[事例ニュース]

鉄建建設、施工管理をAIで支援する実証実験を開始、IoTデータと会話履歴を横断分析

2026年6月23日(火)日川 佳三(IT Leaders編集部)

鉄建建設(本社:東京都千代田区)は2026年6月22日、現場データ活用基盤を手がける米MODEと共同で、生成AIを用いた「現場作業示唆AI」の実証実験(PoC)を開始したと発表した。IoTセンサーで収集した現場データとコミュニケーションツール上の会話履歴をAIエージェントが横断的に解析し、申し送り情報や作業リスクに関する示唆を自動生成する。施工管理業務の負担軽減と、品質・安全管理の高度化を目指す。

 建設現場では、進捗確認や安全管理、巡回点検といった情報共有の多くが、口頭連絡やチャット、点検記録に依存している。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、大規模プロジェクトでは複数箇所で作業が同時並行することから、現場管理者がリアルタイムに全体状況を把握することが難しかった。

図1:鉄建建設がPoCを始めた、施工管理を支援するAIエージェントの概要(出典:鉄建建設)
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 鉄建建設は今回、AIエージェントが現場の状況を自律的に整理・判断して施工管理を支援する仕組みを検証する(図1)。IoTデータ管理基盤「BizStack」(米MODEが提供)に蓄積した環境・機械・設備などの現場データと、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が横断的に解析する。

 解析結果をもとに、現場状況のサマリーや確認優先度、昼夜交代時の申し送り情報、気象条件を踏まえた注意喚起、作業影響リスクに関する示唆を自動生成する。BizStackのダッシュボードへの表示やdirectへの自動投稿を通じて現場管理者に届ける(表1)。

表1:AIエージェントの作業区分と内容(出典:鉄建建設)
区分 内容
取得・分析
  • direct上の会話履歴を定期取得・分析
  • BizStack上の現場データ(環境・機械・設備)の取得・分析
  • 各種基準・リスクアセスメント情報の取得・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

 鉄建建設は今後、AIの活用を前提にデータの構造化を進め、現場に蓄積したデータやナレッジを価値創出につなげるとしている。

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