建設業倒産 (2025)
2,021件
前年比 +6.9% / 過去10年最多
BIM/CIM活用率 (中小)
2%
専門工事会社のデジタル化率
AI導入補助金 (2026)
最大450万
補助率 1/2 〜 2/3
施工管理アプリ効果
77.9%
導入企業が業務改善を実感
API価格下落 (1年)
-80%
LLM APIコストの急速な低下
2024年4月の残業上限規制により「職人不足・高齢化・資材高」の三重苦が加速。人手不足倒産は113件で初の100件超え。2025年12月の改正建設業法、2026年1月の取適法改定でDX対応の圧力がさらに高まる。現場は紙の書類・手書き出勤簿が主流で、デジタル化への抵抗感も根強い。
IT予算は売上高の約1.3%が平均。年商1.5億の企業で年間約150万円、月額5〜10万円が現実ライン。「補助金・助成金」を希望する企業が59.3%と最多で、自力負担が最大障壁。
| 種別 | 月額目安 |
|---|
| SaaS型AIツール | 数千円〜1万円 |
| 業務特化SaaS | 数万円〜 |
| AI Agent導入 | 1〜5万円 |
| カスタムAI開発 | 数万〜数十万円 |
- 1導入したが使われない ── 現場フローに合わず形骸化。「今のやり方で十分」が壁に
- 2ツール乱立とデータ分散 ── 部門別に別々のシステム、全社横断の活用不可能
- 3多機能すぎて使いこなせない ── 一部担当者のみ操作可能で新たな属人化
- 4目的不在の導入 ── 「DXやらなきゃ」の焦りだけでビジョンなし
- 5人材不足による頓挫 ── 運用担当不在、ベンダー任せで自走できず
| 企業 | 価格帯 |
|---|
| SHIFT AI | 要問合せ |
| WEEL | 40〜200万/PJ |
| AVILEN | 要問合せ |
| エクサウィザーズ | 要問合せ |
| 船井総研 | 要問合せ |
| サービス | 月額 |
|---|
| ChatSense | 980円〜 |
| RAG& | 9,800円 |
| ナレフルチャット | 4万円〜 |
| Dify (OSS) | 無料〜 |
| 企業 | 特徴 |
|---|
| 燈 (Akari) | 建設特化生成AI |
| H2Corp | AI積算1位 |
| KK Generation | 図面解析 |
| ネクスゲート | 工事台帳AI |
「一人会社」として体系的にAI DXサービスを展開している公開事例はまだ少ない。大手は500万円〜の価格帯。100〜300万円レンジで中小企業に手が届く形で提供できることが個人エンジニアの差別化ポイント。
LLM基盤比較（100万トークンあたり / 2026年2月）
| モデル | Input | Output | 推奨用途 |
|---|
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | 主力推奨 |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 | $5.00 | 定型処理 |
| GPT-5.2 | $1.75 | $14.00 | エコシステム広い |
| Gemini Flash-Lite | $0.10 | $0.40 | 最安・軽量併用 |
| DeepSeek V3.2 | $0.28 | $0.42 | OSS・自社運用可 |
Data Collection Layer
Slack
Google Workspace
kintone
社内Wiki
音声入力
▼
Unified Context Layer（統合コンテキスト）
pgvector (ベクトルDB)
PostgreSQL (構造化)
Firestore (会話履歴)
統合検索API
▼
AI Application Layer
Web チャット
Slack Bot
音声レポート
ダッシュボード
全AIアプリが同一のコンテキストレイヤーを参照 → ツール乱立・データ分散問題を根本解決。月間ランニング約10〜24万円（50名/2万クエリ想定）。
| レイヤー | 技術 |
|---|
| Frontend | Next.js + TypeScript + Tailwind |
| API | Vercel AI SDK (streamText/useChat) |
| Auth | Firebase Auth (JWT) |
| Data | Supabase (pgvector) + Firestore |
| AI | Claude Sonnet + Gemini Flash |
| Voice | Whisper API ($0.006/分) |
| サービス | 料金/分 | 月100h |
|---|
| Deepgram | $0.0043 | 約3,900円 |
| Whisper API | $0.006 | 約5,400円 |
| Azure STT | $0.017 | 約15,300円 |
| Google STT | $0.024 | 約21,600円 |
建設現場は手が塞がる状況が常態。「スマホに話すだけで日報完成」は最も導入障壁の低いユースケース。
| メニュー | 単価 | 工数 |
|---|
| AI業務診断 | 無料〜15万 | 1-2日 |
| AI活用ワークショップ | 10〜15万/半日 | 3-5日 |
| 議事録自動生成 導入 | 15〜30万 | 3-5日 |
| 日報AI自動化 PoC | 20〜40万 | 2-3週 |
| FAQ チャットボット PoC | 30〜50万 | 2-3週 |
| メニュー | 初期 | 月額 |
|---|
| 社内ナレッジRAG | 100〜300万 | 5〜15万 |
| 業務特化AIアシスタント | 150〜400万 | 10〜20万 |
| 見積書AI自動化 | 100〜250万 | 5〜10万 |
| 音声→レポート統合版 | 200〜400万 | 10〜20万 |
| AIダッシュボード | 150〜350万 | 8〜15万 |
| メニュー | 初期費用 | 月額 | 差別化 |
|---|
| 安全書類（グリーンファイル）AI作成 | 80〜150万 | 5〜10万 | 元請フォーマット対応 |
| 施工写真 自動分類・報告書生成 | 100〜200万 | 5〜10万 | 写真→報告書 一気通貫 |
| 工程管理 AI最適化 | 150〜300万 | 10〜15万 | 遅延リスク事前警告 |
| 建設業法 書類自動チェック | 100〜200万 | 5〜10万 | 2025年法改正対応 |
コンサルで知見を貯めながら共通課題をプロダクト化。コンサル収益でキャッシュフローを確保しつつ、繰り返し登場する課題をテンプレート化していくアプローチ。フック商材は「議事録の自動作成」が最もハードルが低い。
Phase 1 / 0〜6ヶ月
コンサル型で3〜5社、事例づくり
無料診断 → 有料提案 → フォーム営業で拡大
月売上 50〜120万円
Phase 2 / 6〜12ヶ月
テンプレート化・パッケージ提供
建設業AIパッケージを固定価格で展開
月売上 100〜200万円
Phase 3 / 12〜18ヶ月
チーム化（業務委託ベース）
SES事業ネットワーク活用、CS → エンジニア → 営業の順
月売上 200〜300万円
Phase 4 / 18ヶ月〜
他業界への横展開
建設業の成功モデルを製造・物流・不動産に転用
月売上 300万円〜
AI精度の期待値ギャップ
「AIで全て解決」の誤解が多い。導入前に「できること・できないこと」を明確化。人間チェック工程を必ず組み込む。
データセキュリティ
入札情報・原価情報など機密性高。データ保持ポリシー・暗号化方針を明文化して顧客に提示。
中小企業の決済スピード
提案から決済まで数ヶ月かかることも。キャッシュフローに余裕を持たせること。
属人化・定着問題
ITリテラシー差が大きい。複数人トレーニング+マニュアル整備を標準サービスに含める。
1. 建設業界の既存コンタクトに「AI活用の無料診断」を案内（フォーム営業の仕組みを転用）
2. 自社業務でAI活用の実践事例を作る（SES事業のマッチング効率化など）
3. 「建設業×AI」をテーマにした15分ウェビナーコンテンツを作成