はじめに｜建設業界で生成AI活用が急速に広がっている理由
建設業界は、慢性的な人手不足と技術継承の難しさという二つの大きな課題を抱えています。国土交通省の統計でも技能労働者の高齢化が指摘されており、限られた人員でこれまで以上の生産性を確保することが求められています。こうした背景の中、ここ1〜2年で大手ゼネコン各社が相次いで生成AIの全社導入に踏み切り、施工計画書の作成支援から技術文書検索、若手技術者の育成まで、活用の幅が急速に広がっています。
本記事では、大成建設・鹿島建設・戸田建設・清水建設・竹中工務店という国内大手5社の生成AI活用事例を、各社の公式発表やプレスリリースなど一次情報をもとに整理します。数値や企業名は可能な限り公式発表に基づいており、出典リンクも記事末尾に掲載しています。
大成建設｜OpenAIと連携した「建設業界最大規模」の生成AIプロジェクト
大成建設は2025年11月17日、国内の総合建設会社として初めてOpenAIと連携し、ChatGPT Enterpriseを活用した人財育成と業務改革の全社プロジェクトを開始したと発表しました。
ChatGPT Enterpriseで1,000名体制の人財育成、年間6.6万時間を削減
2025年4月に250名からスタートした育成プログラムは、同年8月には1,000名体制へと拡大しました。社員が自らの業務に合わせて「カスタムGPT」をノーコードで作成できる環境を整え、OpenAI Japanと連携した研修やワークショップも実施しています。
導入からわずか3か月で、受講者満足度は5点満点中4.20、活用意欲は4.51という高い評価を獲得。定量面では、1人あたり週平均5.48時間の業務削減となり、250名換算で年間6.6万時間の削減という成果が出ています。一部の社員からは「特定の業務で7〜8割の時間削減を実感した」との声も報告されており、今後はChatGPT Enterpriseを全社員へ順次展開していく方針です。
施工計画書作成を85%効率化するマルチモーダルAI
人財育成と並行して、大成建設は2025年11月28日、視覚言語モデル（VLM）を基盤としたマルチモーダル生成AIを活用し、土木工事の全体施工計画書の作成を支援するシステムを開発したと発表しました。
全体施工計画書は工事規模によって500ページを超えることもあり、これまでは経験豊富な技術者の監督のもと、多数の担当者が手作業で作成していました。新システムでは、入札公告や特記仕様書などの発注情報と社内に蓄積した技術ナレッジを入力すると、AIが専門用語や図表を適切に組み合わせて約10分で原稿を自動生成します。国土交通省の書式に準拠したWord形式で出力されるため作成ミスを抑制でき、作業時間を従来比で約85%削減できるといいます。VLM出力の信頼性が低い箇所を自動特定してハルシネーション（AIの幻覚）を防ぐ仕組みも組み込まれており、品質と再現性の両立を図っている点が特徴です。
鹿島建設｜自社専用対話型AI「Kajima ChatAI」をグループ2万人に展開
鹿島建設は2023年8月8日、自社専用の対話型AI「Kajima ChatAI」を構築し、グループ従業員約2万人を対象に運用を開始したと発表しました。同社はそれまでセキュリティ上の懸念からChatGPTの業務利用を禁止していましたが、生成AIが業務効率化に寄与する可能性を重視し、独自にAzure OpenAI Serviceを基盤とした安全な環境を構築しています。
イントラネット内に環境を置き、利用時の従業員認証や利用履歴の記録といった独自機能を付加することで、情報漏洩リスクを抑えながら現場・オフィス双方での活用を可能にしました。ゼネコン最大手が早期に全社規模での安全な生成AI環境を整えた事例として、業界内でも注目された取り組みです。
戸田建設｜内製の生成AI基盤「Toda-AI-Portal」で3,000名超が活用
戸田建設は2026年5月18日、建設事業で蓄積してきた知見や実績をAIと連携させる生成AI基盤「Toda-AI-Portal」を内製で開発し、全社での本格展開を開始したと発表しました。2026年4月時点で3,000名以上が利用する基盤へと成長しており、現場稼働が中心の同社において活用が着実に広がっています。
同基盤は、（1）施工技術資料や過去の災害事例、公共案件の技術提案資料などをAIが根拠付きで引き出せる環境の整備、（2）社内で個別に進んでいたAI開発・AIアプリを一本化し統制と業務変革を両立、（3）活用事例の共有や研修コンテンツのアーカイブによる全社員のAIリテラシー向上、という3つの価値を掲げています。会社フォーマットのPPTXやXLSX、DOCX、PDFの作成機能も実装済みで、マスコットキャラクター「たっぴー」を通じて社員が生成AIに親しみやすくなる工夫も行われています。今後はMCP（Model Context Protocol）などの標準技術を活用し、AIエージェントとの連携も強化していく方針です。
清水建設｜「Lightblue Assistant」全社導入とRAG精度93%への改善
清水建設は、東京大学発のAIスタートアップ・Lightblueと共同で、生成AIアシスタント「Lightblue Assistant」を開発・導入しています。
現場発の技術文書アシスタントから全社展開へ
取り組みは2024年4月、施工要領書や基準書などをRAG（検索拡張生成）で検索・参照できる「技術文書アシスタント」の開発から始まりました。同年7月には首都圏の建設現場でトライアル導入を実施し、検索時間の短縮や若手への知識継承の促進といった効果を確認。これを受けて2025年4月から全社展開を開始し、説明会やハンズオンセミナーを通じて2025年5月以降は利用者が2,000名超に拡大しました。その後も社内利用は広がり続けており、報道によれば利用ユーザー数は8,800名規模まで拡大しているといいます。
正答率35%→93%、失敗から学んだRAG改善のプロセス
同社の技術文書アシスタントは、開発初期の理解度テストで正答率がわずか35%にとどまっていたことが、開発元Lightblueの公開情報で明らかにされています。参照すべき文書の検索自体を誤るケースも多く、建設業界特有の複雑な図面や写真、数値の解釈にAIが対応しきれていなかったためです。その後、文書を1ページ単位のチャンクに分割し、画像処理を最適化するなどの改善を重ねた結果、正答率を93%へと大幅に改善することに成功しました。うまくいかない実証実験を糧にしながら精度を磨き上げていったプロセスは、他業界が生成AIをRAGで業務活用する際にも参考になる事例といえます。
竹中工務店｜構造設計AIと若手技術者育成への活用
竹中工務店は、構造設計の分野でAIの全面導入を進めています。自社の設計案件データベースをもとに類似性の高い過去事例を自動探索する「AI建物リサーチ」や、柱・梁などの配置条件から必要な断面寸法を推定する「AI断面推定」など、複数の機能を組み合わせたシステムを構築しました。
とりわけ若手構造設計者向けの支援システムでは、建物の面積や階数など10項目の属性値を入力すると、AIが自社データベースから類似案件を瞬時に提示して比較表を自動作成します。従来は半日から1日ほどかかっていた作業がわずか15分程度で完了するようになり、経験の浅い技術者でも精度の高い初期検討を行えるようになりました。さらに同社はDATAFLUCTと共同で、ビル内の人流データやIoTデータを自然言語で分析できる生成AIアプリケーションも開発しており、設計段階から運用段階まで幅広く生成AIを活用している点が特徴です。
建設業界での生成AI活用に共通する成功パターン
5社の事例を比較すると、いくつかの共通点が見えてきます。第一に、多くの企業が汎用のAIチャットボットではなく、自社の技術ナレッジや過去案件データと連携させた独自基盤を構築している点です。戸田建設のToda-AI-Portalや清水建設のLightblue Assistantのように、社内情報を根拠として提示できるRAG型の仕組みが重視されています。
第二に、いきなり全社展開するのではなく、現場での小規模なトライアルを重ねて効果を検証してから拡大するという段階的なアプローチが共通しています。清水建設が正答率35%からの改善を経て全社導入に至ったように、失敗を許容しながら精度を高めるプロセスが定着への近道になっているようです。
こうした「現場データ×生成AI」を組み合わせて段階的に磨き上げていくアプローチは、建設業に限らず他業種でも見られる傾向です。たとえば物流業界の生成AI活用事例まとめでも、現場帳票のデータ化から着手し徐々に活用範囲を広げる企業が目立ちますし、金融業界の生成AI活用事例まとめでも、顧客対応など高リスク領域は慎重に検証を重ねてから本格導入する動きが共通しています。
まとめ｜建設DXは「現場の知見×生成AI」がカギ
建設業界における生成AI活用は、単なる文書作成の効率化にとどまらず、技術継承や人材育成、品質の均一化といった業界特有の課題解決にまで広がりつつあります。大成建設の年間6.6万時間削減や施工計画書85%効率化、鹿島建設のグループ2万人規模の展開、戸田建設の3,000名超が使う内製基盤、清水建設の正答率93%への改善、竹中工務店の若手育成支援など、いずれも「自社の技術ナレッジをいかにAIに接続するか」という点に力点が置かれています。
今後は、各社がAIエージェントとの連携やMCPなどの標準技術の活用を掲げていることからも分かるように、生成AIを起点とした業務プロセス全体の見直しがさらに進んでいくと考えられます。建設業界のDXを検討する企業にとって、今回紹介した5社の取り組みは具体的な導入設計のヒントになるはずです。
参考サイト・引用元一覧
- 大成建設「建設業界最大規模の生成AIプロジェクトが始動」
- 大成建設「最新生成AIを活用した土木工事の『全体施工計画書作成支援システム』を開発」
- BUILT（ITmedia）「マルチモーダル生成AIで土木の施工計画書を自動作成、作業時間を85%削減 大成建設」
- 鹿島建設プレスリリース「グループ従業員2万人を対象に専用対話型AI『Kajima ChatAI』の運用を開始」
- 戸田建設「内製した生成AI基盤『Toda-AI-Portal』を本格展開へ」
- Lightblue（PR TIMES）「清水建設、生成AIアシスタントを全社に導入」
- Lightblue公式「精度35%が93%に、清水建設が挑む生成AI変革」
- 竹中工務店「構造設計AIシステム」
- 日経クロステック「大成建設・清水建設・竹中工務店…若手育成で広がるAI活用8選」
