AIの学びを「本業」に持ち帰る話 - 「カジノディーラーから建設業、そしてAIへ」アスベスト現場の人手不足を打開するAI活用戦略：4年の実体験と施工管理への転換

ここまで私は、月少コストで走るAI運用やDifyを最小セットで動かす方法を書いてきた。けれど本当に伝えたいのは「その学びを現場でどう使うか」だ。
アスベスト除去に携わって4年。人手不足と言われるこの業界で、実際に足りていないのは「教育を受けた社会保険加入の人材」だ。誰でもよいわけではないから、大規模案件を受けるにも、教育と体制づくりがネックになる。
2025年8月、私は現場直施工から、下請けに卸して管理する形（施工管理）へ舵を切った。同時にAI学習を本格化したのは、「人を増やせない前提で、仕組みで強くなる」ため。この記事は、その考え方と工程写真チェックボットという具体策のメモである。

現状整理：人手不足の正体は「教育済み人材の不足」
方針転換：施工管理への移行とAI学習の理由
具体策：工程写真チェックボットの構想
AIの限界と可能性：置き換えではなく“教育と確認の節約”
運用プラン：小さく始めて、確実に積む
経営目線：赤字を防ぎ、信頼を積むために
まとめ：人を増やせなくても、仕組みで強くなる
1. 参考リンク

現状整理：人手不足の正体は「教育済み人材の不足」

多くの現場が社会保険必須、かつ安全教育／資格が前提。
アルバイトを気軽に採れないため、即戦力の確保が難しい。
人がいないと大きな現場を受注できない→収益の頭打ち。
赤字現場も発生しうる。続くと事業の持久力が削られる。

「人手不足」とひと括りにされるが、実際に足りないのは**“要件を満たす人”**。
ここを誤解したままの対策は、たいてい現場で空回りする。

方針転換：施工管理への移行とAI学習の理由

2025年8月、直施工→施工管理へ移行。
目的は「上位会社の信頼」と「下請けさんの負担軽減」を両立する仕組み化。
現場作業そのものにAIを入れるのは難しいが、管理・確認・報告には相性が良い。
だからこそ、まず事務／報告／チェックの工程からAIを当てる。

具体策：工程写真チェックボットの構想

ねらい：撮り忘れ・貼り忘れ・命名ブレで後工程が滞る“ロス”を潰す。
最低要件

必須ショットの台帳化（現場タイプ別テンプレ）
スマホからアップすると自動リネーム／自動分類
不足ショットを即通知（チャット連携）
日報・報告書へ半自動で差し込む

これで変わること

監督は「足りない」をその場で知れる。
下請けさんは何を撮れば合格かがブレない。
上位会社への初回提出の手戻りが激減する。

重要なのは“高性能”よりも、現場が迷わない運用の型。
まずはテンプレと命名規則だけ決め、動く最小から始める。

AIの限界と可能性：置き換えではなく“教育と確認の節約”

建設業は安全／法令／帳票の要件が厳しく、AIで人を置き換える発想は不適合。
ただし、教育コストの削減（要点要約・クイズ化）と確認工数の削減（自動チェック）は効く。
教育済み人材の希少さを、仕組みの再現性で補うのが現実解。

運用プラン：小さく始めて、確実に積む

テンプレの定義：現場種別ごとに「必須ショット一覧」を1枚で作る。
命名規則の固定：日付_現場_工程_企業名を徹底。
一次運用：人力で台帳照合（まずは手で回ることを確認）。
半自動化：分類と不足通知をスクリプト／外部サービスで代替。
報告自動差し込み：Word/Excelのフォーマットに写真とキャプションを流し込む。
見直し：1現場ぶんの手戻り時間と撮り直し回数を数字で比較して更新。

すべてをAIにしない。人間の判断が必要なところだけを残し、
それ以外を機械的に合格させる。この線引きが成否を分ける。

経営目線：赤字を防ぎ、信頼を積むために

撮影・提出の標準化は、工期遅延と再訪コストを減らす。
上位会社は「初回で基準を満たす会社」を評価する。
下請けさんには迷いのない指示を出せるので、現場が平和になる。
そして何より、小さい現場でも勝ちパターンが回るようになる。

まとめ：人を増やせなくても、仕組みで強くなる

AIは魔法ではない。けれど、教育と確認の“浪費時間”を削る道具としては強い。
私はアスベスト除去業をやめない。むしろAIに少しシフトしながら、本業を長く続けられる形に変えていく。
次は「工程写真チェックボット（最小版）」を動かし、一現場分の数字で効果を検証する。動いたら合格。そこから育てていけばいい。