富士通、東急建設、北野建設の3社は、建設現場の工事進捗やリスク管理を支援する「建設工程管理支援AI」の実証実験を川崎市で進行中の再開発プロジェクト「Fujitsu Technology Park」で開始した。工程表や作業日報、図面、手続き・検査、承認、安全指示などの現場データを横断的に分析し、1～2カ月先の工程における資材・人員の手配、申請、検査などの抜け漏れ候補を根拠とともに提示することを目指す。
実証では、東急建設と北野建設がそれぞれ担当する異なる建設工事を対象とし、実証期間は2026年8月3日から12月25日まで。工程表と日報の差異から支障要因を抽出し、現場責任者の意思決定を支援するほか、人手不足や熟練技術者への業務依存が課題となる中で工程遅延や手戻りの削減、現場管理の効率化につなげることが狙いだ。
東急建設と北野建設は、段取り漏れや工程遅延リスクの検知精度に加え、AIが提示する根拠情報の有用性、現場責任者の業務負荷軽減効果などを検証。施工会社ごとに異なる図面や工程表、日報などのデータ形式、業務プロセスへの対応も確認する。
富士通がAIの企画・開発やデータ分析、検証を担当し、東急建設と北野建設は現場データや知見を提供するとともに、建設実務の観点から評価・フィードバックを行う。今後、AIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi」や量子インスパイアード技術「デジタルアニーラ」を活用して検証を高度化し、将来的には写真や3D点群、施工図、BIMデータ、建設会社内のナレッジなどとの連携も視野に入れ、実用化を進める。
3社はAIによる工程管理の高度化を通じ、工程遅延や手配・申請漏れの防止だけでなく、若手現場監督の業務支援や熟練者の知見継承につなげる考えだ。
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BIMedia目線ーー注目したいのは、AIを工程表を分析するツールにとどめず、現場の段取りや判断そのものを支援する仕組みとして位置付けている点だ。建設現場では、工程表にすべての情報が記載されているわけではない。資材の発注時期、検査や申請のタイミング、協力会社との調整など、現場監督が経験をもとに先回りして判断している情報も多い。こうした分散した情報を横断的に分析し、「次に何を確認すべきか」を提示しようとしている。将来的にBIMや点群、施工図などとの連携が進めば、「現在の現場を把握する」だけでなく、「この先に起こり得る問題を予測する」建設DXへ発展する可能性もありそうだ。
