シドニーメトロCrows Nest駅に学ぶ、AI時代の駅舎建設戦略

120年耐久の地下駅が教えてくれる「賢い現場」のつくり方

オーストラリア・シドニーの地下鉄プロジェクトで建設されたCrows Nest駅は、ENRの「2025 Global Best Projects / Rail & Transit部門 最優秀賞」に選ばれました。地下の限られた空間に、橋梁級の大スパン構造プレキャストを約1,000本も組み上げ、柱間25mのひらけたコンコースを実現した駅です。

一見「海外のすごい事例」で終わりがちですが、建設業界のAI導入という視点で見ると、Crows Nest駅はかなり実践的なヒントの宝庫です。狭小都市部での地下工事、プレキャスト大量搬入、周辺住民との調整、安全確保——これらは日本の都市鉄道・再開発現場でもほぼそのまま当てはまる課題だからです。

この記事では、このCrows Nest駅をケーススタディにしながら、

• どこにAIを入れると工程と生産性が劇的に変わるのか
• どう使えば安全管理を“書類作業”から“リアルタイム監視”へ変えられるのか
• 日本の駅・トンネル・再開発プロジェクトでの具体的な適用イメージ

を整理します。「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」シリーズの一つとして、現場目線で噛み砕いていきます。

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1. Crows Nest駅プロジェクトの概要と“難しさ”

Crows Nest駅は、「制約だらけの現場をどう攻略するか」という意味で、AIが本領を発揮しやすい典型例です。

プロジェクトのポイント

ENR記事の内容を要約すると、主な特徴は次の通りです。

• 場所：オーストラリア・シドニー 都市部の既成市街地
• 構造：6層構造の地下駅
• 躯体：橋梁の長大スパン設計思想を応用したプレキャストコンクリート
• スパン：最大25mの柱間を確保し、コンコースの回遊性を向上
• プレキャスト部材：
  • 約1,000本の梁
  • 1本あたり長さ約200m（※原文表記。実際は20m級と推測されるスケール感）、幅25m、深さ30m、重量120トン級
  • 夜間にヤードから搬入し、クレーンで設置
• 耐久：耐爆性能を持ち、設計耐用年数120年
• 都市景観：レンガとスチールの仕上げで周辺街並みに調和
• アクセス性：エレベーター5基、エスカレーター9基、完全バリアフリー動線
• 施工条件：
  • 現場周辺に資材置き場ほぼなし
  • 駐車スペース・歩道の時間制限付き閉鎖
  • 近隣住民との継続的な調整が必須
• 利用者目線の設計：VRウォークスルーで住民に案内し、フィードバックを反映

ほぼすべてが、日本の都市鉄道・再開発・地下駅工事と同じ“悩み”です。

狭い。周りは住宅と店舗。夜間作業。搬入制限。クレーンはギリギリ。安全規制は年々厳しくなる。人手は足りない。

ここにAI・BIM・デジタルツインを絡めると、何が変えられるのかを見ていきます。

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2. プレキャスト大量搬入×狭小ヤード：AIで工程を「秒単位」で組む

結論から言うと、大量プレキャストを夜間に搬入・架設する現場では、AIベースの工程最適化はほぼ“必須”レベルです。

課題：人間の経験だけでは限界がある

Crows Nest駅のように、

• 1本120トン級の梁を多数
• 夜間限定で搬入
• 現場にほぼストック置場なし
• 周囲は住宅街で騒音・振動規制あり

という条件になると、**「どの順番で、どの時間帯に、どのルートで搬入・架設するか」**を考えるだけで膨大な組み合わせになります。

人間のカンと経験だけに頼ると、

• トラック待ち・クレーン待ちが頻発（生産性低下）
• 近隣からのクレームで作業停止（工程遅延）
• 深夜残業・連勤で現場の疲労が蓄積（安全リスク増大）

という“じわじわ効いてくるロス”が出やすい。

AI工程管理の実践イメージ

ここにAIによる工程管理・ロジスティクス最適化を入れると、下記のようなことができます。

• 搬入ルート・搬入時間・クレーン使用時間を変数として、制約条件付き最適化
• BIMモデル上で、どの梁をどの順に架設するかをシミュレーション
• 過去の現場データ（荷下ろし時間・クレーン待機時間・道路混雑状況）を学習させて予測精度を上げる
• 交通量データや気象データと連携して、リスクの高い時間帯を回避

現場としては、AIから出てきた“ベース計画”をもとに、所長・工事監督が微調整していくイメージです。

日本のプレキャスト駅舎や高架橋工事でも、

• 夜間3〜4時間の軌道閉鎖時間内に何本架設できるか
• 道路許可のある時間帯にどう詰め込むか

といったテーマにAIを使えば、**「2本しか載せられなかったところを3本にできた」**といった、現場に効く成果が十分見込めます。

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3. 画像認識×BIMで“安全と品質”を同時にチェックする

Crows Nest駅は、耐爆性能を持つ120年耐久の地下駅です。構造安全性と品質確保は極めて重要で、日本の地下鉄駅や重要構造物と同じ水準の検査・記録が求められます。

ここでもAIの出番は多いです。

画像認識による安全監視

狭小な地下駅工事では、

• 仮設材・資機材で足場が複雑
• クレーン・フォークリフト・人が入り乱れる
• 夜間作業で視認性が低下

といった要因から労働災害のリスクが高まります。

画像認識AI＋カメラを導入すると、次のような監視がリアルタイムで可能です。

• ヘルメット・反射ベスト・フルハーネスの着用状況の自動検出
• 危険エリア（吊り荷直下・開口部周辺など）への侵入アラート
• 重機と作業員の距離を検知し、ニアミス事例を自動で記録・分析

ここにBIMモデルの情報を重ね合わせると、

• どのフロア・どのスパンで危険行動が多いか
• どの工程・どの業者が事故リスクを高めているか

といった**“場所と工程に紐づいた安全傾向”**が見えるようになります。

品質管理への応用：施工記録の自動化

Crows Nest駅では約1,000本の梁が使われましたが、これを日本流に言えば、

• 1本ごとの製造番号
• コンクリートのロット情報
• 製造工場・養生条件
• 架設日時・架設位置

などを後からトレースできる状態で残しておく必要があります。

ここでも、

• QRコード／RFID＋画像認識
• BIM上の要素ID

をAIが自動で紐づけてくれれば、

• 写真を撮る
• AIが部材を認識し、BIM要素と照合
• 日付・施工者・位置情報を自動記録

まで一気通貫で行えます。

結果として、

• 「写真台帳をエクセルに貼り付ける」ような手作業を大幅削減
• 施工管理技士が“事務作業”から解放され、“現場を見る”時間を確保

というメリットが出てきます。

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4. VR・デジタルツインを“住民説明”と“内装検討”に使う

Crows Nest駅チームは、住民にVRウォークスルーを体験してもらい、そこからのフィードバックを設計に反映したと紹介されています。

これはAIというよりBIM・VRの話ですが、AIを足すと「使えるVR」に一段階進化します。

住民説明会を“対立の場”から“共創の場”へ

日本でも再開発や駅改良工事の説明会は、

• 「通勤ルートが遠回りになる」
• 「騒音が心配」
• 「景観が変わるのでは」

といった不安の声が多くなりがちです。

ここにVRモデルを持ち込み、AIを活用すると、

• 住民が「駅までの動線」をVR上で歩いてみる
• AIが歩行時間や混雑度を自動算出
• ベビーカーや車椅子ユーザーの動線をAIがシミュレート

といった形で、**「感覚的な不安」ではなく「データに基づく会話」**がしやすくなります。

Crows Nest駅のようなバリアフリー強化プロジェクトでは、

• 高齢者・障がい者の行動パターン
• 通勤ピーク時のエスカレーター負荷

も含めたシミュレーションをAIで事前検証しておけば、

「このルートだと朝8:00〜9:00のピーク時に待ち時間が平均30秒増えます。こちらの案なら10秒以内に収まります」

といった具体的な比較を示せます。

内装・サイン計画もAIで検証

Crows Nest駅は、周辺の“村の雰囲気”をレンガやスチールの仕上げで反映させています。日本でも、

• 商店街との一体感
• 地元らしさの演出

は駅デザインの重要テーマです。

ここでAIを使うと、

• 内装パターン（色・素材・照明）の候補を自動生成
• サイン配置について、視線トラッキング＋AI解析で「迷子になりにくいレイアウト」を評価

といった使い方ができます。

デザイナーの感性に**“利用者データ”という裏付け**を与えられるのがポイントです。

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5. 日本の現場で「まずどこにAIを入れるか」3ステップ

Crows Nest駅のような大型プロジェクトは、日本の鉄道・再開発現場にも多く共通点があります。ただ、いきなり“全部AI化”は現実的ではありません。

僕が現場の方と話していても、うまくいくパターンはだいたい次の3ステップです。

ステップ1：画像認識による安全監視から始める

• まずはカメラ＋AIで、
  • PPE着用
  • 危険エリア侵入
  • 重機との接触リスク

など“目で見て分かるもの”から自動チェック。

• あわせて、ヒヤリハットの自動記録・集計まで行うと、安全パトロールの質が一段上がる感覚が得られます。

ステップ2：BIM連携の進んだ現場で工程最適化AIを試す

• すでにBIMモデルがある現場なら、
  • プレキャスト搬入・架設
  • 夜間切替工事

など“時間と順序がシビアな工程”にAIをかませます。

• Crows Nest駅のような長大スパンの架設順序や、狭小ヤードでの資材搬入計画に効きます。

ステップ3：デジタルツインで運用まで見据えたAI活用へ

• 駅やトンネル、物流施設など運用フェーズが長い施設は、設計・施工段階からデジタルツイン化しておくと、
  • 将来の混雑予測
  • メンテナンス計画
  • リニューアル時の施工計画

までAIで検討できます。

• Crows Nest駅のように120年耐久をうたう構造物なら、ライフサイクル全体でのデータ活用が投資回収につながります。

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6. これからの駅・トンネル工事は「AI前提」で設計する時代へ

Crows Nest駅は、AIを全面的に使ったプロジェクトではありませんが、

• プレキャスト大量架設
• 狭小都市部での地下工事
• 長期耐久・高い安全性
• 住民との対話型デザイン

という点で、**日本の建設業界がこれから向き合うテーマをすべて抱えた“教科書的な事例”**です。

ここにAIを掛け合わせると、

• 工程は“人の経験＋AIの組合せ”で精度を上げる
• 安全は“事後報告”から“リアルタイム監視＋予防”へ
• 設計は“勘とセンス”に“データとシミュレーション”を足す

という形に変えていけます。

日本でも2025年以降、大型インフラ更新・都市再開発・鉄道改良が続きます。**「AIをどこに使うか」を後から考えるのではなく、「AIを使う前提でどう設計・施工計画を組むか」**を、早いタイミングで社内の共通言語にしておくべきタイミングです。

あなたの会社や現場で、

• まずは安全監視から試すのか
• すでにあるBIMモデルに工程最適化AIを乗せるのか
• デジタルツインまで見据えたプロジェクトづくりに踏み込むのか

どこから始めるのが一番“現実的に効果が出るか”を考えるきっかけに、Crows Nest駅の事例を使ってみてください。

このシリーズでは今後も、具体的なAIツールの活用法や、日本の現場での成功・失敗パターンを掘り下げていきます。自社のプロジェクトで「ここにAIを入れたい」というアイデアがあれば、それを前提にした導入ステップも一緒に整理していきましょう。