建設業界では、AIの活用事例が増え始めている。
建設業界、ゆっくりとAIに適応
私のクライアントの建設現場では、安全管理、工事進捗、気象条件を監視する多数の監視ドローンや、作業状況の評価、空きエリアの特定、潜在的な安全上の懸念の指摘を行うための拡張現実（AR）ヘッドセットを装着した現場監督が増えている。
ロボットが配管工や配管技術者に取って代わることは当面ないが、ロボット犬はすでに、危険なエリアや人間を送り込むにはリスクが高すぎると考えられる場所からデータを送り返すために使用されている。3Dプリンター、自律型資材運搬機、独立型掘削・混合機械、IoT対応の保護服が、現場での生産性向上に貢献している。
バックオフィスはどうだろうか。ここでは、プロジェクト管理、見積もり、BIM（Building Information Management、ビルディング・インフォメーション・マネジメント）ソフトウェアシステムの新機能が、AIを活用してデータをスキャン、取得、処理し、単独の人間よりも高速かつ正確に、より大規模に行っているのを目にしている。
トリンブルが果たす「コネクター」の役割
これはすべて、データを収集し、それを活用するためのより良い方法に関するものだ。しかし、その中間に位置するのは誰だろうか。これらすべてのデータが蓄積される中で、どのようにして1つのシステムを別のシステムに接続し、その情報を分析するのか。ある企業、トリンブルが、この部分を担っている。
トリンブルは、コロラド州に拠点を置くテクノロジー企業で、クライアント（その多くは建設業界）がプロジェクトを計画、設計、構築、測定、管理するのを支援するソフトウェアとハードウェアを提供している。オフィスで行われること（設計、見積もり、プロジェクト管理）と現場で行われること（測量、機械制御、スキャン、現場データ取得、3Dテイクオフ・データ準備）を接続する。トリンブルによれば、同社のテクノロジーは、見積もりと設計からプロジェクト管理、現場作業、財務に至るまで、プロジェクトのライフサイクル全体を合理化し、AIツールを使用してデータを統合し、コラボレーションを改善し、エラーと無駄を削減し、コストと進捗状況をリアルタイムで可視化するという。
トリンブルは、建設業界の他の企業と同様に、顧客により良い、より生産的な体験を提供するためにAIを大いに活用している。実際、同社はAIが世間の話題になるずっと前から、それを行っていた。同社のシニア・バイスプレジデントであるマーク・シュワルツ氏によれば、同社は「ChatGPTが登場する前から」、ERP（企業資源計画）システムにAIによる請求書認識とルーティング機能を搭載していたという。
「昔ながらのAI、機械学習、写真測量は、何年も前から当社の製品に組み込まれています」とシュワルツ氏は語った。
トリンブルのような企業にとって、AIへの準備は誇大宣伝よりも、データ接続とワークフロー統合に関するものだ。これが意図せずして、今日のAIの時代に向けた準備となった。シュワルツ氏によれば、同社は異なるソフトウェアシステムのより良い接続とスケーリングを可能にする長期戦略を持っており、それが生成AIをより速く使用できるようにしたという。
中小企業を巻き込む
しかし、中小企業はいつ本格的に取り組むのだろうか。確かに、多くの企業が生成AIチャットボットを試している。しかし、バックオフィスシステムに移行して業務を改善する日がすぐに来るだろう。シュワルツ氏にとって、その機会があることに疑いの余地はない。
「当社は中小市場に大きく貢献しています。なぜなら、テクノロジーの浸透率が非常に低いからです」と彼は語った。「一度1つか2つのものを使い始めると、まるで啓蒙が訪れたかのようになります」
他に2つの要因が関係してくる。テクノロジーを活用する大企業が小規模な組織に下請けに出し、それらをテクノロジー対応のエコシステムに引き込むこと、そして、より早い段階で新しいテクノロジーの訓練を受けた若い世代が増えていることだ。これが進むにつれて、より多くの中小企業が社内でAIを使用することに、より速く引き込まれることになるだろう。しかし、トリンブルのような企業は、中小企業には失敗の余地がほとんどないため、これには時間がかかることを知っている。
「中小企業は、Google Workspaceバージョンを求めています」とシュワルツ氏は言う。「彼らはこう言います。『ただ機能する5つのツールをくれ』と」
そして、多くの中小企業は依然として懐疑的だ。特に、多くの人が実生活で目にしてきた、信頼性の低いAIの結果のためだ。シュワルツ氏自身も、今日のAIは「生産性には優れている」が、決定論的な正確性が求められる場合には危険でもあると認めている。
「AIエージェントによって完全に設計された高層ビルの52階に行きたいと思う人は、誰もいないと思います」と彼は語った。
では、中小企業にとっての転換点はいつ来るのだろうか。トリンブルとシュワルツ氏にとって、それはすべて忍耐に関するものだ。彼は、狭く、高価値なワークフローを通じて徐々にAIへの信頼が構築されることで実現すると考えている。しかし、導入は積極的である必要はない。
「問題を無理に押し進めなくても、今すぐ得られる生産性は十分にあります」と彼は語った。「中小企業にとって重要なのは、最も関連性の高いワークフローでそれを使用することであり、それが時間をかけて信頼を構築することになります。人々は、多くのタスクにおいて、90から95%の答えが数日ではなく数秒で得られるなら、それで十分だと気づくでしょう」
