「土木現場の新人に『2日先の段取り』を教えるAI。工期遅延が半減した。」
企業プロフィール
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | 土木工事業(道路・河川・造成) |
| 所在地 | 茨城県つくば市 |
| 従業員数 | 35名(うち施工管理12名) |
| 年商 | 約9億円 |
| 元請/下請 | 元請中心(公共8割・民間2割) |
| 導入プラン | PoC(15万円)→ 本導入(75万円) |
導入前の課題
土木工事は天候に左右されやすく、雨天で工程が狂うたびに段取りの組み直しが発生する。ベテランの所長は経験で「明日雨なら掘削は止めて、先に側溝のブロック積みをやらせよう」と判断できるが、新人にはその「先読み」ができない。
さらに公共工事では工事写真と安全書類の精度が検査の合否を直接左右するため、書類不備は致命的。2025年度は新人が担当した現場で写真の撮り忘れによる再施工が2件発生し、合計で工期5日の遅延と約150万円の追加コストが生じていた。
所長・鈴木氏(56歳)の証言:
「土木は天気との戦い。30年やってる俺は空見りゃ明日の段取りが浮かぶが、新人にそれを教える方法がない。『2日先を考えろ』って言っても、何をどう考えればいいのか分からないんだよな。それを教えるのに5年かかってた。」
導入した機能と活用方法
| 機能 | 活用シーン | 土木現場ならではの使い方 |
|---|---|---|
| C:やることナビ | 天候と工種を入力 → 時間帯別チェックリスト+「2日先の予定」を表示 | 雨天時の代替作業候補を自動提案 |
| E:写真ガイド | 工種+検査項目を選択 → 撮影対象・角度・黒板記載内容をガイド | 公共工事の検査に耐える写真品質を新人でも実現 |
| D:KYシート作成AI | 掘削作業×雨天×「隣接道路あり」→ 具体的な危険予知を自動生成 | 土木特有の危険要因(地盤崩壊、水没、重機転倒等)に対応 |
| O:安全書類AI | 書類種別を選択+項目入力 → 発注者書式に合わせて自動整形 | 国交省書式・県独自書式の両方に対応 |
| A:日報自動生成 | 工程重視型テンプレートで進捗率・遅延対策を重点記載 | 監督員への提出品質を30秒で生成 |
導入後の成果(本導入8ヶ月時点)
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 変化 |
|---|---|---|---|
| 写真撮り忘れによる再施工 | 年2件 | 0件 | 写真ガイドが「何を撮るか」を漏れなく指示 |
| 新人起因の工期遅延日数 | 年10日 | 年4日 | ▲60%削減 |
| KYシート作成時間 | 30分 | 5分 | ▲83%削減(コピペKYの廃止にも貢献) |
| 安全書類の差し戻し | 月3〜4回 | 月0〜1回 | 書式ミスがほぼゼロに |
| 新人の日報作成時間 | 平均50分 | 平均12分 | ▲76%削減 |
| 公共工事の完成検査評価 | 65点 | 72点 | 工事成績評定が7点向上 |
新人・Dさん(21歳・工業高校卒2年目)のコメント:
「写真ガイドがなかったら絶対に撮り忘れてた。配筋検査の前に『かぶり厚の測定写真を忘れずに。黒板には設計値と実測値の両方を記載すること』って出てくるから、もう現場で焦ることがない。やることナビの『2日先の予定』も便利で、雨の日にただ待つんじゃなくて『書類整理と翌日の段取り確認をやっておく』って行動できるようになった。」
投資対効果
| 項目 | 金額 |
|---|---|
| 導入コスト(PoC + 本導入) | 90万円 |
| 年間保守 | 6万円 |
| 投資合計(初年度) | 96万円 |
| 工期遅延削減(6日 × 15万円/日) | 90万円/年 |
| 写真再施工の回避(年2件 × 75万円) | 150万円/年 |
| 残業削減(2名 × 月20h削減 × 12ヶ月) | 約144万円/年 |
| 工事成績評定向上 → 次年度の入札加点 | 受注機会の拡大 |
| ROI(初年度) | 投資の約4倍 |
この事例のポイント
- 業種: 土木工事業(道路・河川・造成)
- 規模: 35名(公共工事中心の元請企業)
- 最大の成果: 工期遅延▲60%・工事成績評定+7点
- 日報削減率: ▲76%
- キーワード: 公共工事品質、写真管理、天候対応、段取り力、工事成績評定
お問い合わせ
日本AI施工管理合同会社
- HP:https://sekokan-ai.co.jp
- サービス:https://shinjin.sekokan-ai.co.jp
- お問い合わせ:https://sekokan-ai.co.jp/contact
- Email:info@sekokan-ai.co.jp
※本事例に掲載されている企業名・人物名は仮称です。数値データはPoC・本導入における実測値および導入企業からの自己申告に基づいています。