建設ニュース
2026年に入り、国内の主要な公共発注機関におけるAIの導入手法に変化が見られる。単なるパイロット事業や宣言的なロードマップの段階を超え、組織改編・専任要員の配置・現場への適用まで具体化される傾向にある。
韓国土地住宅公社（LH）は昨年8月、AI革新センター（TFT）を新設した。9名規模の専任人材が、内部のAI推進状況を点検し、核心課題を総括・管理する役割を担う。
最近では「LH AI大転換（AX）ロードマップ策定業務」を本格化させ、事業企画・設計・施工・維持管理・住宅福祉・経営管理など、全業務プロセスを分析し、生成AIの適用タイプを導き出す作業に着手した。KPI体系の設計、短期・中長期課題のポートフォリオ構成までを含む体系的なアプローチだ。
韓国道路公社は、車両搭載型映像分析システムで走行中の路面損傷をリアルタイムで検知し、トンネルスキャナーで高速道路トンネルの外観を路線遮断なしに点検する。貨物車の積載不良の自動選別、AI CCTVに基づく建設現場の危険要素検知に至るまで、現場全般にAIを実戦投入している。
国家鉄道公団は、2024年に構築した鉄道施設総合情報システム（RAFIS）をAIで高度化している。施設の維持補修履歴データをAIで分析し、最適な補修時期を診断する体制を構築しており、GISデータベース・モバイルシステムとの連携も並行して推進中だ。
韓国水資源公社は、1日約74億件に達する水資源データをAXリソースとして活用するため、AI浄水場モデルを全国に拡大している。2022年に華城浄水場に初めて適用して以来、最近では釜山市と手を組み、地方上水道へAI水管理モデルを拡大する先導事業に着手した。
今回の動向には、目立つ共通点がある。4機関すべてが、現場で発生する非構造化データを構造化された情報へと変換する課題を核心としているという点だ。
道路の路面状態、トンネルの外観スキャン結果、鉄道施設の保守履歴、浄水処理工程のデータ――これらはすべて現場で収集されるが、従来の方式では適時に整理・分析されず、埋もれたままとなっていた。
AIが変えるのは単なる自動化ではなく、現場データが意思決定可能な情報へと転換されるスピードだ。そして、その転換の出発点は「現場記録」である。
デジタルプレッソは、建設現場の非構造化データ（写真・音声・映像）を構造化された文書へ自動変換する技術を開発しています。公共発注機関のAXの流れと同じ方向を目指しています。
