が軽減され、現場の生産性向上や品質保証が高まっています。

清水建設株式会社｜BIMとAIの統合による設計と施工の最適化

清水建設では、BIMとAIを統合したシステムを導入し、設計・施工プロセスの最適化を図っています。

設計変更時の影響分析や最適な施工手順をAIが提案し、迅速な意思決定が可能になりました。

また、施工精度やスケジュール管理の精度向上により、工事の品質と効率を同時に高めることに成功しています。

AIとBIMの連携によりプロジェクト全体が円滑化されています。

建設業におけるAI導入の課題

建設業界におけるAI導入には、いくつかの課題があります。

現場環境によるデータ差や初期投資の負担、技術的なハードル、中小企業特有の導入制約などが挙げられます。

ここでは、AI導入を進めるうえで直面する主な課題について詳しく解説します。

これらの課題を理解することで、自社での導入検討や課題解決策を考えるヒントになるでしょう。

現場環境ごとのデータ差

現場環境ごとのデータ差は、AI導入の大きな課題となっています。

建設現場では場所や条件によって取得できるデータの質や量が大きく異なるため、一律のAIモデルを適用することが難しいのです。

また、現場ごとのデータ収集方法や精度にばらつきがあり、均一な学習データを整備することが困難となっています。

そのため、企業は各現場の特性に応じた柔軟なAIモデルや、標準化されたデータ収集手法の構築を迫られています。

初期投資コストの負担

AI導入における初期投資コストは、中小企業を中心に大きな課題となっています。

AI技術や関連設備、専門人材の確保に必要なコストが高額であり、導入のハードルとなっています。

特に中小規模の企業では資金的余裕が乏しく、投資に踏み切りにくい状況があります。

また、導入後の運用・保守コストも無視できないため、ROI（投資対効果）の明確な見極めが必要となります。

助成金や補助制度の活用も検討する必要があります。

実装と運用の技術的ハードル

実装と運用に伴う技術的なハードルもAI導入時の課題です。

高度なAI技術を扱える専門人材が不足していることや、既存のシステムや業務フローとの統合が容易でないことが挙げられます。

また、AI導入後も定期的なメンテナンスや継続的なデータ更新・モデル改善が必要であり、そのためのノウハウやリソース確保が課題となっています。

企業は導入前の綿密な計画策定と人材育成・外部専門家との連携が求められます。

中小企業における導入制約

中小企業におけるAI導入には、企業規模特有の制約があります。

資金力や人材不足に加えて、社内体制や経営層の理解不足もAI導入を阻害する要因です。

規模が小さい企業ほどAI導入に対する不安や抵抗感が強く、具体的な成功事例や支援体制が不足していることも背景にあります。

中小企業向けに導入しやすいパッケージ型のソリューションの提供や、業界団体によるサポート体制の強化が求められています。

よくある質問とその回答

ここでは、建設業界でAIを導入する際に頻繁に寄せられる質問に答えます。

どのような業務にAIが利用されているのか、中小企業でも導入可能なのか、今後のAIの役割など、多くの企業が導入を検討する上での疑問に対し、分かりやすく回答しています。

建設業でAIはどんな業務に使われているか？

建設業界では、設計業務の自動化、工事計画の最適化、資材や重機の管理、安全監視、検査業務の効率化、気象データによる工程予測、事務作業の自動化、生成AIによる資料作成など、多岐にわたる業務にAIが活用されています。

これらの業務において効率性・正確性の向上やコスト削減、安全性向上が期待されています。

建設AIの導入は中小企業にも可能か？

中小企業でもAI導入は十分可能です。

近年は中小企業向けにコストを抑えたAIパッケージやクラウドサービスも増加しています。

また、地方自治体や業界団体による助成金・補助金制度も充実しており、初期投資を軽減できます。

まずは小規模からスタートし、段階的に拡張することも有効な方法です。

AIは建設業で今後どのような役割を果たすか？

今後、AIは建設業界でさらなる業務効率化、生産性向上、安全管理強化に重要な役割を果たします。

熟練技術者不足の補完や技術継承の支援、災害予測や緊急対応などの新領域でも活用されるでしょう。

また、AIを基盤としたデジタルツインやスマート建設の普及が進み、業界全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させることが期待されています。

まとめ

本記事では、建設業界におけるAI活用の具体的な事例や導入効果、課題について詳しく解説しました。

AI導入によるメリットは大きい一方、課題や制約も存在します。

各企業は自社の状況に合った導入方法を選択し、段階的かつ計画的に導入を進めることが重要です。

ぜひ本記事を参考に、AI活用の検討を進めてみてください。