フランス建設業界連盟（FFB）は、イノベーションおよびデジタルトランジション委員会を率いるセシル・マゾーによると、住宅相のギヨム・カスバリアンに対し、人工知能（AI）に関する重要な報告書を提出しました。 この報告書は、建設業界の二つの重要な焦点を強調しており、それは有益なデータを活用することとAIの活用事例を実施することです。約40万のエンティティが存在するセクターの破片化した性質を考慮すると、連盟は取り組みを調整し、将来の発展の予測を推進する上で重要な役割を果たしています。
この組織は、デジタル革命がもたらす建設分野の課題に取り組み、変革的変化を通じて企業を支援しています。報告書は、「建設データハブ」というコンセプトを導入し、企業間でデータ共有を容易にするインフラを構築することが想定されています。このトピックの議論は、欧州連合がデータ法とAI法を検討している時期に実施されており、いずれも非個人の組織データの交換に重要です。
マゾーは、AIの二重性を認識し、その潜在的なリスクと利点の両方を認識しています。 規制がないと、AIは重大な倫理上の懸念や透明性の問題を引き起こす可能性があり、警戒が必要です。ただし、これらの懸念を適切に扱うことで、AIは機会となります。特に、通常利益率が厳しい建設セクターでは、企業の結果と生産性を向上させるツールの導入が奨励されています。
企業データを効果的に活用することで、特定のタスクや組織全体の構造に価値を追加することができます。AIを使用することで、建設プロセスを改善し、クライアントとのコミュニケーションにチャットボットを導入したり、音声による見積もりを行ったり、プロジェクト画像の比較を行ったりすることができます。
マゾーはまた、AIが建設業界内の役割のシロ化を促進する方法を説明しています。 デジタルモデリングでは、ステークホルダー間で広範囲なデータ共有が求められています。進行状況をモニタリングするために建設現場でウェアラブルカメラ技術を使用し、デジタルモデルと同期させる革新が進行中で、進歩や挫折を特定・伝達することができます。
持続可能性の観点から、AIは都市設計や素材選択を最適化するためのソリューションの開発を促進しています。その固有の学習能力により、AIは正確で予測可能な分析が日常的に行われる未来を予見しています。
AIはすでに日常生活、建築業界を含む分野に浸透し、ユーザーには気づかれていないことが多いです。業界のソフトウェアはますますAIが取り入れられており、一部の企業はすでにAIプロジェクトに着手しています。AIは究極的には目的の手段であり、企業のデータと望ましい結果が明確にされた後に考慮すべきツールです。
FFBは、建築業界内でAIの解説と慣習化を目指して、BTP 69と共催でAIイベントを開催しています。このイベントは、すべての規模の事業者にとってAIの関連性を実証し、この技術的分野の理解を豊かにすることを目的としています。既存のAIソリューションを活用し、技術的警戒を保持することで、業界のイノベーションと共通の進歩を育むために、協力的アプローチの重要性を強調しています。
主な質問と回答:
1. フランス建設業界連盟が建設分野でAIとデータ共有を推進する理由は何ですか？
FFBは、建設業界内で生産性、効率、革新を向上させるためにAIとデータ共有を提唱しています。連盟はデジタル革命に遅れることなく、通常利益率が厳しいセクターで企業の結果を改善する必要があると認識しています。
2. 「建設データハブ」とは何ですか？それが重要な理由は何ですか？
「建設データハブ」は、建設業界の企業間でデータの交換を促進するための想定されたインフラです。この概念は、より効果的に幅広い範囲のデータにアクセスして活用することができるため、企業間の協力、革新、効率を実現する点で重要です。
3. 建築分野におけるAIの潜在的リスクにはどのようなものがありますか？
適切な規制がない場合、AIはアルゴリズムの偏りやプライバシーの問題、人間による監督の失われる可能性などのリスクがあります。また、雇用の置き換えや新しいテクノロジーとのやり取りのためのスキル向上の必要性についてもリスクがあります。
主な課題と論争:
– 規制: AIの実装を倫理基準とバランスよく取り入れ、データプライバシーとセキュリティを保護するための適切な規制フレームワークの確立。
– 統合: 数多くの小規模エンティティからなる分割状態にある業界にAIを統合することは、物流的な課題を提起し、重要な調整が必要です。
– 労働力への影響: AIがどのように雇用に影響を及ぼすかについての懸念があり、従業員が新しい役割に適応したり、新しいスキルを取得したりする必要があります。
長所と短所:
長所:
– 効率性: AIはタスクを自動化して最適化し、生産性を向上させ、コスト削減やエラーの最小化をもたらします。
– 革新: AIは、設計や計画、材料選択において新しいアプローチを開拓する可能性を切り拓き、より持続可能で効率的な建設プラクティスをもたらします。
– 分析: AIによって実珅される予測分析は、建設プロジェクトの意思決定とリスク管理を改善することができます。
短所:
– 倫理上の懸念: アルゴリズムのバイアス、プライバシー問題、重要な意思決定プロセスでの人間の監督の潜在的な喪失など、リスクがあります。
– データセキュリティ: データの共有が増えると、機密情報を保護するために堅牢なサイバーセキュリティ対策が不可欠となります。
– アクセスと公平性: 小規模企業はAIテクノロジーにアクセスしたり投資することが困難であり、業界内の大手と小規模企業との間に分断が生じる可能性があります。
フランス建設業界連盟（FFB）が建設セクターでAIの採用を進め、データ共有を促進する動きは、世界的な建設業界全体でのトレンドと一貫性があるものであり、デジタル化と革新が競争力を獲得する上でますます重要となっています。
このトピックに関連する追加情報を探るためには、欧州連合の情報ポータルを訪れると有益な情報が見つかるかもしれません。欧州連合のウェブサイトをご覧ください：European Union’s Website。