Google初の木造オフィスに学ぶ、AI時代のグリーン建設戦略

建設の常識を変える「木造×AI」という選択肢

CO₂排出量を同規模の鉄骨・RC建物と比べて96％削減——。アメリカ・シリコンバレーの「1265 Borregas」は、そんな数字を実現したGoogle初のマスティンバーオフィスとして話題になりました。

日本の建設会社から見ても、このプロジェクトは単なる「おしゃれな木造ビル」ではありません。低炭素構造、ファサードの高度な制御、プレファブ施工で工期短縮といった要素が、実はAI活用と非常に相性が良い構造になっているからです。

この記事では、1265 Borregasで実現したグリーン建設のポイントを整理しながら、

• なぜマスティンバーと省エネ設計が注目されているのか
• その設計・施工・運用をAIでどう最適化できるか
• 日本の建設現場が、明日から何に着手すべきか

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」の一環として解説します。

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1265 Borregasとは何か：グリーンオフィスの実像

1265 Borregasは、米カリフォルニア州サニーベールに建設された、Google所有のマスティンバー（木質ハイブリッド）オフィスビルです。ENRの「Global Best Projects 2025」でBest Project / Green Projectに選出されています。

主な特徴は次の通りです。

• 構造：マスティンバー＋一部RCのハイブリッド床構造
• エネルギー：オール電化＋屋上太陽光発電
• CO₂：同規模の鉄・コンクリート建物比で約96％の排出削減（木材の炭素固定を含む）
• ファサード：閉鎖型キャビティファサード（Closed Cavity Facade）を採用
• 室内環境：昼光利用・置換換気による空気質向上と快適性の両立

特にユニークなのが、「閉鎖型キャビティファサード」＋自動制御ブラインドの組み合わせです。乾燥したろ過空気をキャビティ内に常時送り込み、結露や粉じん堆積を防ぎながら、日射と熱負荷に応じてブラインドを自動制御する仕組みになっています。

この外装はオランダから輸入され、現場でわずか12週間で組み立てが完了。パンデミックによる国際物流遅延を、プレファブ要素を活かした施工で挽回した事例でもあります。

「完成前に実物大2スパン分のモックアップをつくり、マスティンバーの性能を事前検証した」

——XL Construction 副社長 Dave Beck

この「フルスケールの事前検証＋当局との事前協議＋プレファブ施工」という組合せは、日本でAIを導入するときの定番パターンにも重なります。

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マスティンバーと省エネ設計がもたらす3つのインパクト

1. カーボン削減とESG評価

マスティンバーは、木材内部に炭素を固定しているため、構造体自体が“炭素貯蔵庫”になるという発想です。1265 Borregasでは、

• 木材による炭素固定
• 鉄・コンクリート使用量の削減
• オール電化＋太陽光発電による運用時CO₂削減

を組み合わせることで、ライフサイクル全体のCO₂を大きく抑えています。

日本でもESG投資やグリーンローンの評価指標として、建設時のカーボンフットプリントが問われる場面が増えています。今後、ゼネコンやデベロッパーが競争力を維持するには、

• 構造種別ごとのCO₂排出量を数字で比較
• 企画段階から「低炭素構造案」を提示

することが当たり前になっていくはずです。

ここにAIを絡めると、後述のように設計初期からCO₂・コスト・工期を同時に最適化するツールが現実味を帯びてきます。

2. 室内環境と「働き方」の質

1265 Borregasのもう一つの狙いは、入居者の快適性とウェルビーイングです。

• 木質の梁や天井が露出したバイオフィリックデザイン
• 二重高さ（ダブルハイト）空間による開放感
• 昼光利用＋置換換気で、視環境と空気質を両立

シリコンバレーでは大手IT企業が人材獲得競争をしているなか、「オフィスが働きたくなる場所かどうか」が離職率に直結します。日本でもテレワーク定着後は、「通う価値のあるオフィス」かどうかが問われています。

木造・省エネ・快適性は、採用ブランディングや生産性向上の武器にもなり得ます。

3. プレファブと工程短縮

• オランダ製ファサードを採用
• 国際輸送の遅延が発生
• それでも現場組立は12週間で完了

というエピソードから見えてくるのは、

• 高精度のプレファブ要素
• 事前のモックアップ検証
• 周到な工程計画

があれば、外部要因による遅延も現場段階で挽回できるという事実です。

ここにAIを組み合わせれば、

• 物流リスクを加味した工程シミュレーション
• 現場の進捗データと連動した自動リスケ

が現実的になります。マスティンバーや高性能ファサードは、むしろ**AIが得意とする“変数の多い計画問題”**の格好の材料です。

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グリーン建設とAIの相性が良い理由

グリーン建設の要素（低炭素材料、省エネ設備、高度な外装、複雑な換気・制御システム）は、総じて**「人間だけでは最適化しきれない複雑さ」**を伴います。だからこそAIが効きます。

設計段階：BIM×AIで「炭素＋コスト＋安全」を同時最適化

BIMモデルを前提に、AIを組み込むと次のようなことができます。

1. 構造種別の自動比較

   • 鉄骨造 / RC造 / マスティンバー / ハイブリッド の各案について、
   • 材料量・CO₂排出量・概算コスト・工期を一括試算
   • AIが過去プロジェクトのデータから、リスクや施工難易度もスコア化

2. グリーン設計案の自動生成

   • 日射条件・風向・周辺建物を入力すると、AIが
     • 外装形状
     • 開口率・庇の長さ
     • ブラインド制御ロジック を提案し、年間の冷暖房負荷削減効果をシミュレーション

3. 安全性の事前チェック

   • マスティンバー特有の施工手順や仮設計画を、AIがBIMから読み取り
   • 「高所作業が集中する日」「クレーン干渉が起こりやすい日」などを自動検出

これらを設計初期の1〜2週間で回せるかどうかが、グリーン建設＋AIの競争力を大きく分けます。

施工段階：画像認識による安全監視と工程管理

マスティンバーや高性能ファサードは、部材単価も高く、品質・安全要求も厳しい領域です。ここでAIは、

• 画像認識による安全監視

  • ヘルメット・安全帯の未着用検知
  • 転落リスク箇所への立入検知
  • 吊り荷下の作業員検知

• 進捗の自動把握

  • 現場カメラの映像とBIMを照合し、
  • 「CLTパネル何枚設置済みか」「ファサード何スパン完了か」を自動カウント

• 工程遅延の早期アラート

  • 予定との差分をAIが毎日評価し、「このペースだと◯日遅れ」と数値で通知

といったかたちで、現場の生産性向上と安全管理を同時に支援できます。人手不足が深刻な日本では、特に有効です。

運用段階：AIが建物を「自動で賢く」運転する

1265 Borregasのような閉鎖型キャビティファサードや置換換気は、そもそも高い制御性を前提としたシステムです。ここにAIを組み込めば、

• 外気温・日射量・室内人員数をリアルタイムで把握
• 最小のエネルギーで快適性を維持するように
  • ブラインド角度
  • 換気量
  • 吹出温度 などを自動調整

といったAIビルオートメーションが実現します。

これにより、

• エネルギー使用量を5〜20％削減
• テナントからの「暑い・寒い」クレーム減少
• 室内CO₂濃度やPM2.5濃度の可視化

といった具体的な価値が生まれます。ここまで来ると、建物は単なる不動産ではなく、**継続的に学習する“プラットフォーム”**になります。

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日本の建設会社が今すぐ取り組めるAI×グリーン建設のステップ

いきなりGoogleレベルのプロジェクトは難しくても、スモールスタートでのAI活用＋グリーン建設は十分可能です。現実的なステップを3段階で整理します。

ステップ1：BIM＋CO₂見える化から始める

• まずはBIMモデルに「材料種別・数量」をきちんと持たせる
• 簡易なCO₂算定ツールと連携し、構造案ごとのCO₂を比較
• 提案書・プレゼンで「CO₂削減案」を数値付きで提示

ここでは、まだ高度なAIは不要です。重要なのは、CO₂を意思決定の指標に組み込む文化づくりです。

ステップ2：画像認識AIで安全監視と工程把握を部分導入

• 試験的に1現場でカメラ＋AIを導入
• ヘルメット未着用検知や、立入禁止エリア侵入検知からスタート
• 併せて、ファサード・躯体など特定工種の進捗自動認識を試行

マスティンバーやプレファブ要素が多い現場ほど、進捗の自動カウント効果が大きいので、まずはそうした現場から始めると良いです。

ステップ3：AIを含む「標準仕様」としてグリーン建設を組み込む

最終的な目標は、1265 Borregasのように、

• グリーン構造（木質ハイブリッドなど）
• 高度なファサードや換気システム
• BIMによる一元管理
• AIによる安全監視・工程管理・運用最適化

を**“特別なプロジェクト”ではなく、標準メニューとして扱える状態**にすることです。

そのためには、

• 実物大モックアップやパイロット現場でノウハウを蓄積
• 行政・審査機関との対話を早い段階から開始
• 社内教育で「マスティンバー＋AI」の成功事例を共有

といった、技術だけでなく組織・文化面のアップデートも欠かせません。

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まとめ：次の「1265 Borregas」を日本から生み出すために

1265 Borregasは、

• マスティンバーによる96％のCO₂削減
• 閉鎖型キャビティファサードと高度な環境制御
• プレファブ要素を活かした12週間の外装組立

など、グリーン建設の要素が詰まったプロジェクトです。そして、そのどれもがAIによる最適化と相性が良い領域でもあります。

日本の建設業界が人手不足と脱炭素という二重苦を乗り越えるには、

• 「グリーン＋デジタル」をセットで企画・提案すること
• BIM・画像認識・AI工程管理を、現場目線で着実に導入すること
• 1現場ごとにデータを蓄積し、「次の現場」に学習成果を引き継ぐこと

が重要です。

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や導入手順、安全管理への応用例を掘り下げていきます。自社でも**“次の1265 Borregas”を生み出したい**と感じたら、まずは自社案件のどこからAIとグリーン建設を組み合わせられるか、一度洗い出してみてください。そこから、次の一手が見えてきます。