都市は静かにAIを使用して許可の遅れを解決している

全米で、住宅の遅れは開発者、自治体、そして継続的な住宅危機の影響を受ける潜在的な家の購入者に影響を及ぼしています。しかし、これらの遅れは、建設の問題だけではありません。許可の問題でもあります。最大のボトルネックは、シャベルが地面に当たる前に発生することがよくあります。

複雑さや非効率性、たとえば手動の青図のレビュー、断片化されたエンジニアリング文書、単一の管轄区域内でのコードの解釈の違いは、数週間で完了するはずの承認を数か月にわたるプロセスに引き伸ばすことができます。結果として生じる遅れは、すぐにコストを増大させ、開発を停滞させ、すでに過負荷になっている住宅供給をさらに妨げ、必要な場所で必要なときに供給されません。

AIはこのもめごとな問題に対する解決策を提供しています。

結局のところ、AIはすでに他の多くの業界で同様のボトルネックを解消しています。この場合、AIが果たす役割は、多くの人々が考えるよりも簡単です。AIは、自動システムで建物を承認するために存在しません。承認プロセスを合理化するために設計されており、提出物を洗練し、提案を検証し、リクエストが市のレビューアーの机に到達する前に問題を特定するという、ユニークな能力があります。したがって、米国中の都市や郡が許可プロセス自体にAIを導入し始めていることは驚くことではありません。

これは、都市が政府の仕事を削減し、人間のレビューアーをAIシステムに置き換えていることを意味するわけではありません。自治体が許可プロセスを、規制の監視から隠された、謎のブラックボックスの承認システムにアウトソーシングしているわけでもありません。代わりに、多くの公務員が、増加するバックログを管理し、行政の摩擦を減らし、長い間アップグレードが必要だったワークフローを近代化するためのAIの実際の価値を認識し始めています。

AIは許可の最前線に進出している

許可の遅れは、プロジェクトを遅くするだけでなく、コストを増大させ、住宅方程式のすべての側面の利害関係者を苛立たせます。那么、許可部門の多くは、数十年前にほとんど進化しなかったワークフローでまだ運営していますか？

実際、ほとんどの部門はまだPDF、手動のチェックリスト、または構造化されたデータのないスキャンドキュメントに依存しています。追加のレビューサイクルごとに、エンジニアリング支払い、保有コスト、不確実性が追加され、さらに予期せぬ費用の雪球となります。これは、建設ライフサイクルの古い領域にデジタルワークフローを導入した革新的な採用とは遠い話です。

特に、小規模開発者や家主にとって、これらの遅れは、プロジェクトを進めるか、完全にプロジェクトを失うかの違いになる可能性があります。

代わりに、承認プロセスが改善されると、波及効果も同様に広範囲にわたります。建設者はプロジェクトをより迅速に提供でき、都市は追加のスタッフを必要とせずに更多のプロジェクトを処理でき、住宅供給は論争の多いゾーニングの変更や急いで行われる建設戦術なく、自然に拡大します。

AIを活用した許可の利点が増大している一方で、この会話は、建設専門家の一部を不安にさせている重要な質問を提起しています。人間の介入なしに、建物を黙って承認または拒否するモデルを信頼できるでしょうか？

この質問は、AIを導入する公共機関が追求する機能を誤解しています。実践では、人間のレビューアーを置き換えることを意図していません。代わりに、事前チェックと標準化プロセスを改善するためにAIを導入しており、許可が人間のレビューアーに到達したときには、すでに仕事が簡素化されています。摩擦はありませんが、監視は2倍になります。

このアプローチを採用することで、出現するパターンは次のようになります：

• AIは、すべての必要な文書が存在し、正確で、規制に準拠していることを確認します。不足している文書については、事前に設定されたルールに基づいて一般的な問題をフラグします。
• これにより、人間のスタッフがレビューを開始するときに、明らかな問題がすべて表面化します。
• スタッフは判断と説明責任を保持し、許可自体を調べずに署名することができます。

計画がクリーンで、より完全で、承認に準備が整った形式で検査に到達すると、長いレビューサイクルが必要になることが減ります。結果として、完全に完了した提出物、避けられる拒否が減り、安全性や準拠性の基準が低くなることなく、ターンアラウンド時間が短縮されます。

AIを活用した許可を実践に

AIを使用した許可の利点は、推測的なものではありません。すでに優れた結果で使用されています。

2024年後半、ヒューストン・クロニクルは、ハリス郡が、建設許可のワークフローの一部にAIを導入する2年間のパイロットプログラムを承認したと報告しました。目標は簡単でした。建設計画に対する自動事前チェックを実行し、明らかな問題をフラグし、提出物をスタッフに完全なレビューのために渡します。郡の役人はまた、オースティンについて言及しました。そこでは、同様のパイロットプログラムがレビュータイムを約50%短縮したと報告しています。

一方、GovTechは、州や地方自治体がAIをGISシステムと組み合わせて、許可を迅速化し、申請のステータスをより明確に表し、許可データをより検索可能で透明性の高いものにする方法を文書化しています。これらの努力は、段階的であり、運用的であり、既存のスタッフをサポートするために設計されており、代替するものではありません。AIは、計画を見た最初のシステムになりますが、人間が最終的な決定を下します。

静かな変化と実際の影響

許可は退屈で、建設プロセスのより魅力的な側面と同じ注目を集めることはありませんが、パズルの重要なピースであり続けています。新しい建物が安全に、合法的に建てられることを保証するために必要な重要な規制の監督を提供するだけでなく、タイムライン、コスト、最終的に住宅目標を決定する上で重要な役割を果たしています。

AIは、利用可能な最も実用的なツールの1つであることを証明し続けています。AIを許可のワークフローに慎重に、段階的に、人間が最終的な承認の言葉を担当するように導入することで、自治体は、政策を書き換えたり、人員を増やしたりすることなく、建設で最も根強いボトルネックの1つに対処しています。長期的には、許可と承認プロセスを近代化することは、効率のために建設を速めることと同じくらい価値があるかもしれません。

承認が速くなると、住宅の建設が増え、プロジェクトがキャンセルされることが減り、基礎を築く代わりに文書仕事に費やされる時間が減ります。これは、家を建てる人と、家を必要とする人にとってのWIN-WINです。