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「建設業にもAIが導入されはじめている」という話は増えましたが、実際にどの業務でどこまで実装が進んでいるのかは、見えにくいところがあります。ひとことでAI活用と言っても、安全管理のように判断を支える使い方もあれば、写真整理のように必ずしもAIを使わずに自動化で足りる領域もあります。言葉のイメージと実態が、少しずつずれているのが現状です。
建設業のAI活用とは、安全管理や書類作成といった現場業務にAI（人工知能）を取り入れ、少ない人数でも安全と品質を保てるようにする取り組みです。ここでは、安全管理・写真整理・リスク予測という3つの領域に分けて、AIと自動化の違いや現場での使われ方、成果につなげるためのポイントを整理します。
要点は次のとおりです。
建設業でAIやデジタル技術の活用が話題になる背景には、人手と時間の制約があります。まず押さえておきたいのが、2024年4月から建設業にも時間外労働の上限規制が適用されたことです。原則は月45時間・年360時間で、臨時的な事情がある場合でも年720時間、単月100時間未満、複数月平均80時間以内という枠が設けられています（※1）。従来の働き方のままでは対応が難しく、業務の効率化が避けて通れないテーマになりました。
労働時間の長さは、以前から指摘されてきた課題です。建設業の年間の実労働時間は他産業より長い水準で推移してきたとされ、短い工期のなかで書類作成や情報共有に時間を取られる場面も少なくありません。本来の施工以外に費やす時間をどう圧縮するかが、上限規制への対応と直結しています。
担い手不足も深刻です。建設業の就業者数はピーク時から大きく減少しており、55歳以上の割合が全産業平均より高い水準で推移する一方、若手の入職は限られています（※2）。ベテランの引退が進めば、これまで現場で培われてきた技術やノウハウの継承も難しくなります。加えて、人件費や資材価格の上昇も続いており、人を増やして残業で対応するやり方は、コストの面からも成り立ちにくくなってきています。
国はこうした状況を踏まえ、2024年4月に「i-Construction 2.0」を公表し、2040年度までに少なくとも省人化3割（生産性1.5倍）を目指すとしています（※2）。少ない人数で現場を回す前提が、国の方針としても示された形です。一人ひとりの生産性を高める手段として、AIやデジタル技術への関心が高まっています。
「建設業のAI活用」と聞くと、写真整理・図面解析・工程予測・安全管理など、幅広い用途が思い浮かびます。ただし、すべてが同じ水準で実用化されているわけではありません。現場で先行して実装が進んでいるのは、安全管理やリスク予測のように、経験に頼りがちだった判断を支える領域です。
一方で、AIという言葉が使われていても、実際には過去のデータや撮影情報をルールに沿って処理する「自動化」で対応している領域もあります。工事写真の整理などはその代表例です。AIと自動化は、どちらが優れているという話ではなく、向いている業務が違うと捉えるのが実態に近いといえます。判断を補ってほしい業務にはAIが、決まった手順の手間を減らしたい業務にはツールによる自動化が、それぞれ効果的です。
この視点は、ツールを選ぶときにも役立ちます。「AI搭載」と書かれているかどうかではなく、どんな仕組みで何を支援してくれるのかを確認したほうが、導入後のギャップを避けやすくなります。まず安全管理・リスク予測を、続いて写真整理を取り上げ、それぞれの現在地を見ていきます。
近年は、文章や画像を生成する汎用的な生成AIが広く使われるようになり、建設業でも「現場で使えないか」という関心が高まっています。議事録の要約や文書のたたき台づくりなど、事務作業の効率化では汎用の生成AIが役立つ場面もあります。
一方で、現場の安全や品質に直結する判断では、汎用のAIだけでは対応しきれない部分があります。建設業に関わる法令や通達は改正が頻繁にあり、工種ごとにリスクも異なります。汎用のAIは幅広い知識を持ちますが、最新の法令や自社の事故事例に沿った答えを、そのまま返してくれるとは限りません。そのため、建設現場に特化してデータや基準を組み込んだAIのほうが、現場では実装が進みやすい傾向があります。
安全管理やリスク予測の領域で使われているAIも、この特化型にあたります。建設業の安全に関わる法令・通達や事故事例をもとにリスクと対策を導き出す設計になっている点が、汎用の生成AIとの違いです。「生成AIを現場で使う」と考えるときは、汎用と特化のどちらが目的に合うかを分けて検討すると、期待とのずれが起きにくくなります。
建設現場では、労働災害の防止が今も大きな課題です。厚生労働省の統計によると、建設業の死亡者数は業種別で最も多く、全産業のなかで大きな割合を占める状態が続いています。2024年の建設業の死亡者数は232人で、業種別で最多となりました。事故の型別では、墜落・転落が最も多くを占めています（※3）。就業者数に占める割合と比べても事故の割合が高く、安全管理は、AI活用が期待される領域の筆頭といえます。
安全管理の入口となるのが、作業前のKY活動（危険予知活動）やリスクアセスメントです。従来は現場の経験に基づいて進められることが多く、ベテランの勘に支えられてきた面があります。一方で、安全に関わる法令や通達は改正が頻繁にあり、最新の知見を確認しながらリスクを洗い出す負担は小さくありません。若手が経験不足からリスクを見落とすだけでなく、慣れた作業ほど「いつも通り」で確認が抜けやすいという課題も指摘されています。
そこで、過去の事故事例や法令を踏まえて潜在リスクを提示し、担当者の見落としを補うAIの使い方が広がってきました。ここで大切なのは、AIが人の判断を置き換えるのではなく、確認の抜けを減らす補完として使われている点です。AIが示した内容を作業員がチェックする運用が前提になり、経験の差を埋めながら、現場全体で一定水準のKY活動を進めやすくなります。
施工管理アプリ「eYACHO」は、株式会社MetaMoJiが大林組と共同開発し、2015年から提供を開始したアプリです。iOS・iPadOS・Windows・Androidに対応し、導入企業は900社、利用ユーザーは80,000にのぼります。ゼネコンでの利用シェアはNo.1（19%）です（※4）。この安全管理・リスク予測の領域を担うのが、安全AIソリューションです。
eYACHOの安全AIソリューションは、MetaMoJiが独立行政法人 労働安全衛生総合研究所および株式会社大林組と共同で研究を進め、研究から得られた労働災害対策の知識を「リスク予測知識データベース」として体系化したものです。作業内容を入力すると、過去の災害事例・マニュアル・法令などをもとに、AIが作業内容や現場状況に応じたリスクと対策を提案します。
対応する基準は幅広く、21種類の安全関連法令と31種類の通達・ガイドラインをもとに、現場の状況に応じたチェックができるように設計されています。使い方には、AIが参照情報を自動で選ぶ自動モードと、ユーザー自身が災害事例・マニュアル・法令を選んで生成するインタラクティブモードがあります。手早く候補を出したい場面と、自分たちの判断で内容を組み立てたい場面を、使い分けられます。公開されている情報に加えて自社のデータもあわせて利用できるため、一般的なリスクだけでなく、自社の実情に近いリスクも確認しやすくなります。
なお、安全AIソリューションはスタンダード版以上が対象です。無料トライアルはベーシック版相当のため、安全AIはトライアルの対象外となる点は、あらかじめ押さえておくとよいでしょう。
eYACHOの安全AIソリューションを取り入れている現場の例としては、大林組や湧田鉄筋があります。いずれも、AIを使ったKY活動やリスクの洗い出しを通じて、現場の安全管理を効率的に進めることに取り組んでいる事例です。大林組では作業手順の検証を通じて安全への意識を高める使い方が、湧田鉄筋では安全AIを活用した安全管理の効率化が紹介されています。 （導入事例）
両社に共通するのは、判断そのものをAIに任せるのではなく、現場の安全確認をAIで下支えするという姿勢です。ゼネコンから専門工事会社まで、規模や工種の異なる現場で活用が広がっている点も、この領域が実用段階に入っていることを示しています。
写真整理は、現場作業のなかでも手間のかかる業務の一つです。撮影した工事写真を工種や撮影箇所ごとに振り分け、台帳としてまとめる作業は、件数が多いほど負担になります。この領域は「AIで自動整理」と紹介されることがありますが、実態としては、電子小黒板の情報や撮影日時・位置情報をもとに振り分けを効率化する自動化が中心です。完全に手を掛けずに仕分けが終わるというより、ルールに沿って下ごしらえをしてくれる位置づけと考えたほうが、実態に近いといえます。
eYACHOでは、工事写真自動整理機能によって、工種ごとの写真の整理や台帳作成を効率化できます。ここで補足しておくと、eYACHOの工事写真管理ではAIは使っていません。撮影した写真を帳票上に貼り付けてPDF化する運用や、既存のExcel台帳をテンプレート化して自社の要件に合わせて出力する使い方がよく用いられます。電子小黒板付きの工事写真（工事写真帳）にも対応しており、撮影から台帳化までを現場で進めやすくなっています。
写真整理を検討するときは、「AIかどうか」よりも「どんな仕組みで、どこまで手間が減るか」で見ると、ツールごとの違いが分かりやすくなります。実務で確認しておきたい観点としては、次のようなものがあります。
振り分けの精度は電子小黒板の使い方や現場のルールによって変わるため、実際の工事写真を使ってトライアルで検証してから選ぶと、導入後の食い違いを避けやすくなります。
安全管理と写真整理のほかにも、建設現場ではデジタル技術やAIの活用が広がっています。全体像をつかんでおくと、自社でどこから着手するかを判断しやすくなります。
測量では、ドローンやレーザースキャナーによる3次元計測が普及し、従来の手法より少ない人数で作業できる場面が増えています。国土交通省も、ドローン測量によって従来手法の約4割の人数で測量が可能になった例を示しています（※2）。設計・施工の分野では、BIM/CIMによる3次元データの活用や、ICT建機を使った施工の自動化・省人化が進められています。工程管理の領域では、進捗や遅延の把握を支援する使い方も出てきています。
国が示す「i-Construction 2.0」も、施工・データ連携・施工管理という領域でのオートメーション化を柱に掲げています（※2）。これは、危険な作業から人を遠ざけて安全性を高めることと、少ない人数で生産性を上げることの両立を狙ったものです。施工管理アプリは、このうち施工管理・データ連携の効率化を担う位置づけにあり、日々の帳票・写真・図面の管理をデジタルでつなぐ役割を果たします。AIはその流れのなかで、安全やリスク予測のように判断を支える部分から現場に入り込んでいる、というのが現在地の見立てです。
AIやデジタル技術を取り入れることで、現場ではどのような効果が期待できるのでしょうか。領域ごとに整理すると、投資の判断材料になります。
安全管理では、過去のヒヤリハットや事故事例をもとにリスクを事前に洗い出すことで、重大事故の防止につなげる使い方が期待されています。写真整理のように定型的な作業では、振り分けや台帳化の手間を減らし、事務所に戻ってからの作業を削減する効果が見込めます。図面に関わる領域では、部材や数量の把握を支援する取り組みが進み、工程管理では、遅延の兆候を早めにつかんで対策に動くことが期待されています。
もう一つ見落とされがちなのが、教育や技術継承への効果です。ベテランの知見や過去の対応をデータとして残し、若手が参照できるようにすることで、経験の差を補いやすくなります。人手不足と高齢化が同時に進む建設業では、こうしたナレッジの共有は、目の前の効率化と同じくらい重要な視点だといえます。
ただし、これらの効果はいずれも「AIを入れれば自動的に得られる」ものではありません。データの整備や運用の見直しがあって初めて成果につながります。前提となる注意点を、次に整理します。
AIの活用にはメリットがある一方で、導入前に押さえておきたい注意点もあります。過度な期待でつまずかないためにも、あらかじめ確認しておきたいところです。
1. データを整備する
AIが参照する材料がそろっていないと、期待した精度が出にくくなります。過去の事故・写真・図面などのデータを整え、AIが使える状態にしておくことが出発点になります。
2. AIの出力を作業員が確認する
AIの提案が常に正しいとは限りません。内容を作業員がチェックし、現場の状況と照らして判断する運用が欠かせません。特に安全に関わる判断では、この確認の一手間が重要になります。
3. 情報の取り扱いとセキュリティに備える
現場の写真や図面、労災に関するデータには、社外に出せない情報が含まれることがあります。誰がどの情報を扱うのか、責任の所在をどうするのかを、運用ルールとして決めておくと安心です。この点について、eYACHOは、ISMS（ISO/IEC 27001）やプライバシーマークの取得、J-COMSIA認定やNETIS VE認定といった体制のもとで運用されており、データはAWSの東京リージョンで扱われています。ツールを選ぶ際は、機能だけでなく、こうした運用面の備えも確認しておくとよいでしょう。
4. 現場とのギャップを埋める
導入を決める側と実際に使う現場との間で、期待や使い勝手の受け止めがずれると、ツールは浸透しにくくなります。導入前に現場のニーズを聞き取り、必要に応じて操作の研修やトレーニングを行うことで、このずれを小さくできます。AIに限らず、新しい仕組みを現場に根づかせるうえで欠かせない工程です。
AIを取り入れても、現場で使われなければ効果は出ません。定着させるための進め方を、順に整理します。
もう一つ見落とせないのが、AI以前の「使いやすさ」です。ITに不慣れなベテランも含めて使ってもらうには、既存の紙やExcelの帳票の延長で操作できることが、定着の条件になりやすい傾向があります。eYACHOでは、既存のExcel帳票をそのまま取り込んでテンプレート化できるほか、約4万語の辞書を内蔵した手書き入力システム「建設mazec」で、建設・土木・設備の専門用語を手書きで入力できます。同じ項目を繰り返し入力する手間については、スマートテンプレートを使って、入力した値を関連する帳票に転記することもできます。こうした足元の使いやすさが整っているほど、安全AIソリューションのような機能も現場になじみやすくなります。
現場は元請だけで完結せず、協力会社や下請との情報共有もカギになります。eYACHOでは、協力会社向けの限定ユーザー版が用意されており、ゼネコンやJVの構成会社、専門工事会社ともデータを共有しやすくなっています。限定ユーザー版は単独では購入できず、ベーシック版・スタンダード版・プレミアム版の導入企業が購入できる仕組みです。協力会社が変わっても情報の引き継ぎを進めやすいため、現場をまたいで使う際の負担を抑えられます。
中小規模の会社では、コストと手間が導入のハードルになりがちです。eYACHOは最小5ライセンスから始められ、地域のパートナーやオンラインでの導入支援も用意されています。導入にあたっては、IT導入補助金の活用を検討できる場合もあります。対象や条件は年度によって変わるため、活用を考える際は最新情報を確認しつつ、まずは小さく試すところから進めるのが無理のない方法です。
どこから手をつけるか迷うときは、自社のどの業務に最も人手や時間がかかっているかを棚卸しするところから始めると、優先順位を付けやすくなります。安全管理のように判断を支えてほしい業務なのか、写真整理や帳票作成のように手間を減らしたい業務なのかを整理すれば、AIと自動化のどちらが適しているかも見えてきます。
建設業のAI活用の最新を、安全管理・写真整理・リスク予測の3つの領域から見てきました。現場で実装が先行しているのは安全・リスク予測の領域で、KY活動やリスクアセスメントの見落としを、法令や事故事例をもとにAIが補う使い方が広がっています。一方で、写真整理のようにAIではなく自動化で担われている領域もあり、「AIかどうか」よりも仕組みと効果で見ることが、ツール選びの近道になります。
施工管理アプリ「eYACHO」では、安全AIソリューションが安全管理・リスク予測を支え、工事写真自動整理機能が写真整理の手間を軽減します。どちらも、判断を置き換えるのではなく現場を下支えする位置づけです。AI活用を一歩進めたいときは、自社のどの業務にAIが適しているかを見極めたうえで、データを整え、人が確認する運用を前提に、小さく試すところから始めるとよいでしょう。
eYACHOは30日間の無料トライアルを提供しています。KY活動でのリスク抽出を自社の現場でどこまで支援できるか、まずは実際の運用に近い形でお試しください。導入に関するご相談は、公式サイトのお問い合わせ窓口で受け付けています。
なお、安全AIソリューションはスタンダード版以上が対象で、無料トライアルでは利用できません。
Q. 建設業のAI活用は、具体的にどの業務から進んでいますか？
A. 安全管理やリスク予測など、判断を支える領域から実装が進んでいます。KY活動での潜在リスクの洗い出しなどが代表例です。写真整理のように定型的な作業は、AIではなく自動化で対応されている場合が多く見られます。
Q. AIと自動化は何が違いますか？
A. AIは、状況に応じてリスクや対策を提案するなど、判断を支える使い方に向いています。自動化は、撮影情報をもとに写真を振り分けるなど、決まった手順の手間を減らす使い方に向いています。目的に合わせて使い分けるのが実務的です。
Q. eYACHOは無料で試せますか？
A. 30日間の無料トライアルを提供しています。対象はベーシック版相当の機能です。安全AIソリューションやBLuE連携はトライアルの対象外です。
