内装工事の施工計画書をAIで下書き、他業種との取り合い調整

内装工事の施工計画書には、下地・電気・設備・空調・美装といった他業種との取り合いを書き込む欄がある。現場で手順が重なる箇所を漏らすと、後工程の業者が入れず工程が丸ごと止まる。

取り合いの洗い出しは、図面と工程表を突き合わせながら頭の中で組み立てる作業になりやすい。担当者一人の経験に頼ると、確認漏れが特定の人にしか気づけない形で残る。

元請けや設計事務所への提出前に、他業種の作業順序と養生範囲を文章で説明し直す手間もかかる。この清書作業に時間を取られ、現場を見る時間が削られる。

工程が動くたびに施工計画書の記述も書き直しになる。変更のたびに一から文章を組み立てる負担が、提出スピードを落とす原因になっている。

Claude Codeに現場の情報（工種一覧・工程表・注意点のメモ）を渡すと、他業種との取り合い箇所を文章として整理した下書きを作れる。ゼロから文章を組み立てる作業を任せられる。

工程表の叩き台も同様に作れる。各業者の着工・完了予定日と干渉が予想される期間をテキストで渡すと、表形式に整理した案を返してくる。

過去の施工計画書をテンプレートとして読み込ませれば、書式や言い回しを揃えた状態で新しい現場向けの文面を用意できる。

下書きの精度は渡す情報の粒度に左右される。工種ごとの作業内容や現場特有の制約を具体的に書いて渡すほど、直しの少ない下書きになる。

次のやり取りは、架空データでの実行例である。実在の現場情報は使わず、内装工事で一般的に起こる工程を想定して作成した。

プロンプト例: 「内装工事の施工計画書を作成したい。工種は軽鉄下地、ボード、クロス、電気配線、空調ダクトの5つ。電気配線はボード施工前に完了させる必要がある。空調ダクトは天井下地の後、ボード施工前に取り合いがある。この条件で他業種との取り合い一覧と、注意すべき工程順序を箇条書きで整理してほしい」

この指示に対して、AIは工種ごとの前後関係を表形式で整理し、「電気配線完了→軽鉄下地→空調ダクト→ボード→クロス」という順序案と、干渉が起きやすい2箇所（天井内・壁内）を注意点として返す下書きを作った。

出てきた下書きは、現場の実際の制約（搬入経路や職人の人数）を反映していない。担当者が現場の条件と照らして手を入れる前提の叩き台として使う。

施工計画書に書き込む取り合いの観点は、工種ごとにパターンがある程度決まっている。整理の軸をあらかじめAIに渡しておくと、下書きの抜け漏れが減る。

代表的な観点を整理すると次のようになる。現場ごとにこの表をベースにして渡す情報を追加すると、下書きの質が上がる。

内装工事は他業種の遅れに引きずられて工程がずれやすい。ある工種が2日遅れると、後工程全体の順序を組み直す必要が出る。

遅れが出た時点の状況（元の工程表・遅れた工種・遅れ日数）をAIに渡すと、後工程への影響と、詰められる範囲の再調整案を下書きとして出せる。

プロンプト例: 「電気配線が2日遅れる。当初の工程表はこちら（貼り付け）。後工程の空調ダクト・ボード・クロスへの影響と、遅れを吸収できる箇所があれば教えてほしい」

出てきた再調整案は、あくまで文章上の組み替えにとどまる。実際に工程を詰められるかは、職人の手配状況を現場が確認して判断する。

図面から必要な資材の数量を拾う作業は、AIに任せられない。図面の縮尺や記号の読み取りを誤ると、発注数量がそのまま狂う。数量拾いは人が図面を見て行う。

現場の搬入経路や職人の実際の人数といった、その場でしか分からない制約は、AIの下書きには反映されない。担当者が現場を見て補う工程になる。

施工計画書は元請けや発主に提出する書類である。下書きまでをAIに任せ、最終的な数値と記述の確認、提出の判断は現場の担当者が行う。

取り合いの見落としは工程遅延に直結する。AIが出した一覧を鵜呑みにせず、現場担当者が一度は自分の目で図面と突き合わせる工程を残す。

施工計画書の下書きにAIを使う場合、いきなり全現場に広げる前に、1現場分の工種一覧と工程表で試すとよい。渡す情報の粒度と、出てくる下書きの精度の関係が見えてくる。

1ttanでは、自社の書類仕事の自動化を13本（2026年7月時点）運用してきた実績をもとに、建設業向けの実装支援を行っている。施工計画書の下書きも、この延長で組み立てられる。

AI変革のコンサルティングは上場企業を含む30社以上で行ってきた。内装工事に限らず、書類作成の負担を軽くする使い方は、業種を問わず同じ考え方で組み立てられる。

施工計画書のテンプレートと過去の工程表があれば、導入の初期作業はそれほど大きくない。まず手元にある資料をAIに読み込ませるところから始められる。