鉄建建設株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：今井 政人、以下、鉄建建設）は、現場データの活用を支援するMODE,Inc.（本社：米国カリフォルニア州、日本支店：東京都千代田区、CEO：上田 学、以下、MODE）と、生成AIを活用した「現場作業示唆AI」の実証実験（PoC）を開始しましたのでお知らせします。 １．実証実験の概要 建設現場では、日々の進捗確認、安全管理、巡回点検、作業間など、多くの情報共有が口頭連絡やチャット、各種システム、点検記録によって行われています。また、現場事務所と実際の施工場所が離れているケースも多く、現場管理者が現場全体の状況をリアルタイムに把握することには課題がありました。 特に大規模な建設プロジェクトでは、複数箇所でさまざまな作業が同時並行で進行します。そのため現場管理者には、作業間の調整や現場課題への迅速かつ的確な対応が求められます。 今回の実証実験では、MODEのIoTプラットフォーム「BizStack」に蓄積された現場データと、現場向けコミュニケーションツール「direct」上の会話内容を生成AIが横断的に分析し、AIエージェントが自律的に現場状況を整理・判断し、施工管理を支援する仕組みを検証することで、施工管理業務の効率化と現場判断支援の高度化を図ります。 ２．実証内容 本実証実験では、AIエージェントがBizStack上の現場データや、「direct」上のコミュニケーション内容を自律的に分析し、必要な情報を整理・提供する仕組みを検証します。 AIエージェントの作業区分と内容 区分 内容 取得・分析 ・ direct上の会話履歴を定期取得・分析 ・ BizStack上の現場データ（環境・機械・設備等）の取得・分析 ・ 各種基準・リスクアセスメント情報の取得・分析 生成 ・ 生成AIによる現場状況サマリー・注意事項・確認優先度の生成 ・ 昼夜交代時の「申し送り情報」の自動生成 ・ 気象条件や現場状況を踏まえた注意喚起の生成 ・ 作業影響リスクや引き継ぎ漏れリスクに関する示唆生成 表示 ・ BizStackダッシュボードへの情報表示 ・ directへの自動投稿 ３．期待される効果と今後の展望 AIエージェントの活用により、施工管理業務の負担軽減が期待されると同時に、品質・安全管理の高度化や、施工計画における的確な判断支援が可能となります。 当社は今後、AI活用を前提としたデータの構造化を進めることで、現場に蓄積されたデータやナレッジを価値創出につなげる資源へと発展させ、現場DXの推進と持続的な成長をめざしてまいります。