株式会社熊谷組（代表取締役社長 上田真、以下、熊谷組）は、デジタルトランスフォーメーション推進の一環として、AIを活用したタグ付け写真検索システムを開発というリリースニュースをおとどけします。
AIを活用したタグ付け写真検索システム
これにより現場等で撮影された写真をプレゼンテーション資料で活用する際、キーワード検索することで所望の写真を入手するまでの時間コスト低減を実現とのことです。
開発背景
建設業界において現場のデジタル化が急速に進展しています。
熊谷組においても、竣工した工事現場の画像データは専用のクラウドストレージへと蓄積されており、
技術開発を含めた貴重な経営資源となっています。
しかし、部署や現場ごとに画像データが保管されており、関係者が必要な時に必要な画像を検索できない課題に直面していました。
プレゼンテーション資料や展示会のパネルへの転記の際、膨大な数のフォルダから写真探しに奔走するという、非生産的な時間コストの増大が発生していました。
こうした背景を踏まえ、熊谷組は職員を単純作業から解放し、本来の業務に注力する環境を構築するため、AIを活用したタグ付け写真検索システムの開発に至りました。
概要
本システムではAIが画像ファイルを高度に解析し、自動で複数の属性タグを付与します。
これにより、従来の人手による多層的なフォルダの整理に頼ることなく、瞬時に目的の画像へアクセスできるようになります。蓄積された現場の記録を単なるデータから即時に使える資産へと変革し、組織全体の生産性向上とDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させます。
特長
本システムは施工完了とともに増大する竣工写真等の画像ファイルに対しても、柔軟にストレージを拡張できるスケーラビリティを確保しています。
技術の核となるのは、画像から言語情報を生成するマルチモーダルな能力を持つAIとの連携です。
クラウドを経由してインプットされた画像ファイルに対してAIが画像内のオブジェクトや状況を解析し、正確にタグ（文字列）としてアウトプットします。
画像ファイルとタグをセットにしてデータ管理を行うことで、従来のファイル名検索では不可能だった高度な情報抽出を実現しました。
技術のシステム構成は以下の通りです（図-1）。
図-1 システム構成
アップロードする職員が「親フォルダ（工事現場名や部門名等）」と「子フォルダ（工種やプロジェクト名等）」の二重構造で写真ファイルをクラウドストレージに格納します。
AIはその構造を読み取り、親フォルダ名と子フォルダ名の属性タグを自動で付与します。
クラウドストレージに格納された全ての写真に対して、AIによるタグ付け処理が毎日バッチで実行されます。
利用者は検索フォームにキーワードを入力するだけで、瞬時に目的となる写真ファイルをサムネイル形式で一覧できます。
サムネイル内の写真をクリックすることで、詳細なタグ情報の確認や作成資料に転記するための高解像度なオリジナルファイルをダウンロードできます。
本システムは、AIが生成したタグを単に提示するだけではありません。
情報の正確性を上げるため、閲覧ユーザーによる「タグのメンテナンス機能」を備えています。
AIが付与したタグに不足がある場合、現場を知る職員が新規のタグを追加できます。
また、意図しない文字列を含むタグを削除することもできます。
利用者が増えることでタグ情報のアップデートが進み、組織の持つナレッジの洗練を期待できます。
適用例
つくば市にある弊社技術研究所に置かれている無人化施工用の油圧ショベルとクローラダンプの画像ファイルをシステムに入力し、AIによるタグ付けを行いました。
「油圧ショベル」を検索した場合、複数の油圧ショベルがサムネイルとして提示されます（図-2）。サムネイルの内の写真をクリックすることで、解像度の高い画像を確認できます（図-3）。
どのようなタグが付いているのかを確認しつつ、必要に応じてタグの追加や不要なタグの削除が可能となります。
図-2 油圧ショベル検索時のサムネイル
図-3 サムネイルから選んだ油圧ショベルの写真
クローラダンプを検索した場合もサムネイルが提示され（図-4）、その中の1つをクリックすることで詳細情報を確認できました（図-5）。
図-4 クローラダンプ検索時のサムネイル
図-5 サムネイルから選んだクローラダンプの写真
今後の展望
写真内に映り込んだ黒板内の文字情報を自動でテキスト化してタグを加える機能や、設計図面などの画像以外のファイルを読み取ってタグを加える機能を持たせる予定です。
各種メディアに対するテキスト表現に強いAIを介した自動タグ付け技術を用いて、手動での検索が困難なデジタル資産をスマートに一元管理する試みを進めたいと考えています。
資料引用：熊谷組
おわりに
写真管理のあり方が、今まさに劇的な転換点を迎えています。
たとえば、Adobe Lightroomは2026年現在、生成AIによる補完や「ベストショットの自動選別」を標準装備し、クリエイターを膨大な素材選びの苦労から解放する強力な「パートナー」へと進化を遂げました。
これに対し、今回発表された熊谷組のシステムは、AIの力を「建設実務」という特定のドメインに深く適応させた点が非常に興味深いポイントです。
汎用ツールであるLightroomが「風景」や「一般的な物体」を捉えるのに対し、
熊谷組のシステムは「工事現場のフォルダ構造」を文脈として読み取り、重機の種類や施工箇所といった専門性の高い情報を正確に紐付けます。
両者に共通するのは、「人間を『探す』という非生産的な時間から解放する」という強い意志です。
Lightroomが個人のクリエイティビティを加速させるツールであるならば、熊谷組の取り組みは、組織に眠る膨大な記録を、誰もが即座に活用できる「経営資産」へと昇華させるインフラ構築と言えます。
AIが画像を「理解」し、タグ付けを代行する。
この進化によって、写真管理は「整理する作業」から「必要な時に呼び出すだけの機能」へと変わりつつあります。
私たちが本来注力すべき創造的な業務や現場管理に、より多くの時間を割ける未来が、すぐそこまで来ていることを実感させるニュースでした。
【リリースニュース配信元】
□株式会社熊谷組 経営戦略本部広報部
電話：03-3235-8155
リリースニュース
https://www.kumagaigumi.co.jp/news/2026/pr-20260330-004092.html
