はじめに
2025年、生成AIは特定の業界や業務に深く浸透し、その真価を発揮し始めています。これまで人間が膨大な時間と労力を費やしてきた定型業務や書類作成において、生成AIが驚異的な効率化を実現する事例が次々と報告されています。中でも、ゼネコン大手の大成建設が開発した土木工事の「全体施工計画書」作成支援システムは、生成AIが建設業界の生産性向上にどのように貢献できるかを示す象徴的な事例と言えるでしょう。
本記事では、大成建設が実現した施工計画書作成における作業時間85%削減という画期的な成果に焦点を当て、その具体的な仕組み、導入の背景、そして建設業界全体に与える影響について深掘りしていきます。生成AIが単なる汎用ツールに留まらず、特定の専門業務においていかに強力な「力の増幅装置」となり得るかを考察します。
建設業界における書類作成の重い負荷
建設プロジェクトは、その規模や複雑さから、多岐にわたる書類作成を伴います。特に土木工事における「全体施工計画書」は、工事の着工前に発注者へ提出が義務付けられる極めて重要な書類です。この計画書には、工事の目的、工法、工程、安全管理、品質管理、環境対策など、プロジェクト全体を網羅する詳細な情報が盛り込まれるため、作成には高度な専門知識と豊富な経験、そして膨大な時間が必要とされます。
従来の作成プロセスでは、担当者は過去の類似案件の資料を紐解き、最新の規制や技術動向を確認し、プロジェクト固有の条件に合わせて内容を調整・記述する必要がありました。この作業は、ベテラン技術者であっても数週間から場合によっては数ヶ月を要することもあり、多忙な現場において大きな負担となっていました。また、担当者の経験やスキルによって記述の品質にばらつきが生じる可能性もあり、標準化と品質維持も課題となっていました。
こうした背景から、建設業界では長らく、書類作成業務の効率化と標準化が喫緊の課題とされていました。特に、少子高齢化による人手不足が深刻化する中、限られた人材でより多くのプロジェクトを効率的に遂行するためには、デジタル技術による業務改革が不可欠となっていたのです。
大成建設が開発した「施工計画書作成支援AI」の全貌
大成建設が開発した生成AIを活用したシステムは、この長年の課題に対し、革新的な解決策を提示しました。このシステムは、土木工事の「全体施工計画書」の作成プロセスを大幅に効率化し、作業時間を従来の約80時間から85%削減するという驚異的な成果を達成しています。これは、約12時間程度で計画書が作成可能になったことを意味します。
参照元：生成AIが施工計画書作成 新システムで作業時間85％減 大成建設（朝日新聞）
システムの仕組みと生成AIの役割
このシステムの中核を担うのは、大成建設が保有する豊富な過去の施工計画書データや社内ノウハウを学習した生成AIモデルです。具体的には、以下のプロセスで計画書作成を支援します。
- プロジェクト情報の入力と解析： ユーザー（担当技術者）は、対象となる工事の基本情報（工種、規模、場所、特殊条件など）をシステムに入力します。生成AIはこれらの情報を受け取り、過去の膨大なデータから類似性の高い事例や関連する記述パターンを瞬時に抽出します。
- 計画書の自動生成： 入力されたプロジェクト情報と学習データに基づいて、生成AIは「全体施工計画書」の骨子や具体的な記述内容を自動で生成します。これにより、ゼロから記述を始める手間が大幅に削減されます。
- 専門知識に基づく修正・提案： 生成された内容に対して、AIは建設業界の専門知識や最新の法規制、安全基準などを踏まえた上で、より適切で正確な表現や追加すべき項目などを提案します。これにより、記述の品質と網羅性が向上します。
- ユーザーによる最終確認と調整： AIが生成・提案した内容を、担当技術者が確認し、プロジェクト固有の細かな要件に合わせて最終的な調整を行います。AIはあくまで支援ツールであり、最終的な判断と責任は人間が担うという原則が守られています。
このシステムは、単にテキストを生成するだけでなく、建設プロジェクトの複雑な文脈を理解し、専門性の高い情報を適切に処理する能力が求められます。そのため、汎用的な生成AIモデルをそのまま利用するのではなく、大成建設が長年培ってきた知見を反映したファインチューニングやRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術が適用されていると考えられます。これにより、ハルシネーション（AIが事実に基づかない情報を生成すること）のリスクを低減しつつ、信頼性の高い計画書作成を可能にしていると推測されます。
生成AIのビジネス活用におけるROI（投資収益率）の実現については、過去の記事でも深く掘り下げています。本事例は、まさにその具体的な成果を示すものと言えるでしょう。
生成AIのビジネス活用：ROI実現の転換点と、その先にあるもの
導入のポイントと技術的側面
大成建設がこのシステムを成功させた背景には、いくつかの重要なポイントがあります。
1. 質の高い学習データの確保
生成AIの性能は、学習データの質と量に大きく左右されます。大成建設は、長年の事業活動で蓄積された膨大な数の施工計画書や関連文書を保有しており、これを質の高い学習データとして活用できたことが、高精度なシステム開発の基盤となりました。
2. 専門知識の注入とファインチューニング
建設業界特有の専門用語、技術基準、法規制などをAIに正確に理解させるため、汎用的な大規模言語モデル（LLM）に対して、建設分野に特化した追加学習（ファインチューニング）が行われたと考えられます。これにより、業界固有の文脈を理解し、より適切な計画書を生成する能力が強化されました。
3. 人間とAIの協調
このシステムは、AIが完全に計画書を自動作成するものではなく、人間の専門家がAIの生成物をレビューし、最終的な判断を下す「人間参加型」のワークフローを採用しています。これにより、AIの限界を補完しつつ、人間の創造性や判断力を最大限に活かすことが可能になります。これは、AIが仕事、リーダーシップ、人間の可能性を書き換える上で重要な視点です。
参照元：How AI Is Rewriting The Rules Of Work, Leadership, And Human Potential – Forbes (AIが仕事、リーダーシップ、人間の可能性をいかに書き換えているか)
Forbesの記事が指摘するように、AIはまだ完全に unsupervised（無監督）で運用するには間違いが多すぎるため、人間の監督と調整が必要とされています。大成建設のシステムもこの原則に従っていると言えるでしょう。
4. 現場への定着支援
新しいシステムを導入する際には、現場の従業員がそれを使いこなし、業務プロセスに定着させることが重要です。大成建設では、システム開発と並行して、利用者のトレーニングやフィードバックの収集を行い、使いやすさの向上に努めたと推測されます。生成AIの導入を「導入で終わらせない」ための取り組みは、多くの企業にとって重要な課題です。
～生成AIを“導入で終わらせない”～「生成AI 定着支援パッケージ」 を提供開始
期待される効果と将来展望
大成建設の「施工計画書作成支援AI」の導入は、単に作業時間を削減するだけでなく、建設業界に多方面でポジティブな影響をもたらす可能性を秘めています。
1. 業務効率化と生産性向上
最も直接的な効果は、やはり作業時間の大幅な削減です。これにより、技術者は書類作成にかける時間を削減し、より付加価値の高い業務（現場管理、技術開発、顧客対応など）に集中できるようになります。これは、建設プロジェクト全体の生産性向上に直結します。
2. 品質と標準化の向上
AIが過去の優良事例や最新の基準に基づいて記述を生成・提案することで、計画書の品質が向上し、記述のばらつきが低減されます。これにより、どの担当者が作成しても一定以上の品質が保証され、業務の標準化が進みます。
3. 若手技術者の育成支援
経験の浅い若手技術者でも、AIのサポートを受けることで、効率的に質の高い計画書を作成できるようになります。これは、OJT（On-the-Job Training）の強力なツールとなり、若手の早期育成に貢献します。ベテラン技術者の知見がAIを通じて継承されることで、知識の属人化を防ぐ効果も期待できます。
4. 他の建設業務への応用可能性
施工計画書作成で培われた生成AIの活用ノウハウは、他の建設関連書類（例えば、安全管理計画書、品質管理計画書、工程表など）の作成支援にも応用できるでしょう。また、設計段階でのアイデア出し、資材調達計画の最適化、リスク分析など、建設プロジェクトの様々なフェーズでの生成AI活用が期待されます。
生成AIの企業導入は、2025年後半にかけて「パイロットからインフラへ」と移行しつつあります。大成建設の事例は、まさにこの流れを象徴するものです。
Virgin Australia Becomes First Aussie Airline to Embed ChatGPT as OpenAI Lands Wesfarmers Enterprise Deal – ts2.tech (Virgin AustraliaがChatGPTを導入し、OpenAIがWesfarmersとエンタープライズ契約を締結。2025年11月28日の発表は、生成AIがオーストラリアで重要な閾値を超え、パイロット段階からインフラへと移行していることを示している。)
このように、特定の業務に特化した生成AIの導入は、企業全体のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させ、競争力強化に不可欠な要素となりつつあります。
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課題と今後の展望
大成建設の事例は成功を収めていますが、生成AIの建設業界へのさらなる普及には、いくつかの課題も存在します。
1. データプライバシーとセキュリティ
機密性の高い工事情報や企業ノウハウをAIに学習させる際には、データプライバシーとセキュリティの確保が極めて重要です。堅牢なセキュリティ対策と、データガバナンスの確立が不可欠となります。
2. 法的・倫理的課題への対応
生成AIが作成した文書における著作権の帰属、責任の所在、ハルシネーションによる誤情報の伝播リスクなど、法的・倫理的な課題への対応も継続的に検討していく必要があります。政府は生成AI専門の相談窓口を設置するなど、この問題への対応を進めています。
生成AI専門の相談窓口、政府が設置 SORA2の普及で懸念相次ぎ
3. スキルアップと人材育成
AIツールを最大限に活用するためには、技術者側にもAIリテラシーやプロンプトエンジニアリングのスキルが求められます。企業は、AI時代に対応できる人材育成に投資し続ける必要があります。
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しかし、これらの課題を乗り越えることで、生成AIは建設業界にさらなる変革をもたらすでしょう。例えば、BIM（Building Information Modeling）データと連携し、設計段階から施工、維持管理に至るまで、プロジェクトのライフサイクル全体でAIが支援する未来も視野に入ってきます。AIエージェントの推論能力の進化は、複雑なタスクの自動化をさらに推し進める可能性を秘めています。
AIエージェントの推論能力：ビジネス変革を促す仕組みと導入課題を解説
大成建設の事例は、生成AIが特定の業務においていかに具体的な価値を生み出し、その業界の働き方を根本から変えうるかを示す強力な証拠です。この成功事例は、他の産業における生成AI導入のロードマップとしても、大きな示唆を与えるものとなるでしょう。
まとめ
2025年、生成AIは特定のビジネスプロセスにおいて、想像をはるかに超える効率化と価値創造を実現しています。大成建設が開発した土木工事の「全体施工計画書」作成支援システムは、その最たる例であり、作業時間85%削減という驚異的な成果を達成しました。
このシステムは、過去の膨大な社内データを学習した生成AIが、プロジェクト情報に基づいて計画書を自動生成し、専門知識に基づく修正提案を行うことで、技術者の負担を大幅に軽減します。これは単なる時間削減に留まらず、計画書の品質向上、業務の標準化、そして若手技術者の育成支援といった多角的なメリットをもたらします。生成AIは、人間の専門知識を強化し、分析を加速させ、かつては到達不可能だった新たな洞察をもたらす「力の増幅装置」として機能しているのです。
大成建設の取り組みは、生成AIが特定の専門業務において、いかに強力なビジネス変革ツールとなり得るかを示すものです。今後、建設業界のみならず、あらゆる産業において、同様に特化された生成AIソリューションが開発・導入され、業務のあり方を根本から変えていくことが予想されます。データプライバシー、セキュリティ、倫理的課題への適切な対応が求められる一方で、生成AIは2025年の企業活動において、もはや「導入で終わらせてはならない」必須のインフラとしての地位を確立しつつあります。
生成AI業界2025年の動向：企業導入、人材、ビジネスモデル変革：未来への戦略
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