背景・経緯
本件はALICE Technologies（新しいタブで開きます）の公表情報で報じられている。
大規模な建設プロジェクトの工程計画は、経験豊富な工程管理者が過去の知見をもとに手作業で組み立てるのが一般的だが、関係者や工種が増えるほど、最適な施工順序を人手だけで見つけ出すのは難しくなる。ALICE Technologies(ALICE = Artificial Intelligence Construction Engineering)は、この工程計画の立案自体をAIで生成・最適化するプラットフォームとして開発され、産業施設からインフラ、超高層ビルまで幅広いプロジェクトに導入が進んでいる。
詳細・ポイント
ALICEは、与えられた制約条件のもとで数百万通りの施工シーケンスを生成し、複数の変数を同時に評価する。プロジェクトチームが工期最短化・コスト最小化・労務平準化といった優先条件を指定すると、単一の「正解」を提示するのではなく、条件に応じた複数の選択肢をランキング形式で提示する点が特徴だ。対応領域はエネルギー施設やデータセンター、バッテリー工場といった産業建設、鉄道・地下鉄などの土木・交通インフラ、超高層ビルや医療施設といった複雑な建築物にまで及ぶ。こうした取り組みが評価され、ALICEはBuild in Digital社の「Top 50 ConTech Partners 2026」で世界6位にランクインした。
業界への波及効果
工程計画の生成をAIが担うようになれば、経験豊富な工程管理者が持つ暗黙知に依存してきたプロジェクトマネジメントの一部が、データと計算に基づく再現可能なプロセスに置き換わっていく可能性がある。特に人手不足が深刻な建設業界では、限られた熟練人材の判断を、より多くのプロジェクトに間接的に活用できる点が意義を持つ。複数の最適化シナリオを比較検討できることは、発注者との工期・コストに関する合意形成プロセスにも変化をもたらしうる。
実務者のアクション
大規模・複雑なプロジェクトを担当するPM・工程管理者は、AIによる工程最適化ツールを既存の工程表作成プロセスと並行して試験的に活用し、人手による計画との差分を検証してみる価値がある。発注者側の担当者も、AIが提示する複数シナリオを工期・コスト・労務平準化のトレードオフを議論する材料として活用することで、より納得感のある合意形成につなげられる可能性がある。
