Walmartに学ぶ3Dプリント×AI施工：建設生産性を一桁変える発想

建設ロボットが5人で24時間稼働する時代に何が起きているか

アメリカでは、Walmartをはじめとする小売大手が、**「3Dコンクリートプリント＋AIロボット施工」**で十数件規模のプロジェクトに踏み出しました。施工を担うFMGIは「AIで学習したロボットが24時間稼働し、人は5人で回せる」と公言しています。

これは単なる海外トレンドではなく、日本の建設会社にとってもかなり具体的な示唆があります。人手不足、技能者高齢化、安全確保、工期短縮という日本の悩みそのものに直結するからです。

この記事では、Walmartの事例を起点に、

• 3Dプリント施工とAIロボットが何を変えるのか
• なぜ「一品物の建設」でスケールが効くようになってきたのか
• 日本の建設会社が2026年までに準備しておくべき現実的なステップ

を、**「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」**シリーズの文脈で整理します。

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3Dプリント×AI施工で何が変わるのか

結論から言うと、3Dコンクリートプリントは構造躯体～インフラ要素の施工プロセスを“製造業化”する技術です。WalmartとAlquist 3Dの取り組みは、そのスケール化の実証と言えます。

Walmart×Alquist 3Dのポイント整理

Construction Diveの記事内容を、AI・生産性の観点から絞って整理すると、ポイントは次の4つです。

1. Walmartを含む複数小売が、十数件規模の3Dプリント案件を発注
2. 領域は店舗増築やインフラ要素など、商業建築中心
3. FMGIがAI搭載ロボットによる24時間施工モデルを構築
4. Alquist・FMGI・Hugg & Hall（機械リース）の三者で、プリンター所有・リース・施工を分担するスキーム

ここで重要なのは、3Dプリントそのものよりも、

「AIロボット＋少人数オペレーション」

という生産システムのデザインです。日本で言えば、プレキャスト工場＋現場施工を、さらに一歩押し進めたイメージに近いです。

AIロボット施工の具体的なインパクト

AIとロボティクスを組み合わせた3Dプリント施工には、少なくとも次のようなメリットがあります。

• 工期短縮：24h稼働前提で工程を組める
• 人員削減：ロボット1台あたり数名のオペレーターで運用可能
• 品質の均一化：AIが吐出量・速度・ルートを最適化し、施工ばらつきを抑制
• 安全リスク低減：高所・危険箇所での型枠・配筋・打設作業を一部自動化
• 環境負荷低減：材料最適化により、コンクリート使用量・廃材削減が可能

日本の建設現場でも、型枠・足場・左官といった“人手依存工程”がボトルネックになっているケースは多いはずです。ここにAIロボット施工を当てられると、インパクトはかなり大きいと考えています。

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「5人で24時間」の現場オペレーションを分解する

FMGIは、自社サイトで「AIで訓練したロボットが24時間稼働し、5人で運用できる」とうたっています。これを日本の現場目線で分解すると、次のような役割分担が見えてきます。

1. ロボット自体が担う仕事

AI搭載3Dプリンター（ロボット）は、主に以下を自律的・半自律的に行います。

• プリントヘッドの走行ルート選定と追従
• 打設速度と吐出量のリアルタイム調整
• 施工中の層間温度・硬化状態に応じたペース配分
• 障害物検知と衝突回避

ここに画像認識・センサー・過去施工データを用いたAI制御が効いてきます。ポイントは、人がすべてを指示するのではなく、「例外処理」に集中できるレベルまで自律化していることです。

2. 5人のチームは何をしているのか

現場の5人は、ざっくり言えばこんな役割に分かれます。

• オペレーション監督：進捗・品質・安全全体を管理する監督者
• プリンターオペレーター：機器設定、ジョブ切り替え、トラブル対応
• 材料管理・補給担当：コンクリート・モルタルの供給と品質確認
• 測量・品質確認担当：出来形管理、スキャン、記録
• 安全監視・現場調整担当：人とロボットの動線管理・KY・周辺協力会社との調整

日本の「AI施工」の議論でありがちなのは、「現場から人がいなくなる」極端なイメージですが、実際には「人の仕事の中身を変える」方が近いです。危険で単調な作業をロボットに任せ、人は監督・調整・品質・安全・段取りにシフトしていきます。

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日本の建設会社が学ぶべき3つのポイント

Walmartの事例はスケールも投資額も大きく、日本企業には遠く感じるかもしれません。でも、構造をよく見ると、中堅ゼネコンや専門工事会社でも真似できる要素がはっきり見えてきます。

① 「一発勝負の実証」から「繰り返しモデル」へ

Alquistは、これまでにもWalmart店舗の増築を3Dプリントで手掛けてきました。2024年のテネシー州Athens店では、約740㎡・高さ約6mの増築を施工しています。今回の新発表では、十数件規模に一気に増やす話になっています。

ここで重要なのは、

• 類似用途・類似仕様の案件をシリーズ化している
• 3Dプリントに向いた形状・スパン・仕様を選んでいる

という点です。

日本企業でも、次のような発想なら十分現実的です。

• 物流倉庫・工場・店舗の標準プランの一部を、ロボット施工向けにリデザインする
• 「擁壁」「ピット」「一部の外構」など、繰り返しの多い部位からAI施工を適用する
• EPCやデベロッパーと組み、複数案件パッケージで投資を回収する

「単発のPoC（実証実験）」で終わらせず、最初から3～5件セットの前提でROIを設計するのがポイントです。

② 施工会社・機械リース・テックベンダーの三角形

Alquist（技術）・FMGI（施工）・Hugg & Hall（リース）のスキームは、日本でいうと次のようなイメージに近いです。

• 3Dプリンターメーカー or ロボテック企業（Alquist）
• 総合・専門工事会社（FMGI）
• 建機・仮設リース会社（Hugg & Hall）

日本の建設DXでボトルネックになりがちなのが、

• 新しい施工機械を誰が所有し、誰が保守し、誰が使うのか

が曖昧なままプロジェクトが始まることです。Walmartのケースは、

• プリンターは施工会社が所有
• リース会社がファイナンスとメンテナンスを担当
• 3Dプリント技術はAlquistが提供

という分担が明確です。

日本でも、例えば次のような組み合わせが考えられます。

• 建機レンタル大手×ゼネコン×AIスタートアップで**「AI施工機械の共同事業」**
• ハウスメーカー×プレキャスト工場×ロボットSIerで**「標準戸建のロボット躯体ライン」**

要は、1社で全部抱え込もうとしないことです。AI・ロボットは設備投資とノウハウ蓄積が重い領域なので、「三角形」でリスク分散した方が、結果的に動きが早くなります。

③ AI施工はBIM・工程・安全データとセットで考える

3Dプリント施工は、デジタルデータがなければ始まりません。Walmart案件でも、BIMに相当する3Dモデルからプリントパスが生成されています。

日本でAI施工を検討するなら、最低限、次のようなデータ連携をセットで考えるべきです。

• BIMモデル → ロボット施工データ：壁厚、開口、配管・配線スペース等をロボット仕様に合わせて設計
• 工程データ → ロボット稼働計画：24h稼働前提のタクト工程、材料供給計画
• 安全管理データ → 画像認識AI：ロボット周辺の立入禁止エリア、人と機械の距離監視

ここで効いてくるのが、シリーズ全体のテーマでもある**「画像認識による安全監視」「工程管理の最適化」「熟練技術のデジタル継承」**です。

たとえば、3Dプリント現場では次のようなAI活用が現実的です。

• カメラ・LiDARでロボット周辺の作業員位置をリアルタイム監視し、危険接近時に自動停止
• ドローン・固定カメラによる出来形撮影をAIが解析し、プリント層の欠陥や寸法ズレを自動検知
• ベテラン監督の判断（打設中止・速度調整など）をログ化し、AIの制御ロジックに反映

要するに、AI施工は「特別なプロジェクト」ではなく、日常的なBIM活用や安全管理DXの延長線上にあると考えた方が現実的です。

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2026年までに日本の建設会社がやるべき4ステップ

では、日本の建設会社・専門工事会社が、実際にAI施工・3Dプリントの波に備えるには何から始めればいいのか。規模を問わず取り組めるステップを4つに整理します。

ステップ1：自社案件の「ロボット適性マップ」を作る

まずやるべきは、自社の案件・工種のどこにロボット化の余地があるかを可視化することです。

• 繰り返し性が高い（同じ形が多数ある）
• 危険度が高い／災害リスクが顕在化している
• 技能者不足が深刻で、今後も人材確保が難しい

といった観点で、対象候補を洗い出します。3Dプリントに限らず、

• 型枠ロボット
• 鉄筋結束ロボット
• 左官ロボット

など、複数の選択肢を並べて評価すると、投資判断がしやすくなります。

ステップ2：小さな「AI×ロボットPoC」を必ず1件やる

机上で議論していても、現場感覚は養われません。2026年までに、最低1案件はAI×ロボット施工のPoCを行うことを強くおすすめします。

ポイントは、

• 売上インパクトよりも、学習効果を優先する案件を選ぶ
• 現場・設計・安全・情報システムを巻き込んだ横断チームを作る
• コスト・工期・品質・安全すべてでビフォア／アフターを数値で残す

です。Walmartも、いきなり十数件から始めたわけではありません。1件目→2件目→シリーズ案件と、着実に階段を上っています。

ステップ3：AI人材は「専門家を雇う」より「現場×DX人材」を育てる

AI施工というと、データサイエンティストやロボットエンジニアを大量採用しないといけないイメージがありますが、多くの会社には過剰です。

現実的なのは、

• 現場・設計・設備の若手～中堅から、**「AI施工推進担当」**を選抜
• 外部ベンダーやSIerと組ませ、要件定義と現場導入を回せる人材に育てる

というアプローチです。

AI・ロボットの専門技術は外部に頼ればよく、社内で重要なのは、

• どの工程を自動化する価値が高いかを判断する力
• 安全・品質・工程の現場要件を言語化し、仕様に落とし込む力

です。ここを押さえないと、「高機能だけど誰も使わないAIロボット」が量産されます。

ステップ4：安全管理DXとセットで進める

AI施工・ロボット施工を導入する際、安全管理は必ずセットでDXするべきです。ロボットは扱いを間違えると、新たなリスクにもなります。

おすすめのアプローチは、

• 画像認識AIによるヘルメット・ハーネス着用確認
• 人・重機・ロボットの動線を踏まえたジオフェンス（仮想立入禁止エリア）
• AIによるニアミス・ヒヤリハット映像の自動抽出とパターン分析

を、ロボット導入と同じタイミングで進めることです。

こうすることで、

• 「AI＝監視される」ではなく、「AI＝自分たちを守るツール」という現場の納得感
• ロボット導入に対する監督署・元請・施主への説明材料

も用意できます。

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建設AI導入の本質は「現場の仕事の再設計」にある

WalmartとAlquist 3Dの取り組みは、3Dプリントという派手な技術の裏で、仕事の段取り・役割分担・投資スキームを抜本的に組み替えている点が本質です。

日本の建設会社にとっても、

• どの工程をAI・ロボットに任せるか
• そのとき、人はどんな付加価値の高い仕事をするのか
• どのパートナーと組めばスピードとリスクのバランスが取れるか

を考え抜くことが、生産性向上と安全管理の両立への近道になります。

この「建設業界のAI導入ガイド」シリーズでは、今後も、

• 画像認識AIによる安全監視の具体事例
• BIMとAIをつないだ工程最適化のやり方
• 熟練技術をデジタルに落とし込む手順

などを、実務寄りに掘り下げていきます。

自社でAI・ロボット施工をどこから始めるべきか、整理したい方は、まずは自社案件の「ロボット適性マップ」を作ることから始めてみてください。そこから見えてくる「最初の一歩」をどう設計するかが、2026年以降の競争力を大きく分けます。