2026年に備える建設AI戦略：受注残減少が突きつける現実

受注残8.1カ月という数字が示す「静かな危機」

2025/11の米ABC（Associated Builders and Contractors）の調査で、建設受注残が8.1カ月（2024/2以来の最低水準）まで落ち込んだというニュースが出ました。特に年商3,000万ドル未満の中小建設会社では、受注残が6.9カ月と4年ぶりの低水準です。

数字だけ見ると「アメリカの話」ですが、ここに日本の建設会社が無視できないポイントがあります。

• 大型インフラ・データセンター案件を持つ大手はまだ余裕がある
• そこにアクセスできない中小は、採算が厳しい入札競争に追い込まれている
• マージン期待は弱含みなのに、資材価格はじわじわ上昇

この構図は、日本の公共工事・再開発・データセンター需要の偏在と驚くほど似ています。2026年に向けて、「人海戦術と勘」に頼る経営は限界に近づいている、というシグナルと見た方がいいです。

この記事では、

• ABCの受注残データから読み取れる「2026年の建設市場の姿」
• 受注残減少局面で中小建設会社がまずやるべきAI活用
• 生産性向上と安全管理を同時に底上げする“現実的な”AI導入ステップ

を、日本の建設会社向けに整理します。

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なぜ受注残の低下が「AI導入のタイミング」なのか

受注残が減ると、ほぼ必ず起きるのが入札競争の激化と値下げ圧力です。ABCの分析でも、過去に受注残が8カ月台だった局面では、

• 積算の前提を攻めた“ギリギリ価格”の入札
• 予備費・リスクバッファの極小化
• 資材・人件費変動に対する神経質な対応

が目立ったとされています。

この環境で利益を守るには、

1. 「勝てる案件」を見極めて選ぶ
2. 「落とした案件」で赤字を出さない
3. 「受注した案件」を想定原価以内でやり切る

この3つの精度を、人の経験だけで上げるのは正直かなり厳しい。ここで効いてくるのが、AIによる予測・最適化・現場可視化です。

受注残減少局面でAIが効くポイント

受注残が厚いとき：

• 「案件を選ぶ余裕」があり、多少の読み違いも吸収できる

受注残が薄いとき：

• 1件ごとの利益率のブレが、会社全体の業績に直結
• 誤った入札判断・工程遅延・安全事故が、ダイレクトに資金繰りを圧迫

余裕がないタイミングほど、「精度」を上げる投資が利きやすい。AIは、その精度を底上げするためのツールとして、かなり相性がいいと感じています。

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データセンター・インフラ偏重の波を、どう読むか

ABCの調査では、

• インフラ関連の受注残：9.6カ月と依然高水準
• データセンター案件：大手の約37%が受注中だが、中小では6%未満
• 一方で、商業・教育・医療などの一般建築は伸び悩み

という「二極化」がはっきり出ています。

日本でも、

• 国家プロジェクト級のインフラ整備
• 大手デベロッパーによる都市再開発
• 大手通信・クラウド事業者によるデータセンター建設

と、中小が主力とする民間中小規模建築との間に、明確な温度差があります。

中小がAIで取りに行ける“間接的な波”

「うちはデータセンターなんて縁がない」と割り切るのは早いです。直接元請になれなくても、AIを使って“波に乗れるポジション”に近づく工夫はできます。

例えば：

• BIM＋AIで施工計画・干渉チェックを高速化し、
  • 大手ゼネコンのBIM協調施工の“使える協力会社”として評価を高める
• 画像認識AIで安全管理・出来形管理のレポートを自動化し、
  • 品質とコンプライアンスの「見える化」を武器に、サブコンとして差別化
• 工程・原価データをAIで分析し、
  • 「この規模・用途なら他社よりこのくらい短工期・高い精度でできる」という根拠を持った提案

大手の案件は、下支えする協力会社の“管理レベル”をかなり見ています。AIは「規模」ではなく「管理能力」で評価されるための近道になり得ます。

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2026年に向けて、中小建設会社が優先すべきAI活用3領域

受注残が薄くなっている今から2026年にかけて、中小・地域建設会社が現実的に取り組みやすく、かつ効果が出やすいAI活用領域を3つに絞ると、次の通りです。

1. 入札・積算の精度向上（収益を守るAI）
2. 工程管理の最適化（遅延・手戻りを減らすAI）
3. 安全管理・品質管理の高度化（事故とクレームを減らすAI）

順番に整理します。

1. 入札・積算の精度向上：どの工事で“勝ちに行くか”を決める

ABCの「建設信頼感指数」では、

• 売上期待：59.8（拡大基調）
• 採算期待：51.1（ギリギリプラス）
• 雇用期待：58.2

と、「仕事量はありそうだけど、儲かるかは怪しい」という心理がにじんでいます。日本の現場感覚ともかなり近いはずです。

ここで効くのが、過去の受注・原価データをAIに学習させるアプローチです。

AIでできることの例

• 過去案件から、工種別・規模別の実行単価の傾向を自動抽出
• 「似た条件の案件」の実績から、積算単価の妥当性チェック
• 会社にとっての**“得意パターン”（高利益が出やすい条件）**を可視化
• 逆に、赤字リスクが高い案件パターンを自動アラート

この結果、

• 受注しても利益が出にくい案件は、そもそも深追いしない
• 勝負すべき案件には社内リソースを集中させ、提案力を上げる

という“選択と集中”がしやすくなります。

2. 工程管理の最適化：AIで「なんとなく遅れている」をなくす

受注残が薄いときほど、1現場の遅れが全体のキャッシュフローに効いてくるようになります。

AIを工程管理に組み込むと、次のようなことが可能です。

• 日々の進捗写真・ドローン映像を画像認識AIで解析し、
  • 工区ごとの進捗率を自動推定
  • 実績と工程表の差異を可視化
• 職人の入退場データや機械稼働ログを解析し、
  • 「来週どの工種がボトルネックになるか」を予測
• 天候・資材納期・外部要因も含めてシミュレーションし、
  • 「今のままだと何日遅れるか」「どこを増員すべきか」を提案

これにより、「気づいたら2週間遅れていた」状態から、「3日前に手を打つ」状態へ変えていけます。

3. 安全管理・品質管理：事故とクレームは“利益率”の問題でもある

ABCのデータでは、受注残が減る一方で、建設雇用はまだ増加傾向にあります。つまり、

• 人は確保している
• でも仕事量は読みづらい

という、現場にとっては難しいバランスの状態です。こうした時期は、

• 経験の浅い人材が現場に増えやすい
• ベテランが複数現場を掛け持ちしがち

という構図から、安全事故や品質トラブルが起きやすくなります。

ここでもAIは有効です。

安全管理のAI活用例

• 監視カメラ映像から、
  • ヘルメット未着用・高所作業の不安全行動を自動検知
• 重機と人の距離をリアルタイムに監視し、
  • 近接時にアラートを出す

品質管理のAI活用例

• コンクリート打設後の表面画像から、
  • ひび割れ・ジャンカ等の兆候を自動検出
• 足場・仮設の写真から、
  • 危険な組み方・部材不足を検出

事故や品質クレームは、

• 直接的な追加工事・損害賠償
• 間接的な信頼低下と、次の入札での不利

という形で、確実に利益率をむしばみます。**受注残が減っているときほど、安全と品質は「コスト」ではなく「利益を守る投資」**と捉えた方が合理的です。

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受注残「8カ月ライン」をどう活かすか：AI時代の経営指標の見方

ABCの指標はアメリカのものですが、考え方として非常に参考になります。それは、受注残の水準と経営の打ち手をセットで考えている点です。

例えば：

• 受注残10カ月超：
  • 価格よりも「品質・スピード・安全」を打ち出しやすい
  • 新技術・AIの試行導入をしやすい
• 受注残8カ月前後：
  • 入札競争が激しくなり、粗利が圧迫されやすい
  • 原価管理・工程最適化にAIを本格投入すべき局面
• 受注残6カ月割れ：
  • 人員・機械の稼働率低下リスクが顕在化
  • どの分野にリソースを再配分するか、経営レベルの判断が必須

日本の会社でも、

• 「受注残◯カ月」を単なる“安心材料”ではなく、
• AI投資と業務改革の優先度を決めるトリガーとして扱う

発想に切り替えると、意思決定がかなりクリアになります。

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これからAIを入れる会社が、まず決めるべき3つのこと

ここまで読んで、「AIが必要なのはわかったけど、何から手をつけるかが難しい」と感じた方も多いと思います。僕がいろいろな現場の話を聞いていて、うまくいっている会社ほど最初に決めている3つのことがあります。

1. 目的を“数字”で決める

   • 例：1年で工事原価率を1ポイント改善する
   • 例：労災事故件数を2年で半減させる

2. 対象業務を“現場の言葉”で絞る

   • 「積算全体」ではなく「S造3～5階建ての見積時だけ」など、範囲を明確に

3. 現場の“AI担当”を決める

   • IT部門だけに任せず、施工・積算・安全の中から1人ずつ「AI窓口」を置く

この3つを決めてから、

• 既存のBIMや工程管理ツールにAI機能を追加するのか
• クラウド型のAIサービスを試験導入するのか

といった具体的な製品選定に入る方が、結果的にムダが少ないです。

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2026年は「AIを使える建設会社」と「そうでない会社」の差がはっきり出る

ABCのデータを見る限り、2026年に向けて、

• 仕事そのものはある
• ただし、利益を出せる会社は限られる

という展開になりそうです。日本でも、インフラ・データセンター・再開発は続く一方、一般建築や小口工事は競争がさらに厳しくなるでしょう。

ここで問われるのは、**「人手不足の中で、どこまで生産性を上げ、安全を守りながら利益を残せるか」**です。そのための現実的な答えのひとつが、AIを前提にした業務設計です。

• 入札・積算：AIで“勝てる案件”を見極める
• 工程管理：AIで“遅れそう”を早期に察知して打ち手を出す
• 安全・品質：AIで“現場のリスク”を見える化し、再発を防ぐ

2025年の今なら、まだ「小さく始めて、学びながら広げる」時間があります。逆に言えば、2026年に本格的な受注競争が来たときに、AIを使い慣れている会社か、それともゼロから学ぶ会社かで、かなりはっきり差がつくはずです。

このシリーズ「建設業界のAI導入ガイド」では、今後、

• 具体的なAIツールの選び方
• 画像認識を使った安全監視の実装パターン
• BIM×AIによる工程最適化の事例

などを、もう一段踏み込んで紹介していきます。自社の受注残と利益率を頭に置きながら、「どこからなら始められそうか」を、社内でぜひ議論してみてください。