マスティンバー×AIで変わる地域施設建設の進め方

マスティンバーの先進事例が教えてくれること

2025年に米国オレゴン州ポートランドで完成した「La Plaza Esperanza（希望の広場）」は、8,000平方フィート（約750㎡）規模のマスティンバー建築として高い評価を受け、ENR Northwestの「Project of the Year」を受賞しました。非営利団体 Latino Network の拠点兼コミュニティ施設として、幼児教育、若者支援、事務機能、地域イベントなどを一体で支える建物です。

このプロジェクトの面白いところは、マスティンバーという新しい構造に取り組みながら、中小・マイノリティ系の施工会社がパートナー企業と学習し、コストと品質を両立させた点にあります。しかも、その裏側には「情報共有」「協力関係」「判断のスピード」が成功要因としてはっきり見えてくる。

ここに、今の日本の建設業界がAIを導入するヒントが詰まっています。マスティンバーに限らず、新工法・新材料を使った案件ほど、AIによる安全管理や工程管理、品質管理の効果が大きいからです。

この記事では、La Plaza Esperanza の事例をベースにしながら、

• マスティンバー建築の現場でどこに課題が出やすいのか
• その課題に、AIが具体的にどう役立つのか
• 日本の地域施設・公共建築プロジェクトにどう応用できるか

を、シリーズ「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」の一環として整理していきます。

---

1. La Plaza Esperanza というプロジェクトの全体像

La Plaza Esperanza は、Latino Network が初めて持つ「自前の拠点」です。計画開始は2019年。当初計画からパンデミックによる建設費高騰で規模縮小とプラン再構成を余儀なくされながら、2025年に完成しました。

施設の主な機能は以下の通りです。

• 事務所スペース（約160名のスタッフが利用）
• 二言語対応のプリスクール（約20家族が利用）
• 若者向けプログラムエリア
• 地域イベントや式典に使える多目的ホール
• 交流のためのラウンジ・ポーチ（建物前面のテラス空間）

構造・意匠面での特徴は、

• 構造体・耐力壁・仕上げを一体化したマスティンバー（CLT等）の活用
• 水平面だけでなく垂直面にもマスティンバーを積極的に露出
• スロープ形状の屋根に工場施工の防水層を持たせ、そのまま現し仕上げ
• スケールの異なる空間を連続させ、子どもエリアから大空間ホールまで自然に繋げるボリューム構成

特筆すべきは、マスティンバーを採用したことで、地域の専門工事会社「Carpentry Plus」とゼネコン「Colas Construction」が新たな技術・ネットワークを獲得したことです。当初はマスティンバーの見積りが高騰し断念しかけましたが、設計者ZGFのネットワークを介して適切なサプライチェーンとつながり、最終的に他の構造案より安く収まりました。

「コミュニティを支える建物を、コミュニティの施工者と一緒につくる」——この構図こそ、日本の公共・地域施設でも求められるあり方だと感じます。

---

2. マスティンバー建設の課題とAIの入りどころ

マスティンバーは、環境配慮や施工スピードの面でメリットが大きい一方、精度要求が高く、サプライチェーンや品質管理の難易度も高い工法です。La Plaza Esperanza のようなプロジェクトを日本で進めると仮定すると、現場では次のような課題が顕在化しやすいでしょう。

2-1. 課題1：設計・製作・施工の情報連携が複雑

CLTパネルや集成材は、事前に形状・穴位置・金物位置まで工場側が把握しておく必要があります。BIMモデル、製作図、現場施工計画の不整合が起きると、現場での調整が効きにくいのがマスティンバーの弱点です。

ここで効くのが、

• BIM上の干渉チェックをAIで自動化
• 変更履歴をAIが解析し、影響範囲・コストインパクトを即時可視化
• 製作図とBIMモデルの差異を画像認識・ルールベースで検出

といった AI×BIM連携 です。

2-2. 課題2：品質のバラつきと記録の煩雑さ

マスティンバーは仕上げと構造を兼ねるケースが多く、傷・含水率・反り・割れなどの管理がそのまま意匠品質にも直結します。しかもパネル1枚ごとに状態が異なるため、人手の目視チェックだけでは限界があります。

ここでAIができることはシンプルです。

• 搬入時にタブレットや固定カメラで撮影 → 画像認識で傷・欠けを自動検出
• パネルごとにID管理し、状態・施工位置・施工日時を自動紐づけ
• センサーを併用して含水率や温湿度をモニタリングし、異常値をアラート

「記録しながら検査する」ワークフローを、AIで半自動化すると現場の負担を一気に下げられます。

2-3. 課題3：安全管理（重量物の揚重・組立）

マスティンバーはプレファブとはいえ、1枚あたりが重量物です。クレーンの吊り荷動線、作業員の立ち位置、仮設の安定など、安全管理のハードルは低くありません。

AIによる安全監視の典型的な使い方は、

• カメラ映像から作業員の位置・重機の動きをリアルタイム検知
• 危険エリアへの立ち入りや保護具未着用をアラート
• 吊り荷の下に人が入っていないかを自動監視

といった 画像認識ベースの安全管理システム です。マスティンバーのように「重くてデリケートな部材」を扱う現場ほど、AIの効果は分かりやすく出ます。

---

3. AIを組み込んだマスティンバー現場の理想像

ここからは、La Plaza Esperanza のようなコミュニティ施設を、日本でマスティンバー＋AI前提で建てるとしたらどう設計・施工プロセスを組み立てるか、現実的なイメージを描いてみます。

3-1. 設計段階：AI×BIMで「コストと安全」を同時に読む

まず、基本設計〜実施設計のタイミングで、次のようなAI活用が可能です。

• 構造パターンの自動比較
  RC案・S造案・マスティンバー案それぞれをBIM上で作成し、AIが材料量・施工手順・工期を推定、概算コストとCO2排出量を同時に算出。

• 安全性・施工性の評価
  例えばスロープ屋根や大スパンホールをモデル化し、AIが施工シーケンスと仮設の必要量をシミュレート。高所作業や重機干渉が多いパターンには「安全リスクスコア」が付くイメージです。

La Plaza Esperanza のように、途中でコスト見直しが必要になった場面でも、AIを使えば**「どの案ならコミュニティ機能を守りながら予算に収まるか」を早く比較検討**できます。

3-2. 調達・製作：サプライチェーンをAIで見える化

マスティンバーはサプライチェーンにボトルネックが生じやすい材料です。発注タイミングを誤ると、全体工程が一気に遅れます。

AIでできることは、

• 過去プロジェクトのリードタイムや遅延要因を学習
• 木材供給量・輸送状況・工場キャパシティと連動した納期予測
• 工程表と連動させた 「このままだと×月×日にCLTが間に合わない」 といった早期アラート

特に地方の中小ゼネコンや工務店にとって、人海戦術では追いきれない情報をAIに任せることは、リスク低減と生産性向上の両面で意味があります。

3-3. 施工段階：画像認識とセンサーで「見えないリスク」を拾う

施工段階では、次の3レイヤーでAIを組み込むと効果が高いです。

1. 安全監視レイヤー

   • 固定カメラや移動式カメラから映像を取得
   • AIがヘルメット・安全帯の未着用、立ち入り禁止エリアへの侵入を検出
   • 吊り荷の真下に作業員が入ると警告

2. 品質・進捗レイヤー

   • 日々の現場写真から、AIが「設置済みのCLT枚数」「未施工箇所」をカウント
   • 計画工程と照合し、遅れ傾向や手戻りリスクを見える化
   • 仕上げ面の傷や欠けを自動検出し、是正履歴を自動保存

3. 環境・長期性能レイヤー

   • 温湿度センサーや含水率センサーからのデータをAIが解析
   • 結露・カビ・収縮割れが起きやすい条件を把握し、換気・養生計画を提案

マスティンバーは「建ってからの経年変化」も重要です。施工中からデータを蓄積しておけば、竣工後の維持管理でもAIが異常検知をしやすくなります。

---

4. コミュニティ施設だからこそ求められる安全と説明責任

La Plaza Esperanza は、近隣の「防犯上閉じた」公共施設とは対照的に、建物前面に大きなポーチを張り出し、誰でも入りやすいファサードを持っています。内部にもアートや色彩を取り入れた柔らかい空間が連続し、文化とコミュニティを前面に出したデザインです。

日本でも、

• 子育て支援センター
• 地域交流センター
• 公民館の建て替え
• 多文化共生センター

といったプロジェクトでは、「開かれた建物」であることが求められます。ただしそれは同時に、利用者の属性が多様で、安全配慮義務が重いということでもあります。

AIを安全管理に使う意味は、「監視強化」ではなく、

• 危険エリアを事前に減らす設計・計画
• それでも残るリスクをリアルタイムで補足
• ヒヤリハット情報を自動で蓄積・分析

という形で、誰でも安心して使える環境をデータで裏打ちすることだと思っています。

コミュニティ施設は行政やNPOが運営主体になるケースも多く、住民への説明責任もセットです。AIによる安全・品質・工程の記録は、そのまま「透明性の高い説明資料」に変わります。

施工中の安全データや品質検査の記録を、竣工時に自治体や住民向けに分かりやすく提示できるかどうか。ここにAI活用の価値があります。

---

5. 日本の建設会社が今すぐ始められる3ステップ

La Plaza Esperanza のようなフルスケールのマスティンバー＋AIプロジェクトをいきなり目指す必要はありません。まずは 「小さく始めて、データと経験を貯める」 ことが重要です。

ステップ1：1現場だけでも「AI安全カメラ＋簡易BIM連携」を試す

• 既存の監視カメラやスマホ動画を活用し、AI安全監視サービスを1現場で導入
• 週次でヒヤリハットレポートを自動生成し、KYミーティングでフィードバック
• BIMを使っている現場なら、AIレポートと工程モデルを紐づけて「どのフェーズで事故リスクが高いか」を可視化

ステップ2：プレカット材・ユニット工法などで品質検査を自動化

マスティンバーがまだ身近でない会社でも、

• プレカット木材
• ユニットバス
• サッシ・カーテンウォール

など、工場製作比率が高い部材はすでに扱っているはずです。

• 搬入時に写真を撮影 → AIで傷・欠け・寸法不良を検出
• 図面・製作仕様と照合して「検査記録」を自動生成

といった仕組みを1種類の部材だけでも試すことで、マスティンバーにも展開できる素地ができます。

ステップ3：マスティンバー案件に備えて「デジタル前提の体制」を準備

• 設計〜施工〜維持管理の一連でBIMを使うプロジェクトを増やす
• 若手にAIツールの検証・PoC（小規模実証）を任せるチームをつくる
• マスティンバーや新工法に強い協力会社とのネットワークを整備

AI導入は、結局のところ 「デジタルで意思決定できる会社」になれるかどうか にかかっています。La Plaza Esperanza では、設計者の人脈を通じてマスティンバー専門会社とつながりましたが、日本ではここにAIを組み合わせて、最適なパートナー・最適な工法・最適な工程をデータで選ぶ時代に入っています。

---

これからの地域施設づくりは「マスティンバー×AI」が標準になる

木造・マスティンバー建築は、脱炭素・地域材活用・温かみのある空間づくりといった観点で、日本でも確実に増えていきます。一方で、精度・安全・品質への要求水準は上がる一方です。

そのギャップを埋める現実的な手段が、AIによる安全管理・工程最適化・品質管理です。La Plaza Esperanza のようなコミュニティ施設は、人が集まり、文化が育つ「場」をつくるプロジェクト。そこにAIを組み合わせることは、建設会社にとっても、自治体や住民にとってもプラスにしかなりません。

• 新しい材料・工法に挑戦しやすくなる
• 現場の負担を減らしつつ、安全レベルを維持・向上できる
• プロジェクトの透明性を高め、信頼を獲得できる

このシリーズ「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」では、今後も具体的なツール例や、国内外の事例を取り上げながら、現場で使えるAI活用の方法を整理していきます。

自社の次の地域施設・公共建築プロジェクトで、どこからAIを組み込めそうか。今日の案件リストを眺めながら、一度考えてみてください。