【建設×ナレッジ検索】三菱電機ビル『KY-Support』、現場の危険予知を生成AIで底上げ

三菱電機ビルソリューションズが、昇降機保守の現場向けに危険予知支援システム「KY-Support」を開発した、という事例です。

「大手のグループ会社だから自社開発できるんでしょ」と思った方、ちょっと待ってください。公開情報を読むと、ベテラン依存からの脱却という構造は中小建設・保守業の現場とまったく同じです。

僕が注目したのは、AIが危険要因を「網羅的に出す」だけでなく「スマホで音声入力」で使える設計になっている点です。ここを見ずに「AIで危険予知が自動化」と読むと、現場の運用が止まります。

危険予知の課題

建設・保守の現場でよくある構造は、こんな感じです。

この構造、社員数十名規模の建設・保守会社ほど深刻です。ベテランが定年・体調不良で1人抜けると、現場の安全水準が一気に落ちる。「AIで危険予知」と聞くと網羅性ばかり想像しますが、現実には入力の手間が現場運用の生死を分けるんですよね。

三菱電機ビルソリューションズのプレスリリース(2026年3月26日)の範囲では、構成は以下です。

つまり、紙のKYシートを「スマホで話して、AIが候補を埋める」フローに置き換えた、という建て付けです。

プレスリリース内では、効果として「リスク網羅率9割超」「ユーザーアンケートで9割超が肯定的評価」と言及されています。

数値の測定方法・サンプル数の詳細はプレスリリース時点では公表されていないので、ここでは断定的な評価はしません。

導入面でポイントになるのは、AI単体ではなく、スマホ前提のUXとセットで設計されていることです。

「PCで使うナレッジ検索」ではなく「現場で片手で使える危険予知ツール」という設計思想なので、現場作業員の心理的ハードルがそもそも低い、という見立てです。

ここからが本題です。年商5億規模の建設・保守業で同じ思想を取り入れるならどう削るか。

項目	三菱電機ビル想定	中小建設業(年商5億・社員30名)
対象	昇降機保守の全現場	自社保守案件・施工管理現場
基盤	Amazon Bedrock(自社開発)	既存生成AI(Claude/ChatGPT等のAPI、2026年4月時点)
入力	スマホ音声入力	スマホ音声入力(ChatGPTアプリ・専用UIを薄く実装)
月額費用	(非公開・社内開発)	推定月3〜8万円(API利用+簡易UI運用)
初期費用	(非公開)	推定 50〜150万円(過去事故DBの整備+UI開発)
体制	自社IT部門	既存安全管理者+外部支援月10〜20時間
期間	(不明)	2〜4ヶ月でPoC→限定現場で運用開始

(難易度=数字小さいほど簡単)

スコア根拠は以下です。

「KY-Support的なものを入れれば事故ゼロ」になるわけではありません。

過去事故DBの整備→現場端末の準備→AI連携の運用→安全管理者レビュー、という4ステップを踏んで初めて、ベテラン依存を解いて若手でも一定水準のKYが回る体制が見えてきます。

特に「安全管理者レビュー工程を残す」設計は、労働安全衛生上の責任を考えると外せません。

市野

「うちの現場にKY-Support的な仕組みをどう作ればいいか」と悩んでいる方は、無料相談(30分)で具体的にお話しします。営業はしません、純粋にケース壁打ちです。 → 無料相談を申し込む

愛知県岡崎市でAI活用支援を手がける一人社長。中小企業の現場でAIを実装してきた経験から、他社事例を「うちで再現するには」の視点で読み解いて発信中。

執筆メンバー市野佑馬

愛知県岡崎市を拠点に、中小企業向けのAI活用支援を提供。ChatGPT・Claude Code等を活用した業務自動化やSEO・広告運用の内製化を支援。経営者が自らAIを使いこなせる体制づくりをサポートしている。