サンチャゴ・ベルナベウに学ぶAI×自動化施工：生産性と安全の新標準

サッカースタジアムの芝生が「地下に消える」日常になった理由

スペイン・マドリードのサンチャゴ・ベルナベウスタジアムでは、天然芝のピッチが数十分で分割され、レール上を移動して地下25〜30mに格納されます。その間、スタジアムの地上部はコンサートやイベント会場としてフル活用。芝は地下で光・水・換気・温度・排水まで自動制御された環境で維持されます。

この仕組みを支えているのが、Sener Mobility社の特許システム「Hypogea」。ENRの「Global Best Projects 2025」でSpecialty Construction部門のBest Projectに選ばれたこのプロジェクトは、建設業界がどこまで自動化・デジタル化できるのかを示す象徴的な事例です。

この記事では、この自動ピッチチェンジシステムを入り口に、

• 建設業界でAI・自動化技術をどう生産性向上と安全管理に結びつけるか
• 大規模かつ高難度プロジェクトの“裏側”で、どんなデジタル活用が行われているのか
• 日本の建設現場が、明日から真似できるレベルまで落とし込むと何ができるか

を整理していきます。「スタジアムの話」で終わらせず、自社案件に引き寄せて考える視点を意識しています。

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Hypogeaシステムの要点：何がそんなにすごいのか

結論から言うと、Hypogeaシステムは**「構造・設備・自動制御・運用データ」を一体設計した“動くインフラ”**です。

システムの構成イメージ

ENRの記事内容を整理すると、仕組みは大きく4つのレイヤーから構成されています。

1. 構造レイヤー

   • 地下25〜30mまでの大規模掘削
   • 周辺建物やスタジアム本体を守るための地中連続壁・土留め構造
   • 地盤変位・沈下・振動を常時監視するセンサー群

2. 機械・搬送レイヤー

   • ピッチを複数のトレイ（分割ユニット）に分け、レール上で自動搬送
   • 水平移動＋昇降を安全に制御する駆動装置

3. 芝生維持レイヤー（環境制御）

   • 地下での照明（人工光）、散水、換気、加温、排水を統合制御
   • 天候や芝の状態に応じた自動制御ロジック

4. 運用・管理レイヤー

   • サッカーイベントと非サッカーイベントのスケジュールに合わせたピッチ入れ替え計画
   • 地上スペースの多目的利用（コンサート、展示会など）
   • 予防保全や異常検知のためのデータ蓄積

表向きは「芝が動くスタジアム」ですが、中身はセンサー・制御ロジック・運用データが一体化したスマートインフラです。日本の建設現場で言えば、トンネルや地下駅、物流倉庫を丸ごと自動倉庫化したイメージに近いです。

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掘削25〜30mでも「安全第一」を実現した設計とモニタリング

このプロジェクトの本当の勝負どころは、実は芝ではなく地下構造と安全管理です。周囲には既存スタジアムと都市インフラが密集している環境で、25〜30mの深度まで掘削するのは、かなり攻めた計画です。

リアルタイム監視が前提の施工計画

ENRの記事では、以下のような安全対策が挙げられています。

• コンクリートの擁壁・止水・土留め構造で土圧・水圧をコントロール
• 周辺建物・スタジアム本体への影響を抑える構造計画
• 振動・沈下・地盤変位をセンサーでリアルタイム監視

ここでポイントなのは、「設計⇒施工」の一方向ではなく、

設計（想定挙動）とセンサーの実測データを常時突き合わせる前提でプロジェクトが組まれている

ということです。

日本でも計測管理は一般的ですが、AI時代の考え方に近づけるなら、次のようなレベルを目指すべきです。

• 設計段階でBIMモデルにセンサー位置・閾値・監視ロジックを組み込む
• 計測データをAIで解析し、「異常値の検出」「将来の変位予測」を自動で出す
• ダッシュボードで現場・本社・設計者が同じ画面を見ながら意思決定する

日本の現場での応用イメージ

例えば、地下駅の躯体施工や大深度基礎工事で次のような運用が考えられます。

• センサーからの変位データと解析結果を、AIが自動でリスクレベル判定
• 閾値超過が発生すると、即座に施工ステップを一時停止し、代替手順を提示
• 作業責任者は、タブレットで**「止める理由」「代替案」「過去の類似事例」**を同時に確認

ここまでいくと、「経験豊富な監督が常時現場に張り付き続けないと不安」という状態から一歩抜け出せます。人手不足が深刻な日本では、こうしたAIによる安全監視の標準化が、むしろ安全レベルの底上げにつながると考えています。

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Hypogeaに見るAI・自動化の3つの価値：生産性・安全・ビジネス

このプロジェクトは、単に技術的にすごいだけでなく、ビジネスモデルの再設計にも直結しています。建設業界がAIを考えるときに押さえておきたい価値は大きく3つです。

1. 生産性：時間と空間の“稼働率”を最大化する

自動ピッチシステムの本質は、スタジアムという空間の稼働率を高めることです。

• 従来：芝の養生や設営に時間がかかり、大型イベントの開催日程に制約
• 現在：ピッチを地下に退避し、地上部は多目的イベントを高頻度で開催

建設業界に落とし込むと、AI・自動化の役割はこう変換できます。

• クレーン・重機の稼働計画をAIが自動最適化し、「待ち時間ゼロ」を目指す
• 資材搬入ルートや仮設計画をシミュレーションし、狭小現場でも最大効率で回す
• 工程表をAIで日次レベルまで自動更新し、「現実とズレた工程」を放置しない

2. 安全：人が危険エリアから離れた状態で作業を進める

Hypogeaでは、重いピッチユニットが自動レール上を移動します。ここで重要なのは、

• 人が近づけない範囲をセンサーと制御ロジックでクリアに定義
• 動作中の状態を常時モニターし、異常挙動を検知したら自動停止

という「安全前提の自動化」です。

日本の建設現場でも、次のようなAI活用が現実的です。

• 重機の旋回範囲や吊荷の下に人が入ったら、AIカメラが検知して警報・自動減速
• 高所作業の姿勢・フルハーネス未装着を画像認識で検出し、現場監督に通知
• 仮設足場や山留の変形傾向をAIが学習し、「そろそろ危ない」という兆候を事前に提示

「人がミスしないように頑張る」のではなく、「ミスしても事故にならない仕組みをつくる」。Hypogeaの発想はまさにここにあります。

3. ビジネス：構造物を「サービス」として設計する

レアル・マドリードは、スタジアムをサッカー専用空間から都市型エンターテインメント拠点へと位置づけ直しました。

• Retractable pitch（可動ピッチ）
• Retractable roof（可動屋根）
• 多目的イベント対応の設備・動線

これらがセットになることで、スタジアムは“試合のない日こそ稼ぐ資産”に変わっています。

日本の建設会社・デベロッパーにとっても、AI・自動化は「工事を安く・早く終わらせる」ためだけでなく、

• 竣工後の運営データを取れるインフラを設計する
• AIで需要予測・保全計画を回し、オーナーの**LTV（ライフタイムバリュー）**を最大化する
• その対価として、運営フェーズのコンサル・DX支援まで含めたビジネスに広げる

という発想が重要です。

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日本の建設現場が明日から取り組める「小さなHypogea」

「ベルナベウは別世界の話だ」と感じた方も多いと思います。ただ、要素を分解すると、今日から始められることもかなりあります。

ここでは、中堅ゼネコン・サブコンでも現実的なAI導入ステップを3つに分けて整理します。

ステップ1：BIM＋センサーで「見える化」から始める

• まずは構造・設備のBIMモデルを**“生きた情報の器”**として使う
• 変位・温度・荷重・騒音など、重要指標に絞ってIoTセンサーを設置
• BIMモデル上にリアルタイムデータを重ねて表示し、「勘と経験」の世界を数字に変える

ここまでは、AIというよりデジタル監視基盤の構築フェーズです。Hypogeaで言えば、地下構造・レール・センサーを整えた段階に相当します。

ステップ2：AIで「異常検知」と「予測」を自動化する

データが一定量たまったら、AIの出番です。

• 変位・沈下・ひび割れ進展などの時系列データをAIに学習させ、異常パターンを検知
• 工程遅延の要因（天候・職種間の干渉・資材遅れなど）を分析し、今後の遅延リスクを予測
• 安全面では、AIカメラで危険行動・未着用PPEを自動検出

ここで大事なのは、「AIで何でも予測しよう」とせず、

• 現場が本当に困っている2〜3テーマに絞る
• 現場のルールや運用フローに組み込める形でアウトプットさせる

ことです。Hypogeaも、全てを自動化したわけではなく、「ピッチの移動」「芝の維持」「地下構造の挙動監視」という重要機能に技術を集中させています。

ステップ3：自動化できる“繰り返し作業”を線でつなぐ

最後のステップは、人が毎回判断しているけれど、実はパターンが決まっている作業を自動フロー化していくことです。

例：

• AIカメラが「墜落リスクあり」と判定 → 該当エリアの作業を一時的にロック → 現場責任者に承認依頼
• 荷重センサーがクレーンの過負荷を検知 → 自動で旋回速度を制限 → 安全担当にレポート送信
• 工程遅延予測が閾値超え → 代替工程案をAIが生成し、所長会議用の資料を自動作成

Hypogeaでいうと、「ピッチを収納」「芝の環境制御」「イベント準備」という一連のプロセスが、ほぼ自動化されている状態に近いです。

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なぜ今、建設DXの“象徴事例”を押さえておくべきか

サンチャゴ・ベルナベウのようなプロジェクトは、規模も予算も別格です。ただ、こうした事例を押さえておく価値は、技術トレンドを知るという意味以上に、自社の数年後をイメージする材料になるからです。

• 人手不足で「人海戦術」が成り立たなくなる
• 技能継承のギャップを、デジタル・AIでどこまで埋めるかが問われる
• 発注者側も「データが取れるインフラ」「安全・運営まで見据えた設計」を求め始めている

こうした流れの中で、Hypogeaのような事例は、

「構造 × 設備 × 自動化 × データ運用」を最初からパッケージとして設計する

という方向性をはっきり示しています。

日本の建設業界でも、今のうちから

• 小さく試せるAI導入テーマを決める
• BIM・センサー・AIをセットで検討する
• 安全・品質・生産性を“同じ土俵”で数値管理する

といった取り組みを始めておけば、数年後の競争力は大きく変わります。

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次の一歩：自社版「Hypogea計画」をつくってみる

最後に、この記事を読んだあとにできる具体的なアクションを提案します。

1. 自社の代表的なプロジェクトを1つ選ぶ
   土木でも建築でも構いません。「安全リスクが高い」「工程が複雑」「運営まで含めて価値が問われる」といった案件が理想です。

2. そのプロジェクトにおける“動かせる要素”を洗い出す

   • 常設・仮設を含めた設備や機械で、自動化できそうなものは何か
   • センサーで常時モニタリングすべきポイントはどこか

3. BIM・センサー・AIをセットにした「ミニHypogea案」を描く

   • どのデータを取り、どう可視化し、誰の意思決定を楽にするのか
   • どの危険作業を、人が入らない運用に置き換えられるか

4. 1テーマだけPoC（実証実験）をやってみる
   いきなりフルセットを狙わず、「危険検知」「変位予測」「工程最適化」など、1テーマに絞って試す方が、現場の納得感も得やすいです。

AI導入は、派手なツール選びよりも、具体的な現場課題にどれだけ寄り添えるかで成果が決まります。サンチャゴ・ベルナベウの自動ピッチは、その極端な成功例のひとつです。

自社なりの「Hypogea」をどこから始めるのか。2025年の今こそ、腰を据えて考える価値があります。