データの力で切り拓く建設業界の未来 〜データ駆動型の働き方と成果の追求〜
日刊建設工業新聞主催：第28回建設未来フォーラム
建設業界は今、2024年という重要な転換期を迎えています。しかし、高騰する建設資材や、高齢化と担い手不足に伴う人件費上昇等の課題に立ち向かうためには、経営から現場における社内のあらゆるデータの整備・分析・活用が急務となっています。
このセミナーでは、新しい職域ともいえる建設ディレクターの取り組み、働き方改革推進のためにデータを活用している鹿島建設と、資材調達の円滑化など建設企業向けにデータ利活用プロジェクトを手掛けるGRIの講演を通して、建設業界におけるデータが導く意思決定の重要性と、様々な課題解決実例に基づく今できることについて考察します。
主催 日刊建設工業新聞社
協賛 株式会社セールスフォース・ジャパン
※ 本ウェビナーは 2024年4月18日に開催されたイベントのアーカイブ動画です。
◼︎プログラム
基調講演 建設ディレクター協会理事 田辺直子氏
【建設業の働き方を変える建設ディレクターについて】
現場とバックオフィスとの分業体制を築き、デジタルの見える化を促進することが、生産性向上や働き方改革の有効手段となることを、建設ディレクターの活躍を通して紹介します。建設ディレクターという新たな職域が取り組むＤＸ、データ活用をお伝えします。
セールスフォース・ジャパン Tableau事業統括 エンタープライズ営業第一本部 執行役員 営業本部長 髙梨成明、他
【建設データの 可視化と分析最前線 〜経営・現場の意思決定力を向上〜】
建設業界は2024年、重要な転換期を迎えています。予測困難な自然災害が起因する判断や、先の見通しがし辛い調達コスト高騰に加え、労働環境／人員管理、経営から現場における社内外の様々なデータの整備、分析、活用が急務となっております。本セミナーでは 建設データの可視化＆分析 最前線〜経営・現場の意思決定力を向上〜 と題して、膨大な建設データの利活用の重要性と活用例をご紹介いたします。
【建設データの 可視化と分析最前線 〜経営・現場の意思決定力を向上〜】
建設業界は2024年、重要な転換期を迎えています。予測困難な自然災害が起因する判断や、先の見通しがし辛い調達コスト高騰に加え、労働環境／人員管理、経営から現場における社内外の様々なデータの整備、分析、活用が急務となっております。本セミナーでは 建設データの可視化＆分析 最前線〜経営・現場の意思決定力を向上〜 と題して、膨大な建設データの利活用の重要性と活用例をご紹介いたします。
鹿島建設 関西支店建築設計部設計 主査 名倉真紀子氏
【アクションに繋げるデータ活用 〜支店設計部でのTableau導入から展開まで〜】
鹿島建設では、全社でDXを進めていますが、トップダウンの方針を待っているだけでは、今やるべきことややりたいことにたどり着けるとは限りません。 私たちはさらに一歩踏み込み、支店の設計部門レベルで、自発的にデータ活用に取り組んでいます。この講演では、支店の一部署でもできる、データ活用の具体的な取り組み・広め方・楽しさについてご紹介します。
【アクションに繋げるデータ活用 〜支店設計部でのTableau導入から展開まで〜】
鹿島建設では、全社でDXを進めていますが、トップダウンの方針を待っているだけでは、今やるべきことややりたいことにたどり着けるとは限りません。 私たちはさらに一歩踏み込み、支店の設計部門レベルで、自発的にデータ活用に取り組んでいます。この講演では、支店の一部署でもできる、データ活用の具体的な取り組み・広め方・楽しさについてご紹介します。
ＧＲＩ 取締役 古幡征史 氏、データサイエンス事業部 マネージャー 高倉千紘 氏
【数多くのデータ利活用プロジェクトから見えた、建設業各社のDXトレンド】
データサイエンス企業ＧＲＩでは建設業の数多くのお客様向けにデータ利活用プロジェクトを実施してきました。そこで見えた典型課題（データ、データ基盤、ツール、組織、人、ビジネス環境などに起因）の整理とAIやBIを用いたデータ活用事例を共有します。その中でも、「資材高騰や情報の集約による利益に直結する建築部門での設備購買」と「大型工事で機械化が進む土木部門での大規模センサーデータ」の活用事例に焦点を当てます。
【数多くのデータ利活用プロジェクトから見えた、建設業各社のDXトレンド】
データサイエンス企業ＧＲＩでは建設業の数多くのお客様向けにデータ利活用プロジェクトを実施してきました。そこで見えた典型課題（データ、データ基盤、ツール、組織、人、ビジネス環境などに起因）の整理とAIやBIを用いたデータ活用事例を共有します。その中でも、「資材高騰や情報の集約による利益に直結する建築部門での設備購買」と「大型工事で機械化が進む土木部門での大規模センサーデータ」の活用事例に焦点を当てます。
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