国内の建設会社は人工知能（AI）の活用を急速に拡大しているが、まだ実証段階にあるとの見解が業界内で広がっている。実際の現場では、安全管理、品質管理、工程管理、文書検討など比較的明確な業務領域を中心にAIが先行して適用されている。
22日、建設業界によると、現代建設のAI映像分析に基づく現場安全・品質管理技術は、安全管理分野に適用された代表的な事例として挙げられる。CCTVの画像をAIが分析し、機器と作業者間の危険な状況を感知し、火災や挟まれの危険を早期に把握する方式である。スマートフォンでレミコンの排出状態を撮影すると、AIが材料分離などの不良の有無を判断するレミコン品質のリアルタイムモニタリング技術も開発された。安全と品質という二つの現場リスクを画像データで管理しようとする試みである。
現代建設の関係者は「先端技術を融合したスマート建設の重要性と活用が増えるだろう」と述べ、「建設現場に適した質の高いデータを継続的に確保し、活用して建設分野のAI技術をリードしていく」と語った。
DLイーエンシーは、機械学習を活用して容積率、眺望、日照などの条件を反映した設計案を迅速に導出したり、ドローン撮影画像を活用して現場の品質を確認している。設計段階でAIが候補案を作成し、現場段階でドローンとデータが品質を検証する流れである。
IPARK現代産業開発もクラウドベースのドローンプラットフォームとBIM（建築情報モデル）技術を連携させ、現場の生産性と安全性を高める方向でスマート建設環境を構築している。ドローン撮影データとBIM図面を組み合わせることで、現場を3次元で実現し、工程進捗率、安全の盲点、原価管理要素を一目で把握できる。
このほか、主要建設会社も現場管理の効率性を高めるためにドローンやBIM、デジタルツイン（仮想模型）を活用している。
先に大宇建設は生成型AIを契約文書と技術資料分析に組み込んだ。AI基盤の契約文書分析システム『バロダップAI』は、膨大な入札案内書や海外プロジェクトの契約文書を迅速に分析し、核心情報を抽出することに焦点を当てた。海外プロジェクトは契約条件やリスク条項、発注者の要求事項が複雑で、検討時間が長くなる。AIが文書内の主要条件を比較し、関連内容を見つけることで、入札や契約検討プロセスにかかる負担を軽減できる。
ただし、建設AI導入のためのデータ標準化問題は時間が必要なようだ。現場ごとに地盤、設計、機器、投入人員、協力会社、工程順序が異なり、同じアパート工事でも現場条件によって危険要素や品質管理ポイントが変わる。下請け構造もAIの普及を妨げる障害である。
建設会社の関係者は「データの所有権と活用権、コスト負担をどう定めるかが明確でなければ、AIシステムを導入しても現場全体に適用するのは難しい」としつつ、「今後はデータ活用能力とデジタル事業企画能力が建設会社の競争力になるだろう」と述べた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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