原価管理・積算「工程表を作っても、すぐに実態とズレてしまう。修正の繰り返しで本来の管理業務ができない」
建設業の工程管理は、天候・資材調達・人員確保など、予測できない要因が絡み合う難しい業務です。7年間の経験の中で、工程遅延による追加コストや元請けへの謝罪対応を何度も経験してきました。
建設工事の工程管理が特に難しいのは、以下の3つの特性があるためです。
天候・地盤条件・資材の納品遅延・協力業者の都合など、計画時点では予測できない要因が数多くあります。これらが重なると、工程表の修正が毎週必要になることも珍しくありません。
建設工事は土工・躯体・設備・仕上げなど多くの工種が並行・連続して進行します。1つの工種が遅れると連鎖的に後続工程に影響が出るため、複雑な依存関係の管理が必要です。
工程変更が生じた際、関係する全工種・全協力業者への周知と再調整が必要です。手作業での対応では時間がかかり、情報の伝達漏れが生じるリスクもあります。
過去の工事データ・工事規模・工種・気象データなどを入力すると、AIが最適な工程表を自動で生成します。ALICE Technologiesは、数百万通りの施工シナリオをシミュレーションして最短工期を算出するツールです。
日本でも建設会社が独自AIを開発しており、過去工事データを学習させることで自社工事に特化した工程予測が可能になっています。
AIは工程の進捗データと天候・資材在庫などの外部データを組み合わせて、「このままでは〇工程が〇日遅延するリスクがある」と事前に警告を出します。遅延が起きてから対処するのではなく、予防的な手を打てるようになります。
AIは複数の現場・複数の工種にわたって、人員・重機・資材の最適な配置をシミュレーションします。「この日はA現場とB現場が重なるので、クレーンの割り当てを調整する必要がある」といった判断をAIが支援します。
実績データを入力すると、AIが進捗報告書や遅延対応計画書の草稿を自動生成します。報告書作成の時間を大幅に削減できます。
大林組は独自AI「ALOBHA（アロバ）」を開発し、工程管理の自動化に取り組んでいます。清水建設もAIを活用した最適工程シミュレーションシステムを構築しており、工期短縮と原価削減の両立を図っています。
中小建設会社では、汎用のプロジェクト管理ツールにAI機能が組み込まれたサービスが増えています。Procore・ANDPAD・建設クラウドなどが代表例で、進捗管理・写真管理・書類共有を一元化できます。
工程遅延が起きやすい工種・タイミング・原因をデータで把握します。まず現状の記録・分析から始めることが重要です。
まずはAIよりも前の段階として、クラウドベースの工程管理ツールを導入してデジタル化します。紙やExcelの工程表をクラウドに移行することで、リアルタイム共有が可能になり情報の伝達漏れが減ります。
工程データが蓄積されるほどAIの予測精度が向上します。最初はデジタル記録の習慣化から始め、1〜2年で有効なデータ基盤を作ることがAI活用の前提となります。
工程管理の課題のひとつが、情報の分断です。現場所長・協力業者・元請け・本社がそれぞれ別々のツールや方法で情報を管理しているため、齟齬が生まれやすい状況が続いてきました。
AIと連動したクラウド工程管理ツールを導入すると、関係者全員がリアルタイムで同じ工程情報を共有できます。変更があれば即座に全員に通知され、手作業での電話・FAX連絡が不要になります。
**「現場の情報を本社がリアルタイムで把握できる」**ことは、経営判断のスピード向上にも直結します。どの工事が順調で、どこにリスクがあるかを一目で確認できるダッシュボード機能を持つツールも増えています。
工程管理AIツールを選ぶ際のポイントを整理します。
複数のツールを比較検討する際は、自社の実際の工事データを使ってトライアルを行うことが、最も確実な評価方法です。
最初は「紙の工程表と並行して使う」ことから始めて、デジタルの利便性を体験させることが効果的です。写真を撮るだけで進捗記録ができる機能など、入力の手間が少ない機能から慣れてもらいましょう。
AIが生成した工程表はあくまでも提案です。最終的な工程の決定・承認は人間（現場所長・工事担当者）が行うため、責任の所在は変わりません。AIは「より良い選択肢を提示する道具」として使いましょう。
建設業のAI工程管理活用のポイントをまとめます。
工程管理の効率化は、工期短縮・コスト削減・現場の働き方改革に直結します。まずはクラウド工程管理ツールの導入から始めてみましょう。
