歴史建築の再生にAIとBIMをどう活かすか

15世紀カイロ邸宅の再生が教えてくれること

多くの建設会社が、AI活用といえば「新築プロジェクト」ばかりを思い浮かべます。でも、利益率が高く、技術力アピールにも直結するのは、むしろ改修・修復プロジェクトです。とくに歴史的建造物の再生は、失敗が許されないうえに、安全管理も難しい。

エジプト・カイロにある**Zeinab Khatoun Residence（ゼイナブ・カトゥーン邸）**は、その象徴的な事例です。15世紀のマムルーク建築が、構造補強と設備更新を行いながら、歴史的な姿と環境設計を保ったまま再生され、ENRの「Best Project, Renovation/Restoration」に選ばれました。

この記事では、このプロジェクトを題材にしながら、

• 歴史建築の改修でどんな課題が生じるのか
• その課題にAIとBIMがどう役立つのか
• 日本の建設現場が、明日からどんな一歩を踏み出せるか

を、「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」シリーズの一環として整理していきます。

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Zeinab Khatoun Residence プロジェクトの概要

歴史・社会・環境を同時に守る改修

Zeinab Khatoun Residence は、カイロ旧市街に残る数少ないマムルーク建築の住宅です。プロジェクトチームは、以下の3つの文脈を壊さないことを最優先にしました。

• 歴史的文脈：15世紀から続く意匠や構造を尊重
• 社会的文脈：地域コミュニティにとっての象徴性を維持
• 建築・環境文脈：中庭による自然換気など、受動的環境設計を保持

実際の施工では、

• 石床、木製扉・天井・窓などのオリジナル部材の保存
• 失われた漆喰の意匠再現
• 機械・電気・空調・防災設備を、
  • 石床下や壁内に隠蔽配管・配線
  • 中庭や屋上は極力手を加えない

という方針で、現代的な安全性・快適性と歴史性の両立を図っています。

何がそんなに難しいのか

日本の歴史建築改修と同じく、課題はかなりシビアです。

• 図面が不完全、あるいは存在しない
• 材料特性（古い石・木・漆喰など）が不明瞭
• 解体してみるまで劣化や欠損状況が読めない
• 新設設備のスペースが足りないのに、見せてはいけない
• 見学者向け施設化など、現代の法規制と使い方への対応

こうした条件下で、構造補強・設備更新・意匠保存・安全管理を同時にやり切るには、職人技だけでは限界があります。ここで本気で効いてくるのが、AIとBIMを組み合わせたワークフローです。

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歴史建築の「見えない情報」をAIで可視化する

歴史建築の改修でまず必要なのは、現状を正確に把握することです。ここ数年で、AIと3Dスキャン、画像解析を組み合わせた調査手法が現実的なコスト帯に落ちてきました。

1. 画像認識による劣化診断

古い石や木部の劣化状況は、目視と打診だけではムラが出ます。AI画像認識を活用すると、

• クラック幅と長さの自動計測
• 汚染・エフロレッセンス・剥離の自動検出
• 過去の写真との比較による劣化進行速度の推定

が可能になります。

現場での実践イメージ：

• 高解像度カメラやドローンで外壁・中庭を撮影
• クラウド上のAIモデルにアップロード
• 劣化レベルを色分けしたマップを自動生成
• 優先補修箇所を可視化し、修復計画に反映

これは安全管理にも直結します。高エネルギー・高ハザードな崩落リスク箇所を早期に洗い出せるからです。

2. 3Dスキャン×AIでBIMモデルを半自動生成

Zeinab Khatoun Residence のように、複雑な中庭構成や木製天井を持つ建築は、手作業でBIM化すると膨大な時間がかかります。そこで有効なのが、

• レーザースキャナやフォトグラメトリで点群データ取得
• AIが壁・床・開口部などを自動認識し、BIM要素に変換

というワークフローです。

これにより、

• 既存建物の高精度BIMモデルを短期間で構築
• 構造補強や設備ルートを検討しやすい「土台」ができる
• 意匠保存の観点から「ここは触ってよい／ダメ」のゾーニングがしやすくなる

ようになります。

日本でも、重要文化財クラスでなくても、地方の歴史的建造物や老舗旅館の改修にこのアプローチを採り入れるだけで、設計変更リスクと手戻りコストをかなり抑えられます。

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BIMで「伝統」と「最新設備」を両立させる

Zeinab Khatoun Residence のプロジェクトチームは、機械・電気・空調・防災設備を床下や壁内に収めつつ、中庭や屋上は原型維持という方針を貫きました。これはBIMとの相性が極めて良い考え方です。

1. 設備BIMで「見えない配管・配線」をコントロール

歴史建築の美観を守るには、設備をどれだけ見せないかが勝負です。ただし、見えない場所での干渉・施工性・メンテ性を確認しないと、あとで大事故につながります。

そこで、設備BIMを使って：

• 床下・壁内の配管・配線ルートを3Dで検討
• 既存構造体や意匠材との干渉チェック（クラッシュチェック）
• メンテナンスハッチの位置・数を事前に合意

といったシミュレーションを行えば、

「施工が始まってから、やっぱり梁を抜かないと通らない」

という最悪の事態を避けられます。

2. AIによるルート自動最適化

さらに一歩進めると、AIにルート最適化をさせることも可能です。

• 「歴史的意匠に触れない」「既存梁は避ける」などの制約条件
• 勾配条件や配管径、メンテナンス距離などの技術条件

を入力しておけば、AIが数百パターンを自動生成し、圧力損失や配管メートル数などから最適案を提示してくれます。

人間が「あり得ない」と思って見落としていたルートが、コスト・安全性・施工性すべてを満たすことも少なくありません。

3. 環境性能と伝統的パッシブデザインの調停

Zeinab Khatoun Residence は、

• 中庭による自然換気
• 木製格子や色ガラスによる採光と日射制御

といった「環境に対する知恵」が詰まっています。

BIMモデルを使って、

• 通風・日射・室温のシミュレーション
• 簡易なCFD（気流解析）

を行えば、

• 機械換気や空調をどこまで最小限に抑えられるか
• 窓の開閉パターンでどこまで対応できるか

を定量的に検証できます。これは、日本の町家改修や古民家ホテル化にもそのまま応用できるアプローチです。

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安全管理にAIを組み込む：歴史建築だからこそ必須

歴史建築の現場は、通常のRC新築より危険要素が多いのが現実です。

• 老朽化した木梁や石壁
• 狭い階段、暗い室内
• 不規則な高さの段差

こうした環境では、AIを使った安全管理が非常に相性が良いです。

1. 画像認識によるリアルタイム安全監視

現場内にカメラを設置し、AIで常時映像解析を行うと：

• ヘルメット・安全帯などの保護具未着用検出
• 立入禁止エリアへの進入検出
• 高所作業時の不安全姿勢の検出

がリアルタイムで可能になります。通知はタブレットやスマホに飛ばし、職長が即座に声掛けできます。

歴史建築現場のように、足場が複雑で所長の目が届きにくい場所ほど、この仕組みは効きます。

2. AIによる「危険日」の予測

過去のヒヤリ・ハット、天候、工程内容、人員構成などのデータを蓄積していくと、AIが**「事故リスクの高い日」**を予測できるようになります。

例えば：

• 解体開始直後の日
• 新しい協力会社が大量に入る日
• 高温多湿＋重量物搬入が重なる日

などはリスクが高くなりがちです。そのような日は、

• 朝礼で重点注意点を共有
• 作業計画を保守的に変更
• 監督の巡回頻度を増加

といった「一手多い安全管理」を事前に仕込めます。

歴史建築のように「一度壊したら二度と戻らない」現場こそ、こうした予測型安全管理が真価を発揮します。

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日本の改修・修復プロジェクトで明日からできること

ここまで聞くと、「すごいけど、うちの規模では無理だ」と感じるかもしれません。でも、すべてを一気に導入する必要はありません。僕がおすすめするのは、次の小さな3ステップです。

ステップ1：既存建物調査にスマホ＋AIを組み込む

• スマホまたはタブレットで外壁・内装を撮影
• クラウド型の簡易AI解析サービスで、ひび割れや汚染を分類
• 結果をPDFやExcelで出力し、写真台帳と一元管理

これだけでも、改修計画の精度は一段上がります。

ステップ2：小規模でもBIMで「1フロアだけ」モデル化

• 既存図面があるフロアをピックアップ
• 設計担当か外部パートナーに依頼してBIM化
• 設備ルート検討や干渉チェックのトライアルを実施

経験値を貯めつつ、どの案件ならBIM投資がペイするかの感覚が掴めます。

ステップ3：安全カメラ＋AIアラートを1現場で試す

• カメラを最低限の台数で設置
• AIサービスで「保護具未着用」だけに絞って運用開始
• 職長・所長の負担感と、現場の反応を確認

ここで効果と現場の受容性が見えれば、社内展開の説得材料になります。

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これからの「伝統×AI」の現場づくり

Zeinab Khatoun Residence のような歴史建築の再生は、決して特別な外国の話ではありません。日本でも、

• 城郭や寺社の修復
• 町家・古民家の宿泊施設化
• 古い学校や官公庁舎のコンバージョン

といった案件が確実に増えています。

そこで求められるのは、

• 職人の経験と勘
• 歴史・意匠へのリスペクト
• AIとBIMによる「見える化」と「再現性」
• そして、事故を起こさないための予測型安全管理

のバランスです。

建設業界のAI導入は、派手な新築プロジェクトだけの話ではありません。むしろ、歴史建築のような繊細な現場こそ、AIの「地味だけど効く力」が活きます。

自社の次の改修案件で、まずどこからAIとBIMを試すか。一つ決めて、現場と一緒に小さく始めてみてください。その一歩が、5年後の「AIを前提にした施工管理体制」への近道になります。