建設業のAI導入事例9件 測量・施工管理・検査・技術の継承・提案と経理の工程別に、公表された結果と条件、中小の建設会社の例【2026年11月】
建設会社は、測量・施工管理・検査・経理のどこにAIを入れているのでしょうか。国土交通省の資料では、建設業の就業者の36.6%が55歳以上で、29歳以下は11.6%です。
国と会社の公式の発表から選んだ9件の事例は、AIに任せた作業で5つの工程に分かれます。調査・測量、施工管理と書類、品質検査、技術の継承、提案と経理です。従業員3人・25人・49人の会社の例もあります。
この記事を読むと、自社の工程に近い事例の結果と条件を確かめ、最初に試す業務を決められます。事例は2026年11月14日に国・中小機構・各社の公式ページで確認しました。この記事は、AIエージェントの開発と導入の支援をしている株式会社AITECHが書いています。
この記事の結論
- 背景：建設業の就業者の36.6%が55歳以上。2024年4月から時間外労働の上限規制が適用（国土交通省）
- 事例の工程：この記事の9件は、調査・測量、施工管理と書類、品質検査、技術の継承、提案と経理の5つに分かれる
- 公表された結果：鉄筋の継手の検査時間が90%減（錢高組・2025年12月）、河床の調査の現地の作業時間が約10分の1（応用地質・2025年12月）など。条件は事例ごとに違う
- 中小の建設会社：AIの導入率は15.9%（中小機構・2026年3月）。従業員3人・25人・49人の会社が既製のソフトやサービスでAIを使う
- 始め方：困りごとを工程ごとに時間と件数で書き出し、1つの現場の1つの業務で小さく試す
建設会社の積算の自動化など、業種ごとの支援事例を確かめられます
株式会社AITECHの支援事例を見る
建設業のAI導入の背景
建設業では、就業者の高齢化と時間外労働の上限規制により、少ない人数で同じ仕事をこなす方法が求められています。55歳以上は29歳以下の約3倍で、国土交通省は次世代への技術の継承を大きな課題としています。
建設業にも、2024年（令和6年）4月から罰則付きの時間外労働の上限規制が適用されました。国土交通省の資料では、建設業の年間の出勤日数は全産業より11日多く、年間の総実労働時間は62時間長くなっています。
| 項目 | 国の資料の数字 |
|---|---|
| 建設業の就業者 | 483万人（2023年）。1997年の685万人から減少 |
| 55歳以上の割合 | 36.6% |
| 29歳以下の割合 | 11.6% |
| 年間の出勤日数 | 全産業より11日多い |
| 年間の総実労働時間 | 全産業より62時間長い |
国土交通省は2024年4月に「i-Construction 2.0」を策定しました。i-Construction 2.0とは、建設現場の作業・データ連携・施工管理を自動化する国の取り組みです。2040年度までに、建設現場の省人化を少なくとも3割、生産性を1.5倍にすることを目指しています。2026年4月の発表では、3年目の2026年度のキーワードに「AI活用」と「規模（企業・工事）に依らない普及」を挙げています（国土交通省）。
建設業のAI導入事例9件の一覧
この記事の9件は、AIに任せた作業で、調査・測量、施工管理と書類、品質検査、技術の継承、提案と経理の5つの工程に分かれます。表の9件は、国土交通省・中小機構の掲載か、導入した会社の発表で、2026年11月14日に内容を確認できたものです。
| 工程・会社 | AIに任せた作業 | 公表された結果 |
|---|---|---|
| 調査 応用地質 茨城営業所（2025年12月） | 360度動画から川底の礫の大きさを推定 | 現地の作業の時間が約10分の1、人員が約半分 |
| 測量 国土交通省の直轄工事（2026年4月） | 海底の測量データのノイズの除去 | 解析が約1週間から1時間程度に（例） |
| 施工管理 島村工業（100〜299人・2023年5月） | 工事写真の仕分けと台帳の作成 | 時間の数字の公表なし。写真の管理のクラウド化の全体で4週4閉所から4週6閉所に |
| 書類 藤原工業（49人・2025年3月） | 建設の知識の検索と案内文などの資料の作成 | AIだけの数字の公表なし（取り組み全体で残業が月約22時間減） |
| 施工管理 清水建設（2026年5月） | カメラの映像から施工の段階を判定 | 数字の公表なし（実証で有効性を確認） |
| 品質検査 錢高組（2025年12月） | 鉄筋のガス圧接継手の検査 | 継手の検査時間が90%減 |
| 技術の継承 大日コンサルタント（2025年12月） | 社内の技術の知識の質問への回答 | 記事3,500件以上。社員の半数以上が月10回以上使う |
| 提案 田中住建（3人） | 図面の3D・VR化 | 見積書の作成が約1.5か月から最短5日に（ソフト全体の効果） |
| 経理 ニッセイ（25人） | 勘定科目の自動判定（自動仕訳） | AIの仕訳の数字の公表なし |
報道だけの事例、AIを提供する会社だけの発表、開発や出資の発表だけで現場での使用が書かれていないものは含みません。並び順は工程の順で、評価の順位ではありません。公表された結果は各社と国の資料の数字で、対象の工事・期間・測り方は事例ごとに違います。かっこ内の年月は公表の時期です。田中住建とニッセイは、中小機構のIT導入補助金2024の活用事例で、公表日の記載はありません。
業務ごとのAIの使い方と導入の進め方は、AI企業ナビの建設業のAI導入ガイドにあります。製造業の工程ごとの事例は製造業のAI導入事例13件、物流業の事例は物流業のAI導入事例10件の記事にあります。不動産業の事例は不動産業のAI導入事例8件、小売業の事例は小売業のAI導入事例8件、介護の事例は介護のAI導入事例8件の記事にあります。
調査・測量のAI導入事例
調査・測量の事例では、動画や測量のデータをAIが解析し、現地の作業と解析の時間が減っています。2件とも国の発注の業務・工事で、国土交通省が結果を公表しています。
応用地質の河床材料の調査
| 工程 | 調査（河道の計画に使う川底の石の大きさの調査） |
|---|---|
| AIに任せた作業 | 360度動画の画像を解析し、礫の形と奥行きを推定して粒の大きさの分布を出す |
| 導入前 | 作業員が現地で河床の材料の大きさを直接測っていた |
| 公表された結果 | 現地の作業は動画の撮影だけで済み、時間は約10分の1、作業人員は約半分。今の規定の方法と同じ水準の結果を確認 |
| 条件 | 関東地方整備局 常陸河川国道事務所の業務（久慈川・那珂川・2024年5月〜2025年3月） |
画像を細かく分けて解析するほど、小さな粒まで読み取れたとしています。インフラDX大賞とは、データとデジタル技術で建設の生産性を上げた取り組みを国土交通省が表彰する制度です。
国土交通省の海底測量のノイズ除去
| 工程 | 測量（工事の前に海底の地形を測る起工測量） |
|---|---|
| AIに任せた作業 | 海底の地形の測量データ（点群）から、これまでの解析データを学習したAIが大半のノイズを自動で除く |
| 導入前 | ノイズの除去と図面の作成を手作業で行っていた。手戻りに備えて、解析の間は作業員や機材を現場に残していた |
| 公表された結果 | 解析の期間が、例として約1週間から1時間程度に |
| 条件 | 2025年度に、国の直轄のICT活用工事の起工測量で使用を開始。2026年度からICT浚渫工の出来形の測量にも使う |
点群とは、測量で得た多数の点の位置のデータです。AIが除いた点も含めて、最後は人が全部の点群を目で確かめる必要があるとしています。
調査・測量のAIは、撮影した動画や測量の点群が入力になります。検討の前に、自社の測量機器が出すデータの形式と、解析にかかっている時間を確かめます。
施工管理と書類のAI導入事例
施工管理と書類の事例では、工事写真の整理、建設の知識の検索と案内文などの資料の作成、施工の進み具合の判定をAIが担っています。3件のうち島村工業と藤原工業は、国土交通省の事例集に載った建設会社です。
島村工業の工事写真の整理（従業員100〜299人）
| 工程 | 施工管理（工事写真の整理と台帳の作成） |
|---|---|
| AIに任せた作業 | 電子小黒板の情報や写っているものから、AIが写真を自動で仕分ける。クラウドの写真から工事写真台帳を自動で作る |
| 導入前 | 1人の職員が撮影・ファイル分け・写真帳の整理を行い、整理に多くの時間がかかっていた |
| 公表された結果 | 写真の整理の時間が減った（時間の数字の公表なし）。写真の管理のクラウド化の全体で、導入の前後に4週4閉所から4週6閉所に |
| 条件 | 埼玉県川島町の建築一式工事の会社。2022年6月から8現場で延べ15人が使う |
4週6閉所とは、4週間に6日、現場を閉める働き方です。複数人で写真を見られるため、撮り忘れの発見と差し替えの指示ができ、最後の段階の手戻りが減ったとしています。一方で、社内検査の手直しのまとめは写真のソフトとつながっておらず、調整が要るとしています。
藤原工業の書類とナレッジ検索（従業員49人）
| 工程 | 書類の作成（施工体制・安全・品質の書類は建設ディレクターが担当。AIは知識の検索と案内文などの資料の作成） |
|---|---|
| AIに任せた作業 | 建設に特化したAIで、知識の検索と資料の作成（安全祈願祭の案内文など） |
| 導入前 | 日中は施工管理に追われ、書類は現場の作業が終わった後に作っていた。現場代理人の経験が浅かった |
| 公表された結果 | AIだけの数字の公表なし。建設ディレクター（書類を担う職員）の配置とツールの導入の全体で、現場職員の平均残業時間が月約22時間減った |
| 条件 | 北海道幕別町の会社（2024年7月時点で49名）。防雪柵の設置工事で、事業期間は約4か月 |
AIの導入の前に、提供会社のオンライン講習を2回受け、質問の仕方を学んでいます。
清水建設のAI施工管理システム
| 工程 | 施工管理（進み具合の記録と巡回） |
|---|---|
| AIに任せた作業 | 現場のカメラの映像をAIが解析し、山留め杭工事が「マシンセット・削孔・H鋼挿入・モルタル注入」のどの段階かを判定してデータにする |
| 導入前 | 進み具合の管理、写真の記録、報告書の作成に時間がかかり、工程が変わるたびに複数のシステムを手で直していた |
| 公表された結果 | 数字の公表なし。実証実験で有効性を確認。今後、AIの検出の精度を高める |
| 条件 | 鶴ヶ峰駅付近連続立体交差工事 第1工区（横浜市）の山留め杭工事。2025年12月から実証 |
判定の結果は、工程表やBIM/CIM（建物や構造物の3次元のモデル）のソフトとつなぎます。清水建設は、予定と実績にずれが出たときの工程の見直しなどを自動化できるとしています。
工事写真の整理と書類の作成は、現場で毎日くり返される業務です。検討の前に、写真の枚数と、書類の作成にかけている時間を現場ごとに数えます。
工務店の現場のメモから施主への週の報告メールの下書きをAIで作った例は、中小企業のAI活用事例9件の記事にあります。
品質検査のAI導入事例
品質検査の事例では、鉄筋の継手の検査にAIを使い、検査の時間が90%減っています。国の建築工事で、国土交通省が結果を公表しています。
錢高組の鉄筋の継手の検査
| 工程 | 品質検査（鉄筋のガス圧接継手と配筋の検査） |
|---|---|
| AIに任せた作業 | ガス圧接継手の検査にAIの検査サービスを使う。配筋の検査には3台のカメラで測るシステムを使う |
| 目的 | 鉄筋の検査の準備作業と確認の書類を簡素にし、検査を効率化する |
| 公表された結果 | 従来の方法と比べ、圧接継手の検査時間が90%減、配筋の検査時間が24%減 |
| 条件 | 沖縄総合事務局の「那覇第2合同3号館（R3）建築工事」（2021年10月〜2024年9月）。AIの検査は試行 |
ガス圧接継手とは、鉄筋の端を突き合わせ、圧力をかけながら熱して一体にした部分です。配筋検査とは、鉄筋の太さや間隔が図面どおりかを確かめる検査です。国土交通省の資料には、継手の検査の値をAIと従来の方法で比べた図が載っています。
検討の前に、検査の項目ごとに、判定の基準と記録の形式を書き出します。
技術の継承のAI導入事例
技術の継承の事例では、ベテランの知識を記事として社内にためて、生成AIが記事をもとに若手の質問に答えています。建設コンサルタントの大日コンサルタントの取り組みです。
大日コンサルタントの社内AIチャット
| 工程 | 技術の継承（ベテランから若手への技術の伝達） |
|---|---|
| AIに任せた作業 | 社内の知識の記事をもとに、AIチャットが質問に答える（RAG） |
| 目的 | ベテランの経験の知識を文章にしてため、若手への技術の伝達を早める |
| 公表された結果 | 社内で3,500件以上の記事が投稿され、社員の半数以上が月10回以上使っている |
| 条件 | 岐阜県の建設コンサルタント。SNSのように操作できる社内の知識のアプリに、AIチャットを組み合わせた |
RAG（検索拡張生成）とは、質問のたびに社内の文書から関係する部分を探し、それをもとにAIが回答を作る仕組みです。大日コンサルタントは、普段の業務の文書をそのままAIに読ませず、「共有すべき知識」として整理した情報をAIに渡しています。受賞の取組概要は、この方法を先進的としています。
社内の文書をもとに答えるAI（RAG）は、もとになる記事の量と整理の仕方で、答えられる範囲が決まります。検討の前に、施工の要領書やトラブルの記録が、どこに何件あるかを確かめます。
社内の文書をAIに答えさせる仕組みのつまずきやすい点は、AI企業ナビのRAG（社内データ検索AI）入門にあります。
提案と経理のAI導入事例
提案と経理の事例では、従業員3人と25人の会社が、補助金を使ってAIを含むソフトを導入しています。2件とも、公表された数字はAIだけの効果ではなく、ソフト全体や勤怠と給与の連携の効果です。
田中住建の提案と見積（従業員3人）
| 工程 | 提案（注文住宅の完成イメージ）と見積書の作成 |
|---|---|
| AIに任せた作業 | 図面を3D・VRにする。ソフトはプランの作成から積算・見積・設計・法規の確認までを1つで行う |
| 導入前 | 少人数のため、見積書を作るまでに一定の期間が要っていた |
| 公表された結果 | 見積書の作成が約1.5か月から最短5日に（ソフト全体の効果）。3D・VRで完成イメージが明確になり、顧客満足度が上がった（数字なし） |
| 条件 | 東京都の注文住宅の工務店（1956年設立）。IT導入補助金2024の通常枠で導入 |
ニッセイの経理（従業員25人）
| 工程 | 経理（仕訳・請求の管理・給与計算） |
|---|---|
| AIに任せた作業 | クラウド会計ソフトで、AIが勘定科目を判定して仕訳を作る |
| 導入前 | 仕訳や請求の管理の事務の負担が大きく、勤怠の管理と給与計算が別々だった |
| 公表された結果 | AIによる自動仕訳で経理の処理が効率化（数字なし）。勤怠・給与計算・振込の連携で、給与計算の人員が最大3名から1名に、作業時間が5日から1日に |
| 条件 | 東京都の大規模修繕・改修工事と住宅リフォームの会社（1980年設立）。IT導入補助金2024のインボイス枠で導入 |
自動仕訳とは、取引のデータから勘定科目を判定し、仕訳を自動で作る機能です。請求書などの紙の書類を読み取る場合は、AI-OCR（AIで文字を読み取る仕組み）が要ります。AI-OCRの料金と、架空の請求書で試した結果はAI-OCR比較の記事にあります。
この章の2件は、既製のソフトの機能としてAIを使い、IT導入補助金で導入しています。数字を比べるときは、AIの機能の効果か、ソフト全体の効果かを分けて確かめます。
工務店が見積の説明文や打ち合わせの記録に生成AIを使う例は、AI企業ナビの工務店・注文住宅会社のAI活用ガイドにあります。
AIに任せる作業と人が確認すること
公表事例でAIが担うのは解析・判定・資料の作成で、海底測量の事例ではAIが除いた点も含めて最後に人が全部のデータを確かめます。次の表は、この記事の事例をもとにした、試すときに用意するデータと人の確認の目安です。
| 工程 | 試すのに必要なデータ | 人が確認すること |
|---|---|---|
| 調査・測量 | 現地の動画・測量の点群・過去の解析の結果 | AIが除いた点を含む全部のデータ |
| 施工管理と書類 | 工事写真・電子小黒板の情報・過去の書類 | 写真の仕分けの誤り・資料の内容 |
| 品質検査 | 検査の項目と判定の基準・検査の画像 | AIの値と実際に測った値の差 |
| 技術の継承 | 施工の要領書・トラブルの記録 | 回答とそのもとの記事の食い違い |
| 提案と経理 | 図面・会計のデータ | 図面の再現の誤り・勘定科目 |
中小の建設会社のAI導入
中小機構の調査では、AIを導入している中小の建設会社は15.9%で、全業種の20.4%より低くなっています。導入を予定・検討している建設会社は19.5%です。
中小機構は、2025年11月17日〜12月12日に全国の中小企業10,000社に調査を行いました。建設業で回答した246社のうち、全社で導入しているのは3.3%、一部の業務で導入しているのは12.6%、導入の予定がないのは64.6%です。報告書は、AIとITの導入の必要性を感じない企業について、現場作業や対面業務の比重が高い小売業や建設業で「不要」とする回答が目立ったとしています（中小機構「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」2026年3月）。
| 会社（従業員） | AIに任せた作業 | 使った制度 |
|---|---|---|
| 田中住建（3人） | 図面の3D・VR化（提案） | IT導入補助金2024 |
| ニッセイ（25人） | 自動仕訳（経理） | IT導入補助金2024 |
| 藤原工業（49人） | 建設の知識の検索と案内文などの資料の作成 | 国土交通省のモデル事業 |
3件とも、自社でAIを開発せず、既製のソフトやサービスを使っています。IT導入補助金は、2026年は「デジタル化・AI導入補助金2026」の名前で実施されています。AI導入に使える制度の選び方は、AI導入の補助金の記事にあります。
中小の建設会社の3件は、提案・経理・資料の作成など、現場の作業ではない業務にAIを使っています。最初に試すなら、作業の時間を自社で数えられる業務から選びます。
建設業のAI導入の進め方
建設業のAI導入は、困りごとを時間と件数で書き出し、近い事例を選び、1つの現場の1つの業務で試す順に進めます。最初に試す業務は、AIが誤っても工事の品質と安全に影響が出る前に人が止められるものを選びます。
- 困りごとを書き出す工程ごとに、時間・件数・ミスの数で書く
- 近い事例を選ぶこの記事の9件から、同じ工程の事例を選ぶ
- データを確かめる写真・図面・見積・書類の量と形式を確かめる
- 小さく試す（PoC）1つの現場・1つの業務で試す
- 試す前と同じ方法で測る時間とミスを導入の前と比べる
図面や日報が紙のままの会社は、AIの前にデータにする段階が要ります。PoC（概念実証）とは、本格的に作る前に小さく作って確かめる段階です。評価の基準と、続ける・止めるの判断はAIのPoCの進め方の記事にあります。
建設業のAI導入をAITECHに相談する場合
株式会社AITECHは、AIエージェントの受託開発、業務の自動化の支援、AI導入の顧問・コンサルティングを行っています。企業規模・業種は問いません。支援事例のページには、建設会社B社の積算をAIが担う例が載っています。
| 項目 | 建設会社B社（AITECHの支援事例のページの記載） |
|---|---|
| 導入前の課題 | 見積ができるのは積算部の70歳の社員1人だけで、後任を採用できず、見積が滞って受注の機会を逃していた |
| 仕組み | 設計図面（平面図・立面図）をアップロードすると、ベテランの考え方を学んだAIが積算する |
| 導入後の効果 | AIが工事費・現場管理費・諸経費・総計の概算見積を自動で作る |
出典：株式会社AITECH「支援事例」建設会社B社（2026年11月14日確認）
B社の事例のページに、会社の規模・費用・期間・削減した時間の記載はありません。事業内容のページにも料金の記載はありません。トップページの相談の流れでは、ヒアリングの後に課題と予算に合う進め方を提案するとしています（2026年11月14日確認）。
測量や検査の機器・建設機械が要る工程は、機器のメーカーへの相談が先になります。
積算・写真・書類など、自動化したい業務の候補があれば相談できます
株式会社AITECHに問い合わせる
まとめ
この記事の9件は5つの工程に分かれ、公表された数字の条件は事例ごとに違います。
- 建設業の就業者の36.6%が55歳以上で、2024年4月から時間外労働の上限規制が適用されています。
- 事例の工程は、調査・測量、施工管理と書類、品質検査、技術の継承、提案と経理の5つです。
- 公表された結果には、継手の検査時間の90%減（2025年12月）や、河床の調査の作業時間の約10分の1（2025年12月）があります。
- 中小の建設会社では、従業員3人・25人・49人の会社が、既製のソフトやサービスでAIを使っています。
- 海底測量の事例では、AIが除いた点も含めて、最後に人が全部のデータを確かめています。
最初にやることは、工程ごとの困りごとを、時間・件数・ミスの数で書き出すことです。
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よくある質問
中小の建設会社でもAIを導入できますか？
導入できます。中小機構の掲載には従業員3人の田中住建と25人のニッセイ、国土交通省の事例集には49人の藤原工業の例があります。3件とも、自社でAIを開発せず、既製のソフトやサービスを使っています。
大手ゼネコンの事例は参考になりますか？
工程と、AIに任せた作業の範囲は参考になります。清水建設の施工管理の例は実証の段階で、数字は公表されていません。費用と体制は会社の規模で違うため、同じ工程の中小の事例とあわせて見ます。
事例と同じ効果が自社でも出ますか？
同じとは限りません。公表された数字は、各社の工事・期間・業務の条件で出たものです。試す前と後を同じ方法で測り、自社の数字で判断します。
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