建設業界におけるAI活用の現状と進化の速さ
皆さんこんにちは。waypoint venture partnersの平田です。 戸田建設の斉藤です。
建設テックAtoZでは、これから企業を目指す方や、建設業の建設領域で事業に取り組むスタートアップの方に向けて、
初歩から分かる建設領域の解説と、建設関連のニュースやテクノロジー、スタートアップについて深掘りしていきます。
今回は、2026年最新版、建設業界におけるAI活用の実態とこれから、というテーマでお話をしていきます。
よろしくお願いします。
AI、久しぶりのテーマですね。
そうですね。過去にも一応、ピュアなAIのお話とフィジカルAIの話というところでお話ししていったかなと思うんですけど、
皆さんも多分業務で使われている通り、進化があまりにも早いっていうところがあるので、
改めてそのあたりのお話をしていこうじゃないかというような回になります。
結構皆さん興味を持っていただいていましたので、今回平田さんに色々調べていただいて、
私も色々経験したりだとか見聞きしているものがありますので、そのあたりを深掘りしていければと思います。
はい。事前に改めて、建設業界に限らずAIの進化があまりにも早すぎるので、
そもそも業界的にそういうAIの活用とかってどこまで進んでるんだっけみたいなところはですね、
クロードとジェミニーと両方調べていただいて、両方ともに確認をとってもらって、
みたいな感じでリスト化をしてみたんですが、先ほど実は斉藤さんにもお送りしてるんですが、
すごい膨大な数、ここ3年間だけで、しかも大手のゼネコンさんだったり大手ハウスメーカーだけで区切ってみても、
めちゃくちゃ数あるなっていう印象だったんですけど、
業界内部の方から見た時にも、これだけあるぐらいにはやってるよなっていう印象なのか、
それとも思ってたよりあるなっていう感じなのかというと、どんな印象を持たれました?
私も今プレスリリースベースで各社が出しているものを見させていただきましたけど、
もっとやってるなっていう印象。やっぱりこのプレスリリースって、
取捨選択しますし、当然外部に公開するべきじゃないこと、
あるいは当然他社もやっているだろう当たり前のことってニュースの価値がないので、
当然そのプレスリリースはしないんですよね。
プレスリリース出すものって当然何かしら特殊なものだったり、業界初なのか、バリューがあるものなので、
そういった意味においてはこれでも少ないかなというのがイメージです。
もっとやってる。いろんなところでプラクティスは進んでいるだろうというふうに感じます。
多分ここ3年分だけをクロードにまとめてもらったもので、
ざっくり多分A4で3枚4枚ぐらい多分あってですね。
各ページが多分10件ぐらいあるのかな?
多分数十件ぐらいでデータを取ってきているんですけど、
それでももっとやってるよね。
僕らの業界で見ても結構いろいろチャレンジが進んでいるところだったりするので、
建設業界はバリューチェーンもすごく長いですし、
人手不足も深刻だよねっていう前提でいくと、
確かに取り組み自体は多くされててもおかしくないよなとは思うんですけど、
多分ここ数年でそれこそ生成AIだったりとか、
生成AIができることもめちゃくちゃ増えてきたっていう中で、
社内でのAI活用の温度感だったりとか、
そのAI活用に対する雰囲気の変化って結構強烈に感じるぐらい
急速に進んできてるものなのか、
それとも取り組みが行われてるのって
実はとはいえ一部の部門でみたいな感じなのか、
その辺りっていかがですか?
AI導入における企業ごとの方針とコスト
そうですね。各社、状況違うんじゃないかなと思うので、
一般的な話にしていくと、
生成AIそのものが要は特定の部門でやるAI活用ではなくて、
全社員が自分の業務の中で使っていくべきもの、
みたいなところの落とし込みがありますので、
おそらく各社、特定の部門、特化した部門も当然やってらっしゃるでしょうけど、
各社員、従業員、皆さんが使いこなすみたいなところで、
各社活動されてるんじゃないかなというふうに思います。
ちなみになんですけど、結構大手の企業の場合って、
普通に生成AIを導入するぞみたいなフェーズにも、
セキュリティ的にどうなんだ、どれ入れるんだ、
結構時間かかってた印象があったんですけど、
その後って、それこそスタートアップ界隈の方とかだと、
ジェミニー使ったりとか、チャッピー使ったりとか、クロード使ったりとかって、
結構時期によって分けたり、やる業務によって分けたり、
かなりいろいろ使われてる印象なんですけど、
大手の企業さんの中の場合って、
そもそも使えるAIが決まってたりする感じなんですか?
それとも割とどれ使っても構わんよみたいな感じなんですか?
推奨するAIはあると思うんですけど、
これしかダメよみたいな縛りはないんじゃないかなと思います。
ご存知の通り、ジェミナイがすごく性能高いって言ってた時期から、
最近はクロードが非常にレベル高いねって話。
アプリを作るのも非常に楽なので、いいよねって話になってきて、
やっぱりまだ競争中、どこが一番ベストかみたいなところが定まってない状況だと思うので、
これ想像ですよ、想像ですけど、
ここしかダメよっていうのはないんじゃないかなというふうに思います。
なるほど、なるほど。
なんか結構、いろんな会社さんとお話ししてると、
たまにうちは小枠しか使えないんだみたいな、
これ建設業とかではなく、小枠しか使えないんだみたいなことをおっしゃる会社もあったりするので、
なんか結構、そもそも会社のルールでAI活用ってだいぶ差ついててもおかしくないなと思いながら、
そういう背景もあってちょっと伺いました。
そうですね、小枠建設ではそれではなくて、申請すれば使って良いというポリシー。
最初からそういう感じでやってるので、当然、クロードでやりやすいものだったり、
GPTが良かったりだとか、ジミナイの方が使いやすいみたいな、
芯がそれぞれあって、得意不得意各AIで違ってくるわけで、
やっぱりそこの使い分けというか、それをやるにはこれしか使っちゃダメっていう縛り方をしちゃうと、
AIの進化についていけなくなっちゃうんじゃないかなというふうに思いますよね。
そうですよね。ちなみにすごい脱線する話なんですけど、
クロードとかを使ってると、めちゃくちゃ容量食ったりするじゃないですか。
元々の初期の課金で持ってる容量に対して、全然足りなくなって追加で課金するみたいなのが起きたりすると思うんですけど、
そういうのって、個人個人に対して月これぐらいまでね、みたいな枠が与えられてるのか、
それともチームごとに結構それも違ったりするのか、それともエンプラだと違う契約とかがあったりするものなんですか?
その辺で予算割とかってあったりするんですか?
これ各社事情違うんでしょうけど、おそらく私が知る限りは各部門において裁量で予算を確保して使うみたいな形なんじゃないかなと思いますね。
当然上限設定しててもいいのかもしれませんけど、結局そのAIがやる作業って人の代替じゃないですか。
これも建設業であまり良くないんですけど、結局その人間の費用、コストを参加コストとして見直していて、
人はいくら働かせてもただだと。追加料金ないと。
だけどAIとかは、それは使えば使うほど重量で課金されていくから良くないみたいな発想出がちなんですよね。
いろんなところで。根本が間違いで。人の方がお金が当然かかってるわけじゃないですか。
そうなんだけども、就寝雇用が当たり前なので、やっぱり人が減らないみたいな構造が前提の思考になってしまうと、
そういう上限いくらまでねみたいな話になってくるんですけど、本来そうじゃない。
それ以上のバリューがあれば、上限なんかなくしてしまってもいいぐらい効果がでかいと思うので。
これは現状はよくわからないにしても、あるべき姿としては結局その効果があるのであれば、
どんどん使えていく方が正しいんじゃないかなというふうに思います。
AI活用の鉄板ルートと業務標準化の重要性
今のお話といろいろ出てるリリースと見ていくと、結構思ってた以上に活用進んでるのかなっていう風な個人的な印象としては思ったんですけど、
今日に至るまで多分いろんなAIの使われ方してきたのかなと思うんですけど、
これ戸田建設さんに限らずですけど、いろいろ多分斎藤さんの場合、他の建設会社さんとの接点もあられるかなと思うので、
建設業界内の他の会社の方とかとお話をされる中で、
割となんかここまでのAIの活用って、基本どの会社もこういう業務フローから大体AIが入ってきて、
そこから今みたいに割と広めに浸透してったよねみたいな、なんか鉄板のルートみたいなのってあったりしたんですかね。
鉄板ルートみたいなところってまだ確立されてないんじゃないかなっていう私の認識ではあるんですけど、
ただやっぱり効果が出やすい部分があって、一つは建設現場がたくさんあるわけですね、各社。
で、各建設現場で業務をしているわけなんです。
分散して、年に1回ぐらいしかやらない業務を各現場でやってたりするわけですよね。
確かに確かに。
で、それを早い段階から業務を本社だとかアウトソーシングだとかで集約している部分があった場合、
そこはもう全現場の業務、同じ業務、ルーティンが集まっているようなシェアドサービスセンターみたいな、
BPOセンターみたいなものがあるところにおいては、そこに放り込めばすっごい威力が出るはずなんです。
そうですよね。
そうで、分散している現場に、AIを使えばこういうふうに楽になるよって教育でカバーしようとしちゃうと、
各現場の方が年に1ヶ月に1回しかない業務を、どうやってやるんだっけ、あれみたいな感じでやると。
要は就熟もしないし、スピード感も出てこないような活用になってくるので、
やっぱりそういった意味においては集約されたルーティン業務をまずは片付けていく方向性。
あるいはそれがないんだったらまずは集約するところがスタートする。
標準化からスタートするみたいなところが最初の入り口になるかなというふうに感じています。
どの現場でもどうせやってるよね、でも年1だよねっていう業務のために、
各現場の人が頑張ってそれこそクロードでプロジェクトを作っておいて、
次回やる時に楽になるようにしようみたいなのって、
次やるの、この案件みたいなのって1年後とかかもしれないから、
それやるんだったら自分でやるかってなっちゃうから、
それであれば一旦どこかに集約をしてあげて、
集約すると大量に年から年中なんか走ってるから、
そうするとじゃあプロジェクトにしたらめちゃくちゃインパクトあるよねみたいな、
確かにわかりやすいですよね。
建設業がこれまで苦手としてきたやつなんですよね、業務標準化だったり、
要は現場が分散してるからこそ、後は任せたって形で、
現場の裁量で創意工夫で乗り切るみたいな文化が他の産業と比べるとやっぱり高かったので、
そこから脱却するいいチャンスなんじゃないかなというふうに思います。
確かに。
業務集約と現場裁量の思想的対立
ちなみに、いわゆる業務を本社で巻き取る、
共通するような業務を本社で巻き取るよみたいなことをやってる会社と、
そうじゃない会社も当然あるわけじゃないですか。
これって組織の文化的にそういう差が生まれてるもんなのか、
それとも本社に集めるには集めるなりの良いことが当然あるわけだけど、
デメリットがめちゃくちゃあって、
逆に分散させとくと学習効果全く働かないけど、
分散させとくことのメリットもあるみたいなので、
好きな方を会社が選んでるっていう感じなのかな。
それってどういう分かれ方をするイメージなんですか。
これがですね、結構答えがないんですけど、結構根深い部分。
建設業の根深い部分で結構思想の流派があるんです。
思想の流派があって、これどこの会社ですか。
一般論ですよ。
要は、そういったルーティン。
これは当然人が習熟して成長していく過程において、
周辺業務のルーティンをこなして、やっと一人前に品質のことだとか工程のことだとかを学びながら、
学習していって一人前になっていくっていう成長過程があるんですね。
それをやっぱりやらないと、品質だとか安全だとか好奇だとかにおいて、
ちゃんとできなくなるんじゃないかと。
それをAIに全部任せちゃうと良くないんじゃないかというような流派と、
やっぱり作業的なものは効率化・合理化をしていって、
もっと本質的な部分だけ、現場監督だったり設計者であったり、
そこだけ取り組んでおけばいいっていう考え方の2つの流派があって、
結局そこのどっちの流派の方が強いかによって各社のポリシーが変わってきている。
要は現場だとか支店単位で割と自由にやらそうっていう会社。
今、具体的に社名が浮かぶんですけど。
っていう会社と、あともう全部仕組み化して、
もう現場とか設計では決められたことをしっかりやるだけというように、
ある程度決められた業務の中を取り組んでいくみたいなところ。
創意工夫とかじゃなくて、決まられた範囲でしっかりやるみたいなところが求められる会社。
これ社風だとか各社あるじゃないですか。
本本の思想がやっぱりその2つ全然違ってきてて。
スタートアップの皆さんとかいろんな会社見るんで、
その思想が担当者レベルでは分からないんですけど、
やっぱり経営陣の方に近づけば近づくほど、
こっちの会社はどっち側の思想なんだっけみたいなのが、
なんとなく分かってくるような場面があるので、
ぜひそこをちょっと注意深く聞いていただく必要があるかなと思います。
確かにすごく小さい話ではありますけど、
それこそスタートアップが資金調達のピッチ資料を作るときに、
AIに丸投げして作らせる資料は良いのか悪いのかみたいな。
なんかちょっとそれに近い雰囲気もあるかもしれないですね。
すごく暴力的な話かもしれないですけど、
AIに作らせると熱がこもってないみたいなことを言う人もいるし、
それでも伝わるんだったら別に問題ないんじゃないっていう人もいるし、
ちょっとだいぶ小さな話ではありますけど、
それに近いような雰囲気を感じました。
そうですね、結局これどっちが正しいかって答えはなくて、
そのバランスの中でどれぐらいのバランスで会社として経営していくのかっていう
ポリシーの問題だと思うんですね。
どっちかに振り切ってしまうと多分競争力として良くない話なので、
最後はバランスかなと思うんですね。
スタートアップのピッチの話もそうですよね。
100%使うのか50%なのか、50%くらいにしようかみたいな話だと思うんです。
なので、その会社のやっぱり方向性、大事にしているものどっちなんだろうっていうのは
少しポイントになるかなと思います。
AI活用の浸透度と現場での利用状況
結構そのAI自体も浸透してきてるのかなと思ったときに、
具体的に実際AI活用をしている社員の方たちって、
全体で言うとどの程度いるものなのか。
とはいえまだ先進的な人たちしか使ってないよねなのか、
それともさっきみたいに前者的に入ってきてるから、
とはいえ基本1日1回は絶対開いてるだろうみたいなものなのか、
その辺りってどれくらいの浸透度の印象ですか。
そうですね、結構わからないですよね。
どれだけ使ってるかって結構デスクトップだとかアプリの中の話なので、
正直自分の周りぐらいしか感覚はないんですけど、
近くの感覚だけを信じるんだったら、
毎日それなりに使っているっていうレベルに来てるような気がします。
一方でおそらく現場に近いところに行くと、
逆に言うとやっぱり物に対峙する時間の方が長くなってしまうので、
そんなに常時AIを使ってるってことはないんでしょうけど、
ただですね、これも考え方の一つなんですけど、
例えば施工管理のアプリとかを使っている場合に、
そのアプリが勝手に賢くなっているみたいな、
意図せず使っているみたいな状況も含めるのだとすると、
何パーセントって言いづらいですけど、
みんな使ったことはあって、
毎日何かしら接しているんじゃないかなぐらいの感覚です。
合ってるかはわかんないですけど。
逆に言うとそれぐらいの感覚を持つレベルで入ってきてるっていうことではありますもんね、きっと。
もう明らかにそんなことないよねみたいな感じではない。
今どき全く使ってないですとか、
専門部署しか使えないですって会社はないんじゃないですかね。
どうなんでしょう。
それを伺うとすごく明るいなと思いながら、
お話を伺ってました。
あとはどのレベルで使いこなすかどうかみたいなところ、
とりあえず使ってるっていうレベルから。
本当に価値を生むところまで使いこなせてるかっていうのはこれからだと思いますね。
今どちらかというと業界全体の雰囲気みたいな話を中心に伺ってきたんですけど、
バックオフィス業務におけるAI化の進展
リリースの中でも割とここで使うためのシステムみたいなものが、
リリースだからかもしれないんですけど、
そういうのが多かったなと思っていて。
そもそもの建設のオペレーションだったりとか、
そういうのに合わせて見ていくと、
実際どのあたりが一番効いてるんだっけみたいなところを伺っていきたいなと思っていて。
今さっきのお話でいうと、
ある程度各現場に共通するよねみたいなものを本社で巻き取って標準化してみたいなお話があったので、
いわゆるバックオフィスだったりとか、
建設許可の申請取る取らないとか、
そういう管理系の話だったりとか、
そういうところって結構AI化が進んでる。
思想にもよりつつも、
中央集権的に全部巻き取ってやってるような会社の場合は、
AI化がめちゃくちゃ進んでるのかなと思ったんですけど、
バックオフィスとか、やっぱりAI化の進み方結構早いよねみたいな、
そんな理解でいいんですかね。
どうでしょうね。
仕組み化できてるかっていうところまでで言うと、
あんまり聞いたことはないんですけど、
ただ日常的には使っているのは間違いないですよね。
バックオフィスって言っても、
いわゆるルーティン業務の部分でも、
仕組み化完全にできてる会社ってあんまりないんじゃないかなっていう印象ですね。
途中って感じですよね。
まだそこまで行ってないって感じですね。
試行錯誤している状態かなと思います。
試行錯誤するときって、
いわゆるさっき出てきてた、
クロードとかジェミニとかチャットGPTとかみたいな、
いわゆる汎用AIで仕組み化できないかっていうのを探ってる感じなのか、
それともバックオフィス系のSaaSで、
AIネイティブのものなのか、
AIネイティブじゃないけどAIが入ってるものを使いながらやってるっていうような感じなのか、
それってどんな取り組み状況になっているイメージですか?
そうですね。どっちも、
本当にアプリの中にいつの間にか実現されてるみたいなものもあるので、
本当に一概に言えないんですけど、
バックオフィス系のものって、
やっぱりアプリ化するところに一つの価値があるなと思ってて、
要はクロードライ手作りでアプリ作りましたみたいなところに、
でもできなくはないんでしょうけど、
数値だとかレポーティングラインに乗っかるような資料なんかを、
品質保証がない中で、
AIにやらせちゃってそのままエスカレーションされるみたいなことがあると、
結構危ないところなんじゃないかなと思って、
そこはやっぱり第三者のSaaSの事業者なんかが、
AIを搭載したアプリを持って、
どれぐらいの高精度でデータをまとめていって、
資料を作ってくれるのかみたいなところを、
保証しながらやっていく必要が求められるんじゃないかな、
逆に言うとそれがないと使いづらいっていうような側面があるんじゃないかなというふうには思います。
特に会計だとか経理だとか支払いとかお金系のところは間違えられないので、
人がやってたら間違いなのかっていうと、
人がやっても間違いなんですけど、
ただそこの責任をやっぱり含めてソフトウェアに落とし込んでくれる、
どこまでは人がやって、どこからがAIでチェックするのかとか、
使いどころがあるわけですよね。
そこは野良は結構厳しいんじゃないかなというイメージです。
設計分野におけるAI活用の進化と課題
確かに。
いわゆる汎用でやろうとすると結構揺らぎというか、
前回はできたのに今回できねえかみたいなこともあったりするし、
それであればフォーマットだったりとか、
こういう流れでやりましょう、こういう仕組みでやりましょうみたいなのを
カチッと固めてくれた方が、
特にバックオフィスに関してはある意味正解があるみたいな状態だと思うので、
やりやすいのかなっていう感じは確かにしますよね。
やっぱり後工程になればなるほど正解が求められるものになってきて、
そこって結構当時で言うとハリオシティネーション結構厳しいよねみたいな話がありましたけど、
最近ハリオシティネーションもほとんど心配なくなったにしても、
完璧に任せられるかというとちょっと難しい。
逆に言うとゼロから1を作る、アイデアでステッチをするだとか、
このステッチ何が立つんだっけって構想するとか、
やっぱそこはAIの威力ってありますよね。
その流れでいくと、いわゆる上流工程の設計だったりとか、
そういう部分がまさにそれに当たるのかなと思うんですけど、
それこそ多分以前お話をしてた時って、
まあとはいえ少しマシになってたような気はするんですけど、
そのAIが出してくる画像ってまだ方向性を示すんだったら良いよねみたいな感じだけど、
お客さんに客前で出せるかこれをみたいなところも若干あったような気もするんですけど、
最近のものって結構このままいけんじゃないですかみたいな、
素人から見るとですよ。素人から見るとこのままお客さんの前に出しても、
お客さんからするとプロが描いたパースなのか、
AIが描いたパースなのか正直あんまりよくわかんないし、
みたいなものが割と普通に出るようになったなと思っていて、
その辺りの設計だったりとか、設計もいわゆる、
ある意味構造だったりそういうところまでガチってやらないといけない設計から、
あとは衣装設計みたいなそういうデザインをどう決めるかみたいなものとか、
これも多岐に渡ると思うんですけど、
そっちの方に関しては結構戦える状態なのかなと思ったりするんですけど、
この辺って結構変わってきてるんですかね。
特に衣装設計なんかの最初の初期の検討においては、
生成AIは非常に威力があるので早いじゃないですか、
今までは設計者が構想したものをパース屋さんが
1週間以上時間かけて作って納品して、
いやここは違うからみたいなやり取りをしてたのが高速で終わるので、
その点においては、前回話した2年前だと思うんですけど、
2年前はまだそうやっても使いづらいよねっていう部分が一部あったんですけど、
今はそのまま使える状態になってると思います。
難しいところで言うとスケール感だとか、
性格性が求められるような描写は、
何かしらまだできるのかもしれないですけど、
そんなテクニックが必要なんでしょうけど、
ただイメージを見せたりだとか内観のイメージあたりで言うと、
もう十分なんじゃないかなと思います。
奥行きが難しいってのは、
その寸法を理解して絵に落とすみたいなところが、
まだAIだときついよねみたいなそんな感じなんですか。
そうですね、寸法っていう、
要は画像の生成ってディフュージョンだとすると、
なんかこう違和感のあることを削ぎ落としていくみたいなプロセスになっていくので、
当然そのスケール感とかがもう二の字で、
結局それっぽい画像を出すことに特化するわけですよね。
ってなるとスケール感は、
まあ性格に出すことは結構難しいんじゃないかなっていうのはちょっと私の見解です。
私は知らないだけかもしれませんけど。
まさにパースだったり画像生成系かける建設領域みたいなことにチャレンジしている企業家さんとかとお話をしたときも、
やっぱりその奥行きだったりとか空間をちゃんと認識させるみたいな、
すごいハードル高いよねみたいな話はあられたりしたので、
まさにそれ近いんだろうなと思いますし。
バーティカルAIの可能性と汎用AIとの競争
逆にそれで言うと、いわゆる衣装とかではない、
建物のそもそもどういうサイズ感でみたいなのを作るような設計の部分ってのはやっぱりハードル高いっていうものなんですかね。
結構海外だと出てきてるイメージなんですけど。
そうですね、やっぱり汎用の生成AIでは難しいんですけど、
専用に作ったものであれば全然、
すでに海外にもいくつかスタートアップがありまして、
敷地の形状を正確に入れるとそこに今最大限、
どれだけのボリュームのものを立てられるかみたいなことをすぐに出してくれるものとかがあるんですけど、
それ専用にカスタムすれば全然大丈夫だと思います。
そう考えると結構バーティカルで攻めるっていう意味合いでは割とチャンスありそうなところだなと思いますし、
この領域って結構ちらほらスタートアップも出てきたし、
やれるよねっていう認識が割と業界内でも持たれてるイメージで、
ある程度もうサービスも浸透し始めてるのかなとか思ったりもするんですけど、
浸透度合いだったりとか、ここは勝負ついたからきついんじゃね?みたいな感じとかって受けられる部分はありますか?
まだまだこれからだよね?
そうですね。まだ浸透するには時間がそれなりにかかる気がしてて、
今使ってる人多分20%くらいだとすると、まだ使ってない人だったらそれなりにまだいて、
アーリーアダプターのコタまでが今使ってるという認識であれば、
まだ市場があるなと思うんですけど、
一方でパースを出すとかっていうところは割と汎用的な生成AIで完結できそうなところまで来ちゃったので、
そこはやっぱり短期的に見ても競争力として難しくなってくる可能性があるなと思います。
逆に言うとさっきのARだとか、生成AIがプロセスで苦手とする領域を保管するような仕組みをセットで提供することによって、
差別化ができる可能性は残ってるかなと思います。
途中ではありますが、本日はこれにて以上になります。聞いていただきありがとうございました。
次回は施工工程以降のお話について触れていければと思います。
本日の内容で気になったところがあれば、ぜひコメント欄からコメントいただければと思います。
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それではまたお会いしましょう。
