🇯🇵 タンザニア巨大水力発電所に見る、AI時代のダム建設戦略 - Japan

建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理•2025年12月14日•By 3L3C

タンザニア巨大ダムを題材に、水インフラ・ダム建設でAIが効く領域と、日本の建設会社が現実的に取れる導入ステップを整理します。

AI活用ダム建設水力発電所建設DX安全管理BIM/CIMナレッジマネジメント

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アフリカの巨大ダムが教えてくれること

アフリカ・タンザニアで建設中のジュリウス・ニエレレ水力発電所・ダムは、高さ134m、長さ1,025m、貯水容量340億m³、最大年間発電量6,035GWhという、とんでもないスケールのインフラです。ピーク時には1万2,000人以上の作業員が現場で働き、アクセス道路や橋も24本以上新設されたと言われています。

こんな“超”大規模プロジェクトが、2025年のENR「Global Best Projects」水・廃水部門でベストプロジェクトに選ばれました。規模も技術も別次元ですが、日本の建設業界にとって、ここから学べるポイントは少なくありません。

特にいま、日本の建設現場は人手不足・生産性・安全管理という3つの課題に直面しています。その解決策として注目されているのが、画像認識やBIM連携、工程最適化に代表されるAI活用です。本稿では、ジュリウス・ニエレレ水力発電所の事例をベースにしながら、

巨大インフラとAIの相性の良さ
ダム・水インフラでAIが使える具体的な場面
熟練技術を“デジタル継承”するための考え方

を、日本の建設会社・インフラ事業者向けに整理していきます。

ジュリウス・ニエレレ水力発電所：プロジェクトの全体像

結論から言うと、このプロジェクトは「厳しい条件の中で、膨大なリソースを統合し、安全にまとめ上げた事例」です。AI抜きでここまでやり切っているからこそ、「もしAIがフル活用されていたら？」を考える材料として非常に参考になります。

プロジェクトのキーファクト

場所：タンザニア・モロゴロ（首都ダルエスサラームから約350km内陸の僻地）
構造：高さ134m × 長さ1,025m のダム
貯水容量：約340億m³
発電設備：235MW×9台のフランシス水車
年間発電量：最大6,035GWh（周辺国への電力供給も視野）
施工体制：ピーク時12,000人超、24本以上の道路・橋を新設
特徴工法：ローラー・コンパクテッド・コンクリート（RCC）、大規模河川分流トンネル・仮締切堤（コファダム）

特に難易度を上げていたのが、

洪水リスクの高い河川
岩盤が**不均質（ヘテロジニアス）**で、綿密な地盤調査が必須
資機材・人員のアクセスが極めて悪い

という3点です。日本でも山間部ダムやトンネルで見慣れた課題ですが、スケールがさらに一段大きいイメージです。

この状況に対し、施工チームはRCCによる大規模打設や、上流・下流の仮締切堤＆分流トンネルの慎重なシーケンス管理など、「技術と段取り」で乗り切っています。

ここにもしAIによるシミュレーション・安全監視・工程最適化が乗っていたらどうなるか。日本の現場にもそのまま応用できるポイントを整理してみます。

ダム建設×AI：どこから効果が出るのか

巨大ダムプロジェクトのような複雑な現場ほど、AIの出番は多くなります。理由はシンプルで、

変数が多く、人の経験と勘だけでは“もったいない”レベルに達しているから

です。ダム・水インフラの文脈で、特に効果が大きいのは次の4分野です。

1. 施工計画・工程管理の最適化

RCCの連続打設やコファダム施工のようなシーケンスがシビアな工程は、AIとの相性が非常に良い領域です。

気象データ（降雨・気温・風速）
河川流量・貯水位の観測値
コンクリート温度履歴・打設履歴
重機稼働ログ、作業員の配置情報

こうしたデータをAIに学習させることで、

「どのタイミングでどのブロックを打つのが最適か」
「洪水リスクを見越して仮締切の施工順序をどう組み替えるか」
「資機材搬入が遅れたときの工程リカバリ案」

を数値で比較しながら意思決定できます。

日本のダム・トンネル現場でも、BIM/CIMモデルと連携したAI工程シミュレーションを導入し始めている企業が増えていますが、

まずは「土工＋コンクリート」のボトルネック部分だけAIに見る
その後、全体工程へ拡張

といった段階導入が現実的です。

2. 安全監視：画像認識＋センサーで“常時KY”

ジュリウス・ニエレレのように1万人規模が働く現場では、人間だけで危険を見落とさずに管理するのは不可能に近いです。そこで効くのが画像認識とIoTを組み合わせたAI安全監視です。

例えば、

CCTV映像からヘルメット・安全帯の未装着を検知
高所作業車やクレーンの危険接近をリアルタイムでアラート
RCC打設ヤードでの立入り禁止エリアへの侵入検知
洪水時の水位上昇・濁度の異常をセンサーで捕捉

といった仕組みは、すでに技術的には難しくありません。日本の現場で実装する場合は、

まずは特にリスクの高いエリアだけカメラ＆AIを導入
危険行動の“動画付きヒヤリハット”を自動保存して教育に活用

という小さなスタートが現実的です。

ポイントは、「AIが人を監視する」ではなく「AIが安全担当者を助ける」発想にすること。説明会でここをきちんと伝えないと、現場からの抵抗感が一気に高まります。

3. 施工品質と構造健全性のモニタリング

ジュリウス・ニエレレではRCCが採用されていますが、日本のダムや水門でもマスコンの温度管理・ひび割れ管理は永遠のテーマです。ここでAIが役立つのは、

コンクリート温度履歴と配合情報からひび割れリスクを事前予測
打設時の締固め不足・ジャンカを打設直後の画像で検出
ダム完成後、ひずみ計・加速度計・水圧計などの大量データをAIで異常検知

といった部分です。

ダムのような長寿命構造物ほど、竣工後のデータも含めたライフサイクル全体でのAI活用が効いてきます。日本の自治体・水道局・電力会社も、

「完成図書＋BIM＋センサーデータ」を一体管理する基盤
そこに異常検知AIを載せる

という構想を持っておくと、維持管理コストの抑制にかなり効いてきます。

4. 熟練技術のデジタル継承（ナレッジAI）

ジュリウス・ニエレレの施工では、現地で5,000人のタンザニア人に技術研修を行ったと報告されています。これはまさに「スキル移転」そのものです。

日本でも、ダム経験者・水門や水処理プラントのエキスパートが一気に減っていくなかで、ナレッジをどう残すかが深刻になっています。ここでAIができることは、単なるFAQボット以上です。

過去プロジェクトの報告書・トラブル事例・施工写真をAIに学習させる
「この地質条件でRCCを使うときの注意点は？」のような質問に自然文で答える
ベテランの判断プロセスをインタビュー＆テキスト化してAIに組み込む

という形で、**“バーチャル先輩”**のような存在を現場に持ち込めます。

心理的なハードルを下げるためには、

現場事務所のPCやタブレットからワンクリックで聞けるUIにする
「回答の根拠となった図面・報告書」へすぐ飛べるようにする

など、日常使いしやすい設計がかなり重要です。

日本の建設会社が真似できる“3つのステップ”

ジュリウス・ニエレレのようなメガプロジェクトを丸ごと再現する必要はありません。日本の中堅・中小も含めた建設会社が、明日からでも取り組めるAI導入ステップを3つに整理します。

ステップ1：データを「集める場所」と「残し方」を決める

AI導入で一番つまずくのは、実は“前工程”です。データがバラバラだと、どんなAIも力を発揮できません。

写真：日報アプリやクラウドに一元保存、撮影ルール（角度・距離）をゆるく統一
工程：Excelでも良いので、工程実績を週次で更新し続ける
安全：ヒヤリハット報告をテキスト＋写真で残す

これだけでも、半年〜1年分たまると**AIで解析する価値のある“タネ”**になります。

ステップ2：小さなテーマでAIを試す

いきなり「現場全体をAI化」はうまくいきません。おすすめは、

「ヘルメット未着用検知」など1種類の危険行動検知
「RCC（またはマスコン）温度履歴とひび割れ位置の関係分析」
「工程遅延の“兆候”を過去データから探す」

のように、**テーマを1つに絞ったPoC（試行導入）**です。成功体験が1つできると、社内の空気が一気に変わります。

ステップ3：BIM/CIMとつないで“現場の全体像”を見える化

シリーズテーマでもあるように、「建設業界のAI導入」はBIM/CIMとの連携で一気に価値が跳ね上がります。

3Dモデル上で、危険度の高い作業エリアを色分け
工程遅延リスクの高いアクティビティをハイライト
打設温度や変位計測の異常箇所をモデル上にマッピング

こうした使い方をすると、所長・本社・発注者が同じ画面を見ながら意思決定できるようになります。ジュリウス・ニエレレ級のプロジェクトでなくても、橋梁補修や下水処理場更新など、中規模案件でも十分効果があります。

AI導入の“落とし穴”と、現実的な折り合いの付け方

AIは便利ですが、何でも解決してくれる“魔法の箱”ではありません。実務でよくあるつまずきポイントも正直に挙げておきます。

期待値だけが先行して、現場側が疲弊する
PoCをやっただけで終わり、現場運用に落ちない
内製と外注の線引きが曖昧で、結局コストが膨らむ

経験上、うまくいっている会社は次のような共通点があります。

目的が「AI導入」ではなく、**明確なKPI（災害ゼロ、工期短縮○％など）**になっている
AI担当と現場をつなぐ**“通訳役”**（若手技術者など）がいる
1現場だけでなく、複数現場で同じ仕組みを使い回す前提で設計している

ジュリウス・ニエレレ級のプロジェクトを見ると、「うちとはスケールが違う」と感じるかもしれません。ただ、現場の悩みの本質はかなり似ているはずです。

人が足りない
安全が心配
変数が多くて、所長の負担が重い

ここに、AIとBIM/CIMを「道具」としてどう組み込むか。それを考えるうえで、海外メガプロジェクトは格好の教材になります。

シリーズとしての位置づけと、次の一手

本稿は「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、タンザニアのジュリウス・ニエレレ水力発電所を題材に、水インフラ・ダム分野でのAI活用イメージを整理しました。

おさらいすると、AIが特に効くのは次の4領域でした。

工程最適化とシミュレーション
画像認識による安全監視
施工品質・構造健全性モニタリング
熟練技術のデジタル継承（ナレッジAI）

次のステップとしては、

自社案件の中で「AIと相性が良さそうな現場」を1つ選ぶ
そこで扱うデータを洗い出し、どこに集約するかを決める
1つだけ、試したいAIテーマを決める（安全・品質・工程のいずれか）

ここまで決まれば、具体的なツール選定やパートナー検討に入れます。

日本の山間部ダム、首都圏の再開発、下水処理場の更新――プロジェクトの種類は違っても、「複雑さ」と「人手不足」という構図はどこも同じです。タンザニアの巨大ダムで蓄積される知見を“他人事”にせず、自社の現場にどう落とし込むか。そこに、これから数年の差がついていきます。