道路政策の転換期に建設AIで何をすべきか｜自動物流道路と地下空間のDX

道路政策の転換期に、現場は「AIで何を変えるか」

国土交通省の社会資本整備審議会・道路分科会「第87回基本政策部会」で、道路地下空間の課題と自動物流道路が本格的に議題に上がりました。極端に言えば、「道路をどう造るか」から「道路をどう賢く運用するか」へ、政策の軸が移りつつあるタイミングです。

この流れは、建設会社にとって「方針が少し変わりました」レベルの話ではありません。AI・デジタル無しでは入札競争にも人材確保にも勝てない時代に入る、というシグナルに近いと見た方が現実的です。

この記事では、この第87回基本政策部会のテーマを手がかりに、

• 道路地下空間と自動物流道路で、なぜAIが必須になるのか
• 建設現場で今から準備すべきAI活用のポイント
• 生産性向上と安全管理を両立させる具体的なユースケース

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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国交省の道路政策議題は、なぜAI導入の「予告編」なのか

結論から言うと、今回の審議テーマである

• 道路地下空間をとりまく現状と課題
• 自動物流道路の取組状況

のどちらも、AI・データ活用を前提にしないと実現が難しい領域です。

道路地下空間：リスクの見える化はAIなしでは回らない

道路下には、老朽化した管路、複雑に交差するライフライン、空洞化リスクなど、多層的な課題があります。従来のように「点検＋紙図面＋担当者の記憶」で運用すると、次のような問題が避けられません。

• 危険箇所を“経験値”だけで判断し、見落としが起きる
• 地下埋設物の位置情報がバラバラで、掘削時の事故リスクが高い
• 設計・施工・維持管理でデータが分断され、再利用されない

これに対して、**AIとBIM/CIM、3Dスキャンを組み合わせた「地下空間のデジタルツイン」**が現実解になりつつあります。政策側が地下空間を議題に挙げるということは、今後、

「地下インフラはデジタルで一元把握し、リスク評価・優先順位付けを定量的に行うべきだ」

という方向性に近づくのはほぼ確実です。ここで主役になるのが、画像認識・異常検知・シミュレーションを担うAIです。

自動物流道路：スマート施工・スマート運用が前提

自動物流道路の議論は、単に「自動走行トラックを走らせるための道路を造ろう」という話にとどまりません。実際には、

• 自動運転車両が安定して走行できる舗装品質
• 路面状態・積雪・障害物を常時計測するセンシング基盤
• 交通量・物流需要に応じて運用を最適化する制御システム

まで含んだ話になります。ここでも、AIは次のような役割を担います。

• センサー・カメラデータから路面の損傷や異常を自動検知
• 交通・物流データから渋滞やボトルネックを予測
• 施工計画・維持管理計画の優先順位を、費用対効果ベースで自動算出

つまり、政策レベルで自動物流道路が動き始めるということは、道路を作る段階からAI前提の設計・施工・維持管理が求められることを意味します。

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地下空間の安全管理に効く建設AIの具体例

道路地下空間は、一見すると「専門性が高くてAI導入のハードルが高そう」に見えますが、やるべきことはシンプルです。**「点検・図面・施工履歴をデジタル化し、AIで一気通貫に見る」**だけで、事故リスクと手戻りは確実に減ります。

1. 画像認識AIによるトンネル・マンホール点検

トンネルやボックスカルバート、マンホール内部の点検は、画像認識AIとの相性が非常に良い領域です。

• 点検時の写真・動画をクラウドに集約
• ひび割れ、漏水、はく離などをAIが自動抽出
• 劣化度をスコア化し、補修優先度を自動でランク付け

従来は「ベテラン点検員の目」と「紙の報告書」に依存していた部分が、AIによる標準化・定量化で大きく変わります。結果として、

• 若手でも劣化判断の質を担保しやすい
• 点検レポート作成時間が3～5割削減
• 危険箇所の見落としリスクを継続的に圧縮

といったメリットが見込めます。

2. 地下埋設物の3Dモデル化と「AI衝突チェック」

次に効いてくるのが、配管・ケーブル・既設構造物などの3D統合モデル化です。BIM/CIMモデルや3Dスキャンデータをベースに、AIで次のような処理ができます。

• 掘削計画と埋設物の「干渉チェック」を自動実行
• 重機の動線と既設構造物の「接触リスク」を事前にシミュレーション
• 施工ステップごとにリスクの高い作業手順を抽出

人手で行うと膨大なパターンチェックが必要ですが、AIで繰り返しパターンを瞬時に検証できるため、

• 「開けてみたら想定外の配管」が激減
• 掘削事故・ライフライン損傷の発生確率を大幅に低減
• 事前協議・調整に必要な時間を縮め、工程短縮

につながります。

3. リスクマップの自動生成で、維持管理の意思決定を変える

点検結果・3Dモデル・施工履歴・過去の事故情報を統合すると、AIを使って**「リスクマップ」**を自動生成できます。

• 地域別・路線別に「地下空洞リスク」「老朽化リスク」を色分け表示
• 予算シナリオ（例：年間○億円の場合）のもとで、補修優先区間を自動選定
• 施工時の影響度（交通量・生活道路かどうか）も加味して最適案を提示

こうしたツールがあれば、自治体や発注者との協議でも、感覚ではなくデータに基づいた説明がしやすくなり、

「なぜこの区間を先に直すべきか」を、AIが裏付ける

という新しいスタイルの維持管理計画が実現します。

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自動物流道路におけるAI活用：施工から運用まで

自動物流道路では、設計・施工・運用・維持管理のすべてのフェーズでAIが役割を持ちます。建設会社として押さえておきたいのは、**「どこからAIを入れると効果が見えやすいか」**です。

フェーズ1：計画・設計段階でのシミュレーションAI

• 物流需要データや交通量データをAIで解析し、車線構成・インターチェンジ位置を検討
• 自動走行車両の走行特性を踏まえた縦断・横断線形の最適化
• 降雪・豪雨・土砂災害などを考慮したレジリエンス設計のシナリオ比較

これにより、単に「今の需要に合わせる」だけでなく、中長期の需要変動や気候リスクまで織り込んだ道路計画が可能になります。

フェーズ2：施工段階のスマート施工・安全管理

施工段階では、現場AIのメリットがダイレクトに出ます。

• ドローン・定点カメラ映像から、AIがヘルメット未着用・立入禁止区域侵入を検知
• 重機の稼働データをAIで解析し、待機時間・アイドリング時間の削減
• 品質検査（路盤の締固め状況、舗装の平坦性など）をセンサー＋AIで自動評価

「AI＋IoT＋画像認識」を入れた現場は、ヒヤリハット件数の可視化と削減に強いです。単なる監視ではなく、

「この時間帯・この作業で事故リスクが上がりやすい」

といったパターンをAIが抽出し、日々の朝礼や安全指示に反映できます。

フェーズ3：運用・維持管理の予知保全

自動物流道路の運用フェーズでは、センサー・路側カメラ・車両データなど、膨大な情報がリアルタイムで流れます。AIでできることは多岐にわたります。

• 路面状態の変化（轍、わだち、凍結など）をリアルタイム検知
• 重交通区間の損傷進行を予測し、補修タイミングを自動提案
• 工事規制の影響を事前にシミュレーションし、渋滞・物流への影響を最小化

こうした運用モデルが標準になると、発注者側は**「予知保全を前提にした維持管理契約」**を志向するようになります。そのとき、AIやデータ分析の実績がない会社は、そもそも土俵に上がりにくくなります。

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建設会社が今すぐ始めるべきAI導入ステップ

道路政策の議論を眺めているだけでは、受注環境は変わりません。現場目線で現実的に動くなら、次の4ステップが取り組みやすい順番です。

ステップ1：安全監視AIの小規模導入

最初の一歩としておすすめなのが、画像認識による安全監視です。

• 既存の防犯カメラ・定点カメラにAIを後付け
• ヘルメット未着用・高所作業の安全帯不使用などを自動検知
• アラート履歴を集約し、「危ないパターン」を分析

初期費用が比較的抑えやすく、効果も数字に出やすい領域です。「ヒヤリハットの“感覚”を“データ”に変える」経験を積むのに適しています。

ステップ2：BIM/CIM＋AIで干渉チェックを自動化

次の一歩として、BIM/CIMモデルを活用したAI干渉チェックに着手します。

• 地下埋設物・構造物を3Dモデルで整備
• 掘削計画・仮設計画との干渉チェックをAIで自動化
• 干渉箇所のレポートを自動出力し、設計・現場で共有

ここまで来ると、**「AIを前提にした施工計画」**が現実的になります。地下空間案件や都市部の道路工事で特に威力を発揮します。

ステップ3：工程・原価データのAI分析

AI導入を本当に効かせるには、自社の工程・原価・出来形データを整理し、AIで分析できる形にすることが重要です。

• 過去現場の工程表と実績（遅延・手戻り要因）をデジタル化
• 原価差異の大きい工種を抽出し、AIでパターン分析
• 「どの条件で遅れやすいか」「どの作業がコストを押し上げるか」を可視化

ここから得られた知見を、次の道路案件・維持管理提案に組み込むことで、「経験」から「データに基づく改善」にシフトできます。

ステップ4：発注者との「データ連携前提」の提案

最後のステップとして、国交省や自治体、インフラ事業者に対して、

「AIとデータを活用した維持管理スキーム」をセットで提案する

姿勢が重要になります。

• 点検結果・施工履歴・センサー情報を共有するプラットフォーム案
• 予防保全を前提とした長期包括契約モデル
• 自動物流道路を見据えた「スマート保全」の試行提案

政策側が道路地下空間・自動物流道路を議題にしている今こそ、**「AIを使った新しい維持管理の枠組みを一緒に作るパートナー」**としてポジションを取りにいくタイミングです。

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これからの道路政策と、建設AI導入ガイドとしての視点

道路政策の議論は、一見すると現場から遠い話に感じるかもしれません。ただ、今回のように

• 道路地下空間の現状と課題
• 自動物流道路の取組状況

が俎上に載るタイミングは、「AIとデジタルを前提にしたインフラ運用」への転換点です。ここで準備している会社と、何もしない会社の差は、3年後・5年後の入札競争力や採用力に確実に表れます。

この「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」シリーズでは、

• 画像認識AIによる安全監視
• BIM/CIMとのAI連携
• 工程管理・原価管理のAI最適化
• 熟練技術のデジタル継承

といったテーマを、道路分野だけでなく、橋梁・河川・建築まで広げて扱っていきます。

次の現場で、どの工程をAIに任せれば安全と生産性が同時に上がるか。その具体的な解像度を、一つずつ高めていきましょう。