AIと機械学習が変える施工管理
建設業界は、効率性や生産性の向上を求められる中で、様々な技術的進歩によって大きく変革されています。特に、AI（人工知能）と機械学習は、建築プロジェクトのスケジュール最適化やコスト削減など、施工管理の面で革新的な影響を及ぼしています。今回は、AIと機械学習が建設・建築分野の施工管理にどのように役立っているかをご紹介します。
スケジュール最適化の実現
- 施工管理におけるスケジュール管理はプロジェクトを円滑に進めるために不可欠です。主な課題として、プロジェクトの要件の変更、リソースの制約、コミュニケーションの不足、および天候や災害の影響が挙げられます。現在の建設業界ではではデジタルツールやリアルタイムのコミュニケーションを活用し、リスク管理の手法も進化しています。
- 従来の施工管理では、主に紙ベースのツールやエクセルシートがスケジュール管理に利用されていました。これらの方法では、各プロジェクトメンバーが独自のスケジュールを作成し、定期的なミーティングで情報を共有するという形が一般的でした。ガントチャートやクリティカルパスメソッド(CPM)などの手法を用いてプロジェクトのタイムラインを可視化し、タスクの進行状況を手動で更新していくのが普通でした。これにより、情報の更新が遅れがちであり、リアルタイムな状況把握が難しいものでした。また、コミュニケーションは電話や直接会話が中心で、迅速な意思疎通が必要な場合でも、情報の伝達にタイムラグが生じることが多かったです。これらの従来の管理方法は、人的ミスや情報の遅れにより、プロジェクトの効率や品質に影響を及ぼすリスクが高かっと考えられます。
3. 具体的な例としてジェネレーティブ デザインというものがあります。
これらの方法では通常、設計目標を明確に指定することから始まり、その後、可能性のある無数のソリューションの組み合わせから最適な設計案を決定します。
物理的な環境要件を理解するコンピューターシステムに、建築設計のパラメーターを入力することで、システムのアルゴリズムは、全ての指定要件を満たす様々な設計案を自動的に作り出します。これにより、施工管理者は自分のスタイルの好みや特定のニーズに合致する最良の設計を選択することが可能となります。この方法によれば、設計の繰り返しや修正、討議のプロセスを非常に速やかに進めることが可能で、結果的に最終的な設計案へと迅速にたどり着くことができます。ジェネレーティブ デザインを利用すると、実践上の厄介な課題を解決できるだけでなく、施工管理全体の効率性と経済性を高めることが可能になります。
コスト削減の実現
- 施工管理において、コスト削減はプロジェクトが予算内で完了し、利益を生む上で重要です。しかし、複数の課題が存在します。第一に、建設材料の価格は不安定であり、予算計画に影響を及ぼす可能性があります。第二に、労働コストも増加傾向にあり、これを管理することは困難です。また、機器や技術の進歩により、初期投資が増加することがあります。不測の事態や計画外の変更が生じた場合、それがさらなるコスト増につながることもあります。また、効率的なコスト管理は、競争力を保ちながら市場で成功するために不可欠です。
- 従来のコスト削減方法は、建設プロジェクトにおいて資源を効率的に使用することに重点を置いています。予算作成時に、将来的な材料価格の変動や労働コストの変化を見積もり、適切なマージンを設けることが一般的です。また、一括購入による材料コストの削減や、作業の効率化による労働コストの削減が試みられます。プロジェクトの初期段階での徹底した計画により、予想外のコスト増を防ぐためにリスク管理も重視されます。プロジェクト管理者はまた、サブコンタクターやサプライヤーとの交渉により、コストを最小限に抑える契約を結ぶことがよく行われます。これらの従来の方法は、しばしば経験と直感に依存しており、データ駆動型のアプローチに比べると限定的な効果しかもたらさないことが多いです。
- 具体的な方法としてBIM/CIM（ビム/シム）があります。これはBuilding Information Modeling」および「Construction Information Modeling」の略称です。構造物を立体的な画像で表すことができるデジタル技術で、従来の2次元的な図面と異なり、完成した状態を正確に把握できます。建物の構造・性能の検討や、設備との干渉の確認といったシミュレーションを行うことができます。結果として建造物の品質が向上し、無駄なコストを削減することが可能です。