BIM不要・WEB完結でRC造集合住宅の省エネ計算を圧倒的スピード化

AI平面図自動解析とメーカー製品データベース連携により住戸別のBEI算定・一括計算の工数を劇的に削減へ

本サービスは、煩雑な共同住宅の省エネ計算を効率化する全主要機能を【完全無料】で提供いたします。手元にある平面図PDFをアップロードするだけで、AI（Google Gemini AI）が平面図情報を自動抽出し、実在する建材製品データを集約したデータベース選定と組み合わせることで大幅な効率化を実現。住戸タイプ・方位・階層ごとに繰り返される面倒な一括計算をWEB上で「見える化」し、法改正に伴う設計実務者のコストと業務負担の双方を同時に解消します。

サービス開発の背景・目的

【市場動向と課題】法改正による業務増に加え、外注・ソフト導入の「コスト負担」が経営を圧迫

2025年4月の省エネ基準適合義務化の拡大以降、共同住宅（マンション・アパート等）も全棟で省エネ基準への適合が必須となりました。
しかし、共同住宅の省エネ計算は非住宅と比べて「住戸タイプ・方位・階層ごとの繰り返し計算」が必要なため極めて煩雑で、Excelでの管理は限界を迎えています。

さらに、設計現場では「1案件あたり十数万円〜数十万円におよぶ外注費の発生」や「高額なBIM・省エネ計算ソフトの導入費用」という、重いコストペインも新たな課題となっています。

手作業による膨大な時間ロスや入力ミスのリスクに加え、この「コストの壁」によって特に中小規模の設計事務所や工務店が大きな打撃を受けているのが現状です。

【課題解決】「圧倒的な効率化」と「コスト0円」を両立。すべての設計者に最先端のシミュレーションを

one buildingはこうした課題に対応するため、既存の非住宅向けサービスで大好評を博している「WEB完結・完全無料」のビジネスモデルを共同住宅（RC造）にも適応させました。

AI平面図解析による自動化やメーカー製品データベース連携、視覚的にわかりやすい住戸タイプ別仕様・性能一覧表示といった強力な機能を、一切の初期費用・月額費用なし（無料）で提供します。

これにより、外注費やソフト購入費をかけることなく、設計初期段階から省エネ基準への適合状況を早期に把握し、スムーズな改善検討を行うことが可能になります。

「住宅に関する省エネルギー基準に準拠したプログラム（https://house.lowenergy.jp/）」とAPI連携しているため、国土交通省の省エネ基準に準拠し、住戸ごとのBEI（建築物エネルギー消費性能基準）を正確に算定・評価することができます。

『省エネ検討WEBサービス（共同住宅版）』の特長

これらすべての先進機能が「無料」。BIM不要、AIとWEBの力で共同住宅計算をスマートに。

本サービスは、RC造集合住宅（共同住宅）の省エネ計算・BEI算定の全工程をWEBブラウザ上で完結できる無料の支援サービスです。

RC造共同住宅の省エネ計算・BEI算定の全工程をWEBブラウザ上で完結できる無料の省エネ検討WEBサービス（共同住宅版）

【特長1】追加料金なし。主要機能がすべて「完全無料」

AI解析、製品データベース連携、一括計算、Excel連携にいたるまで、省エネ検討に必要なすべてのコア機能を無料でご利用いただけます。
コストを気にせず、何棟でも何回でもシミュレーションが可能です。

【特長2】AIによる「AI平面図自動解析」で手入力を削減

平面図ファイル（PDF、JPG、PNG形式）をアップロードするだけで、AIが住戸の総床面積や各居室の面積（主たる居室・その他の居室・非居室の3区分）、外壁・開口部（窓・ドア）の方位や面積を自動抽出します。手入力の手間を大幅に削減し、入力ミスのリスクを低減します。
抽出結果はレビュー画面で確認・修正が可能です。

【特長3】メーカー製品データベースによる個別スペック調査の削減

実在製品データを「メーカー製品データベース」としてシステム内に格納。
設計者は画面上で製品を選択するだけで、省エネ計算に必要なスペック値が自動反映されるため、個別製品のカタログ検索や数値の転記が不要になります。

YKK AP株式会社の製品情報をスペックイン

今回のリリース時には、開口部における製品情報をYKK AP株式会社の協力のもとスペックインしています。格納製品データは順次拡張を予定しております。

【特長4】「住戸タイプ別仕様・性能一覧表示」による視覚的な管理

建物の断面構造を模した「住戸タイプ別仕様・性能一覧表示」により、視覚的にわかりやすい仕様を採用。住戸タイプ・階層ごとの外皮性能値・BEI値や基準適合状況（達成/非達成）が色分け表示されるため、基準未達住戸の把握や、設定の変更・改善検討がスムーズに行えます。

省エネ基準達成・誘導基準達成・基準未達が色分け表示

【特長5】公式プログラムとの双方向Excel連携

「住宅に関する省エネルギー基準に準拠したプログラム」との高度な連携に対応しています。
各種計算プログラム（※）とのフォーマット連携を行っているため、当サービスでの入力データをExcel形式（外皮入力シート形式）でダウンロードできるだけでなく、既存の外皮入力シート（Excelファイル）をアップロードしてデータを取り込むことも可能。

詳細な編集は使い慣れたExcelで行い、再アップロードして反映させて確認と調整を行うといった、既存のワークフローを崩さない柔軟な運用も可能です。

※外皮計算プログラム： https://envelope.app.lowenergy.jp/
エネルギー消費性能計算プログラム： https://house.app.lowenergy.jp/
共同住宅等の計算結果集計プログラム： https://aptstd.app.lowenergy.jp/

▼『省エネ検討WEBサービス（共同住宅版）』の詳細・無料アカウント登録はこちら

【共同住宅版】WEBブラウザではじめる｜省エネ検討WEBサービス

　効率的に一括計算｜公式プログラムとの双方向Excel連携

bimsustainaforenergy.jp

既存アカウントとの連携について

すでにone building社のWEB省エネ設計支援サービス「BIM sustaina for Energy」のアカウントをお持ちのユーザーは、特別な手続きをすることなく、ログイン後のページからそのまま「共同住宅版」機能を利用可能です。

「省エネ検討WEBサービス（共同住宅版）」オンライン説明会

新サービスの概要や使用方法を、デモンストレーションを交えて分かりやすく解説。
開催日時：2026年7月9日（木）、7月23日（木） 各日16：00～17：00

開催形式：Zoomによるオンラインウェビナー　

参加費用：無料（事前登録制）

▼セミナーの詳細・お申し込みはこちら

省エネ検討WEBサービス【共同住宅版】紹介セミナー

2025年4月の省エネ適合義務化以降、共同住宅の設計実務における負担はますます大きくなっています。特に共同住宅は、非住宅建築物とは異なる「住戸ごとの評価」や「外皮計算の複雑さ」があり、手戻りが発生した際の影響は甚大です。

bimsustainaforenergy.jp

今後の展開

本サービスは今後も機能を拡充し、断熱材や設備などの製品データを順次拡大していきます。
これにより多様な条件でのシミュレーションを可能にし、設計初期から現実的かつ包括的な共同住宅の省エネ検討を支援してまいります。

資料引用：one building

おわりに

今回登場した『省エネ検討WEBサービス（共同住宅版）』は、2025年の省エネ適合義務化に悩む設計実務者にとって、業務効率化とコスト削減を両立する強力な救世主となることは間違いありません。
しかし、本サービスの真の価値は、設計・申請時の一過性の効率化だけに留まらないと思います。
それは竣工後の「メンテナンス」や「維持管理」のサイクルにおける活用ポテンシャルの高さです。

集合住宅は、数十年にわたるライフサイクルの中で必ず大規模修繕やリノベーションの時期を迎えます。その際、本サービスに蓄積された設計データが真価を発揮します。
例えば、将来的にサッシの交換や断熱改修を検討する際、既存の建物をベースに「最新の省エネ建材に更新したら、BEI（建築物エネルギー消費性能基準）がどう向上するか」というシミュレーションを、WEB上で即座に行うことが可能になります。

かくゆう…ライターも梅雨前に賃貸のエアコンが寿命を迎え、こちらから連絡しないと調達手配と取替工事までに2週間を要しましたから。これが真夏で起これば住人にとっては生命に直結します。
閑話休題

さらに、メーカー製品データベースと連携し、どの住戸にどの型番の製品が導入されているかが視覚的にデジタル管理されているため、修繕時の部品発注や不具合対応の際にも、高精度な「建物の管理台帳」として機能します。
将来的な増改修時に求められる省エネ基準への適合証明も、このシステムがあれば外注コストをかけることなく内製化できるでしょう。

同社が提供する環境性能の可視化ツールなどと組み合わせれば、建物の環境価値を維持・証明し続けるライフサイクル管理のインフラへと進化を遂げるはずです。
「設計して終わり」のツールから、建物の価値を持続させる「メンテナンス・サイクル」の相棒へ。
この無料サービスの登場は、建築業界における真のライフサイクルDXを加速させる重要な一歩となるのではないでしょうか。

【リリースニュース配信元】

□株式会社one building
リリースニュース ：
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000023.000159061.html

生成AIとクラウドを統合。ボード加工の作図・共有・加工連携をデジタル化

本システムは、クラウド基盤「i-Bow Cloud（アイボー クラウド）」上に、加工用CAD図自動生成アプリ「AI i-Bow（エーアイ アイボー）」を実装したもので、ボード加工に必要な一連の作業をデジタル化する新技術です。
技能工がボード材加工のために描いた手書き図を撮影するだけで、画像データがクラウド上に取り込まれ、AIが加工用CADデータへ自動変換します。生成されたCADデータは独自開発のCAM技術^※2を介して「i-Bow2」の加工動作へさらに変換され、ボード材が加工されます。
これにより、従来は技能工が担っていたCAD作図による加工指示が不要となり、操作負荷の軽減とさらなる生産性向上・省人化が実現しました。

新ワークフロー：手書き図起点のAI連携、現場加工の新形態

開発の背景

竹中工務店と爽美は、2022年に建築仕上げ材（ボード材）加工アシスト機「i-Bow2」を開発し、専用アプリ「YUBI CAD」^※3により、スマートフォンやタブレットから直感的に加工データを作成できる仕組みの実現に取り組んでまいりました。
一方で、ボード加工データの作成には、技能工がタブレット端末上で専用CAD操作を行う必要があり、とりわけ熟練技能工や、鉄骨造建物に求められる複雑な形状の作図においては、操作習熟度や作業負荷が普及上の課題となっていました。
そこで今回、技能工が従来から用いてきた「手書き図」を起点に、AIが加工用CADデータを自動生成する新たなワークフローを開発しました。これにより、CAD操作の負担を軽減することで現場での生産性を高めました。

※1 ボード材を自動切断する加工ロボット。株式会社竹中工務店、株式会社爽美、他3社により特許取得済み
※2 Computer Aided Manufacturing　ここでは、CADデータに基づき、機体を動かし加工を実現する技術。
※3 株式会社竹中工務店、株式会社爽美により共同開発された、指で直感的に作図入力するCADアプリ

本システムの特徴

1．手書き図を撮影するだけでAIが加工用CADデータを自動生成
本システムでは、技能工が描いた手書き図をスマートフォン等で撮影すると、AIがその画像を解析し、加工用CADデータを自動生成します。これにより、CAD操作に不慣れな作業者でも容易に加工データを作成することができます。

2．クラウド上で画像・CADデータを一元管理
撮影した手書き図画像やAI生成データは「i-Bow Cloud」上で集約管理され、関係者間で即時に共有できます。情報共有から加工までをシームレスに連携できるため、現場生産効率の最適化を支える基盤としての活用が期待されます。

3．従来の「YUBI CAD」と併用可能
従来通り、専用CADアプリ「YUBI CAD」による手動作図も可能です。さらに、AIが生成したCADデータを編集し、新たな加工データを作成することもできます。
今回、同アプリについては視認性や操作性の向上を目的にUI/UXの改善も行いました。

4．技能工の表現慣習を踏まえたAI設計
本AI技術は、技能工の間で共有されてきた特殊な手書き図表現をベースに解析するよう設計されています。従来の慣習や表現の意味合いを踏まえつつ、一部の記号や寸法値の記載方法を統一することで、より高精度な解析とデータ生成を実現しました。

現場適用

本システムは、2025年9月に株式会社オクジュー（社長：熊本辰視）により、関東圏内作業所で初めて適用されました。
関東圏で導入がすでに進んでおり、本システムの適用範囲の拡大と内装工事におけるDX推進の加速が期待されます。

今後の展開

本機のレンタルについては、爽美により、2026年9月から、近畿圏で順次開始予定です。
また2027年6月からは、大規模現場内に数十台規模のi-Bowシステムで構成された加工ステーションの展開も計画しています。

竹中工務店と爽美は現場課題の解決に必要な技術領域を横断的に取り込みながら、建設現場の生産性向上と省人化に貢献してまいります。
今後は、現場における情報から人員までを最適化運用する「現場共有クラウド型施工プラットフォーム」へと発展させていきます。
そして、必要な技術領域を自在に連結させていくことで、効率化・品質向上を実現する施工の基盤へと発展させていきます。

i-Bowを基盤に様々な技術領域を連結

資料引用：竹中工務店

おわりに

竹中工務店と爽美が共同開発した新しい施工支援システムは、熟練技能工の「手書き図面」を生成AIが瞬時に読み解き、自動加工ロボット「i-Bow2」へとシームレスに繋ぐ画期的な技術です。デジタル化やCAD操作という「現場の負担」をテクノロジーの側が歩み寄って解消する、まさに「人にやさしいDX」の理想形と言えます。

そして、この「手書き図 → AI解析 → 自動加工」という強力なモデルは、内装ボードの枠を超え、建設工程のあらゆる領域へ転用できる無限の可能性を秘めています。

例えば、現場での臨機応変な微調整が日常茶飯事である「鉄筋の曲げ加工」や、障害物を避けるための複雑な「空調・給排水配管のルート出し」、さらには現場の実測値に合わせて1枚ずつ微細なカットが求められる「外壁タイルや石材の割付」など、職人の経験と勘、そして手書きのメモに頼っていた多くの専門工事への応用が期待できます。「現場実測・手書き図面・物理加工」の3つが揃うエリアであれば、どこでもこのAIの頭脳とロボットを連結できるはずです。

プレスリリースの中で竹中工務店は、今後はこの仕組みを「現場共有クラウド型施工プラットフォーム」へと発展させ、必要な技術を自在に連結させていくと宣言しています。
2026年9月からは近畿圏でのレンタルも順次開始されるとのことで、私たちの目の前にある建設現場の景色が、これから劇的に、そしてスマートに変わっていくことは間違いありません。
職人不足や省人化という大きな課題に対し、技術の力で真っ正面から応えるこの取り組み。今後のさらなる進化と、他工程への水平展開から目が離せません。

【リリースニュース配信元】

□株式会社竹中工務店
リリースニュース：
https://www.takenaka.co.jp/news/2026/06/06/

□株式会社爽美
https://so-ubi.co.jp/

時短と積算根拠の可視化 塗装店の営業力と提案力を変える二つの軸

今回のアップデートでは、施主への提案力を高める「外壁診断書作成機能」において、複数レイアウトで写真サイズを一回り大きくし、現場の視認性を大幅に向上。
さらにBudiiでは直近の4月にも、ベテラン職人の暗黙知を再現する「AI図面積算機能」における「開口部（窓・玄関・換気口など）」の自動検出ができるようになりました。
現場調査から図面解析、見積もり作成にいたるまで、塗装会社の営業・事務双方のプロセスにおける「属人化の解消」と「業務効率化」を連続的なプロダクト刷新によって強力に推進しています。

外壁塗装業界において、2〜3年の経験を要する「積算業務の属人化」や「見積もりのバラつき」は大きな課題です。『Budii』は、立面図を取り込むだけでAIが図面を解析し、塗装部分と開口部を自動判定することで、新人でも最短10分で部位別の塗装面積を算出できる環境を提供。
すでに多くの塗装店で劇的な時短と業務移管を実現しており、現場での活用が急速に拡大しています。

サービスサイト：https://budii.jp/

Budiiの提供するAI図面積算とは

Budiiは、塗装営業に必要なすべての機能がスマホ1つで完結するAll-in-Oneアプリです。
中でもAI図面積算は、塗装業界特有の業務構造から逆算して設計された、塗装専用のAI技術です。

⚫︎ AIによる図面解析で、塗装面積を簡単に算出

立面図をアップロードするだけで、AIが建物の外壁形状を解析し、部位ごとの塗装面積を自動算出します。窓・玄関・換気口などの開口部もAIが自動識別し、塗装面積からの差し引きまで自動で完了します。ベテランでも手間がかかる換気口や勝手口も自動で行うため、新人でも経験者と同等の精度・時間で積算が可能です。

⚫︎ 算出した積算結果を、そのまま見積書に反映

積算結果は転記不要で、見積書テンプレートへ自動連携します。
これまで「立面図解析 → 手計算 → Excel入力 → 見積書作成」と複数のステップを要していた業務が、
Budii内で一気通貫で完結。
現地調査から見積書提示までを当日中に完了させることが可能になります。

⚫︎ 標準化された積算ロジックで、施主への積算根拠の透明化

塗装業界では各社の積算方法がバラバラで、相見積もり時に数量がばらつくことから、施主が適正価格を判断しづらい状況にあります。
Budiiは、標準化された積算ロジックと、開口部・部位別の明細を可視化することで、塗装店が施主に積算根拠を提示しやすくし、適正価格に対する信頼を獲得できる環境を提供します。

【今回のアップデート内容】

1. 施主への提案力と分かりやすさを追求：外壁診断書の写真サイズを拡大（6月1日実施）

施主様への信頼獲得に直結する「外壁診断書」において、複数写真のレイアウトで診断写真の表示サイズを一回り大きく変更いたしました。
劣化状況や施工必要箇所がよりクリアに視認できるようになり、営業スタッフが現場のリアルな状況を施主様へ分かりやすく伝える提案力を強化します。

2. 熟練の技をより正確に再現：AI図面積算機能のアップデート（直近の強化）

図面から建物の構造を把握し、勾配係数などの計算式を適用しながら「開口部」を正確に差し引く積算業務において、AIによる「開口部（窓・玄関・換気口など）」の自動検出ができるようになりました。
これにより、これまで以上に手修正の手間が減り、誰でも迷わず、より高い精度での”積算の簡易化”を可能にしています。

なぜ今、塗装業界に「積算のAI化」が必要なのか

塗装業界の積算業務には、「時間がかかりすぎる」「各社でバラつきが大きい」という二つの構造的課題があります。
Budiiが提供するのは、この二つを同時に解く業務インフラです。

課題①：積算は熟練が必要で、新人ではできない

塗装積算は、立面図から建物の構造を把握し、勾配係数などの複雑な計算式を適用しながら、部位ごとに塗装面積を算出する作業です。
慣れていないと1案件あたり数時間を要し、新人や中途採用者では精度のある積算ができないため、親方や社長といったベテラン1人がすべての物件の積算を担当することも珍しくありません。
属人化した積算スキルが、塗装店の営業生産性のボトルネックとなっています。

課題②：各社の積算がバラバラで、施主が比較できない

塗装業界では積算の標準化が進んでおらず、各社の見積もり数量や算出根拠が大きくばらつきます。Speeeが実施した施主へのヒアリングでは、「複数の見積もりを取ったが、塗装面積の数字が会社ごとに違っていて、どこが正しいのか判断できなかった」「見積もりが何を根拠にしているのかわからず、不安だった」といった声が複数寄せられています。
長年の経験とAIによる標準化された積算ツールが組み合わさることで、塗装店は施主に積算根拠を提示でき、適正価格に対する信頼を獲得できるようになります。

Budiiが目指すのは、熟練職人だけが持っていた積算スキルを「簡易化」し、塗装店が業務時間の圧縮と、積算根拠の透明化を両立することです。
日々多くの現場で活用されている実績で精度をさらに研ぎ澄まし、現場の声が反映されるほど、積算はより身近で簡単なものへと進化し続けます。

導入企業の声 — 「Excelと電卓に頼っていた塗装店が、AIで積算を15分に圧縮するまで」

東日本エリアで営業4〜5名・事務スタッフ2名体制で塗装事業を営むC社では、Budii導入前、立面図を見ながら手作業で外壁面積を計算し、
開口部を一つひとつ電卓で差し引いていました。
社内でこの計算ができるのは経験10年のベテラン一人。1件あたりの積算は30分〜1時間を要し、繁忙期には休日や現場終わりの夜に自宅で続きを処理するしかありませんでした。

Budii導入後、立面図をアップロードするだけでAIが開口部を自動検出するため、これまで30分〜1時間かかっていた積算が15分程度に短縮。
最大の変化は時間ではなく、経験10年のベテランに集中していた積算業務が、事務スタッフでも担える業務へと転換したことです。
営業担当者が現地調査から戻る前に事務側で積算を進めておけるため、商談当日中に見積書を提示できるケースが大幅に増えました。

同様の課題は業界全体で共有されています。
「社内で積算計算ができるのは自分一人で、ほかは全員電卓に頼っている」「見積書作成は私一人で1件1時間以上、休日や現場終わりの自宅で対応するしかない」——
Speeeが実施した塗装店へのヒアリングでは、こうした声が繰り返し寄せられています。

Budiiは、「ベテラン一人の経験」に依存していた塗装店の積算業務を、「誰でも、現場のスピードで」回せる業務インフラへと転換しつつあります。

資料引用：Speee

おわりに

今回の『Budii』のアップデートが示唆するものは、単なる「現場の時短」や「事務負担の軽減」といった一企業の業務効率化にとどまりません。
これは、資材価格が相場のように激しく乱高下する現代の市場環境において、塗装店が生き残り、さらに成長を加速させるための「経営戦略のインフラ」と言えます。

見積もりの「賞味期限」が極端に短くなっている今、現地で即座に正確な積算を行い、最新の資材レートを反映した適正価格をその場で提示できるメリットは計り知れません。
従来の「持ち帰り査定」による機会損失や、リスクを見込みすぎて高価格化してしまう弊害を防ぎ、会社の利益率を確実に守る「攻めと守りの営業ツール」として機能するからです。

そして、このツールが真に革新的なのは、現場に普及すればするほど商談データが蓄積され、これまでブラックボックスだった塗装業界に「施工標準価格」の基準が形成されていく点にあります。
価格そのものは地域や塗料で変動しても、AI解析によって「この構造の家なら、実際の塗装面積はこれくらいが標準」という数量の透明化が先行して確立されます。
もし、ここにリアルタイムの資材相場が掛け合わさることで、市場全体の「適正レンジ」がデータとして可視化されていくのです。

需要側（ヌリカエ）と供給側（Budii）の双方のデータを統合していく開発元のSpeeeは、単なるツール提供者を超え、業界で最も精度の高いデータベースを持つプライスリーダーへと進化していく可能性を秘めています。

「一式いくら」の不透明な見積もりから脱却し、データによって施主と塗装店が対等な信頼関係で結ばれる未来へ。
AI図面積算ツールの普及は、塗装業界の「価格の民主化」を推し進める決定的な一歩となるはずです。

【リリースニュース配信元】
□株式会社Speee
リリースニュース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000322.000014788.html
URL：https://speee.jp/
Speeeは、「解き尽くす。未来を引きよせる。」というコーポレートミッションのもと、データドリブンな事業開発の連鎖でデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進する企業です。レガシー産業DX事業、DXコンサルティング事業、金融DX事業など幅広い領域に展開しています。

「現場作業示唆AI」の実証実験

本実証では、MODEのIoTプラットフォーム「BizStack」と生成AIを連携し、AIエージェントが現場コミュニケーションや点検データを自律的に分析。施工進捗のサマリーや申し送り情報、現場状況に応じた注意喚起などを自動生成し、現場管理業務の高度化を目指します。

実証実験の概要

建設現場では、日々の進捗確認、安全管理、巡回点検、作業間調整など、多くの情報共有が口頭連絡やチャット、各種システム、点検記録によって行われています。
また、現場事務所と実際の施工場所が離れているケースも多く、管理者が現場全体の状況をリアルタイムに把握することには課題がありました。
とくに、大規模な建設プロジェクトでは、複数箇所でさまざまな作業が同時並行で進行します。
そのため工事管理者には、作業間の調整や現場課題への対応を適時・的確に行うための高度な管理能力が求められます。

今回の実証では、BizStackに蓄積された現場データと、現場向けコミュニケーションツール「direct」上の会話内容を生成AIが横断的に分析し、AIエージェントが自律的に現場状況を整理・判断し支援する仕組みを検証します。

AIエージェントは、施工進捗や申し送り内容、注意事項、確認優先度などを自動生成し、必要な情報を現場担当者へ自律的に提供します。

実証内容

従来は、現場管理者がチャットや点検記録を読み取り、進捗管理や引き継ぎ内容を整理していました。本実証では、AIエージェントがBizStack上の現場データやコミュニケーション内容を自律的に分析し、必要な情報を整理・提供することで、現場管理業務の効率化と現場判断支援の高度化を目指します。

具体的には、以下の機能を検証します。

【AIエージェントの作業区分と内容】

取得・分析
・direct上の会話履歴を定期取得
・現場データ（環境・機械・設備等）
・会話履歴・点検情報・現場知識データをもとにした生成AIによる状況分析

生成
・生成AIによる現場状況サマリー・注意事項・確認優先度の生成
・昼夜交代時の「申し送り情報」の自動生成
・気象条件や現場状況を踏まえた注意喚起の生成
・作業影響リスクや引き継ぎ漏れリスクに関する示唆生成

表示
・BizStackダッシュボードへの情報表示
・directへの自動投稿

実証実験の構成イメージ図

期待される効果

本実証を通じて、以下の効果を期待しています。

現場状況のリアルタイム把握
現場で発生する膨大なコミュニケーションや点検情報をAIが整理し、必要な情報を分かりやすく提供することで、進捗確認や引き継ぎ業務の負荷軽減を支援します。また、整理・要約された情報をBizStackに蓄積し、現場状況の継続的な記録や振り返りに活用します。

注意喚起の自動生成による施工管理の高度化
AIが日々の現場コミュニケーションの内容を踏まえ、関連する施工ルールや品質・安全基準、リスクアセスメント情報を必要に応じて提示します。これにより、情報の見落としを防ぎ、品質・安全管理の強化を支援します。

誰でもアクセスしやすい情報環境の実現
現場担当者は、日常的に利用するチャットツールから必要な情報を迅速に確認できます。また、従来のダッシュボード中心の情報閲覧に加え、AIが状況変化や重要事項を自律的に整理し、示唆・申し送りを生成することで、現場全体の状況把握を支援します。

BizStackとは

「BizStack」は、現場のリアルタイムデータや既存システムのデータを一元的に統合し、AIを活用した直感的な操作による業務効率化や安全性向上を実現するIoTプラットフォームです。

建設・製造・物流などの「現場」で発生する多様なデータをつなぎ、センサーやカメラからのIoTデータ・既存の業務システム・SaaSなどから取得した情報をリアルタイムに収集・解析できます。

MODEについて

MODEは、現場のリアルタイムデータのインテグレーションを支援する「BizStack」を開発・提供する、シリコンバレー発のスタートアップです。
建設・製造・物流などの現場が抱える人手不足や業務の属人化といった課題に対し、デジタル技術と現場理解に基づいたアプローチで、多くの企業のDXを支援しています。

資料引用：MODE

おわりに

最新のテクノロジーが建設現場のあり方を大きく変えようとしています。
今回発表された鉄建建設とMODE社による「現場作業示唆AI」の実証実験は、複雑な現場管理を効率化し、安全性を高める画期的な試みとして、非常に大きな期待が寄せられています。

しかし、こうした最先端の技術が現場に深く浸透していく上で、私たちが決して忘れてはならないのが、そこで働く「人間」の心、そして感情の動きではないでしょうか。

長年の経験と勘で現場を守ってきたベテランの職人さんたちにとって、姿の見えないAIから「ここを点検してください」「リスクがあります」と自律的に示唆されることは、時として自身のプライドや主体性が揺らぐような、複雑な心境を生むかもしれません。
また、画面から降りてくる指示通りに動くだけになってしまうと、まるで「機械に管理されている」かのような、どこか冷たいディストピア感を覚えてしまうのも、人間としてごく自然な心理と言えます。

DXやAIの導入において真に重要なのは、「技術的に何ができるか」だけでなく、「現場の人々がそれをどう受け止め、納得できるか」という、人間側の感情に寄り添ったシステムのデザインです。

AIを現場を支配する「上司」にするのではなく、人間の知恵や安全をそっと支えてくれる「優秀で謙虚な相棒」として位置づけること。それこそが、世代を超えた信頼関係を守り、新しい技術を本当の意味で現場の力に変える鍵になるのではないでしょうか。

技術が進歩すればするほど、逆に問われるのは私たち人間の知恵と、現場を思いやる温かさなのかもしれません。

これからの実証実験が、現場で働くすべての人々の安心と笑顔につながる形で実を結ぶことを、心から期待しています。

【リリースニュース配信元】
□MODE, Inc.
リリースニュース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000246.000035514.html
代表者：CEO / Co-Founder 上田 学
所在地：1840 Gateway Dr. Suite 250 San Mateo, CA 94404 USA
設立：2014年7月
事業内容：IoTプラットフォーム「BizStack」の企画・開発・提供
URL：https://www.tinkermode.jp

自然共生を実現するAIプラットフォーム「mapry AI」構想

本構想のサービス第一弾として、森林の資源量算出から「森林経営計画」などの各種計画書のドラフト作成までを自動生成する「mapryマップ」を、6月12日より提供開始いたします。
本機能は、すでにmapryの有料アカウントをご契約いただいているお客様であれば、追加費用なし（無料）でご利用いただけます。

mapry AI | 自然共生マルチエージェント・オーケストレーション

map.mapry.co.jp

マプリィは、自然と共生するマルチエージェント基盤として「mapry AI」構想を掲げ、現場の可視化と業務の自動化を推進します。
本構想に基づき、以下のサービスを順次展開してまいります。

リリース第一弾：「mapryマップ」 – 森林施業・経営計画の自動化（本リリース）
リリース第二弾：「mapry 水」 – SBTN / SON対応等
リリース第三弾：「mapry AI」 – マルチエージェント基盤の本格提供
リリース第四弾：「mapry M3」 – 自律型の草刈り・下刈り・測量計測の電動クローラー
リリース第五弾：「mapry 木材」 – 木材プラットフォーム

「mapryマップ」提供の背景と現場の課題

これまで、GIS（地理情報システム）を用いて森林資源量を正確に把握し、経営計画を作成する実務においては、現場の担当者に重い負担がのしかかっていました。

資源量把握に時間がかかる：
胸高直径や樹高の手測量、毎木調査の集計に、担当者一人で数週間〜数ヶ月を要する。

航空レーザ測量単体の限界：
広域のデータ取得には適しているものの、単体では実態との推定誤差が生じやすく、詳細な間伐計画や精緻な収益予測を立てるには精度が不十分なケースが多い。

計画書の作成負担が重い：
経営計画・施業計画は様式が複雑で、図面・台帳・面積計算などの転記と整合性チェックに膨大な工数がかかる。

所有者への説明が難しい：
境界不明や不在地主が多い中、立木の状態や収益予測を直感的に共有・説明する手段がない。

「mapryマップ」は、高度なGIS操作スキルがなくても、チャットによる自動生成を通じて、誰もが迅速に精緻な計画を作成できるツールへと進化させ、これらの現場課題を根本から解決します。

「mapryマップ」の機能・特長

「mapryマップ」は、複雑な空間解析や各種計画策定を自動化し、林業現場のDXをはじめ、自然環境の保全と活用を両立した豊かな社会の実現を支援するサービスです。
今回は、先行して提供を開始する「森林経営計画の作成機能」にフォーカスして特長をご紹介します。

■ 森林経営計画策定のフロー
複雑な計算から公式な計画書作成までを実行します。

STEP1. 【mapryマップ】AIチャットで開始：
チャットパネルで、メニューから「施業計画」を選択、またはテキスト入力して開始します。

STEP2.【mapryマップ】 エリアを指定：
対象範囲を指定します。フリーハンド、計画図などから選択できます。

STEP3. 【mapryマップ】施業計画の草案を作成：
エリア内の材積データを元に、間伐率や伐期などを設定し、適切な区画を自動生成します。

STEP4. 【mapryマップ】施業計画のアップデート：
地上LiDAR「mapry LA03-1」やレーザードローン「mapry M4」等で取得したデータ、あるいは手持ちのデータを取り込んで編集・アップデートが可能です。

STEP5. 【mapry GIS】GISへの自動保存：
作成データをクラウド上の「mapry GIS」へ保存します。

STEP6. 【mapry AI】 計画書の出力：
森林経営計画書（Excel/Word形式）を作成します。

■ 計画策定を裏付ける「mapryマップ」の特長

1.地域・樹種に特化した解析モデル

スギやヒノキなどの樹種別、および各都道府県の特性に合わせた独自モデルを搭載しています。
資源量の算出から成長予測、CO²吸収量（J-クレジット算定対応）までを一気通貫で行います。

2.地上データ連携による高精度化

解析したデータにおいて、手元の地上計測データを取り込むことで推計精度をさらに向上できます。
航空レーザ単体では生じやすい誤差も、AIが現場環境を学習して立木高や材積の推定誤差を大幅に縮小し、より精緻で実態に即した計画づくりを可能にします。

3.根拠情報を付与したトレーサビリティ

算出された材積や収益予測には、使用したモデルやパラメータ、点群品質などの根拠情報が自動的に記録されます。第三者検証や補助金申請時にも、根拠を伴う計算書としてご活用いただけます。

料金および提供方法
対象者： 既存のmapry有料アカウントを保持されているお客様（マップ機能を無料でご利用いただけます）

提供方法： 以下URLよりログインしていただくことでご利用いただけます。

mapryマップ

mapryrs.com

今後の展望

今後は森林経営計画の自動化にとどまらず、実務に即した機能拡張を予定しております。
さらに、林業分野で培ったこの自動化技術・システム基盤を応用し、他分野に向けた新たなアプリケーション開発も視野に入れて事業を展開してまいります。

また、自律走行型クローラー「mapry M3」や自律飛行ドローン「mapry M4」等を用いた現場データ取得機器とシームレスに連携し、さらなる業務自動化を推進します。

お申込み・お問い合わせ
ご質問や未ユーザーのお申込みは下記よりお問い合わせください。

お問い合わせ窓口： https://mapry.co.jp/contact/

マプリィについて
マプリィは測量・林業・防災・農業・建設に関わる全ての方向けのサービスです。
これまで測量機器費用負担や機器操作/解析が難しく、ハードルの高かった三次元データなどの取得、解析や活用を容易に行えるソリューションを提供しています。

資料引用：マプリィ

おわりに

かつて千年の都・京都や、大都市・大坂の繁栄を影で支え続けた「丹波の森」。
宮中の造営や大坂城の築城といった歴史的大事業の裏には、常にこの地から切り出され、命がけの「筏流し（いかだながし）」によって運ばれた良質な丹波杉やヒノキの姿がありました。
時代が変わり、近代化の荒波の中で木製電柱へと姿を変えながらも、丹波の山々は日本のインフラを文字通り下支えしてきたのです。

しかし、現代の林業が直面しているのは、後継者不足や高齢化、そして「山の管理」という壁です。
自分の山にどれだけの資源があるのかさえ見えにくくなった現代において、私たちは歴史ある豊かな森をどう守り、次世代へ繋ぐべきなのか。
その決定的な最適解として、まさにこの歴史ある丹波の地から産声を上げたのが、今回の「mapry AI」構想に他なりません。

本構想が持つ最大の意義は、かつて大都市の要請に応える「資源の供給地」に過ぎなかった丹波という地方が、今や世界最先端の「自然共生AIプラットフォームの発信地」へと、主客逆転を果たした点にあります。
熟練の山守たちが五感で培ってきた「職人の勘や経験」を、地上LiDARやドローンといった3次元データとAIチャットの力で民主化し、誰もが直感的に森林経営計画を描ける世界を作る。
これは、単なる業務の効率化やデジタル化といった枠組みを遥かに超えた、林業の歴史における「パラダイムシフト」です。

さらに、この技術は木材を「建築資材」として売るだけの時代から、J-クレジットに代表される「地球規模の環境価値」へと昇華させる道を切り拓きます。都道府県ごとの樹種の成長予測やCO²吸収量をAIが瞬時に算定し、目に見えない森の豊かさを確かな経済循環へと変えていく。
かつて先人たちが命がけで守り、育ててきた森が、最先端テクノロジーの衣をまとって、地球の未来を救う主役に躍り出るのです。

かつて、荒れ狂う川の激流を一本の竿でコントロールし、都市へ富と資材を運んだ「筏士（いかだし）」たちのように、現代の私たちは「膨大なデータの激流」を高度なAI技術でコントロールする時代を迎えています。
地方の現場から生まれるリアルな課題感と、自律型クローラーなどの最先端テクノロジーがシームレスに融合したとき、日本の森は再び輝きを取り戻すはずです。

千年の歴史が紡いできた緑のバトンは、今、AIという心強い相棒の手によって、誰も見たことのない持続可能な未来へと確かに手渡されようとしています。私たちは今、その歴史的な転換点の目撃者なのかもしれません。
未来の森を作るこの大きな挑戦から、今後も目が離せそうにありません。

【リリースニュース配信元】

□株式会社マプリィ
リリースニュース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000100.000081901.html
所在地： 兵庫県丹波市春日町多田165番地（本社）
代表者： 代表取締役 山口 圭司
HP： https://mapry.co.jp/
本件に関する問い合わせ：info@mapry.co.jp

新ソリューション「生成AI現場監視システム」

本システムは、ソラコムが提供するクラウド型カメラサービス「ソラカメ」と生成AIを用いたIoTオートメーションサービス「SORACOM Flux」を活用し、SPS認定済テクノロジーパートナーであるGRIFFYが建設現場向けに最適化した自社ソリューションです。
クラウド型カメラに加えて最新の生成AI（LLM）と連携することで、「ヘルメットを着用しているか」「資材が減っていないか」といった従来は人の目に頼っていた監視・判定業務を自然言語の指示（プロンプト）だけで自動化する、建設業界向けレンタル型ソリューションです。

なお、6月17日より幕張メッセで開催される「第8回 国際建設・測量展（CSPI2026）」のGRIFFYブースにて、本システムのデモンストレーションを実施いたします。

＜利用シーン例＞

カメラと最新生成AIを融合し、自然言語で現場監視を自動化　プロンプトひとつであらゆる異変を検知

提供開始の背景

建設業界では深刻な人手不足により、安全管理やインフラ監視の省人化が急務となっています。
しかし、従来のAIカメラは、用途ごとに学習データの準備や個別チューニングが必要で、
高額な学習コストや実装までの期間を要するほか、現場ごとの細かなニーズへの対応が困難でした。

GRIFFYはこの課題に対し、ソラコムの高度なクラウドサービスと、GRIFFYが現場で培った「実装力」を融合。これまで下記の利用シーンに対して実証実験を進めてきました。

• 安全管理： 装備品（ヘルメット・フルハーネスなど）の未着用検知

• 資材管理： 在庫量の概算数量判定・推移記録

• 車両管理： 駐車スペースの満空判定、トンネル入坑車両の長さ計測

• インフラ点検： アナログメーターの読み取り、積雪・降灰の監視

このたび、実証実験での成果や知見を踏まえて、商用サービスとしての提供が可能と判断できたことから、レンタル提供を開始することといたしました。建設現場の規模や要望に応じた柔軟なプランをご提案します。

本システムの主な特長

プロンプト調整のみで学習コストを要さず多用途に対応

生成AIを用い、自然言語で「ヘルメットを着用しているか？」「メーターの針は適正範囲か？」といった指示を出すだけで解析が可能。現場環境やニーズに応じて検知条件を柔軟に変更できます。パトランプなどの外部機器連動やメール通知との組み合わせも可能です。

ソラカメの高い信頼性

屋外利用であってもLTE通信環境と電源があれば、すぐに利用開始が可能。フルHD・広角120度の高性能レンズに加え、IP65相当の防水・防塵性能、-20℃〜55℃の動作温度範囲を備え、屋外現場でも安定して動作します。

技術者伴走型による「使えるAI」の提供

AIの精度を左右するプロンプト設定や、解析に最適なカメラ位置の選定など、GRIFFYの専門スタッフが運用を徹底支援。非エンジニアでも使いこなせる現場主導のDXを実現します。

「第8回 国際建設・測量展（CSPI2026）」　GRIFFYブース　出展概要

会場では、「ヘルメット未着用検知」「資材量の確認」「アナログメーター読み取り」など、生成AIを活用した、実機による装備品チェックや資材管理のデモンストレーションを展示します。

    • 会期： 2026年6月17日（水）〜20日（土）

    • 会場： 幕張メッセ1～8ホール・屋外展示場・屋外展示場ANNEX

    • ブース番号： 07-60

GRIFFYについて

GRIFFYは「建設産業の未来図を、デジタルテクノロジーで描き出す。」をミッションとして掲げ、建設ドメインに特化したDXプロダクト・ソリューションの共創事業に加え、多数の建設DXソリューションを「現場ロイド」ブランドとしてラインナップしたレンタルサービス事業を運営しています。
「現場ロイド」は累計20,000件（2025年12月末現在）を超える導入実績を有しており、現場への実装で積み重ねたノウハウとデジタルネイティブな発想の組み合わせによって、生産性向上、省人化、安全対策といった建設産業全体の共通課題と向き合うことを通じて、建設産業に携わるすべての人が幸せに働ける環境づくりに貢献してまいります。
URL ：　https://griffy.co.jp/

ソラコムについて

AI/IoTプラットフォームSORACOMは、世界200以上の国と地域でつながるIoT通信を軸に、IoTを活用するために必要となるアプリケーションやデバイスなどをワンストップで提供しています。製造、エネルギー、決済などの産業DXから、イノベーティブなスタートアップ、農業や防災など持続可能な地域社会を支える取り組みに至るまで、さまざまな業界・規模のお客様にご活用いただいています。

コーポレートサイト　https://soracom.com
IoTプラットフォーム「SORACOM」https://soracom.jp/
ソラコムクラウドカメラサービス「ソラカメ」　https://sora-cam.com/

資料引用：ソラコム

おわりに

今回のGRIFFYとソラコムによる「生成AI現場監視システム」の発表は、従来のAIカメラが抱えていた「高額な学習コスト」や「個別チューニングの煩雑さ」という壁を、最新の生成AI（LLM）とプロンプトによって見事に打ち破る画期的なソリューションです。
この技術の可能性は、決して「固定カメラによる監視」だけに留まるものなのでしょうか。

今後の建設DXのトレンドを先読みするならば、このシステムが現場監督や管理者が身につける「スマートグラス（ARグラス）」へと組み込まれる未来は、そう遠くないはずです。

もし固定カメラからウェアラブルへと進化すれば、現場の安全性と効率性はさらにレベルは引き上げられます。管理者（もしくは、巡回型ロボ）が現場を巡回するだけで、その「視線」そのものがAIの入力ソースとなり、現場の死角は大幅に減少。
視界のなかに「ヘルメット未着用」や「足場の危険」がリアルタイムにハイライト表示されるような、映画のような世界が現実になります。
さらに、目の前のアナログメーターや資材の残量を見つめながら、「これ、異常ない？」「あと何日分持つ？」と声に出して質問すれば、
クラウドの生成AIが耳元のスピーカーから即座に答えてくれる――そんな「現場AIエージェント」との協働も夢ではありません。

スマートグラスを軽量に保ちながら高度なAI処理を行うには、高圧縮・超低遅延で映像をクラウドへ伝送する、ソラコムが得意とする高度なIoT通信インフラが不可欠です。
そして、それを現場が真に使いこなせる形に落とし込むGRIFFYの「現場実装力」があってこそ、この先進的な未来図は現実味を帯びてきます。

まずは2026年6月17日から開催される「CSPI2026」での実機デモに注目ですが、この先に待つ「人の視覚とAIが融合する未来」に、今からワクワクが止まりません。
今後も両社の動向から目が離せそうにありませんね。

【リリースニュース配信元】

□株式会社ソラコム
リリースニュース
https://soracom.com/ja/news/20260610-field-monitoring-system-using-genai-and-iot

広報　田渕
pr@soracom.jp

生成AI基盤「Toda-AI-Portal™」

建設の知見・実績をAIで活用し、“より良いものづくり”を支援

本取り組みは、2026年4月1日に発表した「戸田建設、AI活用を”全社標準”にする3つの施策を実施」に続く具体的な施策の一つとなります。

社内に点在する情報資産をAIと連携させ、社員が必要な情報を根拠とともに迅速に引き出せる環境を提供することで、設計検討や技術判断、お客様への提案の質を高めて「より良いものづくり」という顧客への価値提供につなげます。

開発の背景と位置付け

建設会社である当社にとって、最も本質的な顧客価値は、より良い建設物をお客様に届けることです。そのために、長年積み重ねてきた技術知見や工事実績を日々の業務で活かすことで、建設物の品質を支えてきました。

一方で、建設業に関する専門的な知見や当社独自の情報資産を、実務に即した形で活用していくには、汎用のAIサービスだけでは対応が難しい面がありました。

このような背景から、当社固有の業務や知見に即した生成AI基盤を構築し、社内の多様なニーズに柔軟に対応しながら機能を拡充していくため、本プラットフォームを内製開発することにいたしました。

「Toda-AI-Portal™」 実際のUIに基づいたイメージ図

「Toda-AI-Portal™」が提供する3つの価値

（1）建設事業の知見・実績・情報資産をAIで引き出し、建設物の品質向上を支援

社内に蓄積してきた知見・情報資産をAIと連携させ、現場の技術判断、設計検討、
お客様へのご提案に必要な情報を根拠付きで即座に引き出せる環境を整備しています。
ベテラン社員のノウハウを組織の財産として継承する取り組みにもつながっています。

＜連携済みの社内情報＞

施工に関わる技術資料
過去の災害事例
過去の公共案件における技術提案資料

（2）全社のAI活用を束ねる集約基盤として、統制と業務変革を両立

全社員のAI活用の入口を一本化することで、情報セキュリティと利用ガバナンスを担保しつつ、
社内で個別に進んでいたAI開発・AIアプリを集約。
最新の生成AI利用環境や画像生成、実務に即した各種業務支援機能を組み込み、
社員の日常業務を変革しながら全社の生産性向上につなげます。

＜実装済みの機能＞

会社フォーマットのPPTX作成機能
XLSX、DOCX、PDF作成機能

（3）AI活用ノウハウの全社循環による、リテラシーの底上げ

社員が実践したAI活用事例の共有や、研修コンテンツのアーカイブを整備し、一部の専門人材に留まらない、全社員のAI活用及びAIリテラシー向上を後押しします。

「Toda-AI-Portal™」コンセプト

マスコットキャラクター「たっぴー™」

「Toda-AI-Portal™」の顔として、マスコットキャラクター「たっぴー™」を制作しました。
社員が生成AIに親しみを持ち、日常業務の中で気軽に活用できるきっかけとなることを目指しています。

マスコットキャラクター「たっぴー™」

普及実績

2026年4月時点で、本プラットフォームは3,000名以上が利用する基盤へと成長しています。
現場稼働が中心となる社員が多い当社において、活用は着実に広がっています。

今後の展望

今後は、AIガバナンスの強化と基盤整備を進め、AIネイティブ企業への変革を加速していきます。
AIが支援・代替できる業務はAIに任せ、人はより創造的で付加価値の高い業務に注力できる環境を整備することで、人とAIの協業を戸田建設における新たな業務のあり方として定着させていきます。

「Toda-AI-Portal™」については、社内で連携するデータ領域を拡大するとともに、MCP^※等の標準的な連携技術も活用しながら、社内外システムや、AIエージェントとの連携を強化することで、社員一人ひとりの業務をより実務に即した形で支援するAI基盤へと進化させていきます。

※MCP：Model Context Protocolの略。AIが社内外のシステムやデータと連携するための標準的な接続方式の一つ。

戸田建設は引き続き、「Toda-AI-Portal™」を“より良いものづくり”を支える中核基盤として発展させ、お客様への更なる価値提供に取り組んでまいります。

資料引用：戸田建設

おわりに

ここまで見てきたように、戸田建設の「Toda-AI-Portal™」の事例は、私たち調査業界にとっても極めて示唆に富むものです。
専門性が高く、現場ごとの個別判断が求められる劣化調査の世界だからこそ、既存の生成AIを駆使した「標準知」の構築は、技術継承と品質向上を同時に成し遂げる強力な武器になります。

既存の生成AI（LLM）は、すでに極めて高い推論能力を持っています。
私たちが取り組むべきは、AIを一から開発することではありません。
社内に眠る過去の調査報告書、写真、点検メモといった「泥臭い現場のデータ」をデジタル化して整理し、RAG（検索拡張生成）などの技術を用いて安全にAIと接続する環境を整えること。これこそが、独自の「標準知」を作り出すための最も重要な一歩です。

この仕組みが機能すれば、若手社員であっても「築40年・RC造・漏水あり」といった条件を入力するだけで、ベテランが過去に行った最適な工法や分析結果を、根拠付きで瞬時に引き出せるようになります。さらに、日々の調査で得られた新たな知見をAIにフィードバックし続けることで、組織の知識は常にアップデートされ、循環していくのです。

もちろん、機密情報の漏洩を防ぐセキュアな環境づくりや、AIの誤情報（ハルシネーション）を防ぐための「根拠の明示」といったガバナンスの整備は欠かせません。
しかし、AIが定型業務や過去事例の検索をサポートしてくれるようになれば、人間はより高度な現地判断や、お客様への付加価値の高い提案に集中できるようになります。

「人とAIの協業」は、決して遠い未来の話ではありません。
今あるデータを整え、既存のAIをどう使いこなすか。
その実践の積み重ねこそが、これからの調査会社における競争力の源泉となり、次世代のものづくりやインフラの維持管理を支える基盤となっていくはずです。

【リリースニュース配信元】
□戸田建設株式会社
リリースニュース
https://www.toda.co.jp/news/2026/20260518_006285.html

AIによる最適制御で空調エネルギーを約3割削減

小型エッジコンピュータを一般的な設備機器に外付けするだけで、簡易かつ低コストで設備機器の最適制御を実現します。
クラウド型気象情報サービスと連携することで、天候の変化に応じた制御も可能です。新築だけでなく既設建物の設備機器にも対応します。

今般、快適性と省エネルギーを両立した室内環境の実現を目指し、本システムを自社施設における一部の空調機（エアハンドリングユニット）制御に試適用しました。
その結果、本システム導入前と比較し、建物利用者の快適性を損なうことなく、空調機のエネルギー消費量を約3割削減できることを確認しました。

鹿島では、「ハードウェアとソフトウェアを最適に組み合わせ、ライフサイクルを通して進化し続ける建物」をスマートビルの一つと位置付け、社会課題の解決や顧客ニーズへの継続的な貢献を目指しています。今後、本システムを広く普及することで、建物のスマート化を図ってまいります。

K-BOXによる空調機制御のイメージ

開発の背景

近年、建物の快適性や利便性、運用管理効率の高いスマートビルへの関心が高まっています。これまでの一般的なスマートビルでは、外部クラウドを介して、外気および室内の温度・湿度、電力消費量などのデータを収集・分析し、設備機器を制御しています。しかし、このような構成では、瞬時のデータ分析に基づく機器の制御や、ニーズに応じた制御内容の柔軟なカスタマイズが困難であることに加え、建物に関する情報を外部保存することに起因する情報セキュリティ上のリスクも懸念されます。特に既設建物では、設備機器を外部クラウドと接続する際に、情報通信の導入や情報セキュリティへの対応などに伴う建物改修が必要となるため、スマート化は容易ではありません。

そこで、外部クラウドを経由することなく、データの生成元であるデバイス（エッジ）側で情報処理を行うことができるエッジコンピューティング技術を活用した、設備機器の最適自動制御AIシステムを開発しました。

本システムの概要と特長

小型エッジコンピュータから成る本システムは、外気および室内の温度・湿度、電力消費量などの一般的なスマートビルで取り扱うデータに加え、設備機器の動作特性情報をAIが分析し、設備機器を最適に自動制御するものです。クラウド型情報サービスとの連携に対応しており、気象予報情報を活用した制御も可能です。

小型エッジコンピュータは、基本ユニットと拡張ユニットから構成されます。これらを空調機などの設備機器に外付けすることで、設備機器との情報通信を建物内で完結させることができます。

空調機制御における、各ユニットの役割は以下のとおりです。

小型エッジコンピュータの設置状況とその大きさ

[基本ユニット]
　各空調機と接続し、外気および室内の温度・湿度や空調機の動作特性等の情報を収集・加工し、制御信号の伝達を行います。

[拡張ユニット]
　搭載されたAI^※1が、基本ユニットを介して得られる前述の情報を分析し、算出した室内温度・湿度の最適値に基づいて空調機を自動制御します。

※1　今回は、SOINN株式会社（CEO：長谷川修、本社：東京都町田市）が提供するAI「人工脳SOINN」を搭載

本システムで空調機を制御する場合、AIによる室内温度・湿度の制御範囲、設備機器が元来もつ制御との干渉、ならびにAIによる誤判断への対応が課題となりますが、これまで当社が培った建物設計・施工のノウハウを活かすことで、最適で安全な運用を実現しています。

本システムの特長は、以下のとおりです。

オフィスや工場などの産業施設、住宅など幅広い用途の建物で活用可能

新築・既設建物問わず、フロアやテナント単位で制御内容をカスタマイズでき、柔軟に導入可能

既存の汎用設備機器に小型エッジコンピュータを外付けするだけでよく、機器の改造は不要

小型エッジコンピュータの設置台数は、建物の規模やテナントごとのニーズにあわせて任意に増減可能

万が一、小型エッジコンピュータが故障した場合、自動的に従来運転に切り替わる
フェイルセーフ機能を搭載

本システムの効果検証

本システムを、東京都内の自社施設における一部の空調機制御に試適用し、評価試験を実施しました。
従来、当該施設では、季節ごとに建物管理者が設定した室内温度・湿度の目標値に基づく空調運転が行われています。
これに対し、本評価試験では、建物利用者が快適と感じる範囲内^※2で、外気および室内の温度・湿度や空調機の動作特性の情報から、エネルギー消費量が最小となる室内温度・湿度の組み合わせをAIが1時間ごとに探索し、空調機を制御しました。

その結果、快適範囲を逸脱することなく、従来の運転時（2024年実績）と比較して、空調機のエネルギー消費量を中間期で28％、夏期で32％、冬期で33％削減できることを確認しました。

※2　 ASHRAE（米国暖房冷凍空調学会）55-2017で定められた範囲

空調機のエネルギー消費量の比較

今後の展開

鹿島は今後も、環境負荷の低減だけでなく、建物利用者のウェルネスや利便性、快適性の更なる向上に貢献すべく、より有効な機能およびサービスの開発を進め、スマートビルの普及促進を図ってまいります。

資料引用：鹿島

おわりに

このように、鹿島建設が発表した「K-BOX™」に見られるビル設備管理（つくった後）のスマート化から、事故を防ぐ安全管理や重機の自動運転といった建設現場（つくるプロセス）にいたるまで、建設業界における「エッジコンピューティング」の波は確実に、そして急速に広がっています。

通信の遅延（タイムラグ）が許されない命がけの現場や、電波の届きにくい地下や山奥の環境において、データをその場で瞬時に処理・判断できるエッジ技術は、職人不足や安全確保という業界の重要課題を解決する大きな鍵を握っています。

さらに、この技術はこれからの社会に不可欠な「大幅な電力省エネ」にも直結します。今回の鹿島の事例が示した「空調電力量の約3割削減」という数字は、エッジAIが現場の状況や気象変化を秒単位で捉え、1回1回の無駄な電力消費を徹底的に削ぎ落としたからこそ実現できた成果です。また、すべてのデータをクラウドへ送る必要がなくなるため、通信にかかる電力や巨大なデータセンター側の負荷を抑えるという、デジタル社会全体の省エネ（グリーンIT）にも貢献しています。

これまでは「すべてのデータをクラウドに集約する」ことがDXの正解のように語られがちでした。しかしこれからは、リアルタイム性と高いセキュリティ、そして現場発の省エネを担保する「エッジ」と、大容量データの蓄積を得意とする「クラウド」の強みをハイブリッドに組み合わせる時代へとシフトしています。

建物をつくる瞬間から、完成したビルが街のインフラとして動き出す未来まで、私たちの暮らしの裏側はこうした先進技術によって、より安全で、地球に優しいものへとアップデートされようとしています。最先端のIT技術がリアルな現場の課題と結びついたとき、どのようなイノベーションが生まれるのか。ゼネコン各社の次なるアプローチから、今後も目が離せません。

【リリースニュース配信元】
□鹿島建設株式会社
リリースニュース
https://www.kajima.co.jp/news/press/202606/5a1-j.htm

映像・AI・施工管理データを連携した「AI施工管理システム」

リアルタイム映像から施工サイクルを自動判定、高度な現場施工管理を実現

本実証実験の背景

建設業界が直面している課題の一つに、現場担当者の高い業務負荷があります。
日々の進捗管理や膨大な写真記録、報告書の入力といった記録業務が多くの時間を占めており、本来注力すべき品質管理や安全管理への集中を妨げる要因となっています。
加えて、現場の最前線では、きめ細かな施工管理を実現するため引き続き日々の巡回が求められており、特に若手の施工担当者は、日中の現場対応や移動による時間的制約を受けやすい状況にあります。
その結果、施工実績の管理や工程の見直し、資機材手配の要否確認といった業務に十分な時間を確保することが難しくなっています。

本実証実験の概要

そこで、セーフィーは、清水建設、ウェッブアイ、コルクと4社で協業し、施工管理における記録・巡回業務の負荷軽減を目的に連携し、カメラ映像とAIを活用した「AI施工管理システム」を構築し本実証実験を実施しました。
本取り組みでは、施工状況を自動判定して施工実績を生成し、その実績データを外部システムと連携することで、歩掛り計算から資機材手配の要否判断、工程の自動更新までを一気通貫で実行しています。

本システムでは、現場の施工箇所付近に設置したウェアラブルクラウドカメラ「Safie Pocket2 Plus（セーフィー ポケット ツー プラス^※2」のリアルタイム映像を、APIを通じて一定間隔でAI解析用サーバーへ送信し、清水建設が独自に開発したAI解析技術により、施工状況を自動判定します。

具体的には、山留め工事等における「段取り・マシンセット」「削孔」「H鋼建込み」「モルタル注入」という4つのステップの所要時間および必要人工を逐次計測し、構造化データとして出力します。
得られた実績データはブラウザ上のダッシュボードで可視化されるとともに、作業予定と実績に乖離が生じた場合には、システムが翌日以降の最適な工程計画や資機材手配の修正案を自動で提示します。

さらに、取得したデータをもとにシステムが直近の工事進捗に基づいた施工完了時期を精度高くシミュレーションし、
その結果をBIM/CIM共有クラウド「KOLC+^※3」の4Dシミュレーションや工程管理ソフト「工程’s Orario^※4」に連携することで、工程の自動的な後ろ倒し補正や、次工程に必要な資材発注タイミングの修正までをワンストップで実行します。

このように、クラウドカメラ、BIM/CIM、工程表といった各システムが高度に連携することにより、これまで分散していた情報が一元化され、工程の遅延や変更が発生するたびに各システムを後追いで手動修正していた労力が解消され、大幅な業務時間の短縮につながります。

本実証実験が目指すのは、これまでの「人の目による確認」と「手入力」に依存していたアナログなプロセスを、テクノロジーとAIの力で自動化することです。
リアルタイムに取得した現場の映像データとAI解析と組み合わせることで、単なる「見える化」にとどまらず、現場自らが状況を判断し最適な対応を導き出す「自律型現場」のプロトタイプを確立しました。
こうした取り組みにより、施工現場特有の負担を軽減するとともに、現場管理業務の一部を自動化したより高度な施工管理を実現し、建設業界の現場AX（AI Transformation）を推進する一歩となりました。

（※1）テクノ・システム・リサーチ社調べ「ネットワークカメラのクラウド録画サービス市場調査（2025）」より、エンジン別カメラ登録台数ベースのシェア（54.3％）
（※2）https://safie.jp/pocket2/
（※3）https://kolcx.com/
（※4）https://www.webi.co.jp/management/product/kouteizu/

今後の展開

本実証実験では、クラウドカメラ、AI、工程表ソフト、BIM/CIMをAPIで連携することで、杭打ち作業のサイクル判定から歩掛りの計測、さらに工程表の自動修正やBIM/CIMによる4D可視化までを一貫して自動化するシステムを構築し、良好な結果を得ることができました。また、本システムを通じて、日々の施工実績をデジタル資産としてデータベースに継続的に蓄積するプラットフォーム基盤も確立しています。

今後は、AIの検出精度をさらに高めるとともに、システム導入による省力化効果を定量的に評価し、他の工種への展開も積極的に進めていく考えです。将来的には、四足歩行ロボットなどの自律移動体を活用し、現場内を移動しながら撮影・データ収集を行う新たな運用手法についても検討してまいります。

さらに、AIエージェントによる資材の自動発注や協力会社への自律的な連絡機能の実装など、現場の判断を支援する高度な機能の活用も視野に入れています。テクノロジーが現場の状況を先回りして整えることで、よりスマートで働きやすい「自律型現場」の実現に向け、取り組みを一層推進してまいります。これにより、現場監督が安全性や品質向上といった本質的な業務に専念できる、建設業界の新たな姿を切り拓いてまいります。

本実証実験の動画イメージ

本実証実験の期間
期間：2025年12月～2026年5月

場所：鶴ヶ峰駅付近連続立体交差工事 第1工区

各社の役割
セーフィー：ウェアラブルクラウドカメラ「Safie Pocket2 Plus」の提供
清水建設：ユースケースの検討、現場実証管理、施工管理クラウドシステムの構築
コルク：BIM/CIM共有クラウド「KOLC+」提供
ウェッブアイ：工程管理ツール「工程’s Orario」の提供

資料引用：セーフィー

おわりに

今回のセーフィーや清水建設をはじめとする4社による実証実験は、単に「現場にカメラを置いて便利にする」という段階を一歩飛び越え、「映像×AI×工程管理の連動によって、現場管理そのものを自律化させる」という、建設テック（ConTech）の非常に明るい未来を示す素晴らしい成果です。

しかし、この革新的なニュースを深く読み解くと、これからの建設業界が直面する「新たな課題」も見えてきます。
それは、現場の「脳」となる自社独自のAIや仕組みを構築できる企業と、そうでない企業の意思決定スピードの差です。

1. 汎用的な「ツール」と、自社独自の「判断力」

今回の実験で活用された高画質なクラウドカメラや3Dモデル（BIM/CIM）、工程管理ソフトなどは、現代の現場に欠かせない素晴らしい IT ツールです。これらはパッケージとして導入すれば、どの企業でも一定の効率化を達成できます。

しかし、それらのツールから集まるデータを統合し、「現在のわずかな遅れが、翌日以降の職人手配や資材発注にどう影響するか」を現場のリアルな状況に合わせて判断しているのは、清水建設が培ってきた施工ノウハウ（暗黙知）を組み込んだAIの仕組みです。
便利なツールを導入するだけで満足してしまうのか、あるいはそれを自社のノウハウと結びつけて「自律的な判断の仕組み」にまで昇華できるかによって、業務の質に少しずつ差が生まれ始めるのではないかと感じます。

2. 「ベテランの暗黙知」をデジタル資産にできるか

建設現場の状況は、土質や天候、立地、工種によって千差万別であり、一般的な汎用AIをそのまま連れてきても、現場ごとの泥臭い進捗やベテラン監督の絶妙な匙加減までを正確にシミュレーションすることは困難です。

だからこそ、「過去に自社が手がけた現場のデータ」や「熟練技術者の判断パターン」をどれだけ自社のシステムに学習させ、独自のノウハウとして引き継いでいけるかが重要になります。この取り組みを今から進めている企業と、そうでない企業とでは、将来的に熟練技術者が退職していった際の「組織としての現場管理力」に小さくない格差が生じるのではないか、という危惧もあります。

3. 次の「AIエージェント時代」への備え

今回の発表の未来展望にもあったように、これからはAIが自ら考えて手配や連絡までをサポートする「AIエージェント」の時代が現実味を帯びてきています。

自社の判断基準をシステム化できている企業では、人間が気づく前にシステムが「来週の工程を1日後ろ倒しにし、協力会社への連絡まで自動でシミュレーションしておきました」とサポートしてくれる環境が整っていくでしょう。一方で、ツールの操作やデータの連携をすべて人間の手作業に頼ったままの企業は、日々の変化への対応に追われ、本来注力すべき品質や安全管理に時間を割きにくくなる懸念があります。

今回の実証実験は、テクノロジーの進化が建設業界の「人手不足」や「業務過多」を解決する強力な救世主になることを証明してくれました。
同時に、私たち建設に携わる企業にとって、「最先端のツールをどう使いこなすか」だけでなく、「自社が持つ現場の暗黙知やノウハウを、いかに次世代のデジタル仕組み（脳）として残していくか」を真剣に考え、今から準備を始める大切さを教えてくれている気がしてなりません。素晴らしい技術の登場を喜びつつ、自社の未来のあり方も見つめ直していきたいものです。

【リリースニュース配信元】
□セーフィー株式会社
リリースニュース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000356.000017641.html

□清水建設株式会社
リリースニュース：https://www.shimz.co.jp/company/about/news-release/2026/2026015.html

□ウェッブアイ株式会社
https://www.webi.co.jp/

□コルク株式会社
https://kolg.co.jp/

インフラ事業者におけるデジタルツインの導入を促進

本技術は、都市道路のような広範囲な地形や大規模構造物の3D点群データを変換し、タブレットや一般的なパソコン上でリアルタイムかつ現実に近く、形状や見た目を直感的に把握できる画像で表示することを可能とします。
また、自治体やエネルギー業界、高速道路事業者をはじめとするインフラ事業者など、現場作業が発生するさまざまなお客さまにおいて、デジタルツインの導入をより容易にします。

これにより、点検・計測業務のリモート化を可能とし、問題の早期発見や、遠隔からの判断や意思決定を通じた現場対応の効率化と、現場作業者や監督者を含むステークホルダー間での迅速な合意形成を支援し、人材不足の解消に寄与するとともに、防災やまちづくりのDX推進を後押しします。

NECは、2027年度中に本技術の実用化を目指します。

従来の3D点群データと本技術を用いた3Dデータの比較

デジタルツイン導入前後の比較

背景

近年、自治体やエネルギー業界、高速道路事業者をはじめとするインフラ事業者の現場では、人材不足が深刻化しています。
このような状況下で、老朽化が進む設備や構造物の維持管理や再整備、計画策定といった業務を、限られた人員で効率的に進めていく必要性が高まっています。
そのため、現場では、点検や計測によって取得されるデータを活用し、補修や更新計画などに関わる検討・判断を的確に行うことが一層求められています。こうした背景から、現実の現場状況を仮想空間上に再現するデジタルツインが基盤として重要視されています。

従来、都市のような大規模かつ広範囲な現場状況を実寸大で仮想空間上で再現する場合、3D点群データが広く活用されています。
しかし、データ容量が大きい点群データの閲覧には、高価な高性能マシンや専用サーバが必要となるため、運用面で大きな負担や業務活用面での障壁が生じ、これらがデジタルツインの導入ハードルを高める一因となっていました。
また、3D点群データの閲覧時には、画面上で対象物を拡大表示すると奥側が透けて見えるなど、現実の見た目と乖離することがあり、データに基づいた意思決定を困難にしていました。

これらの課題を解決し、デジタルツインの社会実装を促進するため、NECは、長年培ってきたAIやデジタルツインといった技術の知見やノウハウ、研究成果に加え、近年、映画やアニメにおける背景生成やバーチャルプロダクションへの応用が進んでいるガウシアン・スプラッティングを融合することで、今回の技術開発を実現しました。

本技術の特長

1. 高精細な表示品質により、監督者が現場に赴かずに判断可能

従来の大容量3D点群データでは、画面上で拡大表示した際、建築物や機器の文字など細部が現実と乖離して表示されることがあり、ユーザーの意思決定が難しいケースがありました。

本技術では、現場における機材や設備の形状や配置、外観を高精細に表示できるため、監督者が足を運ぶことなく遠隔から多地点を管理したり、リモートで点検・判断することが可能です。

また、変換後の3Dデータは、軽量化に伴う形状の歪みが抑えられているため、構造物のボルトなど細かな凹凸も正確に表現でき、リモート計測なども可能です。

2. 3Dデータを90%軽量化し、タブレットでも快適に閲覧・共有可能 ^(注4)

本技術は、元となる点群データを90%軽量化することが可能です。

例えば、4.4GBの3D点群データを0.3GBの3Dデータに変換できます。

これにより、表示速度が大幅に向上し、タブレットや一般的なパソコンなどの環境でのスムーズな閲覧や共有を可能にします。これにより、ステークホルダー間での報告や合意形成を迅速化できます。

3. 膨大な現場画像データの準備が不要

本技術は、NEC独自のAIを用いることで、点群3Dデータから様々な位置のシミュレーション画像を自動生成することが可能です。
そのため、一般的なガウシアン・スプラッティング技術で必要となる膨大な現場画像データを新たに用意する必要がなく、既存の3D点群データのみで利用できます。

NECは、インフラ事業者など現場作業が発生するさまざまなお客さまにおいて、デジタルツインの導入をより容易にすることで、まち全体のDXを推進し、防災や地域活性化などの社会課題の解決に取り組みます。

(注1)	NEC調べ
(注2)	3Dの形や空間を「小さなぼんやりした点」の集まりとして表現し、それらを重ねることで、なめらかで自然な立体映像をつくる技術。イメージとしては、無数のやわらかい粒で物体を形づくるような仕組み。入力画像とは異なる新たなアングルで空間を描画できるため、映像・クリエイティブ業界などでも活用される。3D表現技術のなかでもデータ容量が軽く、処理も速いため、リアルタイムで映像を表示しやすいのが特長である。
(注3)	物体や空間の形状を、多数の点の集まりとして記録した3Dデータ。レーザー測定などにより、現実の建物や地形を高精度に再現できる。
(注4)	道路･インフラ設備の3D点群データにおける実験値

資料引用：日本電気（NEC）

おわりに

ライターの経験からすると、昔々にハイポリを手作業で「レダクション」してローポリにしていたころがなかなか懐かしいと記憶からピックアップしたリリースニュースなのですが・・・
以下の考察を一席をば。

建設DXを加速させる「高精度・軽量3Dデータ変換技術」の衝撃と展望

建設業界は今、技能者不足と老朽化インフラの急増という「2024年問題」以降の深刻な課題に直面しています。この解決策として期待されるデジタルツインの実装において、NECが開発した「3D点群データの軽量・高精細化技術」は、現場の運用を根底から変える可能性を秘めています。

現場運用の「重さ」を解消する技術革新

従来のBIM/CIMや点検業務における最大のボトルネックは、3D点群データの「巨大さ」でした。高精度な形状再現を求めればデータ量は数GBに達し、現場のタブレットや標準的なPCでは動作が重く、実用性に欠けていました。
今回の技術は、独自AIと「ガウシアン・スプラッティング」を融合し、形状の歪みを抑えつつデータ容量を90%削減します。
これにより、トンネルや橋梁、大規模建築といった広大な現場データも、モバイル端末でストレスなく閲覧・計測可能となります。ボルト一粒の凹凸や設備の文字まで視認できる高精細さは、施工管理や保守点検の「リモート化」を現実のものにします。

実証実験における有力なパートナーシップ

本技術の社会実装には、大規模な「現場」を持つ事業者との連携が不可欠です。

ゼネコン企業群：
NECはこれらの企業と建設DXで多くの実績を持ちます。施工中の進捗管理や、設計データと現況点群の照合において、本技術による「軽量なデジタルツイン」は、現場監督の巡回負担を劇的に減らす武器となります。

社会インフラ事業者：
膨大な構造物資産の維持管理を担うこれらの企業にとって、データの軽量化は「全資産のデジタル化」を実現するための必須条件です。特に人の立ち入りが困難な高所や危険箇所でのドローン点検データと組み合わせた、高度なリモートメンテナンス実証が期待されます。

2027年度の実用化に向けた価値

実証実験の核心は「現場に行かずに、現場以上の精度で判断できるか」に集約されます。追加の撮影を不要とするNECのAI技術は、コストを抑えつつステークホルダー間の迅速な合意形成を支援します。
2027年度の実用化に向け、建設の「作り手」とインフラの「守り手」との密接な連携こそが、日本の国土強靭化を支えるDXの要となるでしょう。

【リリースニュース配信元】

□日本電気株式会社
リリースニュース：
https://jpn.nec.com/press/202605/20260511_01.html