i-Construction2.0時代のBIM/CIMとAI活用ガイド

i-Construction2.0で「省人化3割」を本気で狙うには

2040年度までに建設現場の省人化3割、生産性1.5倍——国土交通省が掲げる 「i-Construction2.0」 の目標は、現場感覚で見るとかなりチャレンジングです。

人手不足、高齢化、安全確保、技術継承。どれも待ったなしの課題ばかりで、根性論や残業ではもう乗り切れません。そこで中核に据えられているのが BIM/CIMとデータ連携のオートメーション化、そしてAIの活用です。

この記事では、国交省の「令和7年度 第3回BIM/CIM推進委員会幹事会」の発表内容をベースに、建設会社が 今から何を準備し、どこにAIを組み込むべきか を具体的に整理していきます。「またお上の話か…」で終わらせず、自社の武器に変える視点で読んでみてください。

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国交省が描くi-Construction2.0とBIM/CIMの位置づけ

i-Construction2.0のポイントは、単なるICT化ではなく 「データ連携のオートメーション化」 に踏み込んでいることです。

2040年度までに建設現場の省人化を少なくとも3割（＝生産性1.5倍）

この目標を支えるのが、BIM/CIMとAIです。

BIM/CIMは「3D図面」ではなく“データ基盤”

国交省の定義をかみ砕くと、BIM/CIMは次のようなものです。

• 調査・測量・設計・施工・維持管理で扱う情報を すべてデジタルデータ化
• 発注者・受注者が 同じデータを共有 しながら業務を進める
• 一連の建設生産・管理プロセスを 一体のシステムとして効率化

つまり「3Dモデルでカッコよく見せる」ことが目的ではなく、

• 現場での手戻りを減らす
• 設計〜施工〜維持管理までデータをつなぐ
• AIで自動判定・自動計測をしやすくする

ための “共通言語”と“土台づくり” だと考えた方がしっくりきます。

モデル事務所＝これからの標準を先取りする実験場

国交省は「i-Constructionモデル事務所」を指定し、BIM/CIMの先導的な取り組みを進めています。今回の幹事会では、このモデル事務所でのBIM/CIM活用状況が報告される予定です。

モデル事務所で試されているのは、例えば次のようなことです。

• 設計段階からBIM/CIMを前提としたワークフロー
• 施工段階での3Dモデルと施工管理データの連携
• 維持管理を見据えた属性情報の整備

ここで得られたノウハウが、将来の標準仕様や発注者要件に反映されていきます。つまり、中長期的には 「モデル事務所でやっているレベル」が“普通に求められるレベル”になる ということです。

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BIM/CIMポータルサイト更新が意味するもの

今回の発表で地味ですが重要なのが、 BIM/CIMポータルサイトの刷新と好事例募集の開始 です。

直轄だけの事例から「多様な主体」の事例へ

これまで事例集に掲載されていたのは主に直轄事業でしたが、今後は次のような主体も事例を出せるようになります。

• 地方自治体
• ゼネコン・中堅建設会社
• 専門工事会社
• コンサルタント

様式に沿って情報を記入し、関連資料を添えて提出すれば、BIM/CIM事例集に掲載される可能性があります。

これは単に「事例を集めたい」という話ではなく、

• 民間・地方まで含めた“横展開”を本気で進めるフェーズに入った

と読むべきです。言い換えると、

• 「ウチはまだBIM/CIMは様子見で…」というスタンスは、数年後には競争力リスクになりかねない

というサインでもあります。

好事例づくりはAI導入のテストベッドになる

BIM/CIMの好事例を作ろうとすると、

• どの情報をモデルに持たせるか
• どの業務プロセスをデジタル化するか
• 誰がどのタイミングでデータを更新するか

といった設計を徹底的に考え直すことになります。

ここにAIの視点を組み込むと、

• どのデータならAIで自動チェックできるか
• どの作業を人ではなくAIに任せられるか
• 誤検知・見落としをどう扱うか

といった検討が自然に進みます。BIM/CIMの好事例づくり＝AIを現場に“安全に”組み込む実験場 にもなる、ということです。

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建設現場でBIM/CIMとAIをどう組み合わせるか

ここからは、「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、BIM/CIMを土台にしたAI活用の具体像を整理します。

1. 安全管理：3D＋画像認識で“危険の見える化”

安全管理は、AIの実装効果が分かりやすい領域です。BIM/CIMと画像認識AIを組み合わせると、例えば次のような運用が可能になります。

• 監視カメラ映像をAIがリアルタイム解析
• 作業員の位置情報をBIM/CIMモデル上で可視化
• 危険エリア（重機の旋回範囲、高所作業エリアなど）に侵入したらアラート

BIM/CIMモデル上で「どこが危険か」を定義し、その情報をAI側に渡す ことで、単なる画像認識よりも実用的な安全監視が実現します。

2. 工程管理：出来形・進捗の自動判定

工程管理は人手での確認・記録が多く、担当者の負荷も大きい領域です。ここにBIM/CIM＋AIを入れると、

• ドローンや固定カメラで撮影した画像・点群データをAIが解析
• BIM/CIMモデルと比較して「出来形」「施工済み範囲」を自動判定
• 日次・週次の進捗レポートを自動生成

といった仕組みが組めます。

このとき重要なのが、BIM/CIMモデルに工程情報（WBS）や数量情報をきちんと紐づけておくこと です。モデル側が“ただの3D形状”だと、AIがどの部位を何工種として扱えばよいか判断できません。

3. 品質管理：AIによる自動検査と判定履歴の蓄積

品質管理では、AIが

• クラック・欠損・打設ムラなどの自動検出
• 規格値との照合
• 検査結果の自動記録

を担い、人は最終確認と判断に集中する形が現実的です。

BIM/CIMモデルに「部材種別」「設計値」「検査項目」の属性が入っていれば、

• AIが撮影した箇所をモデル上で特定
• 自動的に該当部材の検査帳票を呼び出す
• 合否判定と履歴をモデルと紐づけて保存

といった一連の流れを自動化できます。

4. 技術継承：熟練者の“判断パターン”をAIに学習させる

人材不足と合わせて深刻なのが、熟練技術者の引退です。AIはここでも役に立ちます。

• ベテランが行った設計・施工判断と、その背景情報をBIM/CIMデータに紐づけて記録
• そのデータを元に、AIが「類似条件の過去事例」「採用された工法」「トラブル事例」などを提示

という形で、「勘と経験」を検索可能な知識として残す ことができます。

現場の若手からすると、

「この条件だと、過去はどんな納まり・工法を選んでいたのか？」

をすぐに引き出せるだけでも、検討スピードと安心感が大きく変わります。

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中小建設会社が今から取るべき5つのアクション

「モデル事務所や大手の話でしょ」と距離を置くと、数年後に一気にギャップが開きます。中小規模の会社でも、今からできる現実的なアクションは多いです。

1. 「BIM/CIMで何をしたいか」を1つだけ決める

最初から設計〜維持管理まで全部やろうとすると、ほぼ確実に頓挫します。おすすめは、

• 安全管理を楽にしたい
• 出来形管理の手戻りを減らしたい
• 写真整理と帳票作成を自動化したい

など、1つだけ困りごとを決めて、そこから逆算してBIM/CIMとAIの活用範囲を設計する ことです。

2. 既存案件の1本を「小さなモデル事務所」にする

いきなり会社全体で変えようとせず、

• 比較的余裕のある現場
• 発注者がICTに前向きな案件

を1本決めて、

• BIM/CIMモデルの作成
• 一部工程でのAI活用（写真整理、安全監視など）

を試す「ミニモデル事務所」として位置づけます。ここでの成功・失敗を社内で共有することで、次の案件への展開が一気に楽になります。

3. 現場写真・報告書の“構造化”から始める

AIもBIM/CIMも、元データがバラバラだと威力を発揮できません。まずは、

• 写真の撮影ルール（アングル、タイミング、命名規則）
• 日報・出来形報告のフォーマット

を揃えることから始めてみてください。ここを整えるだけで、

• AIによる自動仕分け
• BIM/CIMモデルとの自動ひもづけ

のハードルがかなり下がります。

4. 若手＋デジタル得意層を“AI・BIM/CIM推進チーム”に

BIM/CIMとAIは、単なるツール導入ではなく 業務の組み立て方そのものの見直し になります。ベテランの現場感と、若手のデジタル感覚の両方が必要です。

• 30〜40代の現場所長クラス
• 20代〜30代のデジタルに強い若手

を混ぜた小さなチームを作り、

• 1現場の試行
• 社内ルールのたたき台づくり

を任せるやり方が現実的です。

5. 公開される会議資料・事例集を“教科書”として使う

国交省や関係機関が公開する

• BIM/CIM推進委員会関連の資料
• BIM/CIMポータルサイトの事例集

は、そのまま 「今後求められる標準像」 のヒントになります。難しく考えず、

• 自社のやり方とどこが違うか
• どの部分なら真似できそうか

をチェックするだけでも、社内の議論が具体的になります。

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これからの建設DXは「BIM/CIM × AI」で完成形に近づく

国交省のBIM/CIM推進委員会やポータルサイトの更新は、単なるお役所イベントではなく、

• 2040年に向けて建設業界全体の前提条件が変わっていく

という宣言に近い動きです。

この「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」シリーズでは、

• 画像認識AIによる安全監視の実装パターン
• BIM/CIMモデルとの具体的なデータ連携方法
• 工程管理・品質管理へのAI適用事例
• 熟練技術のデジタル継承の設計

など、現場レベルで役立つ視点を引き続き扱っていきます。

今のうちから、小さくてもいいので

• BIM/CIMを前提にした1つの業務
• AIを組み込んだ1つのワークフロー

を試しておけば、数年後に求められる水準へのギャップはかなり縮まります。

「どの現場で、どの業務から試せそうか？」

この記事を読み終えた今、その問いをチームで話し合うところからスタートしてみてください。