建設業の求人が低迷する今こそAI活用を進めるべき理由

アメリカの建設業では、2025年10月の求人件数が21.3万件と「異常に低い」水準まで落ち込んだと報告されています。前年同月比で3.6万件減、前月比でも1.8万件減で、2025年を通じて建設需要が冷え込んでいる姿がはっきり見えてきました。

これは日本の建設会社にとっても他人事ではありません。公共工事や設備投資の波に左右される構造は共通しており、2026年に向けて仕事量の山谷が一段と大きくなる可能性があります。一方で、現場の人手不足や技能者の高齢化はまったく解決していません。

ここで重要なのが「景気に振り回されない生産性」と「少人数でも安全に回せる現場体制」をどう作るかです。その現実的な解として、世界中の建設会社が真剣に取り組み始めているのがAIの本格導入です。

この記事では、米国の「建設求人の異常な低水準」というニュースを手がかりに、

• 需要減・人手不足の“二重苦”の中で何が起きているのか
• 日本の建設会社が今から準備すべきAI活用の具体像
• 2026年に向けて生産性と安全を同時に高める実践ステップ

を整理します。

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1. 建設求人が「異常に低い」水準という事実が示すもの

アメリカ労働統計局のデータを分析したAssociated Builders and Contractors（ABC）によると、2025年10月末時点の建設求人は21.3万件。同団体のチーフエコノミストは「2025年の大半で建設業は縮小局面にあった」とコメントしています。

この数字が示しているのは、単なる一時的な落ち込みではなく、次のような構造的変化です。

• 物価高と金利上昇で民間投資案件が減速
• 一部の分野（データセンター、半導体など）だけが活況
• 業界全体としては新規採用に慎重になり、人員計画を見直し

興味深いのは、求人が減る一方で、施工会社は「半年後の人員拡大」には前向きだと報告されている点です。つまり「今すぐ大量採用はしないが、2026年の案件波及には備えたい」というスタンスです。

日本の建設業も同じ“揺れ方”をしている

日本でも、ここ数年で次のような状況が進行しています。

• インフラ老朽化対策や防災関連は継続的な需要
• 民間のオフィスビル・商業施設はエリアにより二極化
• 半導体・データセンターなど一部は過熱気味
• 技能者は高齢化、若手採用は難易度が上昇

つまり「全体の仕事量は読みにくいのに、人は採りにくい」という非常に厄介な局面です。この環境で、従来通りの“人海戦術”に頼った経営を続けるのはリスクが高すぎます。

だからこそ今、AIを含むデジタル化で“1人あたり生産性”と“安全レベル”を底上げしておく必要があります。

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2. 需要減＋人手不足の時代にAIが効くポイント

需要が鈍っているタイミングでAI投資なんて…と思うかもしれません。ただ、ここで差がつきます。仕事が詰まりきっている時期に、腰を据えて仕組みを変えるのはほぼ不可能だからです。

需要減＋人手不足の今こそ、建設業のAI導入には次の3つの狙いがあります。

1. 少人数で現場を回せるようにする（省人化・自動化）
2. 安全管理の精度を、人に依存せずに高める
3. 熟練技能をデータ化し、波が来たときに即座に横展開できる状態を作る

以下で、より具体的な活用領域を見ていきます。

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3. 現場の省人化：工程管理AIとBIM連携

省人化の中心になるのが、工程管理の最適化とBIMデータの活用です。ここが整うと「現場に常駐する人数」と「やり直し・待ち時間」が目に見えて減ります。

工程管理AIで“段取りのムダ”を減らす

工程表は多くの現場でExcelか紙。変更が出るたびに所長や工事主任が頭を抱え、協力会社に電話して調整…というのが実態だと思います。

AIを使うと、例えばこんなことが可能です。

• 過去の類似工事データから、より現実的な工程・人工を自動提案
• 天候予測や資材納期の遅れを踏まえて、リスクの高い工程を自動で可視化
• 日々の出来高・進捗をもとに「このままだと◯日遅れる」といった警告

ここまでいくと、所長が“火消し役”から“判断者”に役割をシフトできるようになります。

BIM×AIで「図面・数量・干渉チェック」の手作業を圧縮

BIMとAIを組み合わせると、次のような省力化が期待できます。

• モデルから自動で数量拾い、見積の一次案を数分で生成
• 配管・ダクト・ケーブルラックの干渉を自動検出
• 工種ごとの作業ボリュームから、必要人工のシミュレーション

結果として、

• 積算担当者の負荷が軽くなり、少人数体制でも複数案件を回しやすくなる
• 着工前に干渉・設計不整合を潰せるので、現場の手戻りが減る

求人を増やさずに「こなせる案件数」を増やすには、このレイヤーのAI導入が最優先です。

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4. 安全管理AI：労務が絞られても事故を増やさない仕組み

求人が伸び悩む中でも、法令順守と安全確保のハードルはむしろ上がる一方です。ここ数年、世界的に「現場の安全」に関する規制と世間の目は確実に厳しくなっています。

そこで威力を発揮するのが、画像認識AIによる安全監視です。

カメラとAIで「人の目」を24時間補強する

現場内に設置したカメラ映像をAIが解析し、次のようなリスクをリアルタイム検知できます。

• ヘルメット・安全帯・保護具の未着用
• 高所作業での危険姿勢、開口部への接近
• 立入禁止エリアへの人や重機の侵入
• クレーンの旋回範囲への人の接近

アラートはスマホやタブレットに飛ばし、巡回中でなくてもリスクに気づける運用が可能です。監理技術者や安全担当を増やせない会社ほど、効果を実感しやすい領域です。

事故リスクを「勘」ではなくデータで評価する

さらに、蓄積した映像・アラート履歴を分析すると、

• どの作業工程・時間帯でヒヤリ・ハットが多いか
• どの協力会社・職種でルール違反が起きやすいか
• 安全教育の効果が出ているか

が定量的に見えるようになります。

これにより、

• 単発の「安全パトロール」から、継続的な「リスクマネジメント」へ
• 感覚ではなく数字で安全投資の優先順位を決められる

という状態に近づけます。人員を増やせなくても、安全水準だけは下げない。そのための強力な武器が安全管理AIです。

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5. 熟練技能のデジタル継承：AIで「経験値」を可視化する

米国でも日本でも、建設業の長期的な課題は技能者の高齢化と技術継承です。求人が減っている今でさえ、特定技能は常に不足しています。

ここでAIが貢献できるのが、いわゆる「匠の勘」をデータ化し、若手や新規参入者でも一定レベルまで素早く到達できるようにすることです。

現場映像×AIで“良い作業・悪い作業”を学習

具体的には、

• 施工中の動画を撮影し、AIが作業手順や姿勢を分析
• 熟練工の作業パターンをモデル化して「お手本データ」として保存
• 新人作業者の映像と比較して「ここが違う」とフィードバック

といった仕組みが現実味を帯びてきています。

施工データから「暗黙知」を引き出す

さらに、

• 養生期間、気温・湿度と仕上がり品質の関係
• 打設順序や締固め条件とひび割れ発生率の関係
• 段取り替えの頻度と生産性の関係

など、これまでベテランの経験に頼っていた要素も、センサーや施工記録からAIがパターンを抽出できます。

結果として、

• ベテランが抜けても品質を一定以上に保ちやすくなる
• 若手が「勘」で悩む部分を、データに基づいて学べる

という状態に近づきます。求人が増やせないのであれば、既存メンバーの成長スピードをAIで底上げする発想が欠かせません。

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6. 2026年の需要回復を見据えたAI導入ロードマップ

ABCのレポートでは、米国の多くの施工会社が「今は数字が悪いが、半年後の受注増に備えて人員拡大を検討している」と指摘されています。つまり不況の底で、次の波に備える動きが始まっているわけです。

日本の建設会社が2025年度末〜2026年度を見据えて取るべきAI導入ステップを、現実的な順番で整理すると次のようになります。

1. 現場・本社の業務棚卸しと“ボトルネック工程”の特定

   • 工程調整に時間がかかっているのか
   • 安全パトロールや帳票作成に人が取られているのか
   • 積算・見積りがネックなのか

2. 最も人手を食っている2〜3領域でPoC（小さな実証実験）

   • 画像認識による安全監視のテスト導入
   • AI工程管理ツールを1現場だけで試す
   • BIM数量拾いの自動化を特定案件で適用

3. 現場の声を反映した“運用ルール”の整備

   • カメラ設置位置・アラート基準・対応フロー
   • 工程変更時の権限と承認プロセス
   • データの保存期間・社内での共有ルール

4. 来期以降の「標準化パッケージ」を決める

   • どの規模以上の現場には必ずAI安全監視を入れるか
   • BIM・AI積算を標準にする工種・構造種別を決める

5. 採用・教育ポリシーにもAI前提を織り込む

   • 「AIツールを使いこなせる若手」を採用要件に入れる
   • 職長・所長研修にAI活用カリキュラムを組み込む

ここまでやっておけば、2026年に仕事量が戻ってきたときに、以前と同じ人数でも、以前以上の案件を安全にこなせる体制に近づけます。

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7. これからの建設会社に求められる発想転換

求人が低迷している今の建設業界で求められているのは、「人を増やす」発想から「人が働きやすい仕組みを増やす」発想への転換です。

• AIによる工程管理最適化で、ムダな待ち時間ややり直しを削る
• 画像認識AIとBIM連携で、安全と品質を“仕組み”として担保する
• 熟練技能をデジタル化して、若手の成長カーブを一気に引き上げる

こうした取り組みは、短期的にはコストに見えるかもしれません。ただ、求人が増えにくい時代においては**「人件費を増やさずに生産性と安全レベルを上げるための投資」**そのものです。

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、今後、

• 画像認識AIを現場に入れるときの注意点
• BIMとAIを連携させる実務フロー
• AIを使いこなす現場人材をどう育成するか

など、より具体的なノウハウを掘り下げていきます。

求人が伸び悩む今のタイミングを、単なる“冬の時代”にするか、次の成長期への準備期間にするかは、経営と現場の判断次第です。次の案件の波が来たときに「人も仕組みも足りない」と慌てないよう、今年中にどこまでAI前提の現場づくりを進めるかを、ぜひ真剣に検討してみてください。