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渋谷区
【建設業特化・無料相談会】うちの会社、どこでAIが使える? 建設業特化で、BPO・営業代行・AI開発をやっています。累計600社以上の建設会社とお仕事をしてきました。 現場の業務を知っているから、本当に使えるAIが作れます。実際に作ってきたものの一部です。 ・図面から足場の数量と金額まで自動で ・内装の積算を、平面図から床・壁・天井まで ・手書きの作業確認書を、AIで集計表に ・60〜70名の作業員手配を、AIが提案 ・施工計画書のたたき台を自動で作成 AIで何ができるかわからない、という段階でも大丈夫です。貴社ならどこで使えるか、一緒に考えます。 ご興味ある方は、お気軽にDMください。 note.com/nitaco/n/nd0299b915…
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現調の手書きメモを写真に撮って、Claude Opus5.5に渡しただけで施主に見せるパースまで出てきた。 間取りの読み取り、CAD図面、3D、Blenderでのレンダリング、送る用のリンク発行まで全部やってくれる。 メモの描き間違い(扉が浴室の壁をまたいでた)を向こうから指摘してきたことも驚き。
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最近ほんとによく聞かれる。ClaudeとChatGPT、結局どっちがいいの?って。 僕の答えはClaudeです。 正直、頭の良さはもうほぼ互角。どっちも9月に一番いいモデルを出してきて、テストの点数もほとんど変わらない。 差が出るのは、パソコンの中で実際に手を動かしてくれる道具の方。ClaudeならClaude Code、ChatGPTならCodex。いま一番熱い戦いはここ。 ・比較記事でも、ChatGPTは速い、Claudeは丁寧という評価が多い ・図面のPDFを何十枚もまとめて渡して、食い違いを洗い出したり、数量を拾ったりできる 見積や図面みたいに、1か所の見落としが後で高くつく仕事なら、速さより丁寧さ。 図面チェックも、図面トレースも、足場の積算も、僕のデモは全部Claude Codeで作ってます。 迷ったら、一番時間を食ってる作業を1つ、まずClaudeにやらせてみてほしい。
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■ 補足 ・9月にClaudeは Fable 5.1 と Opus 5.5、ChatGPTは GPT-6 Astra を公開。各社が公表したテストの点数は近い ・Claude CodeとCodexは、パソコンの中のファイルを読んだり作ったりして作業を進めるAI ■ 出典 anthropic.com/news/claude-op… thenewstack.io/claude-cowork…
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Opus 5.5で内装の拾い出しもいける、、、 図面の一部ならかなり使えそう。 有料老人ホームの2階を想定した図面4枚(平面図・天井伏図・仕上表・建具表)から、北側の水回り5室だけ拾わせてみました。 ・床・周長・壁・天井・巾木を、部屋ごとに計算式つきで ・PSで欠けた脱衣室も、形を分けて計算 ・カウンターの開口は壁から引いて、下の腰壁は残す ・仕上表と天井伏図で天井高が違うところは、自分で見つけて指摘 答えを知らないAIに図面の画像だけ渡して、5室とも数量が正解と一致しました。 フロア全部を任せるにはまだ人の確認が要りますが、数部屋ずつ拾わせて人がチェックする使い方なら、もう十分たたき台になると思います。
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ありがとうございます! 青焼きのかすれた図面、改修の現場だと一番困るやつですよね。 線が途切れているところをどこまで読み取れるかは、正直まだ試せていないです。今度かすれた図面でもやってみて、結果を出してみます。
すごい🫢 そうなんです。こういうのが欲しいんです。 3ヶ月後くらいには「古い青焼きの線のかすれた図面」もできるようになってるかな。
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宮崎県都城市のゼネコン、丸宮建設は社内にプログラマーがいません。それでも現場監督や管理部の社員がAIエージェントと対話しながら工程表や工事検査用のアプリを自分たちで作り、今では社内で動く業務システムが20本を超えているそうです。 きっかけは副社長の河野一歩さんが2年半前、会議の議事録をクラウドで共有することから着手したこと。当時は社内連絡が電話と口頭、申請は紙とハンコが中心だったといいます。そこから業務基盤をクラウド化し、休日拡大や評価制度の見直し、現場の書類業務を本社に集約する体制づくりも並行して進めてきました。 専任のエンジニアがいない地場ゼネコンでも、現場の人がAIエージェントと対話しながら必要なアプリを増やしていける、という一つのモデルケースだと思います。 built.itmedia.co.jp/bt/artic…
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Gritt AI、ロボットで太陽光建設の現場に1日1MW分のパネルを設置、ペースはまだ加速中 重機に後付けしたロボットアームだけで量産ペースが伸び続けてるの、普通にすごい。日本の重機オペ不足の現場でも応用できそう。 ・稼働中の現場は1日の設置量だけで一般家庭 約200世帯分の年間電力に相当 ・既存の建機は置き換えず、スキッドステアやフォークリフトに後付けする方式 ・ロボットアームは市販品(Kawasaki製など)を活用し、自社開発はAI制御に集中 ・米国の大手建設会社と今後18カ月で2.8GW分の設置を契約済み
Gritt AI is now installing 1 MW of solar capacity per day at 4× the speed of a typical installation crew. And our daily installation rate keeps accelerating. At our active site, each day’s installation adds enough solar capacity to meet roughly 200 homes’ annual electricity needs once operational. That’s the milestone: every day, more infrastructure built. Every increase in speed, more capacity to meet America’s growing energy demand. Solar is just the beginning. Next, we aim to bring Gritt’s construction superintelligence to data centers, water treatment plants, and pipelines. Our mission: enable humanity to build centuries’ worth of infrastructure in decades. Civilization. Accelerated. @Jason @andrewbeebe @albertwenger @hayleybay @CleanVC @rebeccakaden @Rajil @GrittRobotics
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Claude Opus 5.5で、未来の建設現場をシミュレーションしてみた、、 これは見てて気持ちいい。 有料老人ホーム2階(468㎡)の図面データから、 夜のうちにロボットが内装を仕上げる様子を3Dで再現してみました。 ・図面から壁・柱・窓を3Dで立ち上げ ・ロボット8台で全17室の壁に石膏ボードを張る ・張った枚数は542枚、夜22時から朝6時まで ・最後に床シートまで貼って完了 職人さんが帰ったあとに進んで、朝来たら終わってる。 人が足りない現場だと、こういう未来は割とありそう。 ※映像はシミュレーション(イメージ)です
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これ、図面トレースの革命かもしれない。 画像の図面を1枚渡しただけで、壁・窓・扉・寸法・室名まで、CADの線(DXF)になって出てきた。 しかも元図の寸法が全長と合っていないところに自分で気づいて、直したうえで「要確認」として残してくる。 改修の現場って、手元にあるのは紙やPDFの図面だけ、ということがよくある。 それを1本ずつCADで引き直すのが、今まで当たり前だった。 人がやるのが最後の確認と微調整だけになるなら、図面の扱い方そのものが変わると思う。
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AI時代、「現場を知ってる人」が再評価されている。 AIの性能が上がりすぎて、積算、仕様書のチェック、提案書づくりなど、ちゃんとAIを使えば誰でも6〜7割の精度までは一気に出せる。知らない工法もAIに聞けば大体教えてくれる。 だから最後に差がつくのは「現場で何が起きるか知っているか」 昔なら図面と仕様書だけ見ていた若手でも、納まりや段取りの勘所はAIである程度補える時代になった。それでも、天候・近隣・職人さんの動きまで読んで判断する力は、現場に出てきた人にしか出せない。 もちろんAIを使いこなす力も大事。 ただ、それとは別に「現場で違和感に気づく力」みたいな部分は、AI時代でもかなり差になる気がする。 鍵はAI×現場感覚×段取り力かなと。
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コードを1行も書かずに、スケートランプの設計から積算、組立手順まで全部出すツールを作った人が海外で話題です。 木材の規格寸法から逆算して設計するので、出てきた図面がそのまま施工に使える。これは積算やってる人が見たら震えるやつ。 ・部材表、カットリスト、端材の使い回しまで自動で出す ・ネジの本数と種類まで±2.5%で見積もる ・ホームセンターの価格と連動して材料費を出す ・組立手順はLEGOみたいな3Dガイド。最後はブラウザで実際に滑れる
My kids skate teacher asked if I could help him with a mini-ramp design. Things quickly got out of control. Let me present, PLY 🛹 Grounded in real-world constraints, materials, and common sizes used in ramp building - I've put together a tool that allows you to not only make a mini-ramp with construction ready plans. BUT infinte ENTIRE skate parks. PLY is truly nuts. I got hyper good performance at 120fps, all browser based, EU/US standards, full BOM, Cutlist, material optimisation and use of off-cuts. Integration with stores like Home Depot and Beijer (gives you an up to date price estimate for your build) based on total material needed. It even estimates how many screws you need, and what types of screws. All down to a +-2.5% margin. Everything is parametric, everything locks into grids based on material constraints (you can detach for bespoke aspects) any orientation, 15 degree banks, 45 degree bowls. But grounded in what can be done with the material you buy. Not only does it output printable PDF, with step by step assembly like it was LEGO. It also creates 3D visuals and step by step 3D assembly guides you can play on your phone or tablet (yes even computer). Per section, or/and ofcourse your entire park. The example below shows a park with elevated floor, but you have ground connectors aswell. So you can make freestanding quarters, roll in ramps, spines, boxes, pyramids, rails, stairs... Even draw your own custom components and save them to your own library. mm, cm, inches, feet, everything is dynamic and you can switch between settings in real-time. Park fly-throughs, assembly timelapses... BUT that's not all, when done, you can also... skate the damn thing. IN THE ACTUAL BROWSER 🤯 So what started as an ask for my kids skate teacher, is now turning into a full CAD/GAME for creating skate parks, based on real-world material constraints. There is so much left to sort out, for example, CONCRETE, yeah, we're doing it. Being able to smoothly shape concrete, calculate the needed volume, rebar, sand, filling material, drainage, slopes, anti-crack lines. Coping molding. If people are not yet getting it, AI assisted development, is absolutely flipping software upside down and inside out. I've not touched a single line of code. none. zero. When it's ready for you to try, I'll share the link. Until then this video will have to do + some more examples below. Follow @LinusEkenstam if you want more stuff like this in your timeline.
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■ 補足 ・作ったのは @LinusEkenstam さん。子どものスケートの先生に、ランプの設計を頼まれたのがきっかけ ・本人いわく、コードは1行も書いていない ・US/EUの規格に対応し、mmとインチをその場で切り替えられる。階段の段数も自動で計算 ・次はコンクリートの体積、鉄筋、排水勾配まで計算させる予定 ・一般公開はまだ
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新田あきひろ|建設業特化AI×BPOのツクノビ代表 retweeted
やるなー!
【建設×AI】足場の積算、図面から3Dで組み上げるところまでAIでできるようにしました。 仮設計画図を読み込むと、外周から足場ラインを引いて、面ごとに建地を割り付けて、支柱・手すり・踏板の本数まで拾います。 3Dで1層ずつ組み上がるので、階段や朝顔がどこに出るかもひと目でわかります。 足場の拾い出しって、図面を見ながら1本ずつ数えていく仕事で、かなり時間がかかるんですよね。 数えるところはAIに任せて、人は最後のチェックに回る。この形が一番現実的だと思ってます。
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新田あきひろ|建設業特化AI×BPOのツクノビ代表 retweeted
Replying to @akionionio
コレは凄い! ずっと欲しかったやつかもです。何度もチャレンジしましたが中々上手くいきません。意匠図と構造図の整合性のチェックやダクト、排水の経路、プレカット図の確認まで出来るようになったらかなり楽になるのですが、チェックバックする無駄な時間をAIで減らしたいです😅
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Claude Opus5.5 × 図面チェック 積算って、いきなり数量を拾い始めるわけじゃない。 その前に図面チェックがある。 平面図と天井伏図で天井高が違う、建具表と平面図で数が合わない、型番が書いていない。こういう食い違いを全部洗い出して、元請けや設計会社に出す質疑書にまとめる。 回答が返ってこないと正しい数量が拾えないので、積算に進めない。 しかも図面の端に小さく書いてある文字や、平面図にはないのに立面図にだけあるものは、ベテランの経験がないと拾えない。 なので、図面を渡すだけで食い違いを拾って、質疑書の文案まで出すところをAIにやらせてみた。 この一次チェックが早く終われば、すぐ積算に入れる。
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【建設×AI】足場の積算、図面から3Dで組み上げるところまでAIでできるようにしました。 仮設計画図を読み込むと、外周から足場ラインを引いて、面ごとに建地を割り付けて、支柱・手すり・踏板の本数まで拾います。 3Dで1層ずつ組み上がるので、階段や朝顔がどこに出るかもひと目でわかります。 足場の拾い出しって、図面を見ながら1本ずつ数えていく仕事で、かなり時間がかかるんですよね。 数えるところはAIに任せて、人は最後のチェックに回る。この形が一番現実的だと思ってます。
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Googleが新しい音声生成モデル「Gemini 3.8 Flash TTS」を発表しました。あらかじめ用意された声を選ぶだけだったこれまでと違い、声の年齢や性格、話し方の特徴を言葉で説明するだけで、まったく新しい声を一から作れるのが今回のポイントです。対応言語は100以上、用意済みの声も2000種類超で、方言違いの声も選べます。Google AI StudioとGemini APIですでに使えます。ポッドキャストや多言語のナレーションを作っている人には試す価値がありそうです。
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米国でAIデータセンターの建設計画が、住民の反対で止まる例が増えています。 Data & Societyが2024〜2026年の18カ月間、ペンシルベニア州民44人に聞き取った調査によると、反対理由は一つではなく、電気料金や不動産価値への不安、水や電力を大量に使う環境負荷、業者が秘密保持契約を使って進める不透明さへの不信が絡み合っています。 今年2月にはMontour郡で住民団体が郡に再ゾーニング申請を退けさせました。AIインフラ投資を歓迎してきたペンシルベニア州も、今年に入り新規のデータセンター案件に追加要件を課す方向へ転じたそうです。 日本でもデータセンターは建設各社の稼ぎ頭になっていますが、着工の可否を左右するのは技術や資金より地元への説明かもしれません。
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