アメリカ製セメントおよびコンクリート向けの AI ソリューション

日本語訳：

Metaは、ベイズ手法を用いてノイズの多いデータを処理しスランプを予測するAI駆動型コンクリート混合最適化ツール「BOxCrete」を発表しました。モデルは2026年アメリカコンクリート協会（ACI）春季大会で紹介され、商用利用が可能なMITライセンスの下でGitHubに公開されています。Meta社のミネソタ州ロズマウントデータセンターで行われた試験では、BOxCreteは完全構造強度を43 %向上させ、ひび割れリスクを約10 %削減しました。同梱されているデータセットは、「コンクリート混合性能のための最高の体系的オープンソース基盤」と称され、GitHubでも公開されています。

Metaは北米最大のセメントメーカーであるAmrizeとイリノイ大学アーバナ―シャンペーン校（UIUC）と提携し、「Made in America」セメントラベルを支援するとともに、2026年に約10億ドル規模の資本投資を発表しました。ペンシルベニア州ではQuadrelがMetaのAIフレームワークをデータ前処理・バッチ／テスト正規化・特徴エンジニアリング、および顧客特有のモデル訓練に採用しており、フィールド結果を混合設計ワークフローにフィードバックすることでモデルは継続的に改善されます。

MetaのAdaptive Experimentation（Ax）プラットフォームはコンクリート配合空間をナビゲートし、既存データから学習して高潜在候補を提案。ユーザー制約を組み込み、各実験結果で予測を精緻化します。米国のコンクリート生産は年間約4億立方ヤードで、そのうち20–25 %が輸入セメントに依存しており、国内製造業と投資に影響を与えています。再現地化努力により2020年以降110万件の雇用が回復し、製造部門へ支出される1ドルあたり2.69ドルの経済効果が追加されています。セメント・コンクリート産業単独で年間13億ドル以上を超える貢献をしており、約60万件の雇用を支えています。

Metaは2025年にBuilding Innovation Award（Best Partnership）とSlag Cement Award（Sustainable Concrete Project of the Year）を受賞し、両方ともAmrizeとUIUCと共有しました。今後、Metaは建設企業との協力をさらに拡大し、追加のAIツール開発、学術研究への取り組み、国内素材採用の拡大・排出削減・米国コンクリート製造の強化を目指すサプライチェーンレジリエンスプロジェクトを構築する計画です。

Metaは、建設業界がAIを活用して高品質でより持続可能なコンクリート混合物（米国で独占的に生産されたものも含む）を実現する長期ロードマップを継続しています。2026年のアメリカ土木工事研究所（ACI）の春季大会と同時に、Metaは新しいAIモデル Bayesian Optimization for Concrete (BOxCrete) を発表し、受賞歴のあるコンクリート混合物を開発するために用いられた基礎データも公開します。持続可能なコンクリート向けのオープンソースモデルは、本日からGitHubで入手可能です。

米国では毎年約4億立方ヤード（≈1.3×10^9 m³）のコンクリートが投入され、地球を数周するほどの幅二車線道路を舗装できる量に相当します。これは橋梁・データセンター・高速道路・住宅といったインフラの骨格です。国内でレディミックスコンクリートをほぼすべて生産していますが、シメントは約25％が輸入品です。MetaのAIはこの状況を変えつつあります。

コンクリートは、セメントとセメント系材料、骨材、水、化学添加剤から構成されます。サプライヤーは強度・速乾性・扱いやすさ・コスト・持続可能性という競合する要件を満たす混合物を設計しなければなりません。従来の混合物設計は、実験室での試行錯誤やエンジニアの直感、何十年にわたる蓄積知識に大きく依存しており、適応には時間と費用がかかります。

セメントはコンクリートの重要な要素です。輸入セメントは米国の製造業や雇用、投資を抑制する可能性があります。米国のセメント消費の約20〜25％は輸入に依存しており、国内で生産されたセメントは国際的に一致しない国内性能・環境基準を満たします。製品が国内で生産されること（いわゆるリシアリング）は、米国の製造雇用を増やす傾向があります。リシアリングと関連する外国直接投資（FDI）により、2020年以降1.1百万件以上の雇用が米国へ戻ってきました。製造業は高い経済乗数を持ち、製造支出1ドルあたり2.69ドルが米国経済に追加されます。セメント・コンクリート産業だけで年間1300億ドル以上の貢献と約60万件の雇用を支えていますが、輸入品は依然として国内需要の23％を占めています。より多くの価値を国内で捕捉するために、米国ベースのコンクリートメーカーは混合物に米国製素材を増やしたいと考えています。

セメントには化学組成が異なるものがあり、あるセメントで完璧に機能する混合物が別のセメントでは完全に失敗することがあります。プロデューサーは数か月にわたる実験室作業を経ずに、新しい配合を迅速に探索・検証できる手段が必要です。

米国全土での実際的なインパクト

Metaとそのパートナーは、コンクリート設計への革新として数多くの賞を受賞しています：

2025年建築イノベーションアワード – ベストパートナーシップ（Amrize と共有）
2025年スラグセメントアワード – サステナブルコンクリートプロジェクト・オブ・ザ・イヤー（Amrize およびウィスコンシン大学アーバナ―キャンプチャイムと共有）

このモデルの影響は、複数州で大規模コンクリートメーカーやソフトウェア企業との協働を通じて実感されています。

イリノイ州

Metaはウィスコンシン大学アーバナ―キャンプチャイムと北米最大のセメント・コンクリートメーカーである Amrize（本社：シカゴ）と緊密に協力しています。Amrizeは18施設のセメント工場、141件のセメントターミナル、北米全域に269件のレディミックスコンクリートサイトを運営しており、その規模がAIで混合設計を産業規模で変革する理想的なパートナーとなっています。

Amrizeは最近「Made in America」セメントラベルを導入し、米国基準に適合し、国内労働力と米国素材で製造されたことを保証しています。
同社は2026年に約10億ドルの資本投資を発表し、国内セメント生産を増強します。

MetaとAmrizeはACI春季大会で、ウィスコンシン大学アーバナ―キャンプチャイムの研究者とともに、低排出・米国製コンクリートを実現するAI活用事例を発表します。イベントに合わせて、Metaは改良版AIモデル BOxCrete を公開し、コンクリートのスランプ（作業性指標）を予測し、ノイズデータへの耐性が向上しています。また、BOxCreteとともに、Rosemount, MN のデータセンター用に開発された新規混合物の基礎データも公開します。これは他のオープンソースデータセットよりも体系的に優れたコンクリート性能データです。

Metaの研究者はBOxCreteについて、モデル・データ・手法を概説する論文を提出しています。

ミネソタ州

Amrize、Mortenson、およびウィスコンシン大学アーバナ―キャンプチャイムと提携し、BOxCreteはRosemount, MN のデータセンター建物の床板で大規模に展開された、強度・速乾性を備えた混合物を生成しました。

AI最適化された混合物は、数千台のサーバーと冷却システムを支える巨大なコンクリート基礎用に設計されました。
国内調達素材を使用した結果、元の配方より43％速く完全強度に到達し、ひび割れリスクが約10％減少しました。
すべての構造要件を満たすことが確認されたため、この混合物はデータセンター内の追加領域でも適用可能です。

ペンシルベニア州

2023年、Metaはコンクリート最適化AIフレームワークをMITライセンス下でオープンソースソフトウェアとして公開し、学術界から商業ソフトウェアプロバイダーまで幅広い採用を可能にしました。

ペンシルベニア州の Quadrel（レディミックス産業向けエンタープライズSaaSプラットフォーム）は、MetaのAIフレームワークを自社ソフトウェアに統合しています。Quadrelはデータ前処理、バッチ・テスト正規化、特徴量設計、および顧客特有モデル訓練など実務ケースに適用し、フィールドテスト結果が組み込まれることでモデルは継続的に改善され、日常の混合設計と品質管理ワークフローに埋め込まれています。

Metaの持続可能なコンクリート向けオープンソースAIモデルはMITライセンスで提供されており、商業利用がほぼ制限なく行える一方、オープンソースAI進展と投資の恩恵を受けられます。

Metaがコンクリート混合物に AI を活用する方法

Meta の AI は「適応実験（adaptive experimentation）」というアプローチで、サプライヤーが米国素材を迅速に混合物へ組み込むのを支援します：

既存データから学習 – 過去の混合設計・ラボ結果・性能指標を基に、何が機能するかをモデルに学習させます。
高潜在性候補を提案 – AI は目標仕様を満たす可能性が高い新規混合物を提示し、米国製素材と海外素材の性能比較も行えます。
制約を最初に組み込む – ユーザーは技術要件と使用する成分を指定します。
各テストで精度向上 – ラボ結果が得られるたびにモデル予測が改善され、自己改善ループが構築されます。

AI と適応実験はラボ検証・現場試験・エンジニア承認・コード遵守の必要性を変えるものではありませんが、発見速度を大幅に向上させ、テスト回数を削減してエンジニアがより良い出発点を迅速に見つけられるようにします。

コンクリートの AI で支えられた未来構築

Meta のコンクリート向け AI は、測定可能かつ実際的なインパクトをもたらす機械学習応用への広範なコミットメントの一環です。Amrize、ウィスコンシン大学アーバナ―キャンプチャイム、Quadrel などとの協働は最初の波であり、米国メーカーが混合設計に取り組む姿勢を業界全体へと変革することを目指しています。

今後数年で Meta は建設業界とさらに連携し、新たな AI ツール開発に注力します。BOxCrete をベースにしたプラットフォームが増えるにつれ、AI 最適化混合設計は既存ワークフローを変更せずとも生産者へ提供可能になります。また、ウィスコンシン大学アーバナ―キャンプチャイムとの継続的な学術協力により、国内素材代替だけでなくコンクリートの持続可能性・性能に関する広範な課題への AI の活用を探求します。

国内素材採用障壁を低減させることで、Meta は米国メーカーがコスト競争力を高め、排出削減し、サプライチェーンのレジリエンスを構築する手助けをしています――一つひとつの混合物で。

参加方法

GitHub で BOxCrete for Sustainable Concrete を探索してください。
当社のプレプリント「BOxCrete: A Bayesian Optimization Open-Source AI Model for Concrete Strength Forecasting and Mix Optimization」をご覧ください。