実施時期: 2023年11月|2026.06.02 最終更新
建設コストの変動予測の難しさをAIで解決し、見積や購買の判断材料に活用
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 資材価格やコストの変動予測が難しく悩んでいる
- 市場調査やデータ分析にかかる手間を削減したい
- 客観的なデータに基づいた調達・購買判断をしたい
プロジェクト概要
背景・目的
西松建設株式会社は、土木、建築、不動産や環境などの領域で様々な技術とソリューションを提供し、建設業界をリードしています。同社のDX戦略室では、近年の大幅な物価変動が建設コストに与える影響を適正に見込むため、物価データを整理し、先行指標の市況を基にした回帰分析を試みていました。 しかし、自社のみで予測精度を高めることには限界があり、大きな課題に直面していました。そこで、予測の影響要因となるニュースや統計を客観的に確認できるツールを探し求め、AIを活用した経済予測プラットフォームの導入を決定しました。
アプローチと成果
アプローチ
株式会社xenodata lab.が提供する「xenoBrain」は、経済ニュースや企業開示資料、統計を独自のAIで解析し、様々な経済情報を予測するSaaS型のプラットフォームです。 西松建設では、このツールを活用して建築費指数の予測を確認し、見積金額に将来の価格変動リスクを加味する運用を開始しました。また、購買業務においては、異形棒鋼価格などの個別品目の価格動向に注視し、今後の価格上昇が見込まれる場合には早期に発注を行うといった具体的な判断材料として活用しています。
今後は、全国の積算や調達の担当者が集う会議の資料にxenoBrainの数値を参考指標として記載し、他のデータと組み合わせて複合的に予測を算出する体制の構築を目指しています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
データ分析・意思決定支援
生産性向上
推進したこと
データ戦略・活用策定
企業業績や業界市場規模、万単位の統計データなど、多岐にわたる経済情報の予測を自社で一から構築するには膨大なコストがかかりますが、SaaSとして利用できる本サービスは非常にコストパフォーマンスが高いと評価されています。 また、市場や業界の調査分析を社員が手作業で行う場合と比較して、大幅な作業効率の向上が見込まれています。現場からは、「AIによる予測結果が当たるかどうかだけでなく、その結果をどう実務に落とし込むかが重要である」という声が上がっており、AIが算出したデータを一つのエビデンスとして素直に活用していくという、新しい業務スタイルへの一歩を踏み出しています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
バックオフィス・管理部門（人事・経理・法務）
調達・購買
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事業計画作成
予実分析
活用したデータ
外部・Web・SNSデータ
Web記事・ニュース・ブログ
外部データベース・統計情報
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習（数値データからの予測・推論）
統計モデル（数値データに基づく傾向分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、自社での回帰分析に限界を感じた段階で、外部の専門的なSaaSプラットフォームへ迅速に切り替えた点にあります。このアプローチは、原材料価格の変動に影響を受けやすい製造業や飲食業の調達部門など、他業種にも広く応用できるでしょう。導入にあたっては、AIの予測を絶対視するのではなく、あくまで「判断材料の一つ」として実務にどう組み込むかという運用ルールの設計が重要になります。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社xenodata lab.
経済特化生成AIプラットフォーム『xenoBrain』の運営
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西松建設株式会社
西松建設、経済特化生成AI『xenoBrain』で建設業界の物価変動を先読み | 株式会社xenodata lab.のプレスリリース
発行元：株式会社xenodata lab.
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