建設費高騰時代のAI設計マネジメント術：初期かじ取りが9割

建設費が読めない時代、設計初期で勝負はついている

2025年度の公共工事設計労務単価は10年連続で上昇、主要建材もコロナ前と比べて2〜3割高い水準が続いています。多くのゼネコンや設計事務所が「見積もりを出した瞬間に赤字が見える」状態に追い込まれているのが現実です。

ただ、プロジェクトが苦しくなる現場を追っていくと、共通点があります。ほとんどが「設計初期のかじ取り」に失敗しているということです。発注者の夢を全部抱え込んだまま基本設計を進め、積算段階でようやく「予算オーバーが発覚 → 大幅減額 → 品質劣化と手戻り」の負のスパイラルに陥るパターンです。

この記事では、日経クロステックの記事「コストダウンの鍵は設計初期のかじ取りに」をヒントにしつつ、**AIとBIMを前提にした“これからの設計初期マネジメント”**を掘り下げます。シリーズ「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」の一環として、コスト・品質・安全を同時に守るための具体策に踏み込みます。

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なぜコストダウンは「設計初期」でしか決まらないのか

建設プロジェクトのライフサイクルコストのうち、8割前後は基本構成と仕様が決まる“初期設計フェーズ”で事実上ロックされると言われます。構造形式、スパン計画、設備方式、仕上げグレード……。ここでの選択を後から大きく変えるのは、ほぼ不可能です。

よくある失敗パターン

典型的な流れは次の通りです。

1. 発注者の要望をほぼそのまま盛り込んだボリュームプランを提示
2. プレスリリースや議会説明用に“理想案”が先に社会に出る
3. 実施設計・見積で数十％の予算オーバーが判明
4. 減額VEのために設計変更や仕様落としを連発
5. 工期が圧縮され、安全・品質リスクが急上昇

多くの設計者は心当たりがあるはずです。ここにAIを入れていくなら、「要望を聞く」から「要望と予算を同時にデータで検証する」スタイルに変える必要があります。

AIで変わる“初期の見極め”

AI・BIMを組み合わせると、設計初期から次のような判断が可能になります。

• 過去プロジェクトデータから、用途・規模・仕様に応じた概算単価を自動推定
• スパンや階高を変えた場合の鉄骨量・コンクリート量の増減を即時シミュレーション
• 仕上げグレード変更がライフサイクルコストと維持管理に与える影響を比較

「この要望を全部入れると、今の単価水準では○％予算を超えます」

この一言を、企画段階で“数字付き”で提示できるかどうか。ここが設計者の立場を守るうえでも決定的です。

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発注者と合意すべき「チャレンジテーマ」の決め方

日経クロステックの記事が指摘しているポイントの一つが、**「発注者とチャレンジテーマを早い段階で合意する」**ことです。コストダウンだけを目的にすると、ただの“安普請”で終わります。逆に夢ばかり追うと予算が破綻する。

現実的なのは、「守るべきコア価値」と「割り切って攻める領域」をはっきり分けて合意することです。

チャレンジテーマの3分類

僕なら、設計初期のワークショップで、最低でも次の3つは発注者と一緒に整理します。

1. 絶対に守る価値（Must）

   • 構造安全性、避難計画、バリアフリーなど法令・安全関連
   • 施設コンセプトに直結する空間（例：ホールの音響性能、アリーナの視認性など）

2. 条件付きで挑戦する領域（Try）

   • 新工法や新材料の採用
   • メディア向けに話題性を持たせたい意匠要素

3. 予算に応じて調整する領域（Adjust）

   • 仕上げグレード
   • 一部設備仕様
   • 外構・ランドスケープのボリューム

この3分類をBIMモデルとAIシミュレーションにひも付けておくと、VE段階で「どこを削るか」の議論が極めてスムーズになります。

チャレンジテーマの合意とは、発注者と設計者で「どこまでリスクを取り、どこで堅実に行くか」を事前に見える化する作業です。

AIが支援できる「チャレンジ」の見極め

AIを使うと、チャレンジテーマの妥当性を定量的に評価できます。

• 作業員の動線と危険エリアを画像認識で解析し、新工法導入時の安全リスクを予測
• 仮設機材や重機配置をシミュレーションし、工程短縮効果を数量で示す
• 類似案件のクレーム・不具合データから、新材料の採用リスクをスコア化

感覚的な「多分大丈夫」ではなく、**「この新工法は工程を15％短縮できるが、過去データ上は初年度に不具合発生率が5％上がる」**といった数字で議論できるようになります。

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AI設計支援の実像：どこまで任せていいのか

AI設計と言うと、華やかなCGパースや自動プランニングが注目されがちですが、現場目線で価値が大きいのはもっと地味な部分です。

コストと工程の“即時フィードバック”が本丸

AIとBIMを組み合わせた設計支援のコアは、**「設計変更の影響を即座に見せること」**です。

• スパンを1m伸ばした瞬間に、鉄骨量・コンクリート量・概算コストが更新される
• 仕上げ材をAからBに変えると、材料費・工期・メンテナンス費が再計算される
• ルート変更で配管長が増えた場合、圧損やポンプ容量、電気料金への影響まで自動試算

人間の設計者がやるべきなのは、その結果をどう解釈し、どの案を採用するかを判断することです。機械に任せるのは「計算と比較」の部分で十分です。

安全設計への応用：リスク可視化AI

シリーズテーマでもある安全管理の観点から言えば、設計初期のAI活用で特に効果が大きいのは次の2つです。

1. 施工時安全性のシミュレーション

   • 足場・仮設通路・クレーン作業範囲をBIM上で再現し、AIが転落・重機接触・挟まれリスクを自動検出
   • 高所作業回数を算出し、「このディテールは安全対策コストが○○万円増える」と見える化

2. 避難・防災計画の最適化

   • 群集シミュレーションAIで避難時間を推定し、階段幅や出口位置を最適化
   • 浸水想定データや地震ハザードマップとBIMを連携し、機械室・電気室の配置を自動チェック

結果として、**「安全リスクを減らすための設計変更が、長期的にはコストダウンにつながる」**ケースも明確に示せるようになります。

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人手不足の現場を救う「AI＋BIM設計プロセス」の実装ステップ

ここからは、実際に自社の設計プロセスにAIを組み込むときの現実的なステップを整理します。中堅ゼネコンや設計事務所を想定した話です。

ステップ1：過去案件データの棚卸し

AI導入で最初につまずくのがデータのバラバラ問題です。ここをサボると精度がまったく出ません。

• 用途・延床面積・構造形式・階数
• 工事費総額・m²単価・主要仕上げ仕様
• 工期・主なトラブル・追加工事内容

最低でもこの程度は、過去5〜10年分を整理し、表形式で管理するところから始めます。エクセルでも構いません。

ステップ2：概算コストAIとBIMの連携

次に、簡易な概算コストAIモデルを構築し、BIMとの連携を図ります。

• 建物ボリューム（床面積・高さ・スパン）から概算工事費を推定
• 構造形式ごとの単価差を学習させておく
• BIMモデルから数量を自動取得し、AIに渡す仕組みを作る

クラウドのAutoMLサービスなどを使えば、専門のデータサイエンティストがいなくても十分実用レベルのモデルが作れます。精度より「即時性」を重視した方が、設計現場では喜ばれます。

ステップ3：設計初期ワークショップへの組み込み

AIがある程度回り始めたら、設計初期の発注者ヒアリングにAIを持ち込むのがポイントです。

• 要望をヒアリングしながら、その場でラフモデルをBIMで作成
• AIがリアルタイムに概算コストと工期、ランニングコストを提示
• チャレンジテーマ候補ごとに、コスト・安全・工程への影響を即時比較

これを何度か経験すると、発注者側も「数字を見ながら意思決定する」感覚に慣れてきます。設計者も、“後から責められないためのログ”が残るので精神的にかなり楽になります。

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2026年に向けて、設計者に求められるマインドセット

ここまで読んで、「うちの規模でAIなんて」と感じたかもしれません。でも、僕は違うと思っています。人手不足と建設費高騰が続くなかで、AIを使わずに設計の質と安全を守り続ける方がよほどリスクが高いからです。

設計者に求められるのは、次の3つのマインドセットです。

1. 数字で語る設計者になる
   意匠・構造・設備それぞれが、AIやBIMの数字を理解し、発注者と“根拠ある会話”ができること。

2. チャレンジと守りのバランスを設計する
   単なるコストカットではなく、どこで新しい技術に挑戦し、どこで標準ディテールに戻すかを戦略的に決めること。

3. AIを「判断材料を増やす道具」として使う
   最終判断は人間が行う。そのための材料を高速に集める“参謀”としてAIを位置づけること。

このシリーズ「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」では、今後、画像認識による安全監視、工程管理AI、技能継承のデジタル化なども扱っていきますが、どのテーマにも共通するのは一つです。

AIの価値は、「早い段階で、より良い判断を下せるようにする」ことに尽きる。

コストダウンの鍵が設計初期にあるなら、AIを最優先で投下すべきポイントもまさにそこです。次の案件から、せめて1つでも“AIで検証した判断”を設計初期に組み込んでみてください。現場のストレスがどれだけ減るか、体感できるはずです。