AI進捗管理のBuildots、対応範囲を躯体工事フェーズへ拡大

背景・経緯

本件はAEC Magazine（新しいタブで開きます）で報じられている。

Buildotsは、現場作業員のヘルメットに取り付けた360度カメラで現場を自動撮影し、そのデータをBIMモデルおよび工程表と照合することで、進捗状況をリアルタイムに可視化するAIプラットフォームとして仕上げ工事フェーズを中心に導入が進んできた。躯体工事は仕上げ工事に比べて工程が複雑で、配筋・型枠・コンクリート打設など工種ごとの進捗を目視で追いにくいという課題があり、Buildotsはこの領域への対応拡大に取り組んできた。

詳細・ポイント

新たに対応した躯体(スーパーストラクチャー)工事フェーズでは、コンピュータビジョンで撮影データを解析し、遅延している作業や未着手の作業、品質上の懸念点をBIMモデルとの差分として検出する。あわせて、協力会社ごとの生産性を評価するスコアリング機能や、AIが遅延の是正案を提案する機能、ドローンと連携した空撮による進捗把握など、周辺機能の強化も進んでいる。2026年には、労務・安全・物流データを進捗管理と統合する新プラットフォーム「Buildots Field」も発表されており、同年第4四半期の一般提供開始が予定されている。

業界への波及効果

躯体工事は建物の品質や工期に直結する重要フェーズであり、この段階での進捗を客観的なデータで把握できるようになれば、ゼネコンや現場監督が抱えるプロジェクトマネジメント上のリスクの多くを早期に発見できるようになる。目視や日報ベースの進捗管理から、画像解析によるデータドリブンな管理へ移行する動きは、日本国内の大規模建設プロジェクトにも波及する可能性がある。協力会社の実績が可視化されることで、発注者・元請け双方の協力会社選定や評価の基準が変わっていくことも考えられる。

実務者のアクション

大規模プロジェクトのPM・現場監督は、躯体工事フェーズにおける進捗管理の手法として、画像解析ベースのAIツールの試験導入を検討する価値がある。協力会社の実績データが可視化されることを踏まえ、元請け企業は評価基準の設計や協力会社への説明責任について、導入前に社内で整理しておくことが望ましい。