竹中土木：「Kencopa工程AIエージェント」PoCで施工計画のDXを推進

Before

株式会社竹中土木は、土木工事を中心に、橋梁・トンネル・河川・港湾などのインフラ整備を手がける総合建設会社である。1934年の創業以来、北陸新幹線や大型橋梁工事など、日本のインフラ整備の第一線で活躍してきた。

同社が受注する土木工事は、規模が大きく工期も長期にわたるため、正確な工程計画がプロジェクトの成功に不可欠となる。しかし、詳細な工程表の作成には熟練技術者が1週間以上を費やすことがあり、属人的なノウハウに依存する部分が大きかった。

特に、複雑な土木構造物（トンネル、大規模橋梁、地下構造物など）の工事では、多数の施工工序が入り組み、地質条件や気象条件も加味した精緻な計画が求められる。これらの知見はベテラン技術者の頭の中に蓄積されており、後継者育成や組織全体の知見共有が課題となっていた。

DX推進の一環として、BIM/CIMやICT建設機械の導入を進めてきた同社だが、工程計画という上流の計画業務においては、依然として人手に依存する部分が多く残っていた。

AI導入内容

竹中土木は株式会社KENCOPAが提供する「Kencopa工程AIエージェント」のPoC（実証実験）を開始した。このAIエージェントは、設計図書（図面・仕様書・見積調書）をアップロードするだけで、自社歩掛を学習したAIが工程案を自動生成する業務特化型システムである。

PoCの目的と範囲

データ蓄積と学習

竹中土木が過去に施工した類似工事の設計図書と工程データをAIに学習させ、同社特有の施工方法や歩掛を反映させる。これにより、単なる汎用的な工程表ではなく、竹中土木の実務に即した実用的な工程計画の自動生成を目指す。

工程表作成の自動化

設計図書をAIが読み取り、施工項目の抽出、工期の推定、工序の最適配置を自動的に行う。技術者はAIが生成した工程案を確認・修正するだけでよく、大幅な工数削減を目指す。

技術継承の実現

熟練技術者の経験や勘をAIが学習し、データとして蓄積することで、組織全体で共有できる知見として継承する。退職による技術の流失リスクを低減し、若手技術者でも一定の品質の工程計画ができる体制を構築する。

技術的アプローチ

Kencopa工程AIエージェントは、LangGraphを活用した自律型のマルチエージェント・システムとして構成されている。

役割特化型マルチエージェント 「設計図書解析エージェント」「歩掛適用エージェント」「リスク予測エージェント」など、専門特化した複数のAIが協調して動作する。特に大規模土木においては、地質条件や季節変動（降雨・積雪）といった外部因子を考慮するエージェントを組み込むことで、より現実的な工期予測を可能にしている。

大規模ドキュメントの構造化抽出 トンネルや橋梁工事における膨大な設計図書、数量計算書、施工計画書などのマルチモーダルな情報をLLMが解析。表形式のデータだけでなく、図面内の注釈や特記仕様書のニュアンスまで汲み取り、施工ステップ（工序）へと構造化する。

ステートフルな工程最適化 LangGraphの「状態保持（State）」機能を活用し、数年に及ぶ長期プロジェクトの依存関係を管理。特定の工区で遅延が発生した際の全体工程への波及効果を、過去の類似工事の推論ロジックに基づき、グラフ上のNodeを再計算することでシミュレーションする。

After

PoCを通じて、竹中土木は以下の効果を確認しつつある。

工程表作成工数の大幅削減

熟練技術者が1週間ほど費やしていた複雑な工程表作成業務を、AIによる自動生成で大幅に短縮。設計図書のアップロードから工程案の生成までの時間が劇的に短縮され、技術者はより付加価値の高い業務に注力できるようになった。

データ駆動型の施工計画

経験に依存していた工程計画が、過去の工事データに基づいた客観的な根拠を持つ計画へと進化。類似工事の実績データを参照することで、より精度の高い工期見積もりやリスク予測が可能になった。

技術継承の促進

ベテラン技術者のノウハウがAIを通じてデータ化され、組織全体で共有できる知見となった。若手技術者でも、AIが生成した工程案を参考にしながら、迅速に高品質な工程計画を立てられるようになった。

DX戦略との連携

竹中土木はDX 2030ビジョンのもと、BIM/CIM、ICT建設機械、AI・ロボット技術などの導入を推進している。Kencopa工程AIエージェントは、このDX戦略の中で工程計画という上流の計画業務を担う重要なツールとして位置づけられている。

竹中土木は今後もKENCOPAとの協業を深化させ、土木工事における施工計画のDXを推進し、より効率的で品質の高いインフラ整備を実現していく考えである。