技術の進歩が数多く見られるものの、建設プロセスは依然として大部分が非構造的で、事後対応的です。
しかし、建設会社はセンサーによる情報収集に加えて、これまでデータの中に埋もれていた価値ある知見を引き出すためにAIの活用を始めています。
建設のワークフローでAIを活用することで、企業は組織運営、業務のペース、効率を大幅に改善できます。
現代においても、建設プロセスは大部分が断片的で、技術の導入が遅れています。1990年代の建設現場とほとんど区別がつかないほどです。現場責任者は依然として時代遅れの設計図、遅れがちな工程予測、そして測定と改善に必要なリアルタイムの知見を欠いた業績指標に頼っています。
データが豊富な環境では、稼働していない一日一日が多大な財務上の影響をもたらすため、人工知能（AI）は建設会社に重要な優位性を速やかにもたらします。これらの企業は、望ましい結果に至るまでに必要な工程の多さに驚くことがよくありますが、その工程の背後には、効率化の最適化に大きな機会をもたらす多くの詳細が潜んでいます。新しいツールは推測を排除し、管理者や監督者が、現場での活動だけでなく、日常業務を最適化する方法についても真に理解できるようにします。プロジェクトに対する可視性と深い理解を得ることで、これらのリーダーは、あらゆるプロジェクトの収益性を高める調整を容易に行うことができます。
AIソフトウェアとハードウェアの連携
これらのツールをさらに活用するため、革新的な建設会社はAIソフトウェアとハードウェアを組み合わせています。一般的なセンサーで収集されたデータと強力なAI分析を組み合わせることで、現場責任者はリアルタイムの知見を得て、プロジェクトを根本的な方法で最適化できます。これらの知見の価値は非常に大きく、プロジェクトごとにデータライブラリが増えるにつれて、指数関数的に高まっています。
これらの進展はこれ以上ないほど好機に訪れたものです。熟練労働者の不足、高齢化する労働力、資材への負担、遅延するサプライチェーン、そしてかつてないほど厳しくなった利益率を背景に、建設プロセスのあらゆる段階で効率を実現するためにAIの力を活用することが不可欠となっています。AIは次の4つの方法で建設業界を変革しています。
1. 機器の利用最適化
建設現場では機器への大規模な投資が必要です。何が行われ、どれだけ時間がかかり、結果が工程とどのように比較されるかを明確に把握することで、検証された信頼できる情報源に基づく改善が可能になります。現在では、プロジェクトごとに同じ工程表を繰り返し使うことに頼らずに、建設工程表を最適化し、実際にどれだけ時間がかかるかを把握することが可能です。この知見だけでも、プロセスはより効率的になり、収益性も高まります。
2. 教育とオン・ザ・ジョブ・トレーニングの加速化
建設業界へのキャリア転換を促す取り組みが強化される中、効率的な研修へのニーズはかつてないほど高まっています。過去に行われた最良の実践を追跡、記録、提案し、今後タスクをどのように改善できるかを示すAIと予測モデリングのソリューションを活用することで、建設業の新人は、体系的なデータ収集を通じて、ベテランの経験を生かし、新しい役割に素早く慣れることができます。学習内容を効率化し、理解しやすいオンボーディングガイドにまとめることで、新しい役割において「自分が知らないことを知らない」という負担を軽減できます。
3. 現場の安全性の向上
AIは、より優れた工程管理によって、事故や死亡者の減少に寄与します。建設現場でAIを活用することで、潜在的な危険を検知・分析し、安全でない活動を監視・指摘し、プロトコルへの準拠を確保することができます。
4. 持続可能性の向上
建設現場では多くの廃棄物が発生する可能性があります。変更指示や不正確な設計図から、必要な資材の過大な見積もりに至るまで、AIは、プロジェクト期間中の廃棄物削減に特に有益な知見をもたらすことができます。調達においては、何が、いつ、どの程度の速度で必要となるかを正確に予測する一助となります。これにより、資材の廃棄を大幅に削減し、資材に割り当てられる費用を最適化し、建設現場の作業工程全体にも好影響を与えることができます。予定外の資材が到着した際には、現場はそれまでの作業を中断し、資材を物理的に置く場所を整理しなければならず、その時間帯に予定されていたより優先度の高い作業が妨げられてしまいます。
絶好のタイミング
技術導入に消極的な業界として知られてきたものの、AIと建設業界にとって好機が訪れているようです。低コストで投資収益率（ROI）の高いソリューションが次々と登場し、導入を目前に控えた利益が明らかになりつつあります。これらのソリューションは、ユーザーを第一に考えて設計されており、追加のオペレーターや外部の担当者を必要とせず、導入を容易にします。
2021年のGlobalDataの調査 および 報告書では、建設業界における技術導入の障壁の背後にある上位4つの理由が特定されました。ここでは、それらの障壁を説明するとともに、AIがそれらをどのように取り除けるかを示します。
1. 回答者の45%が、新技術への投資の障壁として短期的な経済的利益の限界を挙げました。しかし2023年において、AIがもたらす経済的利益（長期的・短期的の両方）は、無視できないほど大きなものとなっています。
2. 36%は、技術革新に割り当てられる財源が不足していると回答しました。2023年には、AIはどのような組織にとっても、低コストで高ROIのソリューションとして急速に普及しました。
3. 34%は、導入が遅れている理由として、十分な技能を持つ労働者の不足を挙げました。2023年には、AIのアクセスしやすく使いやすい機能により、ほぼ誰もが初期設定で熟練労働者となれるようになっています。
4. 28%は、技術的な障壁の原因として、新技術に対する認識の不足を挙げました。2023年においても依然として関連性はありますが、AIソリューションは非常に速やかに広く普及し、そのソリューションは多くの人の関心を確実に引きつけています。
人工の構築環境の未来を形作るAIの変革的な役割は急速に展開しており、その重要性はどれほど強調しても強調しすぎることはありません。特に現場のハードウェアや簡潔なユーザー体験と組み合わせた場合、建設プロセスはAI技術を統合し活用することで大きな恩恵を受けることが期待されます。
この革命はまだ初期段階にありますが、AIの導入はもはや単なる任意の追加機能ではありません。新たな世代の構築環境において、生き残り、そして繁栄しようとする建設会社にとって必要不可欠なものです。
