Construction

AI is being aggressively rolled out in a wide range of industries from Healthcare to Banking to Retail, but the EPC sector seems reluctant to join in. That reluctance, in...

Sealed bidding is one of the best ways to promote fairness and transparency in the construction tendering process. Done right, this practice ensures every contractor has an equal shot, and...

Donald Trump’s decision to impose a 25% tariff on steel and aluminum imports is expected to send shockwaves through the US construction industry. With steel and aluminum playing a critical...

Listen to the article 2 min This audio is auto-generated. Please let us know if you have feedback. Construction of SpaceX’s Gigabay in Cape Canaveral, Florida, is set for launch....

The ability to monitor and track progress in EPC projects is essential to its successful delivery. That means being able to implement reliable project monitoring systems that will let you...

ー効率化とリスク軽減のためのアプローチー AIが変える建設業界の未来 AIはここ数年で身近な存在となり、さまざまな業界に大きな変革をもたらしています。日本の建設業界でも、建設・土木を問わず幅広い業務にAIを活用する動きが広がっています。この動きを加速させているのが、建設業界が直面する深刻な人材不足です。 日本では高齢化にともなう労働人口の減少に加え、時間外労働の上限規制の適用により、人手の確保がますます困難になっています。実際に、建設業で正社員の人手不足を感じている企業の割合は69.6％にものぼることがわかっています（株式会社帝国データバンク「人手不足に対する企業の動向調査（2024年10月）」）。 人材不足は納期の遅延を招き、その結果として予算超過を引き起こします。さらに、原材料費の高騰やエネルギーコストの上昇、円安の進行などにより、建設コストは上昇の一途をたどっています。 深刻な人手不足と建設コストの高騰による収益の悪化により、建設業者の倒産件数は年々増加しています。日本における建設業の倒産件数は、2023年1,671件であり、前年の1,204件から38.8％も増加しているのです（株式会社帝国データバンク「倒産集計 2023年 （1月～12月）」）。 こうした建設業界の課題に対して、AIの活用が有効だと考えられています。建設業界では、AIの導入により、建設プロジェクトの総建設費を10～15% 削減できる可能性があるといわれています（Deloitte「建設およびインフラにおける AI の時代」）。 そして、AI を活用することで、建設業界は2035年までに利益を71%向上させる可能性があるという、インパクトの大きな予測が示されています。（Accenture Report「人工知能は、2035 年までに 16 の業種で企業の収益性を平均 38% 向上させる可能性がある」）。 関連記事：建設業界におけるデジタル変革：日本の現状と統合型ソリューションの役割 建設業界におけるAI活用のメリット 建設業界において、AIが先述のような大幅なコストの削減や利益の向上をもたらすのはなぜでしょうか。 まず、「大幅な業務の効率化」があげられます。多くのプロセスに手作業を要するというのが建設業の特徴ですが、AIを導入することで、スケジュールの更新、コストの入力、情報提供依頼書の作成など、日常的なワークフローを自動化でき、技術者が技術者としての仕事に集中できるようになります。  細かなところでは、建設プロジェクトで撮影される数千枚の「写真の自動タグ付け」もAIで可能になります。AIが建設図面上の「シンボルの自動検出」をしてくれることで、見積作成時にシンボルを手作業で選択して数える必要もなくなるのです。 次に、「リスクの早期発見と予防」があげられます。AIと機械学習を用いることで、建設プロジェクトにおけるリスクの予測やその影響の評価が可能になり、プロジェクトをより効率的に遂行できます。 また、AIツールを活用することで、適切な情報をより早い段階で入手でき、問題をプロジェクトの初期段階で特定できるようになります。これにより、後工程で問題に気付くことによる高コストな手戻りが防げます。 そのほか、近年、欠かせなくなったサステナビリティ向上の取り組みにもAIが役立ちます。サステナビリティに関する意思決定はコンセプトデザインの段階で行う必要がありますが、AIを用いればコンセプトデザインの作成と同時に、エネルギー解析やエンボディド・カーボン（建物の建設で発生するCO2）の算出が可能になります。 詳細はこちら：建設における AI：成功と価値実現へのステップ...

The construction industry faces numerous construction challenges. As extreme weather events become more frequent and intense due to climate change, the need for resilient buildings has never been more critical....

Listen to the article 6 min This audio is auto-generated. Please let us know if you have feedback. Garret Barbush says he’s always loved working with people. In his previous...

On the surface, a building's heating, ventilating, and air conditioning (HVAC) system might seem like it's just about warming and cooling the space—but it's so much more than that. An...

On March 26, 2024, the Francis Scott Key Bridge in Baltimore collapsed after being struck by the container ship MV Dali. The impact sent large sections of the bridge plunging...