エジプト海浜プロムナードに学ぶ、AI時代のインフラ施工と安全管理

エジプトの海辺プロジェクトが示した「段取り」と「技術」の力

36.6百万ドル（約55億円）の海浜プロムナード計画。その第1期だけで約14kmのうち半分を整備し、歩行者・自転車道、景観公園、人工湖、インタラクティブ噴水、太陽光発電の照明まで組み込んだ――。

エジプト・New Alamein Cityの観光プロムナードは、ENR「Global Best Projects 2025」のSports/Entertainment部門でAward of Meritを受賞した大型インフラです。特徴は派手なデザイン以上に、「過酷な海岸条件」「複雑な周辺インフラ」「環境保全」を同時にさばきながら、都市のにぎわいと持続可能性を両立させた段取りの巧さにあります。

これは、日本の建設会社がAIを現場に入れていくときのヒントにもなります。なぜなら、このプロジェクトで要求された“精密な計画と安全・品質管理”は、そのままAIによる生産性向上と安全管理の典型的なユースケースだからです。

この記事では、この受賞プロジェクトを題材にしながら、

• どんな技術と工夫で海浜プロムナードを実現したのか
• 同じことを日本でやるなら、どこにAIを入れると効果的か
• 実務レベルで「まず何から始めるべきか」

を整理していきます。シリーズ「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」の一つとして、現場目線で具体的に落とし込みます。

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New Alamein City Tourist Promenadeとは何か

公共空間×海岸インフラの複合プロジェクト

New Alamein City Tourist Promenadeは、地中海沿岸のウォーターフロントを市民が楽しめる公共空間へ変えるプロジェクトです。

第1期の主な要素は次の通りです。

• 全長約8.7マイル（約14km）のうち約半分を整備
• 歩行者・自転車専用のプロムナード
• 造園された公園・人工湖
• インタラクティブ噴水などのエンターテインメント要素
• 太陽光発電による照明
• 高効率な給水・電力・灌漑インフラ
• 鉄道をまたぐ4橋＋オーバーパスによる街区間の接続性向上

単なる遊歩道ではなく、「交通インフラ」「都市公園」「水・電力インフラ」「景観・観光」を一体で設計・施工している点がポイントです。

過酷な前提条件：高地下水位・塩害・浸食

このプロジェクトが評価された理由の一つが、厳しい海岸条件への対応です。

• 高い地下水位
• 塩分を多く含む土壌・海風
• 浸食を受けやすい地盤

こうした条件の中で、チームは以下のような対策をとっています。

• 耐食鋼材、耐塩害コンクリートの材料試験と採用
• 詳細な地質調査による基礎形式・施工方法の選定
• 砂丘・植生保全を考慮した環境アセスメント

つまり、事前調査と材料・工法の選定に相当な知恵と時間をかけているわけです。この「フロントローディング」の発想は、AI時代のプロジェクトマネジメントとも非常に相性が良い領域です。

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どこに「AI」を入れると、このプロジェクトはもっと良くなるか

同じような海浜インフラを日本でつくるとして、「AIを入れるならここ」と自信を持って言えるポイントがいくつかあります。

1. 地質・環境データ解析と設計最適化

プロジェクトでは、海岸特有の条件に対応するために詳細な地質調査・環境評価が行われました。ここはAIが特に得意とする領域です。

AI活用の具体例

• 過去のボーリングデータ＋周辺地盤情報を学習させ、
  • 必要な調査本数・深度の自動提案
  • 地盤リスク（液状化・浸食・支持力不足）のヒートマップ化
• 波浪、潮位、風データと組み合わせ、護岸構造や舗装構成のパターンを自動比較
• BIMと連携し、材料量・耐久性・ライフサイクルコストを含めた最適案を提示

こうしたAIによる設計オプションの自動比較は、人だけで検討するより圧倒的に早く、かつ抜け漏れが少なくなります。

2. 工程管理の最適化とリスク見える化

このプロムナードは、周辺の道路・既設インフラとのフェーズ連携が難しいプロジェクトです。鉄道を跨ぐ橋梁やオーバーパス、既存ユーティリティとの接続など、工程が複雑に絡みます。

ここで有効なのが、AIによる工程管理です。

• 過去プロジェクトの進捗データを学習し、天候・資材納期・人数配置から遅延リスクを予測
• クリティカルパス上のタスクに対し、「どこを増員すべきか」「どの順番を入れ替えると良いか」をシミュレーション
• サプライチェーン情報と連携し、資材遅延の影響を自動で工程表に反映

「経験豊富な工事部長が頭の中でやっていること」を、AIがデジタル上で再現し、若手現場代理人でも判断しやすくするイメージです。

3. 画像認識による安全監視と品質管理

海岸沿いの現場では、

• 強風・高温・飛来塩分などによる労働安全リスク
• 高地下水位下での掘削・基礎工事の崩壊リスク
• 鉄道近接・跨線橋工事の第三者災害リスク

など、安全面の難易度が高くなります。

ここで画像認識AI＋カメラを入れると、現実的な効果が期待できます。

• ヘルメット・安全帯・反射ベスト等の着用状況を自動検知
• 危険区域（重機旋回範囲、高所開口部）への立ち入りをリアルタイムでアラート
• 掘削面の変形や湧水の兆候を画像から検知し、即座に通知
• コンクリート打設後の表面状態やひび割れの早期検出

「監督員の目」を24時間拡張するイメージで使うと、安全・品質ともに**“見落としゼロに近づける”ためのツール**になります。

4. 維持管理フェーズの予防保全

このプロムナードは、竣工して終わりではなく、長期の維持管理が本番です。特に、海浜構造物は塩害・浸食との戦いになります。

AIを活用すれば、

• センサーで取得したひび割れ、腐食、舗装の変状データを蓄積
• 点検写真から自動で劣化度判定（画像認識）
• 劣化の進行パターンを学習し、補修タイミングを予測

といった予防保全型の維持管理が可能です。

結果として、

• 不測の重大劣化による安全リスクを低減
• ライフサイクルコスト（LCC）の平準化
• 予算要求の根拠をデータで説明しやすくなる

といったメリットが出てきます。

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日本の建設会社が学ぶべき3つのポイント

New Alamein City Tourist PromenadeそのものはAIプロジェクトではありませんが、日本の「AI導入の教科書」として見ると、いくつか重要な示唆があります。

ポイント1：環境条件と住民ニーズを両立させる設計思想

このプロジェクトは、

• 砂丘・植生を守る環境アセスメント
• 公共利用を前提とした歩行者・自転車空間
• サステナブルなエネルギー（太陽光照明）

を同時に満たしています。AI導入も同じで、「現場の制約」と「利用者の価値」を同時に見る視点が欠かせません。

AI導入を検討するときに、

• 現場の安全・品質・コストの制約条件
• 発注者・利用者にとっての価値（快適性、環境負荷、維持管理のしやすさ）

をBIMモデル上で一緒に可視化すると、意思決定の質が一段上がります。

ポイント2：フロントローディングに投資する姿勢

耐食鋼材や耐塩害コンクリートの試験、地質調査、環境評価など、New Alameinのチームは着工前段階にかなりのリソースを割いています。

日本企業のAI導入でも、

• 過去図面・工程表・日報・安全書類のデータ整理
• 現場写真・ドローン画像の体系的なアーカイブ化
• BIMやCIMモデルの標準化

など、「データを整える前工程」をどれだけ真剣にやるかで、後のAI精度が決まります。

AIの精度は、アルゴリズムより“現場データの質”でほぼ決まる。

これは少し強めに言っておきたいポイントです。

ポイント3：インフラ横断での連携設計

プロムナード、橋梁、オーバーパス、水・電力・灌漑インフラ、道路、鉄道。New Alameinのプロジェクトは、複数のインフラを一体でマネジメントしているのが特徴です。

日本でも、

• 駅前再開発
• 港湾・防潮堤の再整備
• 都市公園と道路改良の一体工事

など、関係主体が多いプロジェクトほど、AI×BIMによる情報統合の価値が高くなります。

• 各主体が持つ工程・設計・干渉情報をBIMに集約
• AIが干渉箇所や工程リスクを洗い出し
• 協議会で“事実ベースの調整”がしやすくなる

この流れをつくれる会社は、発注者からの信頼も強まり、リピート案件にもつながりやすいです。

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これからAI導入を進める企業へのステップ案

では、同じような大型インフラや公共施設を扱う日本の建設会社が、どこからAI導入を始めると現実的か。段階的なステップを整理します。

ステップ1：1現場で「画像認識による安全監視」を試す

• 現場数カ所に固定カメラを設置
• クラウド型の画像認識サービスを利用し、
  • 保護具着用チェック
  • 危険区域への立入検知
• 最初は「警告のみ」で運用し、精度と現場負担を検証

まずは安全部門主導で小さく試すと、社内合意を得やすくなります。

ステップ2：BIM＋AIで工程・干渉リスクを可視化

• 進行中の1案件でBIMモデルを整備
• AI搭載の干渉チェック・工程シミュレーションツールを試行
• 週次工程会議で、「AIの指摘」と「ベテランの勘」を付き合わせて議論

ここで「AIの指摘がどの程度当たるのか」を経験すると、設計・施工管理部門の納得感が一気に高まります。

ステップ3：成功事例を“社内標準”に落とし込む

• パイロット現場の成果（災害ゼロ・工期短縮・手戻り削減）を数字で整理
• マニュアルや標準仕様書に、AIツール利用手順を組み込む
• 新人教育・職長教育で、「AIを前提とした現場運営」を教える

ここまで来ると、AIは「特別な取り組み」ではなく、

“普通に現場で使うインフラ”

になっていきます。

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未来のプロムナードは、AIとともにつくられる

New Alamein City Tourist Promenadeは、AIを全面に出したプロジェクトではありません。それでも、

• データに基づく材料・工法の選定
• 多数のインフラを束ねる精密な段取り
• 環境と都市生活を両立させる設計思想

といった要素は、そのままAI時代の建設プロジェクトの雛形になっています。

日本の沿岸防災、ウォーターフロント再生、観光施設整備など、これから増える公共インフラ案件ほど、AIによる生産性向上と安全管理の余地は大きいはずです。

• 「このプロジェクトなら、どこをAIに任せられるか？」
• 「どのデータを集めれば、次の現場がもっと楽になるか？」

こうした問いを、次の案件の企画段階からチームで議論してみてください。

もし、自社プロジェクトでどの業務からAI化すると効果が大きいかを整理したい場合は、

• 現在の工程管理・安全管理のやり方
• 過去プロジェクトでのトラブル事例

をベースにした「AI導入ロードマップ」を作るところから一緒に設計することもできます。興味があれば、社内のDX担当・技術部門とまず1時間だけでもテーブルを囲んでみてください。そこから次の“受賞レベル”のプロジェクトが生まれていきます。