現場発のAI共創が動き出す
建設・インフラの現場に、生成AIを“道具”として定着させる取り組みが本格化しました。ポケット・クエリーズが、現場課題の発見から検証、定着までを一気通貫で伴走する「AI共創プログラム」の提供を開始しました。
特徴は、机上のPoCで終わらせないこと。現場とともにユースケースを作り込み、現実の制約に耐えるまで磨き込むという姿勢です。計画や図面、点検記録、現場写真など散在するデータを活かし、日々の安全・工程・品質に効くツールへ落とし込みます。
スタート告知はプレスで発表され、開始時期や支援の柱が明確に示されました。以下に公式情報を引用します。
2025年9月22日より、建設・ライフインフラ分野におけるAI活用を推進する新サービス「AI共創プログラム」を開始します。
出典: PR TIMES
サービスの骨子―「AI共創プログラム」とは
このプログラムは、現場の課題に密着し、実装と浸透までやり切る「共創」の型が用意されています。構成は端的に次の3本柱です。
- 人材育成（研修）: 生成AIの基礎から現場データの扱い方、評価・運用までを実務目線で内製化
- 事業開発（新規創出）: 収益化を見据えたAI機能・プロダクトの企画、迅速なプロトタイプ
- 技術支援（現場導入）: データ整備、モデル選定、現場PoC〜横展開まで伴走
公式発表では、建設・ライフライン領域に特化し、AIエンジニアが成功確度を高める体制を敷くことも明言されています。詳細はプレスをご参照ください。PR TIMES
導入の進め方と使い方
最初の90日で“動く”を作る
立ち上げの鍵は、最短距離で価値を見せること。初期90日間は、現場と合意した1〜2テーマに集中し、紙からデジタル、属人から標準への橋渡しをします。
- 課題探索ワークショップ: 日常業務のムダ・待ち・ムラを洗い出し、データ資産と照合
- データ準備: 図面・点検票・写真・工程表などの収集、匿名化・正規化
- 迅速プロトタイプ: LLM/RAG/画像認識等で“動く叩き台”を場で検証
- 現場PoC: 1現場で評価設計（精度・使い勝手・安全）→改善→横展開計画
現場での“使い方”のコツ
- 朝会・終礼にAIタスクを組み込み、日々の使用をルーティン化
- 判断が揺れるケースはガイドラインと人の最終判断を明確化
- 週次で小さな改善（UI・語彙・辞書化）を積み上げる
ユースケース集―安全・工程・点検で効かせる
安全管理: ヒヤリハットの可視化と是正の高速化
現場写真やカメラ映像からヘルメット・保護具の未着用、立入禁止違反、養生不備を検知。日報やKYシートのテキストを要約し、今週の重点是正を自動提示します。是正後の再発率も追い、施策の打ち手を学習させます。
工程・出来形: 図面と現場の乖離を埋める
BIM/図面と進捗写真、出来形データをRAGで関連付け、「どこが、どの仕様で、どれだけ進んだか」を自然言語で照会。出来形の自動チェックや段取り替えの候補提示で、手戻りを削減します。
設備点検・維持管理: 異常兆候の早期検知
巡視記録・センサログ・過去のトラブル票を横断し、類似事例の推定原因と暫定対応を提示。現場からの音声メモも即時テキスト化・要約し、保全計画へフィードバックします。
技術の裏側―生成AI×現場データ基盤の勘所
鍵は、モデルの強さよりも現場データの整備と設計にあります。図面・写真・工程・点検票という異種データを、一貫したID・時系列で束ねる“現場版データレイク”が出発点です。
- マルチモーダル対応: 画像（PPE検知、出来形）、テキスト（日報要約）、表（工程・出来形）を横断
- RAG設計: 図面・手順書・要領書をチャンク化し、文脈保持とバージョン管理を厳密に
- 評価ループ: ハルシネーション抑制、現場用語辞書、Few-shotの継続改善
- 現場統合: モバイル/タブレットUI、写真・音声の現場入力を最短導線に
同社はXRやロボティクス、IoTを含む“第一線現場のDX”で実績を重ねてきた背景があり、現場適合の実装力が強みです。企業サイトも参照してください。ポケット・クエリーズ 公式サイト
成果を可視化するKPIとROI設計
「効いたか」を数字で示すには、現場KPIに落とすのが近道です。おすすめの指標は次の通りです。
- 是正リードタイム: 指摘から是正完了までの平均時間（短縮率）
- 再発率: 同種指摘の再発割合（低下率）
- 手戻り率/再工数: 出来形の不適合に起因するやり直し
- 点検カバレッジ: 点検対象の網羅率・漏れ率
- 報告作成時間: 日報・出来形・点検報告の作成時間
ROIは、削減工数×単価＋是正前倒しによる機会損失回避で算出し、90日・180日・1年のマイルストーンで判断します。過度な全社展開より、1現場での勝ち筋を作る方が速く、安全です。
リスクとガバナンス―安全・品質・適合を両立
- データ保護: 図面・契約・個人情報は分類し、外部送信ポリシーと匿名化を徹底
- 品質統制: 評価データセットとベンチマークを用意し、モデル更新は段階リリース
- 責任分界: AIは助言、最終判断は監督・責任者が行う運用規程を明文化
- 説明責任: 根拠提示（引用、図面ハイライト）をUIで担保
この領域は人命と社会基盤に直結します。だからこそ、「人が強くなるAI」という設計思想が欠かせません。
同社の強みと位置づけ―現場×先端の掛け算
ポケット・クエリーズは、現場DXの文脈でXRやロボットを交えた実装に強みを持つ企業です。展示会出展や過去の共同研究からも、現場適合のハードルを超えるための積み上げが読み取れます。参考リンクを挙げます。
現場に寄り添う合意形成と、最短で“使える”に持ち込む試行速度。これが本プログラムの競争力の源泉です。
まとめ—小さく始めて、早く回す
生成AIの価値は、モデルの性能そのものではなく、現場の意思決定と作業の改善に繋がったかで決まります。だからこそ、小さく始め、早く回し、成果を数字で語ることが重要です。
今回の「AI共創プログラム」は、その定石を建設・インフラ向けに最適化した実装型の支援です。現場の皆さんにとって、“明日から使える一手”を持ち帰れる仕立てになっています。まずは一つ、現場テーマを選んで動かしてみませんか。
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