AIデータ社、AI孔明 on IDX新機能「AI突合作業™︎ Loop」の建設業界向け「AI Construction Loop」を発表

工事✖︎原価データ突合AIで、建設業の"利益が見えない"問題を解決する新しいConstruction Intelligence Platform

企業データとAIの利活用カンパニー、AIデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長　佐々木隆仁、以下AIデータ社）は、組織を知能化するAIインフラ「AI孔明 on IDX」において、新たに建設業界向け特化機能「AI Construction Loop（工事・原価データ突合AI）」を搭載しました。

本機能は、建設会社・工務店・ゼネコン・サブコン・設備工事会社を対象に、工事活動データと原価・請求データをAIで突合・分析し、 「どの工事が利益を生み、どこで原価が膨らんだのか」を継続的に学習するConstruction Intelligence Platformを実現します。

■ 建設業最大のボトルネック——「工事しているのに、なぜ利益が残らないのか」

建設業では、すでに以下のデータが存在しています。

• 工事日報

• 工程表

• 作業員データ・出面データ

• 資材発注データ

• 外注費データ

• 重機稼働データ

• 原価データ・請求データ・粗利データ

しかし、多くの建設会社では、これらのデータが、工事日報 → Excel・紙・スマホ入力 → 施工管理システム → 購買システム → 会計システム → ERPのように、別々のシステムに分断されています。

その結果、現場では「工事は進んでいるのに、なぜ利益が残らないのか」が分かりにくくなっています。

■ 建設会社の本当の悩み　—売上の大きさと利益は一致しない

建設業では、売上が大きい工事が必ずしも利益を生むとは限りません。

例えば、

A工事：売上1億円 ／ 工期6か月 ／ 粗利1,500万円

B工事：売上1.5億円 ／ 工期8か月 ／ 粗利500万円

売上だけ見るとB工事が良く見えます。しかし利益で見ると、A工事の方が優れています。

なぜか。B工事では、

• 工期遅延・手戻り

• 追加人員・外注費増加

• 資材高騰・重機待機

• 設計変更・追加工事の未請求

が発生しているからです。建設業では、売上ではなく、工事単位の利益を正確に把握することが不可欠です。

■AI Construction Loopがつなぐデータ

AI Construction Loopは、以下のデータをIDX上で統合します。

工事日報 ／ 工程表 ／ 作業員・出面データ ／ 資材発注データ ／ 外注費データ ／ 重機稼働データ ／ 施工写真 ／ 安全記録 ／ 設計変更履歴 ／ 追加工事情報 ／ 見積データ ／ 請求データ ／ 原価データ ／ 売上・粗利データ ／ 顧客別収益データ ／ 現場別利益データ

これらを統合することで、AIは以下のような現場ごとの実態を学習します。

【現場Aの学習例】

工期6か月 ／ 作業員20名 ／ 天候影響あり ／ 設計変更2回 ／ 追加工事300万円 ／ 原価8,500万円 ／ 粗利1,500万円

【現場Bの学習例】

工期8か月 ／ 作業員35名 ／ 資材高騰 ／ 手戻り3回 ／ 外注追加 ／ 追加工事未請求 ／ 原価1億4,500万円 ／ 粗利500万円

これらを学習したAIは、「手戻り・外注追加・追加工事未請求が重なる現場は利益率が急低下する」と判断し、次の現場へ知見を活かします。

■ AI Construction Loopの主要機能

1. 工事・原価データ突合

   工事日報と原価・請求・売上データを自動で紐付け、工事案件ごとに現場・工程・作業員・外注会社・資材・重機・売上・原価・粗利までを一体で見える化します。

2. 現場別利益分析

   現場ごとに売上・原価・粗利・工期・人員投入量・外注費・資材費・重機費・手戻り回数・追加工事未請求を分析し、儲かる現場と儲からない現場を可視化します。

3. 原価超過リスク検知

   工期遅延・人員増加・資材費上昇・外注費増加・設計変更・手戻り・天候影響を検知し、原価超過の可能性を早期に通知します。

4. 追加工事・未請求検知

   工事日報・施工写真・設計変更履歴・現場メモを分析し、追加作業の発生・契約外作業・請求漏れの可能性・見積変更の必要性といった候補を自動抽出します。建設業において特に重要な「請求漏れゼロ」の実現を支援します。

5. 工程改善分析

   どの工程で遅れが出たか、どの作業で手戻りが多いか、どの外注会社で遅延が多いか、どの資材で納期遅れが起きやすいかを分析し、次回工事の工程設計改善に活用します。

6. AI工事参謀

   現場責任者や工事部長に対して、原価超過しそうな現場・追加請求すべき作業・改善すべき工程・見直すべき外注先・利益率が高い工事パターン・次回見積に反映すべき条件を提案します。

■ Construction Loop——工事活動を記録する時代から、学習する時代へ

AI Construction Loopでは、以下の継続学習サイクルが実現します。

工事活動 → 原価結果 → AI分析 → 利益要因分析 → 工事改善提案 → 工程・人員・資材改善 → 利益改善 → 再学習（Loop）

AIは単に工事データを集計するだけではありません。「なぜ利益が出たのか」「なぜ赤字になったのか」を継続的に学習し、その知見を次の工事・次の見積へ活用します。

■ 期待される導入効果

• 工事利益の可視化：工事単位・現場単位・工程単位で利益を見える化

• 原価超過の早期発見：赤字化しそうな現場を早期に検知

• 追加請求漏れの削減：日報・写真・設計変更履歴から請求漏れを発見

• 工程改善：遅延・手戻り・外注トラブルを学習し、次回工事に反映

• 見積精度向上：過去工事の実績原価を学習し、次回見積に活用

• 利益率向上：儲かる工事パターンを横展開し、赤字工事を削減

■ デジタル化・AI導入補助金2026対象製品「AI孔明 on IDX」

デジタル化・AI導入補助金2026対象製品として採択された「AI孔明 on IDX」の補助金申請サポートのご相談も承っております。この機会に「工事活動と利益をつなぐ建設知能プラットフォーム」を構築し、AIエージェント時代に備えるAIインフラ整備を体験してください。

▼ デジタル化・AI導入補助金2026のご案内　AI孔明 on IDX

https://www.idx.jp/it2026/

■AIデータ株式会社について

名称：AIデータ株式会社　設立：2015年4月　　

資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）　　

代表取締役社長：佐々木隆仁　　

所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5　メトロシティ神谷町ビル4F

URL：https://www.aidata.co.jp/

AIデータ社は、データインフラと知財インフラを基盤に、20年以上にわたり企業や個人のデータ資産を守り、活用する事業を展開してきました。1万社以上の企業、100万人以上のお客様から信頼を得ており、データ共有、バックアップ、復旧、移行、消去を包括する「データエコシステム事業」では、BCNアワードで17年連続販売本数1位を獲得しています。

データインフラでは、IDXのクラウドデータ管理や復旧サービスを提供するとともに、経済産業大臣賞を受けたフォレンジック調査や証拠開示サービスを通じて、法務分野でも高い評価を得ています。

一方、知財インフラでは、グループ会社の特許検索・出願支援システム『Tokkyo.Ai』や特許売買を可能にするIPマーケットプレイスの構築により、知財管理と収益化を支援。これらを統合し、生成AI『AI孔明™』によるデータと知財の融合プラットフォームを展開しています。また、防衛省との連携による若手エンジニア育成にも注力し、データ管理と知財保護を通じて社会基盤の強化に貢献しています。