建設業の事務作業にAIを活用する方法やメリットを解説！事例も紹介

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建設業では、日々の現場対応に加えて書類作成やデータ整理が重なり、「事務作業が終わらず残業が続く」「担当者によって作業品質にばらつきが出る」「人手不足で業務が滞る」といった課題が生じるケースが少なくありません。

さらに、紙ベースの管理や手入力が多いことも確認作業を増やし、全体の負荷を高める要因となっています。

このような負担を軽減する手段として、AIを活用した事務作業の効率化に取り組む企業が増えています。

本記事では、建設業界でAIが必要とされる背景から、導入による効果や活用方法、導入プロセス、注意点までを解説し、活用事例も紹介します。

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建設業の事務作業にAI活用が必要な理由

建設業界でAIが取り入れられる背景として、日々の業務量の偏りや人手の確保が難しい状況、紙を中心とした作業の継続などが挙げられます。

以下では、それぞれの事情を踏まえて説明します。

人材が不足しているため

建設業では、現場担当者だけでなく事務スタッフの確保も難しく、既存の社員に大量の事務処理が集中しがちです。例えば、入札関連書類や協力会社への連絡業務が一時期に集中すると、担当者が複数の案件を抱え込み、処理の遅延が起こりやすくなります。

AIを導入すれば、見積書の自動作成や各種データの整理が機械側で進むため、担当者の負担を軽くでき、業務の滞りを避けられます。

残業時間を削減するため

建設業は書類業務が多く、近年の法改正や安全基準の厳格化で必要な書類がさらに増えたことで、勤務時間内に処理しきれず残業が発生しやすい状況になっています。

AIに書類の下書き作成や入力チェックを任せることで、担当者は内容確認に専念でき、作業時間を大幅に短縮できます。その結果、勤務時間外に持ち越す作業が少なくなり、負担の軽減につながります。

アナログ作業から脱却するため

建設業では、図面や書類を紙で扱う場面が多く、デジタル化が進みにくい状況が続いています。手書きのメモを転記したり、紙の図面を照らし合わせたりする作業は時間がかかり、担当者ごとにばらつきがあるため効率が上がりません。

また、入力漏れや書類の紛失など、アナログ作業が多いほど、人的ミスが起こりやすくなります。

AIを導入すれば、図面情報の自動整理や画像の分類などが機械的に処理されるため、手作業に頼る場面を減らし、作業の手戻りを避けられます。また、データの蓄積と検索が容易になることで、過去案件の情報を即座に参照でき、作業の停滞を避けやすくなります。

建設業の事務作業にAIを導入するメリット

事務作業にかかる手間を見直すことで、業務全体の流れを軽くできる場面が多くあります。

ここでは、AIの導入によるメリットについて、具体的な場面を交えながらどのような変化が生まれるのかを紹介します。

業務を効率化できる

建設業の事務では、数量計算や写真分類、書類作成などの細かな作業が大きな割合を占めています。これらの処理は、案件数が増えるほど担当者の負担が重くなります。

AIを取り入れれば、データ抽出や書類の下書き作成が自動化され、手作業に費やす時間を大きく減らせます。

自動化による業務の流れが安定することで、将来的に案件数が増えても人手不足の影響を受けにくい体制を整えやすくなります。

品質を向上できる

数値の入力、図面番号の記載、ファイルの振り分けといった人が行う細かい処理は、忙しい時期ほどミスが起きやすく、修正に追われる場面も少なくありません。AIを使うことで、分類や照合が一定の基準で処理され、資料の精度が安定します。

長期的には、担当者の属人的な作業が減るため、誰が対応しても同じ仕上がりになり、社内の情報管理が整いやすくなります。

コストを削減できる

単純作業に多くの時間がかかる業務では、残業が増えやすく、人件費の増加につながることがあります。AIが集計・照合作業を引き受ければ、担当者の稼働を抑えられ、不要な作業に費やしていた工数を削ることが可能です。

また、紙の書類に依存する場面が減るため、印刷や保管に関わる支出も縮小できます。

今後、データ活用が前提となる場面が増えることを考えると、早い段階でAIを導入することは、長期的な費用負担の軽減にもつながります。

建設業の事務作業でのAI活用事例

建設業界で実際に活用されているAIの取り組みの中から、3つの事例を紹介します。

大和ハウス工業株式会社

大和ハウス工業では、Azure OpenAI Service を用いた社内向け生成AIチャットを活用しています。専用環境と社内データを連携させることで、機密性を保ちながら迅速に情報を扱える運用体制を構築しました。

同社は2019年からDigiConプロジェクトを推進し、設計・施工に関する課題の整理やデータ統合に取り組み、現場管理ダッシュボードの導入など業務の見える化を進めています。これにより、必要な情報へのアクセスが容易になり、事務処理のスピードや精度が向上しました。

さらに、基幹システムや社内ポータルをAzureへ移行し、生成AIの本格適用や協力会社向けの安全な接続環境の整備など、管理業務のデジタル化も進められています。

参考：大和ハウス工業、Microsoft Azure を活用し日本の建設業界の新たな未来を築く｜Microsoft Corporation 公式サイト

株式会社安藤・間

安藤ハザマでは、全社向けに文章生成AIを導入し、書類の叩き台作成や資料の要約、アイデア出しなどに活用しています。これにより、日常的な事務作業にかかる手間を軽減し、情報整理や文書作成の効率化を図っています。

従来の汎用AIでは、自社の専門知識やノウハウへの対応が不十分でしたが、「AKARI Construction LLM」を導入することで、自社データベースを参照し、施工技術や研究開発、営業に関する専門的な内容にも正確に対応できるようになりました。

また、回答に用いた文書を明示する機能により、資料作成の信頼性も向上しています。

今後は、手書き文書や外部データの学習、画像や動画生成なども進めることで、さらなる業務効率化と事務作業のサポートを強化する計画です。

参照：建設分野に特化した生成AIの社内運用を開始｜株式会社安藤・間公式サイト

西松建設株式会社

西松建設では、業務効率化と文書品質向上を目的に、文章生成AIの導入を進めています。社内向けにセキュアな利用環境を整備し、社内文書を参照した文章生成や技術文書作成の支援にも取り組んでいます。

具体的には、建設業向けの大規模言語モデル（AKARI Construction LLM）を活用し、専門性の高い建設関連文書を短時間で生成可能にしました。社内文書管理システム（Box）と連携することで、問い合わせ対応や資料作成などの業務を効率化しています。

また、技術文書作成や施工計画のサポートに特化した専用機能の開発にも着手し、社内で蓄積した知見を活かした正確な計画立案を支援しています。

参照：文章生成AIを導入し業務で利用開始｜西松建設株式会社公式サイト

建設業の事務作業にAIを活用する方法

事務作業において、作業別に求められる判断や処理内容を見ていくと、AIが力を発揮しやすい作業がいくつもあります。

ここでは、従来の運用で負担が大きかった事務作業に対し、AIをどのように組み込めるのかを、実際の業務の流れを踏まえて紹介します。

見積書や請求書の作成

従来は、図面を確認して数量を拾い、別資料から金額情報を探して転記する流れが中心でした。AIを使う場合、図面データや仕様書を読み込ませることで、数量の抽出・項目の整理を自動で行えます。

さらに、関連資料をまとめて読み取らせれば、必要な金額情報を一覧化することも可能です。

この仕組みを業務に組み込むことで、担当者は書類作成の初期段階をAIに任せ、内容調整から作業を始められるようになります。

従来の「探す・数える・転記する」といった工程が大幅に短縮できます。

予算や労務業務の管理

これまでは、現場から届く情報をExcelに入力し、数値の整合を担当者が確認する形が一般的でした。AIを導入する際は、受け取ったデータを自動で整理する仕組みを用意し、日ごとの情報を機械的に分類させます。

また、入力内容の食い違いを自動で見つけるよう設定すれば、確認作業にかかる手間を減らせます。

このような流れを業務に組み込むことで、担当者は数字の照合そのものをAIに任せ、最終確認に集中できます。

施工管理書類・報告書の作成

従来の作業では、現場写真を手作業で分類し、工程記録を見ながら文章を組み立てる場面が多くありました。AIを使う際は、写真をまとめて読み取らせ、写っている内容ごとに自動分類させる方法が効果的です。

また、工程記録を取り込ませて文章のたたき台を生成させれば、担当者は構成をゼロから組み立てる負担を軽くできます。

これらを業務フローに取り入れることで、写真整理や文章作成を機械に任せ、人が行う部分を確認や調整に集中させられます。

建設業の事務作業にAIを導入する手順

AIを導入する際には、抱えている課題を明確にした上で、想定されるリスクへの備えと担当者間での情報共有やスキル育成が必要です。

ここでは、検討から運用定着までの流れに沿ってAIを導入する手順を説明します。

1.現状を分析して課題を把握する

始めに、現在の事務業務を細かく整理し、どの作業が時間を奪っているか、どこで誤りが出やすいかを明確にします。例えば、数量計算に時間がかかりすぎている、写真整理に多くの工数を費やしているといった具体的な状況を洗い出します。

この段階で業務の流れを可視化すると、AIを組み込む作業箇所をつかみやすくなります。

2.社内体制を整える

AI導入時には、関係者間で共通認識を持つことも欠かせません。担当者の割り振り、部門同士の連携方法、情報の扱い方などについて話し合い、運用ルールを整えます。

また、定期的に会議を開いて意見を共有し、導入内容について合意をとっておくと導入後の混乱を避けられます。データ保存場所や現場からの提出形式を統一するなど、基本的な整理も必要です。

3.AIツールを業務内容に合わせて選ぶ

作業ごとに適切なAIが異なるため、目的に合うものを選ぶ必要があります。図面を扱う業務が多い場合は図面解析が得意なツール、写真整理が中心であれば画像分類に強いツールなど、業務の性質に合ったものを選定します。

また、企業規模に応じてクラウド型が向いているか、オンプレミス型が適しているかも検討が必要です。複数の候補を比較し、日々の作業に組み込みやすいかどうかを確認しましょう。

4.AI人材を育成する

AIを扱う担当者には、基本的なデジタルリテラシーが求められます。そのため、導入前に研修を行い、操作方法やトラブル発生時の対応を身につける時間を確保しておきます。

特定の担当者だけが扱える状況を避けるために、複数名が同じレベルで操作できる状態を整えることも重要です。社内で相談しやすい体制にしておくと、導入後の業務がスムーズに進みます。

5.効果・検証を行う

AI導入後は、業務負荷・作業時間・ミスの発生状況などを数値として定期的に確認し、導入前との変化を明確にします。また、現場・事務双方の意見を取りまとめ、必要に応じてAIの設定や作業フローを調整します。

このような検証を継続することで、AIの導入が会社運営にどれだけ効果をもたらしているかを把握し、次の改善方針への判断がしやすくなります。

建設業の事務作業にAIを導入する際の注意点

AIを導入する場面では、便利さだけで判断せず、事前に押さえておくべき点を整理しておく必要があります。

ここでは、導入局面で特に意識したいポイントを実務面の視点から説明します。

費用対効果を検討する

導入前には、導入後にどれだけ作業時間を減らせるか、人員配置にどのような変化があるかなどを数字で洗い出し、費用とのバランスを明確にします。

初期費用だけでなく、運用に必要なサブスクリプション料や教育コストも合わせて把握し、社内の業務量に見合うかどうかを判断します。

さらに、複数のAIサービスを比較し、自社の業務特性に適した価格体系かどうかを見極めることも重要です。

スモールスタートを意識する

最初から広範囲に導入すると、現場・事務の双方で混乱が発生しやすく、想定以上の負荷がかかる可能性があります。そのため、最も効果を得たい業務を1つ選び、小規模で試験的に運用しながら、作業の流れや担当者の反応を丁寧に確認していく進め方が適切です。

一定期間の検証を通じて把握した課題を整理し、社内の状況に合わせて導入範囲を順次拡大することで、負担を抑えつつ導入効果を高めやすくなります。

ルールの周知・徹底を行う

AIを扱う際は、データの保存方法、ファイル名の付け方、提出フローなどのルールを統一する必要があります。

ただし、大幅な業務の変化に戸惑う従業員が一定数いるため、説明会やガイドラインを準備し、疑問点を解消しながら進めることが重要です。全員が同じ基準で作業できる状態を整えることで、導入後の混乱を抑えられます。

AIによる出力結果は必ず確認する

AIは常に正確とは限らず、内容に誤差が生じる場合があります。特に契約関連や法規制に関わる文書を扱う際は、担当者が必ず内容を読み取り、法的要件や現場の状況と照合して妥当性を確かめる必要があります。

最終確認を確実に行うことで、誤った情報の提出や誤認につながる事態を抑えられます。また、担当者の確認体制を固定化することで、判断基準のばらつきも避けられます。

セキュリティ体制を整える

AI導入にあたっては、図面や契約書などの機密性の高いデータを扱うことが多くなります。そのため、アクセス権の設定、通信の暗号化、ログ管理などの安全対策を整備することが不可欠です。

特にクラウド型を利用する場合は、提供元の安全基準を確認し、自社の取り扱う情報に適しているかを見極めます。

さらに、想定される漏えいリスクに対する手順を事前に整理しておくことで、緊急時の対応が迅速になります。

建設業の書類作成はアウトソーシングもおすすめ

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