公開將AI代理人融入營建管理的實踐案例，第四屆建築AI經營研究會吸引150人參加

第四屆建築AI經營研究會在東京八重洲舉行，並首次採線上同步方式，共約150人參加。

LIFEFUND股份有限公司（位於靜岡縣濱松市，代表董事：白都卓磨）於2026年6月2日（星期二），以東京會場與線上混合模式，為營建公司經營者舉辦了「第四屆建築AI經營研究會」，總計有150人參與。

當天活動內容包括LIFEFUND在公司內部推動的AI代理人應用、EXCEED GROUP的毛利管理數據橫向分析案例，以及使用圖面的AI估算工作坊等。根據參與者問卷調查（n=63），綜合滿意度為4.21/5，白都代表的第一講座滿意度高達4.65/5。本研究會旨在分享如何將AI不僅僅作為工具，而是實際融入營建公司的經營決策、現場業務與數據應用中的實踐案例。

從「如何使用AI」到「如何融入業務」的行業轉變

建築行業面臨人力短缺和業務個人化日益嚴峻的問題，但生成式AI的應用仍僅限於局部。

根據帝國數據銀行於2026年4月9日發布的「2025年度人力短缺倒閉趨勢調查」，2025年度因人力短缺而倒閉的案件達441件，創下歷史新高，其中營建業占112件，為整體的25.4%。 引用來源：https://www.tdb.co.jp/report/economic/20260409-laborshortage-br25fy/

此外，ANDPAD於2026年2月12日發布的「營建業AI應用實況獨家調查」顯示，在2,000名營建業從業人員中，日常業務中使用AI的比例為34.8%，而回答「無使用計畫」的比例為47.3%（調查時間：2025年12月）。 引用來源：https://andpad.jp/news/20260212

雖然使用AI的重要性已廣為人知，但在建築公司經營現場，「哪些業務、以何種順序、將AI委託到何種程度」仍是一大課題。第四屆建築AI經營研究會針對此課題，分享了如何將AI不再作為單一工具，而是與公司內部數據、業務規則及人為審批流程相連接，作為在公司內部分擔業務的機制來應用的方法。

第一講座：AI代理人經營的藍圖與營建AI化的具體策略

LIFEFUND股份有限公司代表董事白都卓磨先生在第一講座的主題演講中傳達了一個經營訊息：「將AI作為工具使用的階段已經結束。」

LIFEFUND以靜岡縣濱松市為據點，業務涵蓋客製化住宅、裝修、不動產及AI教育。年營業額27.1億日圓，年建115棟。透過持續三年的全員AI學習，實現了銷售額增長1.6倍、員工人數增長1.3倍，以及實質薪資提升4%（同時年假天數從110天增至120天）。

主戰場轉向AI代理人

從分別使用ChatGPT、Claude、Gemini等單一工具的「單體工具時代」，轉變為以基礎AI平台和代理人為核心，「讓AI全面發揮作用的時代」。白都先生將AI應用的成熟度分為五個階段。

AI經營五階段示意圖 Level 1：個人使用（個人開始使用ChatGPT等工具） Level 2：部門導入 Level 3：全公司標準化（所有員工在日常業務中活用AI） Level 4：自有數據整合——讓AI讀取公司內部資訊 Level 5：AI代理人協作——與AI團隊共同推進工作

何謂「脈絡」？

白都先生定義的「脈絡」，是指「人類知道，但AI尚不知曉的公司特有資訊」。例如過去成敗的原因、現場判斷的訣竅、與合作廠商的關係、價格談判的歷史感覺、不成文的規定與習慣等。將這些資訊系統化地提供給AI，AI才能在實務中發揮作用。

白都卓磨說：「沒有脈絡的AI，就像一個智商很高但對公司一無所知的新人。脈絡越豐富，AI就越接近理解業務流程、判斷基準和過往經歷的資深員工。」

白都卓磨的AI經營OS——一句「請處理」即可啟動AI團隊

當天現場直播演示了LIFEFUND實際運作的「AI經營OS」。只需在Chatwork上發送「請處理」，經營統籌代理人便會將任務交給Codex×Claude，再由估價、工程管理、客戶應對、分析等專業代理人團隊自主啟動工作的機制被公開。

白都卓磨說：「公司裡有多個AI代理人，各自有負責的業務，每天都在運作。」

將營建業務分解為117項任務——營建AI化的具體藍圖

講座後半，白都先生將AI經營OS的概念應用到營建現場。LIFEFUND將營建業務按工程順序盤點，分解為117項任務，並按難易度（K-1: 43件, K-2: 41件, K-3: 33件）分類，明確了AI化的優先順序及需要人為判斷的業務。同時也提出了營建AI化的五階段藍圖（①分解→②小規模效率化→③讓AI讀取→④交辦→⑤改善）。

【對經營者的啟示】 營建AI化並非為了「削減成本」，而是不增加人力也能增加建案數的經營利器。若從「AI能做什麼」來選擇工具，將會停滯不前。分解業務流程，並建立讓AI讀取的脈絡，才是出發點——這種思維轉變是當今營建業經營者最需要的觀點。

【對一般大眾的啟示】 過去營建負責人花在「行政處理而非現場管理」的時間，正逐漸被AI所釋放。「讓監督能專注於現場」的體制得以建立，將有助於提升施工品質與現場安全。

第二講座：從140件數據與AI分析中看見的收益結構

第二講座由山形縣的EXCEED GROUP股份有限公司代表董事富樫宜信先生主講。該公司是山形縣內五年累計成長率第一，並在2025年度達成縣內資本公司開工數第一的快速成長企業。他公開了利用AI對累積的案件數據進行橫向分析的實踐過程。

用AI橫向分析140件數據——浮現的三個趨勢

對140件案件數據進行AI橫向分析後，發現有56件（約40%）與計畫利潤存在差異。深入分析數據後，浮現出三個結構性趨勢。

①未經審批流程的發包：現場判斷所做的發包不斷累積。 ②發包途徑分散：各案件的發包途徑不統一，未能實現整體最佳化。