I-5橋梁更新に学ぶ、AI時代の高速道路プロジェクト成功術

高速道路橋を「週末56時間」で更新したプロジェクトの現実

老朽化した高速道路橋を、たった1回の週末56時間で更新し、しかも当初案より数億円規模でコストを圧縮——。

オレゴン州ポートランドの「I-5 over SW 26th Ave. Bridge Replacement」は、その成果が評価されてENRのAward of Merit（Highway/Bridge部門）を受賞しました。限られた用地、交通量の多いインターステート高速、住宅地と環境へ配慮が必要な条件下で、プロジェクトチームは仮設迂回路を丸ごとなくすという大胆な代替案を選択しています。

ここで注目したいのは「どうやって工夫したか」だけではなく、同じことを日本の建設現場でどう再現するかです。人手不足が深刻化し、2025年問題も目前。従来のやり方だけでは、老朽インフラ更新の需要に追いつきません。

この記事では、このI-5橋梁更新プロジェクトをケーススタディにしながら、

• AI・デジタル技術を使えば何が変わるのか
• どの工程にどんなAIツールを入れると効くのか
• 日本の高速道路橋更新プロジェクトで、現実的に取り入れやすいステップ

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」シリーズの一環として、高速道路・橋梁プロジェクトに特化したAI活用の考え方をまとめました。

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1. I-5橋梁更新プロジェクトの要点整理

1-1. 当初案：仮設迂回橋＋2年間の交通影響

プロジェクトの目的は、老朽化したI-5の跨道橋（SW 26th Ave上）を更新すること。既設橋はコンクリート床版の剥離など、構造的な劣化が進んでいました。

当初の計画は典型的なパターンです。

• 5段階の段階施工
• 高速道路上に仮設迂回構造物を構築
• I-5交通への影響は約2年間
• 概算コストは約1,900万ドル

つまり、「安全にやるが、時間とコスト、交通への影響は大きい」案でした。日本でもよくあるアプローチですが、これからの人手不足時代には、こうした長期交通規制＋多段階施工は企業にとっても社会にとっても負担が大きくなっていきます。

1-2. 採用された代替案：既設橋の下に先行構築＋スライドイン

そこで活きたのが、オレゴン州交通局（ODOT）のバリューエンジニアリング（VE）プロセスです。チームは次のような代替案を提案・採用しました。

• 既設橋の真下に深礎と橋台を先行構築
• 交通を通したまま、プレキャストのスラブを横からスライドインして上部構造を構築
• 空隙部は**低密度気泡コンクリート（LDCC）＋補強土壁（MSEウォール）**で埋め戻し
• すべての準備を終えた上で、最後に56時間週末全面通行止めを実施
• 既設橋撤去＋本設アスファルト舗装までを一気に完了

基礎にはマイクロパイルを採用し、施工中の安全性と供用性を確保しながら、限られたヤードと複雑な地形条件をクリアしました。

結果として、

• 工期短縮
• コスト縮減（仮設迂回構造の不要化）
• 周辺住民や環境への影響低減
• 交通利用者への影響は56時間の計画的クローズに集中

という、教科書的な「プロジェクトの最適化」が実現しています。

この事例そのものは高度な技術力と現場力の賜物ですが、日本で同じことをやるなら、ここにAIとデジタルをどう組み合わせるかが次の論点です。

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2. この成功を日本で再現するには何が必要か

2-1. 「うまくいった理由」は3つに整理できる

I-5プロジェクトの成功要因を、AI導入の観点から整理すると次の3つです。

1. 計画段階での“発想の転換”を支えた検討力
   多段階施工＋長期仮設から、「下に先につくる」「最後に一気に切り替える」案へと切り替えられたこと。

2. 施工段階の段取りとリスクコントロール
   交通を通しながら足元で深礎・橋台・スラブスライドを行うための、工程・安全管理の精度。

3. 短時間一括切替をやり切る現場マネジメント
   56時間という“デッドライン”内に、撤去から本設舗装まで完了させる実行力。

日本の高速道路橋更新でも同じ3要素が必要で、そのどれもがAI・デジタル技術と相性がいい領域です。

2-2. AIが効くポイント：検討量を増やし、リスクを見える化する

現場感覚でいうと、「そんなに複雑な案を出しても、検討しきれない」「リスクが読めないから踏み切れない」という場面が多いはずです。

ここでAIがやるべき仕事は、派手な自動化ではなく、

• パターン検討の量を増やす（しかも短時間で）
• リスクの見落としを減らす
• 施工手順と安全性のトレードオフを可視化する

ことです。人間が「これならいける」と判断できるレベルまで、検討とシミュレーションの“土台”を整える役割と言い換えてもいいでしょう。

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3. 高速道路・橋梁更新で使える3つのAIツール

ここからは、I-5のような橋梁更新プロジェクトで現実的に導入しやすいAIツールのタイプを3つに絞って整理します。

3-1. AI×BIM／CIMによる工程・施工計画最適化

最初に効きやすいのは、BIM／CIMモデルと連携する工程最適化AIです。

• 3Dモデル上に既設橋、仮設構台、クレーン作業エリア、交通規制帯を反映
• 施工手順ごとに「安全クリアランス」「車線確保状況」をチェック
• AIが膨大な施工手順の組み合わせを試算し、
  • 全体工期
  • 交通への影響日数
  • 同時施工によるリスク などを指標化

これにより、

• 「仮設迂回橋を作る案」
• 「既設橋下で先行構築して最後に切替える案」
• 「夜間規制を細かく刻む案」

といった複数案を、数値と3Dシミュレーションで比較できます。

ここで大事なのは、AIが“最適解を勝手に決める”のではなく、 VE検討の材料を一気に増やすエンジンとして使うことです。

日本のCIM活用でも、工程シミュレーションはすでに行われていますが、

• パターン数が限られる
• 担当者ごとに検討の癖が出る

という課題があります。AIでパターン生成と評価を支援すれば、「そもそも発想していなかった代替案」にたどり着ける確率が上がります。

3-2. 画像認識AIによる安全監視とリスク検知

I-5のように「交通を通しながら足元で施工」を行う場合、安全管理の密度が生産性と同じくらい重要です。

ここでは、現場カメラと連携した画像認識AIが役に立ちます。

• 作業員の**安全装備（ヘルメット、反射ベスト、フルハーネス）**の未着用検知
• 危険エリア（クレーンの旋回範囲、高所開口部、交通帯境界）への接近アラート
• トラックや重機の逆走・誤進入の検知
• 夜間作業時の照度不足や視認性の悪い箇所の把握

AIが「異常の可能性が高い映像」を優先的に安全管理担当者へ通知すれば、

• 1人の安全管理者が監視できる範囲が広がる
• 見逃しや判断の遅れを減らせる

という効果があります。人手不足でも安全レベルを落とさないための、“監視の拡張”ツールと考えると分かりやすいです。

3-3. 進捗予測AIによる56時間クローズの「やり切り保証」

最後に効くのが、工程進捗の予測AIです。短時間一括切替を行う工事では、

• 予定より数時間遅れただけで、交通再開に影響
• 天候・トラブル・人員の変動がクリティカルに効く

という状況になります。

そこで日々の実績データ（出来形、作業時間、人数、重機稼働など）と、

• 過去の類似工事データ
• 天候予報
• 資機材の供給状況

を組み合わせて、AIが遅延リスクを早期に警告する使い方が有効です。

例えば、

• 「このペースだと、切替週末までに準備工事が終わらない確率が30％ある」
• 「事前に夜間作業を1回追加すればリスクは5％まで低下する」

といったシミュレーション結果を、数値で示せます。経験豊富な所長の“勘”とAIの予測を組み合わせれば、判断の速さと説得力が変わってきます。

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4. 日本の建設会社がとるべきAI導入ステップ

4-1. いきなりフルスタックを狙わない

I-5のような事例を見ると、「うちにはここまでのリソースはない」と感じるかもしれません。ただ、AI導入はフルパッケージで始める必要はありません。

おすすめのステップは次のとおりです。

1. CIMモデル＋簡易シミュレーションから始める
   まずは既に進んでいるCIM活用をベースに、「複数代替案を3Dで比較」する運用を標準化する。

2. 1現場限定で画像認識AIのPoC（試行導入）
   高速道路リニューアルなど安全リスクの高い現場で、カメラ数台＋クラウドAIで“小さく始める”。

3. 進捗予測だけを先にデジタル化
   Excel工程表と日報をクラウド化し、まずは人手による可視化。その後にAIの予測機能を足す。

重要なのは、「AIツールを買うこと」ではなく、

“代替案を比較する文化”と“リスクを数字で語る文化”を社内に作ること

です。I-5プロジェクトのようなVEの成功は、AI以前にこの文化があることが前提になっています。

4-2. 安全と生産性をセットで見る視点を持つ

このシリーズ全体のテーマでもありますが、AI導入は生産性向上だけを目的にすると失敗しがちです。高速道路・橋梁工事は、とくに安全リスクが高い分野です。

• 工期短縮 → 施工ステップの圧縮 → ヒューマンエラー増加
• 夜間作業増加 → 休憩不足・注意力低下

という負の連鎖はよくあります。AI導入のKPI設定では、

• 工期短縮・コスト削減
• 労災件数・ヒヤリハット件数の減少

を必ずセットで追うべきです。

I-5の事例も、マイクロパイルの採用やLDCC・MSEウォールの選定など、安全性と供用性を犠牲にしない構造判断が行われていました。AIは、そのような判断を支える情報整理とシミュレーションの役割を担うべきで、人を追い立てる“ムチ”になってはいけません。

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5. これからの「受賞プロジェクト」は何が違うのか

I-5橋梁更新は、現時点では「高度なエンジニアリングと現場力」で評価されたプロジェクトです。ただ、数年後には、

“AIとデジタルを前提にしたマネジメントができているかどうか”

が、受賞プロジェクトの新しい基準になっていきます。

• VE検討にAIシミュレーションを活用しているか
• 安全監視に画像認識を取り入れているか
• 工程管理に予測モデルを入れ、リスクを前倒しで潰しているか

こうした取り組みは、評価軸としても、発注者からの信頼という意味でも、ますます重くなっていくはずです。

日本の建設会社にとっても、2026年以降の大規模リニューアルや高速道路更新を見据えるなら、今のうちに「小さくAIを試す現場」を持っておくことが、数年後の差になります。

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さいごに：次の橋梁更新プロジェクトを「AI前提」にする

I-5 over SW 26th Ave. Bridge Replacementは、

• 仮設迂回路をやめて
• 既設橋の下で先行構築し
• 56時間で一気に切り替える

という、現代の高速道路橋更新の1つの理想形を示したプロジェクトです。

同じ発想を日本で実現するには、人の経験と勘に頼るだけでなく、AIとデジタルを「検討の土台」として組み込むことが欠かせません。

次の橋梁更新プロジェクトで、

• まずはCIM＋AIによる複数施工案の比較
• 安全監視カメラへの画像認識AIの試行
• 工程進捗の予測とリスク見える化

のどれか1つでも取り入れてみてください。小さな一歩でも、3年後には「うちはAI前提で計画・施工できる会社だ」と胸を張れる差になります。

このシリーズでは今後、トンネル更新工事や高架橋リニューアルでのAI活用も取り上げていきます。自社プロジェクトで「AIをどこに入れるべきか」迷っている方は、ぜひ次回もチェックしてみてください。