【建設・建築DX EXPO 2026 夏 東京】AI活用の鍵は「現場データの資産化」 大林組・Arent・オプライゾンがPROCOLLA開発の舞台裏を語る
「建設・建築DX EXPO 2026 夏 東京」で行われた特別講演「AI活用の鍵は、現場データの資産化にある。」では、株式会社大林組 ビジネスイノベーション推進室の山下 大夢氏、株式会社Arent 代表取締役社長CEOの鴨林 広軌氏、株式会社オプライゾン 代表取締役兼CEOの佐藤 寛人氏が登壇し、建設現場のデータを日常業務の中で蓄積して、将来のAI活用につなげるための考え方を紹介しました。
講演の主題は、AIそのものではなく、AIが利用できるデータを現場から継続的に集め、再利用できる形で資産化することでした。その具体例として、AIクラウド工程管理システム「PROCOLLA（プロコラ）」の開発経緯や、工程データを活用したAIアシスタント機能、現場への定着を意識した設計の考え方が紹介されました。
現場の知見がデータとして蓄積されない
現場ごとの最適化が、知見の蓄積を難しくする
建設現場は、発注者や地域、担当者などによって条件が異なります。現場ごとに最適な運用を追求する一方で、書式や進め方に差が生じやすく、現場で得た知見やノウハウが共通のデータとして残りにくいことが課題として挙げられました。
また、BIMについては、顧客向けのプレゼンテーションには使われているものの、設計段階で入力した情報が施工の現場や業務改善に十分生かされていないケースがあると指摘されました。Arentの鴨林氏はBIMを「建物のデータベース」と位置付け、蓄積した情報を施工や今後のAI活用に生かしていく必要があると説明しました。
工程管理の悩みから3社の協業へ
協業のきっかけは、工程管理ソフトウェアをめぐる現場の悩みでした。大林組で工程管理に課題意識を持っていた関係者が、建設DXのシステム開発を手がけるArentと出会い、2022年に覚書を結んで開発が始まった経緯が紹介されました。
オプライゾンの佐藤氏は、「オープンイノベーションで取り組む以上、目指すのは個社の差別化ではなく、業界全体で使われる標準的なサービスだ」と説明しました。大林組の現場知見とArentの技術力を掛け合わせたサービスを業界に届ける役割として、オプライゾンを位置付けています。
データが蓄積され、活用され続けるサイクルへ
AI導入より先に、AIが読めるデータを作る
講演では、AIやロボティクスの進化は今後も止まらず、建設現場での活用も広がっていくとの見方が示されました。ただし、AIを導入するだけでは、各社が持つ現場固有の知見までは生かしきれません。建物や工程に関する情報をデジタルで取得し、AIが読める形で蓄積しておくことが前提になります。
そのために必要なのは、データをためるための追加作業を現場に求めることではなく、日常業務の中で自然とデータがたまる仕組みをつくることだといいます。その入り口として選ばれたのが工程管理でした。
現場ノウハウを再利用可能な資産へ
工程情報は、安全管理や品質管理、資材・人員の手配など、現場のさまざまな業務と関わっています。毎日のように更新され、多くの関係者が触れる工程管理をデジタル化すれば、業務で使われる情報を継続的に蓄積できます。
「PROCOLLA」は、共同編集が可能なクラウド型の工程管理システムです。工程の作成・更新を通じてデータを蓄積し、AIによる工程作成支援や、将来のロボティクス活用につなげる土台にすることを狙っています。
言語化、アジャイル開発、継続利用
開発の進め方として紹介されたのは、まず現場が抱える課題を言語化し、「誰の、何を解決するのか」を共有することでした。そのうえで、現場担当者と開発側が対話を重ね、実務に必要な機能や、データをどう再利用するかを検討していきます。
開発は小さな機能単位で進め、現場での検証とフィードバックの反映を繰り返すアジャイル型で行われました。あわせて、シンプルな画面と軽い操作感を重視し、日常的に使われる工程管理システムにすることを目指しています。
こうして使われ続ける中で工程データが蓄積され、AIアシスタントによる工程作成支援へとつながっていきます。
データの蓄積と活用を実現する「PROCOLLA」
共同編集とシンプルな操作性
「PROCOLLA」は、大林組とArentが共同開発した、共同編集が可能なAIクラウド工程管理システムです。開発にあたっては、機能を増やすことよりも、現場担当者が画面を見て「使えそうだ」と感じられることを重視しました。ボタンが多く特徴の分かりにくいシステムは現場に定着しにくいとの考えから、シンプルなデザインと軽い操作感を目指したと説明しています。
AIアシスタントによる工程作成支援
講演では、「PROCOLLA」の工程画面の横に表示されるAIアシスタントが紹介されました。条件や関連情報を入力すると、AIが工程案の作成を支援します。インターネット上の一般的な情報だけでなく、利用を通じて蓄積された自社の工程データを活用することで、自社の考え方に沿った工程を出せるよう育てていく構想です。
若手が工程作成のヒントを得られる環境をつくる
大林組の山下氏は、入社2年目の頃に初めて週間工程表を書くよう求められ、何をどう書けばよいのか分からず苦労した経験を紹介しました。同じ思いを後輩にさせたくないという気持ちが、開発の動機の一つになったといいます。
ベテランが持つ工程作成の知見をデータとして残し、若手が工程を考える際の手掛かりとして使えるようにする。これは、現場ノウハウの継承を個人間の指導だけに頼らない形へ変えていく取り組みでもあります。
アプリ連携型DX
Arentは、各業務領域に適したアプリケーション同士を連携させ、利用者がシステムの違いを意識せずに業務を進められる状態を「アプリ連携型」と呼んでいます。BIM、工程管理、原価管理などのデータをつなぐことで、同じ情報の再入力や受け渡しの手間を減らす考え方です。AIについても、各アプリの中で使う支援機能としてだけでなく、あるアプリケーションの出力を読み取って別のアプリケーションに反映するなど、アプリ間の連携を補う役割が期待されています。
今後について
3社が示したのは、各現場・各領域にあるノウハウをシステム化し、データとしてつないでいく方向性です。工程管理はその起点の一つであり、各領域のアプリケーションをデータでつなぎながら、資産化の範囲を広げていく考えです。
また、工程には「誰が、何を、いつ行うか」という時間軸の情報が含まれています。大林組の山下氏は、将来ロボットが現場で自動的に動くためには、時間軸を持つ工程データが欠かせなくなるのではないかとの考えを示しました。
開発手法には、技術や業界環境の変化に合わせて改善を続けられるアジャイル型を採用しています。一方、質疑応答では、完成形を事前に示しにくいため決裁者が判断に迷うことや、たび重なるアップデートで利用者が操作に戸惑う場合があることも、弱みとして挙げられました。Arentの鴨林氏は、こうした点を弱みと認めつつも、変化のスピードが速い中では追随していくことが本質的に重要だと述べています。
まとめ
講演では、建設業界の生産性向上に向けて「標準化」の重要性が繰り返し語られました。AIやロボティクスを効果的に活用するためには、毎日利用され、構造化データとして蓄積し、それを建設業界全体で進めていくためには、企業ごとに差別化すべき領域と、業界で共通化できる領域を分け、後者について「標準化」を進めることが必要だと示されました。
また、建設業界では企業や組織の垣根を越え、データ標準化に向けた取り組みが進んでいます。こうした動きをさらに広げていくためには、標準化できる領域で、企業の垣根を越えた連携を深めていくことが重要です。
AI活用が注目を集める今、建設業界においては業務やデータの整備に取り組む重要性が一層高まっています。業界全体で標準化をどのように進めていくかは、今後の建設DXの推進を考える上で、重要なテーマの一つとなりそうです。
