Sitrom-CC活用術

工事原価管理・管理会計システムSitrom-CCを運営するフォロス株式会社の代表 後藤義之による、建設業AI活用についての考えをご紹介する企画第1弾です。ぜひご一読ください。

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2025年も、Sitrom-CCにて多くの機能や個別業務最適化をご提供し、お客様と共に成長することができました。
2026年はAIを含めたさらなる拡張、成長の機会をご提供できるよう邁進してまいります。

「AIを使って何かできないか？」
—— 最近、このようなご相談を多くいただくようになりました。

しかし、多くの企業が「AIを導入したものの成果が出ない」という壁にぶつかっています
その原因の多くは、AIへの誤解とデータ基盤の不在にあります。

第1回目となる今回は、建設業のAI活用を検討される前に、必ず押さえていただきたい3つのポイントを整理します。

　【1】AIには「得意技の違う2種類」がある

AIと一口に言っても、実は大きく2つの系統があります。

■ 機械学習（ML）

•  大量の数値データから規則性を見つけ、予測・分類・スコア化が得意

•  ただし、数万件規模の学習データがないと精度が不安定

•  例：赤字工事の予測、原価の異常検知

■ 生成AI（LLM）

•  文章・会話・要約・検索・"それっぽい提案"が得意

• ただし、1円単位の正確さや件数一致を保証する設計ではない

• 例：過去資料の検索、報告書の下書き作成

この違いを理解せず「AIなら何でもできる」と期待すると、導入は確実に失敗します。

　【2】2024〜2025年、AIは「業務の中」に入ってきた

ここ1〜2年で顕著なのは、AIが単体ツールではなく、業務アプリの中に組み込まれる動きです。

• 業務系SaaSでは、プロジェクトデータに対して自然言語で質問し、要点抽出・検索・整理をする"Assist/Copilot"系が本格化しています。Procoreでは、会話型体験としてProcore Assist（旧Copilot）が言及されています。

• Autodeskは、Autodesk AssistantをFusionやConstruction Cloud利用者の支援として進化させ、クロスプロダクトでの導線やインサイト提供を強化していると発表しています。

• Oracleは建設・エンジニアリング領域で、分析パイプラインとAI支援分析（自然言語で"尋ねる"）を前面に出したConstruction Intelligence Cloudを提供しています。

これらの動きは、AIは"業務の外"で扱うものではなく、"業務の中"に入れて初めて回り始めるものであることを示しています。
そして、その"業務の中"の最有力が、受発注・原価・請求・勤怠・会計などの基幹データです。

　【3】現実解は「9割AIで下ごしらえ、1割人が確認」

生成AIは、「1000件の工事から赤字工事を100%の精度で当てる」といった使い方は苦手です。
しかし、「怪しい工事を80〜120件くらい挙げて、なぜ怪しいかも説明する」というアドバイザー的な使い方には向きます。
いま実装の主流は「AIで100%自動化」ではなく、「工数を9割減らして、最後は人が確認」という設計です。この役割分担を徹底することが、監査・会計・請求での事故を防ぎながら成果を出す鍵です。

ただし、AIは“便利な反面、セキュリティの攻撃面”にもなるリスクを持っています。
「うちのデータは学習に使われないのか？」「AIが変な指示に騙されないか？」など、新たな懸念を抱いているところかと存じます。
AI導入は「便利ツール追加」ではなく、新しい情報システム導入です。
アクセス権、ログ、データ持ち出し、権限境界、評価手順なども、業務の中で使われるAIには、適切な規模感に合わせた導入が必要になります。
日本でも、事業者向けAIガイドライン（経済産業省等）でガバナンスの整理が進んでいます。

https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html

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いかがでしたでしょうか。
次回は建設業における「AIの理想解」、つまり、Sitrom-CCのような統合基盤と組み合わせることで実現する、経営ナビゲーターとしてのAIの姿を具体例と共にご紹介します。

ご不明点やご相談がございましたら、お気軽にこちらよりお問い合わせください。