現場を知るAIと、現場を知らないAIの違い
あるゼネコンの所長から、こんな話を聞いたことがあります。「大手のシステム会社に頼んで、3ヶ月かけて工程管理ツールを作ってもらった。でも誰も使わなかった」と。理由を聞くと、「画面の設計が施工図の読み方と全然合っていなかった」というものでした。作った側は一流のエンジニアだったはずなのに、現場の「空気」だけが抜け落ちていたのです。建設業のDXが進まない構造的な理由は、ここにあります。
「IT屋」が作ると使われない理由
建設テックと呼ばれる企業の多くは、ソフトウェア会社が「建設業向け」とラベルを貼ったものです。機能は豊富で、デモ画面は洗練されています。しかし導入から半年後、現場に行くと誰もそのツールを開いていない、という光景は珍しくありません。なぜそうなるのか。職人や現場監督が仕事をする際の「判断の順序」や「目の付け所」が、設計に反映されていないからです。
たとえば、工程表ひとつとっても、現場監督が最初に確認するのは「次の週の天候と躯体打設の重なり具合」です。ところが多くのシステムは、ガントチャートをまず全体で表示し、そこから絞り込む構造になっています。操作ステップが2つ多いだけで、忙しい監督は画面を閉じます。この「2ステップのズレ」を埋められるのは、現場を経験した人間だけです。
仕様書に書けない「なぜここを先に見るのか」という感覚を、エンジニアに伝えられる人間が開発の上流にいない限り、ツールは現場から浮いたままになります。
「現場屋」だけでも形にできない理由
では、建設会社が自前でシステムを作ればいいかといえば、それも難しい。「こういうものが欲しい」というイメージは鮮明にあっても、それをエンジニアに伝える言語と、実装する技術力の両方が社内にないケースがほとんどです。私自身、元スーパーゼネコンの現場監督として長年働いてきて、「こんな仕組みがあれば」と何度も思いました。しかし技術者がいなければ、それはアイデアのまま終わります。
建設会社が外部のSIerに依頼しても、結果として前項と同じ問題に戻ります。要件定義の段階で「現場の感覚」をロジックに翻訳できる人間が間にいなければ、発注者の意図とシステムの挙動は少しずつずれていきます。そのズレが積み重なった先に、「3ヶ月かけて誰も使わないツール」が生まれます。
- 要件定義を「機能リスト」で進め、現場の判断フローを拾えない
- デモ環境では動くが、現場のネットワーク・デバイス環境で使えない
- 導入研修を1回やって終わり、定着フォローがない
「現場 × 東大松尾研AI」のハイブリッド構造
株式会社SUMITSUBO AIが立っている場所は、この「IT屋」と「現場屋」の断絶の間です。代表の軽部は、元スーパーゼネコンの現場監督であり、現在も建設会社（三栄工業）の社長として現場に関わり続けています。一方、開発チームは東京大学松尾研究室出身のエンジニアで構成されており、最新の機械学習論文を即座に実装できる技術力を持っています。
この構造で何が変わるか。要件定義の現場で、軽部が「なぜ職人はここを先に確認するのか」「この手順に例外が生まれるのはどんな状況か」を徹底的に言語化し、エンジニアに渡します。エンジニアはその「ロジック」を、世界水準の技術力でコードに落とし込みます。「何を作るべきか」を知っている人間と、「どう作るか」を極めている人間が同じテーブルに座る、その構造がSUMITSUBO AIの核心です。
- 代表
- 軽部 治。元スーパーゼネコン現場監督、三栄工業（建設会社）代表も兼務。
- 開発チーム
- 東京大学松尾研究室出身エンジニアを中心に構成。
- 特徴
- 建設現場の実務知識とAI実装技術の両方を社内に持つ「ハイブリッド構造」。
メリットと正直なデメリット
この構造には明確な強みがある一方で、正直に伝えておくべき点もあります。大手SIerと比較したとき、リソースの絶対量では勝てません。超大規模案件を短期間で並行して回すことは、現時点では得意ではない。ただし、現場に密着した小〜中規模のカスタム開発においては、「要件のすり合わせにかかる時間」と「作り直しの回数」が大幅に減るため、トータルのコストと精度では優位に立てると考えています。
- 現場監督経験者が要件定義を主導するため、「使われないシステム」になりにくい
- 東大松尾研レベルの実装力で、AIを本格活用した自動化が可能
- 「他社に断られた特殊な現場の事情」を理解できる可能性が高い
- 超大規模・短納期の並行開発には向かない場面がある
- 現場感覚を重視するため、汎用パッケージの単純導入より初期設計に時間がかかる
「現場の言葉がわかる」とはどういうことか
ある改修現場でのヒアリング中、ベテランの職長がこう言いました。「段取りの悪さは、図面の前に人の動きで出る」。この一言を、普通のエンジニアは「抽象的な感想」として聞き流します。しかし現場経験者には、「工程計画の人員配置と資材搬入のタイミングが連動していない状態」という具体的な課題として即座に変換できます。
「現場の泥臭さを愛し、最先端の技術でそれを守る」——これがSUMITSUBO AIの開発姿勢です。
この翻訳作業こそが、建設DXの肝です。どれだけ優秀なAIエンジニアがいても、この翻訳ができなければシステムは現場に根付きません。逆に、どれだけ現場を知っていても、それをコードにできなければ改善は人の努力だけに依存し続けます。SUMITSUBO AIはその両側を社内に持つことで、建設業のDXを「使われるシステム」として実現しようとしています。
まとめ：相談相手の「現場経験」を確認してほしい
建設業のDX推進を外部に相談するとき、最初に確認すべきことがあります。「要件定義に、現場を経験した人間が入るか」という一点です。ツールの機能や価格の前に、この問いへの答えがないまま進めると、後から取り返しのつかないコストが発生します。「他社に相談したが無理だと言われた」「現場の特殊な事情を理解してもらえなかった」という経営者ほど、まず現場出身者と話してみることを勧めます。SUMITSUBO AIが提供するのは、現場の言葉を技術に変える、その接点です。