本記事では、生成AI×建築に関心のある方向けに、生成AIの基本から建築業界での活用事例までわかりやすくご紹介します。

こんな方におススメ

• 生成AIを建築業界で活用するメリットを知りたい
• 具体的な活用事例を知りたい
• 生成AIの建築業界での活用を検討している

本記事を読めば、生成AIの基本、メリット、建築業界での具体的な活用事例まで、一気に理解することができますのでぜひ最後までご一読ください。

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そもそも生成AIとは？

生成AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれ、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。

近年の急速な技術進歩により、簡単な利用方法で、人間が作成したものと同等、あるいはそれ以上の質のコンテンツを自動で生成できるようになったことから、既存のビジネスや業務のあり方を変えていく存在として、大きな注目を集めています。

既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、例えば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成する等の活用が可能です。

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生成AIを建築業界で活用する７大メリット

生成AIを建築業界に活用する代表的なメリットとして以下の7つが挙げられます。

• ①設計・デザイン業務の効率化
• ②工程管理の効率化
• ③建物の品質の向上
• ④顧客満足度の向上
• ⑤安全対策の強化
• ⑥社内知見の有効活用
• ⑦経営における意思決定の精度向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①設計・デザイン業務の効率化

生成AIは、入力されたデザインラフや過去の成功事例や現行のトレンドを分析し、最適な設計やデザイン案を自動で提案します。

これにより、設計者は時間をかけて複雑な計算や模索を行うことなく、即座に多様なデザインオプションを比較検討でき、設計プロセスの時間とコストを大幅に削減します。

クライアントの要望に迅速かつ正確に応えることが可能になるため、プロジェクトの全体的な効率と品質が向上します。

②工程管理の効率化

生成AIは様々な条件に応じた最適な建設工程を設計することができ、現場作業員の効率を最大限に引き出します。

また、AIによる詳細なデータ分析とシミュレーションを通じて、プロジェクトの各段階における時間とコストの削減を実現します。

これにより、工程の進捗をスムーズに管理し、計画通りにプロジェクトを完了させることができます。

③建物の品質の向上

設計から施工までの全プロセスにわたって、生成AIは最適な手法を提案し、高品質な建築物を実現します。

生成AIによる自動化された設計プロセスは、人間の設計者では見落としがちな細部にも注意を払い、全体の品質を向上させます。

建築物の品質を向上させることで、長期的なメンテナンスコストの削減や、建物の価値向上にも寄与します。

④顧客満足度の向上

顧客の期待に応える設計・デザイン案を生成AIが迅速に提供することで、顧客は自分の要望を形にする過程をリアルタイムで確認し、フィードバックを提供することができます。

この新たなデザインの手法は顧客と設計者の間のコミュニケーションを促進し、プロジェクトの結果に対する顧客の納得感と満足度を高めます。　

⑤安全対策の強化

生成AIは建設現場でのリスクに関する膨大なデータを分析し、潜在的なリスクや危険な状況を事前に予測します。

これにより、現場作業員に対してチャットや音声等で適切な警告を提供し、必要な安全対策を即座に実施することができます。

さらに、生成AIは事故データや過去のインシデントから学習し、類似の状況が発生した際には、より効果的な予防策を提案します。

⑥社内知見の有効活用

各企業内に蓄積された建築領域の専門的な知識や経験は、生成AIを通じて体系化され、全社的に共有されます。

これにより、個々の従業員の知識やスキルに依存しない、会社全体としての知見が形成されます。

生成AIによる分析と学習を通じて、社内のベストプラクティスが明らかになり、社内知見の有効活用を実現することができます。

⑦経営における意思決定の精度向上

生成AIは膨大な量のデータを分析し、市場のトレンドや顧客のニーズ、競合他社の動向など、経営に関わる重要な情報を提供します。

これにより、経営層は生成AIを活用し、幅広いテーマに対してより効果的な戦略を策定することができます。

AIによるデータ駆動型の意思決定により、経営における予測の正確性と戦略の実行力が向上します。

生成AIの建築業界での活用事例５選

生成AIの建築業界への活用事例として以下の5つが挙げられます。

• ①大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案
• ②西松建設：生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ
• ③鹿島建設：業務に関する質問や情報検索が行える独自のAIを導入
• ④竹中工務店：生成AIを活用した建設業ナレッジの検索システムを構築
• ⑤mign：リノベーションのイメージ画像を生成するAIツールを提供

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

大林組は、初期段階の設計業務の効率化が可能な生成AIを活用したツールを開発しました。

このツールを用いると、建物の大まかな形状を描いたスケッチや、コンピュータで作成した3Dモデルを基にして、建物の外観デザインを複数の提案を受けることが可能です。

その結果、迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略。

これにより、設計者は、顧客の要望をすぐに形にし、顧客との意見のすり合わせをスムーズに行え、最終的なデザインへの合意を迅速に進めることができます。

②西松建設：生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ

西松建設は、建設業界特有の大幅な物価変動に対応するため、建設コストの予測に生成AIを活用したツールを導入しています。

本ツールでは、建設コストへの影響要因となるニュースや統計を基に物価変動の精度高い予測を提供し、建設費用の見積もりにおけるリスクを軽減します。

この取り組みにより、価格上昇が見込まれる際には早期の発注を行うなど、購買戦略に大きな効果をもたらすことが期待されています。

③鹿島建設：業務に関する質問や情報検索が行える独自のAIを導入

鹿島建設は、自社および国内外のグループ会社従業員約2万人を対象に、独自開発した対話型AI「Kajima ChatAI」の運用を開始しました。

このAIの導入により、従業員は社内固有の業務に対する質問や情報検索を迅速に行え、業務効率と生産性が向上することが期待されます。

このAIは、情報が外部に漏洩しない安全な環境で動作しており、さらに、利用時の従業員認証や利用履歴の記録など、独自のセキュリティ機能を付加し、より安全に利用できるようになっています。

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④竹中工務店：生成AIを活用した建設業ナレッジの検索システムを構築

竹中工務店は、生成AIを活用し、建設業に建設業に特化したナレッジ検索システム「デジタル棟梁」を構築しました。

「デジタル棟梁」は、社内文書を検索し、抽出した情報を基に回答を生成することで、建設業の専門知識を活かした独自のナレッジベースを形成します。

このシステムにより、社内の専門知識を基に高精度な回答を生成し、従業員の知識共有と問題解決が効率的に行えるようになります。

⑤mign：リノベーションのイメージ画像を生成するAIツールを提供

株式会社mignは、リノベーションプランニングを支援する画像生成AIソリューションをリリースしました。

このソリューションでは、リノベーション前の部屋の画像をアップロードし、変更したい雰囲気や色を記述するだけで、AIがリノベーション後のイメージ画像を即座に生成します。

従来の設計プロセスでは、クライアントのインタビューを基にイメージ画像を作成し、フィードバックを受けて修正を重ねる必要がありました.

一方、本ソリューションを活用することで、プランナーや設計者の作業負担と時間を大幅に削減し、クライアントに迅速にビジュアルで提案できます。

生成AI活用を成功させるための５つのポイント

生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

企業が生成AI活用を進めるための４ステップ

企業が生成AI活用を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜Step1：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発
• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

社員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。