池田組の土木DX事例｜ドローン測量と現場データがAI活用の土台になる

土木DXにおけるAI活用の前提条件

土木工事においてAI活用を進める際、最初に取り組むべきテーマはAIツールの導入そのものではなく、測量、施工、検査、帳票の各業務をデジタルデータでつなぐ体制の整備です。現場で発生する情報が紙や個人の記憶にとどまったままでは、高度なAIモデルを用意しても十分な効果を得ることは難しくなります。

経済産業省の「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」では、富山県南砺市の土木工事会社である池田組の取組が紹介されています。同社の公開事例では、ドローン測量、ICT建機、3次元データの利活用、現場書類のペーパーレス化、受発注や報告書類とのデータ連携が取り上げられています。

この事例は、AI導入の前段として現場の業務プロセスとデータをどのように整えるべきかを示す実務的な先行モデルといえます。

池田組の公開事例に見る取組の要点

池田組の事例では、測量工程にドローンを導入し、現場施工ではICT建機を活用しています。ドローンで測量したデータを変換して建機に流し込む運用を構築することで、職人の技術だけに依存しない施工体制を作っています。

検査工程においてもドローンを活用して空撮や3次元データを作成し、現場書類のペーパーレス化を推進しています。これまで紙で扱われていたアナログ資料をデータ化し、帳票作成、作業記録、人工積算、報告書類、受発注業務を現場データと直接連携させることで、手入力工程の削減を図っています。

公開事例では、これらの取り組みによって測量作業が大幅に短縮されたことや、バックオフィス業務の時間が短縮されたこと、さらに創出された時間によって顧客との対話に時間を使えるようになったことが示されています。

現場データがAI活用の土台になる理由

池田組の公開事例自体はAIの導入を前面に出した内容ではありません。しかし、将来的なAI活用を視野に入れる中小建設業にとっては、極めて示唆に富む内容です。なぜなら、AIが実務で機能するかどうかは、学習や検索の基盤となる現場データがどれだけ整理されて蓄積されているかに左右されるためです。

現場の各種情報が分断されずにつながることで、次のような領域でAI活用の選択肢が広がります。

• 測量データと施工計画の突き合わせ
• 作業記録と人工積算の連動
• 写真、検査記録、報告書の関連付け
• 受発注情報と原価情報の突き合わせ
• 現場ごとの進捗、工数、手戻り実績の蓄積

これらがデジタル形式で一元的に蓄積されていれば、生成AIを活用した報告書の下書き作成、過去現場の施工記録の検索、工数見積の確認、着工前のリスク洗い出しといった業務補助へ無理なく展開しやすくなります。土台となるデータが存在しない状態でAIを導入しても、入力の手間ばかりが増加し、実用的な成果にはつながりにくくなります。

編集部の示唆：中小建設業におけるデータ連携の優先度

編集部の示唆として、少人数体制の土木会社や中小建設業におけるデータ連携の考え方を整理します。

多くの地域建設会社では、専任のシステム担当者を確保することが難しく、高額な専用システムを一括導入することも現実的ではありません。そのため、池田組のように一連の業務をデータでつなぐゴールを見据えつつも、着手する優先順位を明確にすることが肝要です。

優先して取り組むべきは、現場と事務所の間で発生している重複作業の解消です。現場で紙にメモを取り、事務所に戻ってからパソコンへ再入力し、さらに別の提出書類へ同じ数値を転記しているような業務は、データ化による改善余地が大きい領域です。入力窓口を統一し、ひとつの入力データが帳票や報告書へ自動的に引き継がれる仕組みを整えることが、結果として将来のAI活用に資する高品質なデータ資産を形成します。

また、データを集めること自体を目的にせず、誰がどの判断を下すためにそのデータを使うのかを明確にしておく視点も欠かせません。現場の負担を最小限に抑えながら、自然にデータが残る業務フローを構築することが、運用の定着を左右します。

自社で試す手順：現場データのデジタル化とAI準備

自社で試す手順として、少人数企業でも実践しやすい段階的なアプローチを提示します。

業務の洗い出しと着手対象の選定

最初から大規模なICT施工体制を一度に作ろうとせず、まずは写真、測量、日報、報告書といった日常業務の中から、最も再入力や確認の手間がかかっている作業を選定します。現場から事務所へ情報を持ち帰る際に、重複して手入力している箇所を特定することが出発点となります。

記録形式の統一とペーパーレス化

選定した業務について、紙の書類を廃止し、デジタルツールを用いた入力へと移行します。この段階で重要なのは、記入者によって項目や用語がばらつかないよう、入力フォームの項目やフォーマットをあらかじめそろえておくことです。表記ゆれを減らし、構造化された形式で記録を残す習慣が、後工程でのデータ連携を容易にします。

業務間データの接続

現場の記録データが整ったら、帳票作成や人工積算、受発注管理といったバックオフィス側の業務とデータを結びつけます。同じ数値を何度も打ち直す必要のない状態を作ることで、現場担当者と事務担当者の双方の作業時間を短縮し、業務の抜け漏れを防ぎます。

AIによる作成支援やデータ活用の検討

データが継続的に蓄積される基盤が整って初めて、AIツールの活用を検討します。過去の日報や報告書データを参照しながら、新しい現場の提出書類の下書きを生成AIに作成させたり、過去の施工事例から類似条件のトラブル事例を検索したりといった具体的な利用へと広げていきます。

運用上の注意：人とAIの役割分担と実務上の留意点

運用上の注意として、現場の安全管理や施工品質に関わる領域では、AIと人間の役割を厳密に分ける必要があります。

AIは過去の記録をもとに書類の文案を作成したり、データの傾向を整理したりする作業の支援には適していますが、現場の気象条件、地盤の状況、重機の配置といった現場固有の判断を代替するものではありません。AIが作成した書類の数値や記述内容は、施工管理技士などの有資格者や現場責任者が目を通し、施工基準や安全基準を満たしているかを最終確認する手順を標準業務に組み込む必要があります。

また、現場担当者に過度な入力負担を強いる仕組みは定着を妨げる要因になります。入力作業を増やすのではなく、ドローン撮影や建機データ、現場での写真撮影など、日々の施工管理業務の過程で自然に生成されるデータを吸い上げる設計を意識することが実用性を保つポイントです。

参考にした公開事例

参考情報: 経済産業省「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」に掲載された池田組の事例。中小企業で検討しやすいAI導入の要点を確認できます。

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