てつまぐとは?

【建設×AI】建設DXをわかりやすく解説!建設DXの現状とこれから

ゼネコンのAI導入事例

建設事業分野のAI導入事例を具体的にみていきます。ゼネコンの場合、渉外・営業部門と施工管理部門でAIの使用目的が異なります。

<渉外・営業>のAI活用目的

・顧客のニーズをヒアリングし、ニーズや関連法規に基づいた自動設計を行い、その結果を施工シミュレーションし、最適なコスト、工程を算定し提案できるようになること。
・適切な顧客ニーズを引き出す渉外活動を行うこと。
・適切な顧客ニーズを基にして、更にAIシステムの制度の向上を行うこと。

例えば、
・営業案件の特性(工種、発注者、見積価格etc..)に基づいて落札の可能性を予測する。
・設計条件(構造,材料 etc..)から、床の遮音性能を予測する。
・設備情報・測定データ(空調設備,外気温,湿度 etc..)から、施設の消費電力を予測する。

などです。基本的には顧客のニーズに対して、過去の実績から分析したときの課題の洗い出すことが主な使用用途になるでしょう。

<施工管理>のAI活用目的

・現場での出来高データの計測をする
・ロボット等の自動施工によるコスト・工期短縮の達成

例えば、
・シールド工法の場合、掘進データ(蛇行量、マシンの向き等)から修正操作を予測する。
・ケーソン工事の場合、測定・計測データ(刃先抵抗、周面摩擦、土圧・水圧等)から、掘削位置・順序を予測する。

基本的には、現場の出来高データを分析し、より良い原価・工程のための対策の洗い出しが主な用途になります。

専門工事業者のAI導入事例

専門工事業の場合、AIを用いて、技能レベルのばらつきを解消することが最大の課題になってくるでしょう。その背景には、技能労働者数の減少があります。

国土交通省が発表している通り、日本のものづくり産業を支えてきた熟練技能者の高齢化が加速しています。
資料によれば、10年後の2025年には技能労働者数が50万~100万人不足すると試算されています。工期設定が厳密な建設業では技能労働者不足が進むと商品やサービスの品質低下や工期延長の発生が予想されますので、技能労働者の確保は最重要課題です。
技能労働者不足の解消という課題に対して、取り組まれている主な対応策は「技能実習生(外国人労働者)の雇用」です。
日本の建設業が抱える課題はもはや日本人だけで解決できるものではありません。若手技術者の不足により海外からの人材を調達することが不可避となっており、グローバルな視点で対策を講じていく必要があります。

てつまぐの役割


以上で見てきたように、建設業分野でもAIの導入が進んでいることがご理解できたと思います。
そして、専門工事業者においては、専門工事の基礎的な専門知識とAI知識レベルのレベル2(非定型業務の半自動化)以上の取り組みが大切になってきています。
てつまぐでは、これらの知識の学びの場として、非熟練の若手建設業従事者の方が効率的に学べるようなコンテンツを用意しています。

てつまぐのコンテンツ

基礎的な知識の洗い出し・インプット
熟練技能労働者の経験や知恵の見える化
建設業×AIの事例の研究

若手が短時間で熟練の技能を承継すること。それにより、自身のキャリアアップや独立・転職による自由なワークスタイルの確立を応援します。

それでは、未来の建設業のために、学習を開始しましょう!

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