清水建設は、建設業界のデジタル変革を牽引する存在としてAI活用を積極的に進めています。BIMを中心に据え、ドローンやIoTセンサー、画像認識などを連携させることで、施工現場をデジタルツインとして再現する仕組みを整備しました。

さらに米国OpenSpace社との提携により、360°写真を自動解析し、施工データとモデルを照合する体制を構築しています。加えてカーネギーメロン大学との研究では、ドローン計測データから高精度な3Dモデルを生成し、橋梁や建築物の劣化診断や維持管理に役立つ技術を検証中です。

こうした取り組みは、生産性向上と安全確保の両立を可能にし、人材不足や技能伝承といった業界課題の解決にもつながっています。

清水建設のAI活用における基本方針と戦略

清水建設は、建設業界の変革に対応するためAIを核としたデジタル戦略を展開しています。BIMやIoT、ロボット施工に加え、AIを活用した自動化や最適化を積極的に推進しており、従来の経験や勘に依存してきた業務をデータ駆動型へと転換する取り組みを続けています。安全性の強化、生産性の向上、品質の確保を三本柱に据え、持続可能な建設現場を実現することを目標としています。

DX推進とAIの位置づけ

同社は2016年から国土交通省の「i-Construction」施策に呼応し、ICTやAIを導入した施工管理を進めてきました。その延長線上で「Shimz Smart Site」や「Shimz ONE」といった独自プラットフォームを開発し、設計から施工、維持管理までをデータで一元化しています。AIはこの基盤で中心的役割を担い、画像解析による進捗把握や3Dモデル連携などで現場を支援しています。こうした仕組みにより、効率性だけでなく現場作業員の安全性と快適性の向上も図られており、建設DXの要として位置づけられています。

持続可能な建設への取り組み

清水建設がAIを重視する背景には、技能者不足や技術継承の困難といった業界全体の課題があります。高齢化が進む中、若手人材を支援する仕組みとしてAIを活用し、経験不足を補いながら作業の質を高めています。また、施工データや検査記録をAIが分析することで、現場判断の精度を客観的に引き上げることが可能になりました。さらに、AIは省人化や省エネルギー施工の実現にも貢献しており、環境負荷低減を含む持続可能性の観点からも重要な役割を果たしています。清水建設は技術革新と人材育成の両面を重視し、次世代の建設現場をリードする体制を築いています。

建設DX推進に向けたAI導入の背景

日本の建設業界は深刻な人材不足と技術継承の困難に直面しています。清水建設も例外ではなく、技能者の高齢化や若手不足が大きな課題となってきました。この問題に対応するため、同社は2020年以降デジタル技術を積極的に導入し、AIを含むDX戦略を本格化させています。従来の慣習的な施工手法から脱却し、データ活用による効率化と安全性向上を実現する方針を掲げています。

労働力不足への対応

清水建設は、国土交通省が掲げる「i-Construction」と歩調を合わせて、ICTとAIを組み合わせた取り組みを進めてきました。建設技能者の高齢化が進み、経験豊富な人材に依存する従来の仕組みでは将来的に施工力が維持できない懸念が強まっていました。そこでAIを活用し、作業の自動化や最適化を進めることで人員不足を補い、生産性を確保する戦略を採用しています。このアプローチにより、限られた人材で効率的に現場を運営し、持続可能な体制の構築を目指しているのです。

データ駆動型への転換

従来の建設現場では「経験と勘」に基づく判断が重視されてきました。しかし清水建設は長年にわたり蓄積してきた施工データや品質管理情報をAIに学習させ、数値に基づいた判断を可能にする仕組みを整えています。これにより、人間の判断を補完するだけでなく、予測精度の向上やリスク低減につながっています。さらに、BIMやIoTとAIを連携させた独自のプラットフォームを構築し、設計から施工、維持管理まで一貫してデータを活用できる体制を整備しました。これらの取り組みは業界全体のデジタル化を牽引し、建設DXの実現に貢献しています。

2025年最新のAI技術投資状況

清水建設は、AIやデジタル技術を積極的に取り入れることで施工の高度化を進めています。近年は研究開発の重点をAI、IoT、ロボット施工に置き、各分野で実証を重ねています。投資額や配分の具体的な数値は公表されていませんが、複数の分野に分散して資源を投入し、現場での安全確保や効率化を図る戦略をとっています。

Shimz Smart Siteの活用

2023年に発表された「Shimz Smart Site Analyzer」は、GNSSや3D LiDARを活用し、AIによる自動解析で施工進捗を見える化する仕組みです。従来は手作業で行っていた進捗管理をデータに基づいて自動処理できるようになり、現場管理者の負担が軽減されています。AIは取得した点群データを短時間で処理し、可視化や報告書作成を効率化します。これにより、施工の精度を維持しつつ、人的作業の省力化を実現しました。特に造成工事や土木工事など広範囲の現場で効果を発揮し、次のプロジェクトにも応用可能な仕組みとして活用が広がっています。

Shimz・スマート・トンネルの展開

2025年には、トンネル施工に特化した「Shimz・スマート・トンネル」の技術開発が完了しました。このシステムはAIによる施工管理や安全監視、ロボット施工支援などを組み合わせ、省人化と安全性向上を同時に実現する仕組みです。現場で収集されたデータはAIが解析し、施工品質や振動・変位の監視に利用されます。従来は人力で多大な労力を要した業務を効率化することが可能になり、事故リスクの低減や作業負荷の軽減につながっています。さらに、このシステムは国内の実際のトンネル現場にも適用され始めており、清水建設が業界全体のデジタル化を牽引する存在であることを示しています。

現場作業の生産性向上を実現するAI技術

清水建設は建設現場の生産性を高めるために、AIを多方面で導入しています。従来は人の経験や勘に依存していた業務を、データ駆動型の仕組みに変えることで効率化を実現しました。画像認識や3D点群解析、IoTセンサーを活用したシステムは、進捗の把握や資材管理を自動化し、人的ミスを減らしています。これらの取り組みは作業時間の短縮や管理精度の向上に結びつき、現場全体の最適化を可能にしました。

画像認識による進捗管理

清水建設は、カメラやLiDARで収集した現場映像をAIで解析し、施工の進捗や資材配置をリアルタイムに把握する仕組みを整えています。従来は監督者が目視確認していた作業を自動化することで、常時監視が可能になり、検査にかかる時間を大幅に削減しました。コンクリート打設や鉄筋配置といった重要工程では、設計情報との照合によって不具合を早期に検出でき、手戻りを防げるようになっています。AIによる画像認識は精度が高く、微細な不具合も識別できるため、品質確保と効率化を両立できる技術として位置づけられています。

点群データ解析と自動処理

造成やトンネル工事では、ドローンや3Dスキャナで収集した膨大な点群データをAIが解析し、短時間で3次元モデル化しています。従来は人が数日かけて処理していた情報を、AIが数時間で自動処理することが可能になり、報告書作成や次工程への反映も迅速化しました。特に「Shimz Smart Site Analyzer」は、進捗状況を自動で視覚化する仕組みとして注目されており、現場管理者の負担軽減と精度向上の両面に貢献しています。データは蓄積され、別の現場にも応用可能であり、継続的に改善サイクルを回す仕組みとして活用されています。

ドローンとAIを組み合わせた測量・点検業務

清水建設は、ドローンとAIを組み合わせて測量や点検の効率化を進めています。従来は作業員が現場を歩き回って計測や確認を行っていましたが、空撮やレーザー計測を活用することで短時間で広範囲を把握できるようになりました。AIが収集した膨大なデータを解析し、三次元モデルや点群情報を自動生成することで、現場管理のスピードと精度が大きく向上しています。

点群データの効率的な活用

2024年には、LiDARを搭載したドローンやロボットで取得した3D点群データを効率的に圧縮・伝送する技術を実証しました。これにより、従来は膨大な容量のため扱いにくかったデータをクラウド経由で即時共有できるようになり、施工現場とオフィスをつなぐスムーズな情報連携が可能になりました。AIが自動で解析を行うため、報告書作成や施工計画への反映が迅速化され、現場の負担を大幅に軽減しています。安全性の観点でも、作業員が高所や危険な場所に立ち入る必要がなくなり、リスク低減に貢献しました。

トンネル・インフラ点検への応用

清水建設はトンネルなど大規模インフラの点検にもドローンとAIを活用しています。「Shimz・スマート・トンネル」では、施工管理や振動監視と連携し、AIがひび割れや変形といった異常を自動検出する仕組みを導入しました。人力で足場を組んで行っていた点検作業を代替できるため、作業時間の短縮とコスト削減が可能になっています。さらに、検出結果はデータベースに蓄積され、経年劣化の傾向分析にも活用されています。これにより、維持管理や改修工事の判断材料としても有効に機能し、建設ライフサイクル全体の効率化に寄与しています。

IoTセンサーとAI解析による工程最適化

清水建設は、IoTセンサーとAIを組み合わせて施工工程の最適化を進めています。現場に設置された各種センサーが収集する膨大なデータをAIで分析し、進捗管理や作業環境の監視に活用する仕組みを整えています。これにより、従来は経験に依存していた判断を数値で裏付けでき、効率的かつ安全性の高い工程運営が可能になりました。

環境データの活用と工程判断

現場では温度や湿度、振動、騒音などの環境データがセンサーで常時収集されています。AIはこれらのデータを統合的に解析し、施工に適した条件やリスク要因を抽出します。例えば、コンクリート打設では硬化状況を数値で推定し、次工程への最適な移行タイミングを提示できるようになりました。従来は熟練技術者の経験に依存していた判断を客観的に支援するため、作業の安定性が高まり、施工の質を維持しながら効率を改善できています。このような仕組みにより、進捗の遅延リスクを抑えつつ、計画的な工程管理が実現しました。

Shimz Smart Site Analyzerによる最適化

清水建設が開発した「Shimz Smart Site Analyzer」も、工程管理の最適化を支える重要な技術です。3D LiDARやGNSSで収集したデータをAIが処理し、造成工事などの進捗をリアルタイムで可視化します。これにより、現場の進み具合を客観的に把握でき、作業計画の修正や資源配分の調整を迅速に行えるようになりました。従来は数日を要していた進捗確認を短時間で完了できるため、工程全体の効率化に直結しています。また、データはクラウド経由で関係者と共有され、事務所と現場を結ぶ情報連携を強化しました。この仕組みが確立されたことで、施工の安定性と作業の柔軟性が両立し、プロジェクト全体の最適化が進んでいます。

安全管理分野でのAI活用事例

清水建設は、建設現場における労働災害の防止を最重要課題と位置づけ、AIを活用した安全管理の仕組みを整備しています。従来は人による監視や点検に依存していた部分を、センサーや画像解析技術と連携したAIシステムに置き換えることで、24時間体制での監視や迅速なリスク検知を実現しました。これにより、事故発生の抑制と作業環境の改善が同時に進められています。

Shimz・スマート・トンネルにおける安全監視

2025年に開発が完了した「Shimz・スマート・トンネル」では、AIによる施工管理と安全監視が統合され、省人化とリスク低減を同時に実現しています。振動や変位を常時モニタリングする仕組みを導入し、AIが異常値を検知すると即座に警告が発せられます。従来の点検では見落としがちな変化を早期に把握できるため、重大事故につながるリスクを未然に防ぐことが可能になりました。また、現場の状況はクラウドを通じて共有され、関係者が同時に確認できるため、遠隔からの安全管理も可能となっています。この仕組みによって、危険な現場作業の削減と作業員の安心感の向上が両立しました。

環境データを用いたリスク低減

清水建設は、現場環境の変化が安全性に大きな影響を与える点に注目し、IoTセンサーとAI解析を組み合わせた監視システムを整備しています。気温、湿度、騒音、粉じん濃度といった多様なデータを収集し、AIが総合的に分析することでリスク要因を抽出しています。例えば、猛暑日には熱中症リスクが高まる前に休憩を促す仕組みを導入し、実際の事故を防ぐ取り組みにつなげています。加えて、強風や豪雨など気象条件の変化も事前に予測され、作業計画の調整に役立てられています。従来は後追いで行っていた対応を事前に実施できる点が大きな特長であり、安全性の高い現場運営が可能となりました。

品質管理と検査業務におけるAI導入効果

建設業界の品質管理は、これまで熟練者の経験と目視に大きく依存してきました。清水建設はこの課題を克服するため、AIを組み込んだ検査・監視システムを開発し、現場に適用しています。画像解析やセンサー技術を組み合わせることで、人の判断に左右されにくい客観的な検査が可能となり、施工品質の安定と検査精度の向上を同時に実現しています。

画像解析による構造物の監視

清水建設はAIを活用した画像解析システムで、構造物の状態を効率的に監視する取り組みを進めています。カメラやセンサーで取得した膨大なデータをAIが解析し、ひび割れや変形などの兆候を自動的に抽出します。これにより、従来は見落とされる可能性があった微細な変化も把握できるようになりました。検出結果はクラウド上で共有され、関係者が同じ情報を基に判断できるため、現場の透明性も高まります。さらにデータが蓄積されることで経年劣化の傾向把握が可能となり、維持管理計画の立案にも活かされています。こうした仕組みは施工段階に限らず、完成後の建物保全にも応用され、ライフサイクル全体の品質保証につながっています。

データベースと連動した品質保証

AIによる解析結果は、清水建設が整備するデータベースに統合され、過去事例との比較や傾向分析に活用されています。例えば、トンネル工事のモニタリングでは、振動や変位の数値を継続的に記録し、AIが異常を早期に検知する仕組みが導入されています。このような連携により、単発の検査にとどまらず、長期的な品質保証体制が確立されました。また、収集データは研究機関や大学との共同研究にも利用され、アルゴリズム精度の向上に寄与しています。実証実験で得られた知見を基に技術改良が重ねられるため、現場での実用性が高まり、検査業務の信頼性が確実に高められています。清水建設はこれらの仕組みを通じて、品質と効率を両立させる体制を整備しました。

清水建設のAI活用による具体的な成果と効果

清水建設はAI技術を現場に導入し、生産性と安全性の両立を進めています。従来の目視や経験に依存していた作業をデータ駆動型へ転換し、作業効率やリスク管理を改善しました。Shimz Smart Siteやスマート・トンネルといった独自システムを通じて、施工管理や検査の精度を高め、業務全体の質を向上させる具体的な成果が得られています。

作業効率化と管理精度の向上

AIを活用したシステムは、施工の進捗をリアルタイムで可視化し、現場監督の負担を軽減しています。特に「Shimz Smart Site Analyzer」では、3D LiDARやGNSSから取得したデータをAIが解析し、造成工事の状況を短時間で確認できるようになりました。従来は人力で数日かかっていた作業が大幅に効率化され、報告や調整が迅速に行えるようになっています。また、取得データが次の工程計画に直結するため、施工全体の最適化が実現しました。精度の高いデータを根拠に判断できることから、無駄な作業を減らし、現場運営の質を一段と引き上げています。

安全性向上と事故防止への効果

安全面でもAIの導入は大きな成果を生んでいます。「Shimz・スマート・トンネル」では、振動や変位の異常をAIが検知し、作業中に警告を発する仕組みが整えられました。これにより、従来は発見が遅れがちだったリスクを事前に把握し、事故につながる状況を未然に回避できています。さらに、AIによる常時監視が確立されたことで、作業員が危険な場所に立ち入る必要性が減少しました。結果として、現場の安心感が高まり、作業効率と安全性を同時に確保する体制が整いました。安全管理の強化は人材確保にも好影響を与え、働きやすい現場環境の実現に直結しています。

今後のAI活用計画と展望

清水建設は2030年を見据え、AIとデジタル技術をより高度に統合した建設モデルの確立を目指しています。施工現場だけでなく、設計や維持管理にまで活用範囲を広げることで、建設ライフサイクル全体を効率化する方針です。生成AIやデジタルツインといった次世代技術を導入し、環境負荷低減や人材育成とも連動した持続可能な仕組みを構築する計画を進めています。

生成AIの活用による設計効率化

清水建設は生成AIを設計支援に活用し、建築計画や構造設計を迅速化する方針を打ち出しています。自然言語での要望入力に基づき、法規制や施工条件を考慮した複数の設計案をAIが提案する仕組みを目指しており、従来の設計プロセスを大幅に短縮できると期待されています。さらに、AIが自動で作成した工程表や計算資料をBIMと連携させることで、設計と施工の一体管理が可能になります。これにより、業務の質を維持しつつ設計工数を削減し、人的リソースを高度な業務へ振り分けることが可能になります。

デジタルツインと予測保全システム

建設後の維持管理に向けては、IoTセンサーとデジタルツインを組み合わせた予測保全システムの構築が進められています。建物に設置された数千単位のセンサーから集まるデータをAIが分析し、設備の劣化兆候を早期に検知する仕組みです。これにより、定期点検では見逃される小さな異常も把握でき、突発的な故障や高額な修繕を回避できます。さらに、AIが蓄積データを活用して修繕計画を提示するため、建物の長寿命化と運用コストの削減が両立します。こうした取り組みは、施主にとっても資産価値の維持につながる重要な要素となっています。

ロボットとAIの統合による施工自動化

清水建設はAIとロボット技術の連携を強化し、完全自動化施工の実現を目標に掲げています。コンクリート打設や鉄筋組立といった反復作業をAI制御ロボットが担うことで、作業員は監督や品質確認に集中できる体制を構築します。これにより労働力不足の解消と工期短縮が可能となり、施工の生産性は大幅に改善される見通しです。さらに、AIは現場のデータを学習して動作精度を高めるため、繰り返しの施工で性能が進化する特性を持っています。人とロボットが協働する新しい施工スタイルは、次世代の建設現場を象徴する姿となるでしょう。

まとめ

清水建設はAIを活用し、生産性と安全性を両立させる取り組みを進めています。画像認識やドローン、IoTセンサー、さらにデジタルツインや生成AIなど多彩な技術を組み合わせ、施工から維持管理までを一貫して効率化する体制を構築しました。現場の自動化と予測保全によって工期短縮やコスト削減を実現し、作業員の安全確保にも成果を挙げています。また、産学連携や人材育成を重視し、持続可能な業界モデルを築こうとしています。これらの先進的な取り組みは、建設業界のDXを牽引する具体的な実例といえます。