建設資材のコスト予測。AIでサプライチェーンを最適化した事例2選

2024.10.28

近年、建設資材の価格は急激に上昇しています。国土交通省の報告によれば、2021年後半から原材料費の高騰やエネルギーコストの上昇が続いており、2023年以降も資材によっては高止まりの傾向が見られます。このような状況は、建設プロジェクトの見積もりと実際のコストに大きなズレを生じさせ、追加費用リスクを増大させています。こうした課題に対処するため、AIを活用した建設資材の需要・価格予測が注目されています。AIは、ビッグデータや機械学習を駆使して、価格変動を予測し、サプライチェーンの最適化を図ることが可能です。本記事では、西松建設とLIXILの事例を通じて、AIを用いた建設資材コスト予測の実践的なアプローチを紹介します。

建設資材価格の現状と課題

原材料費の高騰とその影響

建設資材の価格高騰は、さまざまな要因によって引き起こされています。コロナウイルスの影響によるウッドショックや、需要拡大によるアイアンショ建設資材のコスト予測。AIでサプライチェーンを最適化した事例2選。

ック、さらにはガソリン代や電気料金の上昇が挙げられます。これらの要因は、建設業界におけるコスト構造を大きく変え、プロジェクトの予算管理を困難にしています。特に、輸入に依存する日本では、円安の影響も加わり、原材料費の高騰が顕著です。このような状況下で、建設プロジェクトの利益率を維持するためには、正確なコスト予測が不可欠です。

サプライチェーンの複雑性

建設業界のサプライチェーンは非常に複雑で、多くのステークホルダーが関与しています。資材の供給遅延や価格変動は、プロジェクト全体のスケジュールに影響を及ぼし、最終的にはコストの増加を招く可能性があります。サプライチェーンの最適化は、これらのリスクを軽減し、プロジェクトの効率を向上させるために重要です。AIを活用することで、サプライチェーン全体のデータをリアルタイムで分析し、最適な資材調達戦略を立案することが可能になります。

追加費用リスクの増大

建設プロジェクトにおける追加費用リスクは、見積もり時と着工時のコストブレによって生じます。物価変動や供給不足が原因で、予期せぬコストが発生することは、プロジェクトの収益性を大きく損なう要因となります。AIを用いた価格予測は、これらのリスクを事前に把握し、適切な対策を講じるための有力なツールです。AIによる精度の高い予測は、見積もりのブレを防ぎ、追加費用リスクを最小限に抑えることができます。

AIによるコスト予測のメリット

予測精度の向上

AIを活用することで、建設資材の価格予測の精度が大幅に向上します。機械学習アルゴリズムは、過去のデータを基に未来の価格動向を予測することができ、これにより、より正確な予算見積もりが可能になります。例えば、LIXILでは、AIを用いた需要予測ソリューションを導入し、サプライチェーン全体の最適化を図っています。これにより、エリア別の予測精度が向上し、無駄なコストを削減することができました（※3）。

サプライチェーン最適化の実現

AIは、サプライチェーンの最適化にも大きく貢献します。リアルタイムでのデータ分析により、資材の供給状況を正確に把握し、最適な調達戦略を立案することが可能です。これにより、供給遅延や価格変動のリスクを管理し、プロジェクトの効率を向上させることができます。西松建設では、AIを活用して建設業界の物価変動を先読みし、サプライチェーンの最適化を実現しています（※4）。

リスクマネジメントの強化

AIによるデータ分析は、リスクマネジメントの強化にも寄与します。未来の市場動向を予測し、リスクを事前に把握することで、適切な対策を講じることが可能です。これにより、プロジェクトの利益率を向上させ、競争力を強化することができます。AIを活用したリスクマネジメントは、建設業界におけるデジタルトランスフォーメーションの一環として、ますます重要性を増しています。

AIを活用した建設資材コスト予測の事例紹介

西松建設の事例

西松建設は、経済特化生成AI『xenoBrain』を導入し、建設業界の物価変動を先読みする取り組みを行っています。xenoBrainは、ニュースや統計データを基にした回帰分析を行い、物価変動予測の精度を高めるツールとして活用されています。西松建設では、見積もり時のリスクを加味した価格設定を行い、購買時には個別品目の価格動向を考慮して早期発注を行うなど、AIを活用したコスト管理を実践しています。この取り組みにより、見積もりの精度が向上し、追加費用リスクを最小限に抑えることができました。さらに、全国の積算や調達の担当者が集う会議でxenoBrainの数値を参考にし、複合的な予測を行うことで、プロジェクト全体の効率化を図っています（※4）。

LIXILの事例

LIXILは、AIを活用した需要予測ソリューション「Multidimensional Demand Forecasting（MDF）」を導入し、サプライチェーン全体の最適化を進めています。LIXILでは、約120万機種におよぶ製品を対象にAI需要予測の試験運用を開始し、サプライチェーンリスクの低減を図っています。AI需要予測を活用することで、230万の予測対象一つ一つの特徴を捉えた高解像度かつ高精度な予測算出が可能となり、欠品やリードタイム延長、過剰在庫などのリスクを低減しています。さらに、クラウド型のデータ統合基盤「LIXIL Data Platform」を採用し、データ活用の自走化を促進することで、サプライチェーン全体の効率化を実現しています。今後は、製品だけでなく副資材等も含め、需要予測の対象領域をさらに拡大していく予定です（※3）。

AIによるコスト予測の将来性

予測技術の進化とその影響

AI技術の進化により、建設資材の価格予測の精度はますます向上しています。機械学習やビッグデータ解析の進展により、より複雑なデータセットを扱うことが可能となり、予測モデルの精度が向上しています。これにより、建設業界におけるコスト管理の効率化が進み、プロジェクトの利益率向上に寄与しています。AIによる予測技術の進化は、建設業界におけるイノベーションを促進し、競争力を強化する重要な要素となっています。

建設業界におけるDXの推進

AIを活用したコスト予測は、建設業界におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の一環として位置づけられています。DXの推進により、建設プロジェクトの効率化やコスト削減が実現し、業界全体の競争力が向上しています。AIを活用したデータ分析は、プロジェクト管理やリスク管理の精度を高め、持続可能な事業運営を支える重要な要素となっています。建設業界におけるDXの推進は、今後ますます重要性を増していくでしょう。

持続可能な事業運営への貢献

AIによるコスト予測は、持続可能な事業運営にも貢献しています。正確なコスト管理と効率的なサプライチェーンの実現により、環境変化に強い柔軟な資材調達戦略を確立することが可能です。これにより、事業の持続可能性が高まり、ステークホルダーからの信頼性が向上します。AIを活用した持続可能な事業運営は、建設業界におけるサステナビリティの実現に寄与しています。

結論：AIによる建設資材コスト予測の重要性と展望

AIを活用した建設資材のコスト予測は、建設業界におけるコスト管理の精度向上やサプライチェーンの最適化に大きく貢献しています。西松建設やLIXILの事例からも分かるように、AIを活用することで、見積もりの精度が向上し、追加費用リスクを最小限に抑えることが可能です。今後、AI技術の進化に伴い、建設業界におけるデジタルトランスフォーメーションがさらに進展し、持続可能な事業運営が実現されることが期待されます。AIによる建設資材コスト予測は、建設業界における競争力を強化し、持続可能な未来を築くための重要な要素となるでしょう。