BIM連携ロボット施工が変えるブロック工事と現場管理

建設ロボットは「1台」ではなく「ワークフロー」で考える時代

ブロック・間仕切り工事は、現場全体の工程を左右するボトルネックになりがちです。職人不足、高齢化、天候リスク…2025/12現在でも、この課題はほとんど解消していません。

そんな中、UAEでの実証を経て、米国展開を始めるスタートアップ Buildroid AI が面白いアプローチを見せています。ポイントは「ロボットそのもの」ではなく、BIMとデジタルツインで“事前に現場を回してから”ロボットを投入するという考え方です。

この記事では、「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」シリーズの一環として、この事例をヒントにしながら、

• モデルベースのロボット施工とは何か
• それが生産性と安全管理にどう効くのか
• 日本のゼネコン・専門工事会社が今から何を準備すべきか

を、現場目線で整理していきます。

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モデルベース自動化ブロック施工とは何か

結論から言うと、Buildroid AI のやっていることは、**「BIM＋デジタルツイン上でロボット施工計画を作り込み、最適化してから、複数ロボットを現場に投入する」**という運用コンセプトです。

1. 対象はブロック・間仕切り工事

同社が最初のターゲットに選んだのは、以下のような作業です。

• コンクリートブロック積み
• 乾式・湿式の間仕切り壁施工

理由はシンプルで、

• 反復作業でロボットに向いている
• 重量物（40kgクラス）の取り扱いが多く、腰痛・墜落・挟まれなど安全リスクが高い
• 工程全体のクリティカルパスになりやすい

という、**「生産性と安全性の両面でインパクトが大きい領域」**だからです。

Buildroid AI は、

• 2種類のブロック積みロボット
• 資材搬送用の自律走行搬送ロボット（AMR）

を組み合わせ、最大40kgのブロックを、幅4m × 高さ3m程度の壁として自動施工できるシステムを構築しています。

2. シミュレーションファーストという発想

多くの「建設ロボット」は、まずロボットを現場に持ち込み、そこで試行錯誤しながら使い方を探ります。その結果、

• セットアップに時間がかかりすぎて実運用に乗らない
• 工程にうまく組み込めず、稼働率が上がらない

という問題にぶつかります。

Buildroid AI はここをかなり割り切っていて、

まず Nvidia Omniverse 上で、デジタルツインを使って何千パターンもシミュレーションし、「きちんとペイするワークフロー」だけを現場に持ち込む

というコンセプトに振り切っています。

この「シミュレーションファースト」という思想は、AIやロボティクスを現場に入れる上で、日本の建設会社にとっても非常に重要なヒントになります。

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Buildroid AI が使うBIM・デジタルツイン技術のポイント

AI・ロボット導入の成功率を上げるには、BIMと現場データを土台にしたモデルベース運用がほぼ必須です。Buildroid AI の仕組みを分解すると、その要点が見えてきます。

BIM連携：RevitプラグインからOpenUSDへ

同社は Autodesk Revit 用プラグインを用意し、

1. Revitモデルを OpenUSD 形式に変換
2. 施工シーケンス情報（YAMLファイル）や材料情報を付与
3. Nvidia Omniverse 上で、物理シミュレーション可能なデジタルツインとして再構築

という流れで、設計BIMを「ロボットが動けるモデル」に変換しています。

LOD レベルで言うと、

• 受け取るのは LOD300 程度でもOK
• シミュレーション段階で LOD400〜500 相当までディテールを付加
  • 重量・剛性などの物性値
  • 仕上げ材・テクスチャ
  • 実際の現場制約に近い寸法精度

まで踏み込んでいるのがポイントです。

日本でもBIMは「設計図の3D版」で止まりがちですが、ロボット施工を視野に入れるなら、施工BIM／FM-BIMレベルまで情報を載せる発想が欠かせません。

自動計画：階層型タスクネットワークとビヘイビアツリー

Buildroid AI の計画エンジンは、

• 上位：階層型タスクネットワーク（HTN） で全体工程を組み立てる
• 下位：ビヘイビアツリーでロボットごとの詳細動作を制御

という二段構えになっています。

そして、

• コスト最小
• 工期短縮
• ロボット台数の最適化

といった目的関数を設定し、何度もシミュレーションを回して最適解を探索します。

ここで重要なのは、

「ロボットに何をさせるか」を職人の勘と経験だけに頼らず、数値で比較できる形にしていること

です。日本の現場でも、AIスケジューラやシミュレーションを組み合わせれば、

• より安全な手順
• 段取り替えの少ない手順
• 夜間作業を最小化する手順

などを事前に比較検討することが可能になります。

常時更新されるデジタルツイン

Buildroid AI のプラットフォームでは、ロボット稼働中もデジタルツインが常時更新され、

• ロボットの一部が故障・停止
• 資材搬入の遅れ
• 他工種との干渉

といった変化を検知すると、自動的に計画を再立案し、タスクを再配分します。

これは単なる「ロボット制御」ではなく、AIによる工程管理最適化に近い世界です。日本で既に広がりつつある以下の仕組みと非常に相性が良いと感じます。

• 進捗を可視化するクラウド工程管理システム
• 画像認識による進捗自動把握
• ドローン・レーザースキャンによる出来形取得

これらをBIM／デジタルツインに紐付けることで、「ロボットがいる・いない」に関係なく、現場のAI化レベルを底上げできます。

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生産性だけじゃない、AI・ロボットがもたらす安全面の効果

このシリーズのテーマでもある安全管理の観点から言うと、ブロック積みロボットの本当の価値は「ケガをしなくなる領域を増やすこと」にあります。

重量物ハンドリングの外注化

40kgクラスのブロックを1日中扱う作業は、

• 腰痛・筋骨格系疾患
• 挟まれ・落下・転倒

のリスクが高い典型的な“高負荷作業”です。そこをロボットに任せれば、

• 作業員は段取り・品質確認・墨出しなど、頭を使う作業にシフト
• 危険エリアへの人の立ち入りを減らしやすくなる

という構造に変えられます。

日本でも、労働安全衛生法やリスクアセスメントで「高リスク作業をどう低減するか」が繰り返し求められています。ロボットは、そのための具体的な工学的対策になり得ます。

デジタルツインを使った安全シミュレーション

Buildroid AI のように、BIMとロボットをデジタルツイン上で動かしておけば、

• 作業員とロボットの動線が交差しないか
• 仮設足場・搬送ルートに無理がないか
• 退避スペースは確保されているか

といったポイントを、実機を持ち込む前に検証できます。

これは、

• リスクアセスメント
• KY（危険予知）活動
• 安全衛生計画書の作成

と非常に相性が良く、AI・BIMを「書類作りのため」ではなく、安全対策を設計するためのツールとして活かせます。

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日本の建設会社が今から準備できること

「米国のロボット事例なんて遠い話」と感じるかもしれませんが、日本のゼネコン・専門工事会社が 2026年に向けて現実的に取り組めるステップはかなりあります。

1. ブロック・間仕切り工事の“見える化”から始める

ロボットを前提にしなくても、まずは以下をデータ化しておくと、そのままAI・ロボット導入の土台になります。

• 1日あたりの施工量
• 職人一人あたりの生産性
• 不安全行動・ヒヤリハットの傾向
• 工程遅延の原因（天候、段取り、搬送など）

これらを簡易でも良いので表形式で蓄積しておくと、

• AIによる工程最適化
• シミュレーションモデルのパラメータ設定

にそのまま使えます。

2. BIMのLODと属性設計を「施工・ロボット目線」で見直す

ロボット施工を視野に入れたBIM運用では、

• 仕上がり寸法だけでなく、ブロック1個分のジオメトリ・重量・持ち手までモデリング
• ブロック積み順序や、必要な作業空間を属性として付与

など、施工シミュレーションに耐えうるレベルまで情報を載せる必要があります。

いきなり完璧を目指す必要はありませんが、

• 次年度の大型案件で、一部フロアだけ 「ロボット対応BIM」 を試す

といった小さな実験から始めておくと、将来のAI・ロボット導入がかなりスムーズになります。

3. AI画像認識と工程管理を組み合わせる

このシリーズ全体のテーマでもありますが、ロボットに進む前段として、

• 現場カメラ＋画像認識で「ブロック積み進捗」と「危険行動」を自動検出
• その結果をクラウド工程管理と連携

といった “人主体＋AI支援”のフェーズ を挟むのがおすすめです。

理由は3つあります。

1. 現場側がAIの判断ロジックや限界を体感できる
2. データが溜まり、後からロボットシミュレーションの精度が上がる
3. 安全管理・品質管理のDXとして、すぐに効果を出せる

ロボットはその先にある「第2ステージ」と捉えた方が、社内の合意形成もスムーズになります。

4. パートナー選定と“リスクの分け方”を早めに検討する

Buildroid AI は、UAE・米国では 「コスト削減分を折半する」 形のシェアードセービングスモデルで展開しようとしています。

日本でも、

• ロボットメーカー
• AIスタートアップ
• 大学・研究機関

との協業で同様の枠組みを組めば、初期投資を抑えつつ、成果が出た分だけパートナーと取り分を分ける運用が可能です。

ここで重要なのは、

• 生産性指標（m²/日、人時生産性など）
• 安全指標（災害件数、ヒヤリハット件数）

を事前に合意し、「どこまで改善したら成功とみなすか」を数値で決めておくことです。

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これからの現場は「AIが段取りし、ロボットが動き、人が判断する」

Buildroid AI の事例が示しているのは、**ロボット単体の派手さではなく、BIM・デジタルツイン・AI計画を組み合わせた“仕事の組み直し”**です。

日本の建設会社にとっても、

• AIによる工程管理の最適化
• 画像認識による安全監視
• BIMベースのシミュレーション

といった取り組みは、すぐにでも着手できる領域です。その延長線上に、ブロック施工ロボットや内装ロボットとの連携が見えてきます。

これからの現場では、

• AIが全体の段取りとリスクを見える化し
• ロボットが高リスク・高負荷作業を引き受け
• 人が例外対応と品質判断に集中する

という役割分担が、当たり前になっていくはずです。

もし自社で「どこから始めればいいか」を迷っているなら、まずは 自社の得意工種（躯体、内装、設備など）で一番“キツい作業”を洗い出すところ から始めてみてください。

その作業を、

1. データ化する（生産性・事故リスク）
2. BIMに落とし込む
3. 簡易なシミュレーションやAI解析にかけてみる

という3ステップを回せば、ロボット導入を含めた次の一手がかなりクリアになります。

建設業のAI活用は、派手なデモよりも「地味なデータ整備」と「小さな実証」の積み重ねがものを言います。2026年に向けて、まず一件、“AI・BIM前提で工法を見直す案件” を社内で決めてしまうところから動き出してみてください。