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「もっと効率的に現場を回せないか」「ベテランの勘に頼らず安定した管理ができないか」と悩んでいる建設現場の管理者は多いのではないでしょうか。
加えて、業界全体のデジタル化が他産業と比べて遅れていることもあり、AIの導入に不安や疑問を持つ声も少なくありません。
本記事では、そうした課題への解決に導く「AIによる工程管理」について、導入事例やメリット、導入の手順などを詳しく解説します。
ツクノビAI研修は、AIの活用で業務を効率化する建設業特化の生成AI研修サービスです。御社の状況に合わせて最適なAI活用を支援いたします。
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建設業における課題
建設業界では、近年深刻な課題に直面しています。特に、少子高齢化による労働力の減少や従来のアナログな業務慣習が変革の妨げとなり、持続的な成長や生産性向上の足かせとなっています。
こうした背景には、若手人材の確保や育成の難しさ、IT人材の不足、さらには業界特有の分業体制といった複合的な要因が絡み合っています。
その課題の中心となる人手不足とデジタル化の遅れについて、具体的に見ていきます。
少子高齢化により人手が不足している
国土交通省のデータによれば、建設業就業者数は1997年度の685万人をピークに減少を続け、2022年度には約479万人と、実に約30％も減少しています。加えて、2025年には建設業の労働者が約90万人不足すると予測されています。
年齢構成を見ても、55歳以上の就業者が全体の約36％を占め、29歳以下の若年層はわずか12％程度にとどまっています。
この高齢化構造は他産業と比べても顕著であり、今後ベテラン世代の大量退職が進むことで、現場の技術継承や人材確保がますます困難になると懸念されています。
デジタル化が進んでいない
建設業界においてもDX推進の必要性は叫ばれているものの、現場ではアナログ作業が根強く残り、デジタルツールの導入が進みにくい状況が続いています。
その背景には、ITやデジタル技術を扱える人材不足やDX推進に割けるリソースが限られていることが挙げられます。
さらに、建設業界特有の重層下請け構造や長年の慣習が、デジタル化の障壁となっています。加えて、初期投資の負担やDXへの理解不足、従来のやり方を変えることへの抵抗感も根強く、特に中小企業では投資余力の不足が導入の大きなハードルとなっています。
建設業における工程管理へのAI活用とは
このような状況であっても、工程管理にAIを活用する動きは大手企業を中心に広がっています。
従来、工程管理は人手に頼る部分が多く、進捗管理や調整が担当者の経験に依存していました。しかし、AI技術を導入することで、工程調整や進捗状況の把握、作業の最適化などが効率的に行えるようになります。
AI活用の具体的なものとしては、画像解析やデータ分析による作業状況のリアルタイム把握、スケジュール自動最適化、報告書の自動生成などがあります。現場の実務に直結した形で導入が進んでおり、各社で成果が現れ始めています。
建設業における工程管理へのAI活用事例
実際にAIを導入して工程管理を効率化・高度化している建設業界の事例を紹介します。各社がどのようにAIを取り入れ、どのような効果を得ているのかを確認してみましょう。
清水建設株式会社
清水建設がボッシュエンジニアリング、山﨑建設と共同で開発した「ブルドーザーの自動運転システム」は、盛土工事に従事するブルドーザーに搭載されており、操作者が作業内容を設定すると、ブルドーザーに搭載された3D LiDARやGNSS、カメラなどの各種センサーから得られる情報を専用のAIが解析します。
そして、前後進や旋回、ブレードの上下稼働などの運転制御、さらに物体や人の検知による緊急停止などの動作を自動で行います。
今後は、環境認識機能の高度化と自律施工を実現し、建設現場の省人化や工程管理の高度化、生産性の向上を目指しています。
参考：ブルドーザーの自律施工に向けた要素機能の実効性を確認～無人化施工の実現に向けた技術開発～｜清水建設株式会社 公式サイト
大裕株式会社
大裕は、仮設足場材の選別作業にAI画像認識技術を導入し、工程管理の効率化を進めています。
従来、人手で行われていた足場材の形状やサイズの識別、分類作業を、AIがカメラ映像を通じて自動で行い、搬送・仕分け装置と連動して各種資材を的確に振り分けます。これにより、作業時間や人的ミスを大幅に削減でき、資材管理の精度やトレーサビリティも向上しました。
AIを活用した自動選別は、作業負荷の軽減や省人化を促進し、建設業における工程管理のスマート化と生産性の向上に貢献する先進的な事例といえるでしょう。
参考：人工知能を活用した 仮設足場材自動選別装置 を開発しました｜大裕株式会社 公式サイト
株式会社大林組
大林組はAI技術を活用した「画像によるスランプ管理システム」をエム・ソフトと共同開発しています。当システムは、生コン車の荷下ろし時に撮影したコンクリートの画像をAIの深層学習機能で解析し、コンクリート全量のスランプ（軟らかさの指標）を自動で管理します。
従来の目視確認や断続的な試験では把握しきれなかった品質変動をリアルタイムに検知し、異常があれば即座に担当者に警告を発信する仕組みです。
これにより、高品質かつ高耐久な構造物の構築や工期延長の防止、管理コスト削減が可能となっています。
参考：画像によるスランプ管理システム｜株式会社大林組 公式サイト
鹿島建設株式会社
鹿島建設の「資機材管理システム」は、ドローンで空撮した工事現場の映像をAIが解析して資機材の名称や位置を特定し、現場の3Dモデル上に表示する仕組みです。
AIは、AI insideが提供する統合基盤「AnyData」を用いて資機材の形状や名称を学習しており、約25種類の資機材を高精度で検出可能です。
これにより、従来の目視と手作業による資機材管理に比べて作業時間を約75％削減し、安全性向上とコスト削減が可能になります。
当システムは、資機材の管理効率を飛躍的に高めるとともに、工程全体の可視化と最適化を実現する革新的な取り組みです。
参考：AIとドローンによる新たな資機材管理システムで作業時間を75％削減｜鹿島建設株式会社 公式サイト
株式会社奥村組
奥村組が開発した「AIを用いたシールドの掘進管理システム」は、熟練オペレータと同等以上の最適な方向制御を支援します。
200項目以上の掘進データをAIに学習させることで、高精度な方向予測を高頻度で行い、シールド掘進の線形精度向上と品質管理の効率化を実現しています。操作シミュレーション機能により、掘進操作の最適化も可能です。
国土交通省のPRISM試行業務に採択され、東京都下水道局発注の泥水式シールド工事などで実績を上げており、非熟練者でも高精度な線形管理が可能となっています。
建設業における工程管理にAIを活用するメリット
AIを活用することで、どのようなメリットを得られるのかを具体的に紹介します。
工程管理を効率化できる
従来、工程管理は手作業での進捗確認や調整が不可欠でしたが、AIの活用により格段に効率化されます。
例えば、AIが現場データを自動で収集・分析し、工程の遅延を予測することにより、問題が発生する前に対策できます。これにより、現場での時間の浪費を最小限に抑えるとともに、作業の最適化が進みます。
また、AIは過去のプロジェクトデータを学習し、プロジェクトごとの特徴やリスク要因を予測するため、より精緻なスケジュール管理が可能になります。
コストを削減できる
AIの導入により、工程管理の精度が向上し、無駄なリソース投入や手戻り作業、過剰な資材発注を抑えられます。例えば、AIが進捗状況を予測して最適な資材発注タイミングを提示することで、余分な在庫の削減が可能です。
また、作業員の動きや作業の優先順位を最適化し、待機や移動によるロスを減らせます。さらに、進捗管理の自動化により管理者の負担を軽減し、人件費の削減にもつながります。
リスク予測や事前対応が可能になることで、突発的なトラブルにも柔軟に対応でき、結果的にプロジェクト全体のコストを抑えられます。
建設業における工程管理にAIを導入する手順
ここからは、AIシステムを工程管理に導入する際の具体的な手順と、導入コストの試算方法について説明します。
1.現状の課題と導入目的を明確にする
建設業の工程管理にAIを導入するには、現状の課題と導入目的を明確にしましょう。なぜなら、目的を定めないまま導入を進めると、ツール選定や運用方針がぶれ、効果が半減するからです。
たとえば「進捗管理を効率化したい」「人手不足を補いたい」「報告業務を自動化したい」など、現場の課題を具体的に洗い出すことが大切です。
また、課題を整理すると、どのAI技術（画像解析・自動スケジューリング・異常検知など）を導入すべきか方向性が明確になります。
そのため、社内の現場担当者や管理職から意見を集め、優先順位をつけて整理しましょう。
こうした事前準備が整えば導入後の運用もスムーズに進み、最適な成果を得られます。AI導入は、目的が明確であるほど効果的に活用できるといえます。
2.予算とスケジュールを具体的に設定する
建設業の工程管理にAIを導入する際は、予算とスケジュールを具体的に設定しましょう。
AI導入にはシステム開発費やデータ整備費、運用コストなど複数の費用が発生します。見積もりが曖昧なまま進めると、予算不足や納期遅延のリスクが高まります。
まず、導入段階（検証→試験運用→本格導入）の各フェーズごとに必要なコストを算出しましょう。初期費用だけでなく、メンテナンスやアップデートなどのランニングコストも考慮してください。
さらに、AIベンダーとの契約期間や社内教育のスケジュールを事前に設定しておくと、全体の進行を管理しやすくなります。
このように、予算とスケジュールを明確化すれば無理のない導入計画を立てられ、現場の混乱を防げます。
3.小規模から導入する
建設業の工程管理にAIを導入する際は、小規模から導入するようにしましょう。
その理由は、最初から全現場へ展開すると、運用トラブルやシステム不具合が発生した際に迅速な対応が難しくなるからです。
そのため、まずは一部のプロジェクトや部署で試験的に導入し、効果と課題を検証してください。
小規模導入では、実際の工程データをAIに学習させ、スケジュール予測や進捗の自動分析を試行してみましょう。これにより、AIが現場にどの程度適応できるかを見極めることが可能です。
また、現場スタッフの操作習熟度やサポート体制の確認にも役立ちます。試験導入で得たデータや課題を基に改善を重ね、問題を解決した段階で全社展開に移行すると、失敗リスクを最小限に抑えられます。
4.現場スタッフへの研修を実施する
建設業の工程管理にAIを導入する際は、現場スタッフへの研修を実施しましょう。
AIツールが高性能でも、操作方法を理解していなければ十分な効果を発揮できません。現場担当者が自信をもって使いこなせるよう、操作説明会やシミュレーション研修を行うことが重要です。
研修では、AIがどのようにデータを分析しスケジュールを最適化するのかを理解してもらうことが大切です。
また、操作マニュアルやトラブル対応手順を明確にし、誰でも使える体制を整えましょう。さらに、研修を単発で終わらせず定期的にフォローアップを実施すると、技術の定着が進みます。
5.定期的な効果測定と改善のPDCAサイクルを実施する
建設業の工程管理にAIを導入する際は、定期的な効果測定とPDCAサイクルの実施が重要です。AI導入は一度で完結するものではなく、継続的な改善が成果を左右します。
まず、導入後は「工程短縮率」「コスト削減額」「人員削減効果」などの評価指標を設定し、定期的に数値化して分析しましょう。
期待した成果が得られない場合は、データ精度や運用方法を見直し、AIの再学習やシステム改善を行うことが大切です。
さらに、現場からのフィードバックを反映させることで、実務に即した改善が進みます。PDCAサイクルを継続的に回すことで、AIの精度が向上し、工程管理全体の生産性向上につながります。
建設業における工程管理にAIを活用する際の注意点
建設業の工程管理でAIを活用する際は、AIの限界と運用上の注意点をしっかりと理解しておくことが重要です。
AIは大量のデータをもとに最適なスケジュールやリスクを予測できますが、その精度は入力データの品質に大きく依存します。
現場ごとに条件が異なる建設業では、「真偽が不明な情報」や「現場でしか把握できない状況」が存在し、AIが正確に判断できないケースもあります。
また、AIが導き出した結果をそのまま信頼せず、現場経験を持つ担当者が最終確認を行う体制を整えることが欠かせません。
特に、天候・地盤・人的要因など現場特有のリスクはAIが完全に把握できない点を理解しておきましょう。
さらに、AIツールによってはデータ管理やセキュリティ面への配慮も必要です。定期的にアルゴリズムを見直し、最新の現場データを反映させることで信頼性の高い工程管理を実現できます。
このように、AIの導入は万能ではなく、現場としっかりと連携してこそ効果を出すことができます。
建設業における工程管理に役立つAI搭載ツール3選
ここでは、建設業における工程管理に役立つAI搭載ツールを3つ紹介します。
自社に合ったAI搭載ツールを選んでください。
PROCOLLA
PROCOLLAは、生成AIとクラウド技術を活用し、「工程＝現場業務のハブ」へと再定義を目指したスマート工程管理ソフトです。
過去の参考工程や図面をアップロードし、生成AIに指示するだけで工程表を自動生成できる機能を搭載しています。
さらに、協力会社・本社・現場がリアルタイムで同一データを共有できるため、情報の属人化や更新遅れによる手戻りを大幅に削減できるのです。
また、「イナズマ線機能」や「山積み・山崩し機能」、自然言語入力による工程指示機能などの新要素も追加され、現場の迅速な意思決定を支援します。
このように、PROCOLLAは現場管理の効率化とデータ共有の強化を目指す建設プロジェクトに最適なツールといえます。
SPIDER PLUS
SPIDER PLUSは、図面・写真・検査帳票などをクラウドで一元管理できる現場管理アプリです。
AIによる自動読取や配筋検査準備などの機能を備え、現場業務を大幅に効率化します。特許技術である建物構造図アイコン配置AIでは、図面から構造記号を自動抽出・配置でき、段取り作業を最大70％削減する効果が報告されています。
さらに、進捗管理・指摘管理・写真帳自動作成など多様な機能を搭載し、タブレット1台で現場業務を完結できる体制を実現するのです。
SPIDER PLUSは紙やExcelベースの現場管理を脱却し、AI支援による可視化と効率化を進めたい建設会社に最適なツールです。
zenshot
zenshotは、360度カメラとAIを組み合わせて建設現場をデジタルツイン化し、進捗・安全・品質などの工程管理を自動化できる革新的なツールです。
現場の360度動画をクラウドにアップロードするだけで、AIが現場状況を解析し、隠蔽部や進行中の作業、過去の記録を可視化します。これにより、現場全体をリアルタイムで把握できる環境を実現します。
導入企業では、現場監督の移動時間を最大6割削減した実績があり、時間・コスト・品質の三要素を同時に改善できるのです。
従来「現場に行かないと把握できない」「経験に頼らざるを得ない」とされていた課題を、データとAIの力で解決するツールとして注目されています。
このように、zenshotは膨大な現場を効率的かつ安全に管理したい建設プロジェクトに最適なソリューションです。
建設業における工程管理にAIを活用する未来予測
AIは、施工スケジュールの自動生成や資材搬入タイミングの最適化などを提案できますが、それは「理想的な条件下」を前提としたものです。
現実の建設現場では、天候の変化や騒音への配慮、周囲の交通状況、他業者との作業調整など、状況に応じて柔軟に対応しなければならない場面が多くあります。こうした細かな事情をすべてAIが正確に把握することは困難です。
AIはあくまで意思決定を補助するツールであり、最終的な判断と調整は現場を理解している人間にしかできません。
建設業における工程管理にAIを活用する際の人間の役割
資機材の遅延、天候による作業中断、人的ミスなど、現場では突発的なトラブルが日常的に発生します。こうした想定外の事態に対して、AIは過去のデータに基づく対応しかできません。
一方、現場の作業員や監督者は、その場での情報をもとに即座に判断し、対応策を講じられます。例えば、急な雷雨でクレーン作業が中止になった場合、他工程を前倒しする調整など、臨機応変な対応が求められます。
このように、AIでは代替できない柔軟性と現場感覚を持つ人間の役割は、今後も重要性を増していくといえるでしょう。
建設業の人手不足解消ならツクノビBPOがおすすめ
建設業の人手不足を解消するためには、アウトソーシングサービスの利用もおすすめです。
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【まとめ】建設業における工程管理にAIを活用し業務効率化を目指そう！
建設業界が直面している課題に対して、AIの導入は有効な打開策となります。実際に多くの大手建設会社が工程管理へのAI活用を進めており、生産性向上やコスト削減といった成果をあげています。
ただし、AIはあくまで「道具」であり、その性能を最大限に活かすには人間の判断力と経験が不可欠です。導入手順をしっかり踏み、現場と連携しながら活用することで、建設現場がより安全で効率的になるでしょう。
本記事を参考に、ぜひAIを活用した工程管理の導入を検討してみてください。
建設業における品質検査でのAI活用事例や建設業界における生成AIの活用事例についてはこちらの記事で解説しています。ぜひこちらもご確認ください。
建設業界における生成AIの活用事例やメリット・可能性などを解説
