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自動施工やAIが変える建設現場―省人化・進捗管理・安全管理の最前線

自動施工やAIが変える建設現場―省人化・進捗管理・安全管理の最前線

2026年10月26日

#建設現場DX #コンテック

自動施工によって施工管理の省人化
AIプラットフォームで進捗管理を高度化
AI映像解析が現場の安全を管理
現場で「使い続けられる」運用設計が成功の鍵

建設業界では、技能労働者の不足や高齢化、資材価格の上昇、時間外労働の上限規制などを背景に、生産性向上が大きな課題となっている。特に、現場ごとに地形や設計、作業条件が異なる建設業は、製造業に比べて自動化が難しいとされてきた。しかし近年は、重機の自動運転や工事写真の解析、危険行動の検知などにAIを活用する事例が増えている。

自動施工によって施工管理の省人化

自動施工とは、AIやICT、衛星測位システム（GNSS）などを活用し、建設機械（重機）を自動・自律的に制御して工事を行う技術である。熟練オペレーターの手動操作に頼らず高精度な作業を行えるため、現場の省人化や安全性の確保に大きく貢献する。
同じ作業を広い範囲で繰り返すダム工事は、自動施工と相性がよい。作業データを蓄積すれば、施工品質のばらつきを抑えながら、少人数で安定した生産を続けられる。危険区域において、人が重機を直接操作する時間を減らせることも重要な効果だ。

秋田県で建設が進められている成瀬ダムでは、鹿島建設が開発した次世代建設生産システム「A4CSEL（クワッドアクセル）」を導入。A4CSELは熟練作業員が持つ操作や施工のノウハウを取り込み、建設機械に作業指示を出す。作業指示を受けた建設機械は、工事現場において無人で自律・自動運転を行う。

成瀬ダムでは、ダンプトラックによる材料の運搬や、ブルドーザーによる敷きならし、振動ローラーによる締め固めなどを自動化している。各重機を単独で動かすのではなく、管制システムが施工計画や重機の位置、作業の進み具合を把握し、走行経路や作業順序を調整する点が特徴だ。重機同士が同じ場所に集中すれば待ち時間や接触リスクが生じるため、現場全体を協調させる仕組みが欠かせない。

一方、自動運転を導入しても、現場を無人にできるわけではない。天候や地盤状態の変化、通信障害、想定外の障害物に対しては、人が重機を停止させたり施工計画を変更したりする必要がある。A4CSELの本質は作業員を単純に置き換えることではなく、人が工程設計や監督、異常時の判断に集中できる体制をつくることにある。

（図1）工事現場で管制室から自動化重機に指示を出すイメージ（出典：成瀬ダム堤体打設工事のWebサイトより引用）

AIプラットフォームで進捗管理を高度化

英国の大手建設会社Sir Robert McAlpineは、Buildotsが開発したAI進捗管理プラットフォームを複数の建設プロジェクトに展開している。両社は試験導入を経て活用範囲を拡大し、2024年にはAIを利用した進捗把握を企業レベルで推進する契約を公表した。

従来の進捗管理では、担当者が現場を巡回し、工事写真や協力会社からの報告をもとに出来高を確認する。この方法では、現場が大規模になるほど確認に時間がかかり、報告と実態のずれを発見するまでに数日から数週間を要することもある。これに対してBuildotsでは、担当者が現場を歩きながら360度カメラで撮影した画像をAIが解析する。画像上の壁や配管、設備などを認識し、工程表やBIM（Building Information Modeling）の情報と照合することで、計画どおりに完了した作業と、未施工または遅れている作業を可視化する仕組みだ。特別な撮影班を常駐させず、通常の巡回にデータ収集を組み込める点も特徴となっている。

AIによって確認作業を省力化できれば、現場管理者は遅延箇所の特定や協力会社との調整に時間を振り向けられる。配管や設備が天井材や内装材で覆われる前に施工状況を記録できるため、手戻りや追加調査の抑制にもつながる。ただし、AIが示す進捗率だけで品質まで保証できるわけではない。施工精度や仕上がり、安全性については、人による検査と組み合わせる必要がある。

（図2）Buildotsによる遅延可視化のイメージ（出典：BuildotsのWebサイトより引用）

AI映像解析が現場の安全を管理

香港の大手建設会社Gammon Constructionは、建設現場の安全管理にAI映像解析を取り入れている。高層建築や大規模な土木工事が集中する香港では、限られた敷地内で人と重機が接近しやすい。監督者がすべての作業を常時確認することは難しく、カメラ映像を利用した危険検知への期待が高まっている。

同社は、香港発のAI建設スタートアップviActが開発したシステムを活用。現場に設置されたカメラの映像をAIで解析し、ヘルメットや安全ベストなどPPE（Personal Protective Equipment：個人用防護具）の未着用、立入禁止区域への侵入、重機と作業員の接近などを検知している。設定した条件に該当する場面があれば、管理者へ通知し、早期の注意喚起や是正につなげる。

こうした映像AIの利点は、事故が発生した後の確認だけでなく、事故につながりかねない行動を継続的に把握できることだ。検知履歴を分析すれば、危険行動が起こりやすい時間帯や場所を特定し、動線や作業計画の改善にも生かせる。ただし、影や遮蔽物、雨天などによって誤検知や見逃しが発生する可能性は残る。撮影される作業員のプライバシーにも配慮が必要だ。AIを監視や処罰の手段として使うのではなく、検知目的やデータの保存期間・利用範囲を明確にし、事故を未然に防ぐための補助システムとして運用することが重要となる。