歴史的建造物の改修とAI活用：カイロ邸宅から学ぶ安全・生産性向上

15世紀の邸宅が「現代プロジェクト」になった瞬間

エジプト・カイロの旧市街に建つ**15世紀の邸宅「Zeinab Khatoun Residence」**が、ENRの「Global Best Projects（改修・修復部門）」を受賞しました。施工を担当したのはThe Arab Contractors社。彼らは、マムルーク建築の貴重な意匠を守りながら、構造補強・設備更新・安全対策をすべて成立させています。

ここで注目したいのは、「どう美しく直したか」よりも、これほど複雑な改修を、どうやって安全かつ効率的にマネジメントしたのかという点です。そしてその問いは、まさに日本の建設業界が今直面しているテーマ――AIを使った生産性向上と安全管理――と直結します。

この記事では、Zeinab Khatoun邸のプロジェクトを題材にしながら、

• 歴史的建造物改修がなぜ“AIと相性が良い”のか
• 工程管理、安全管理、品質確保でAIがどこまで使えるのか
• 日本の改修・保存プロジェクトで、明日から取り入れられる実践ステップ

を整理します。「AI導入を進めたいが、何から手をつけてよいか分からない」という現場・経営層向けの視点でまとめました。

---

Zeinab Khatoun邸が教えてくれる「改修のリアルな難しさ」

歴史的改修プロジェクトの本質は、“壊せない制約”の中で、現代の性能要求を満たすことにあります。Zeinab Khatoun Residenceの事例から、その難しさを整理してみましょう。

壊せないのに、入れなければいけないものが多すぎる

この邸宅では、以下のような要素を残しながら改修する必要がありました。

• 石床、木製扉、格天井、格子スクリーンなどの木部
• 中庭によるパッシブ換気の仕組み
• 色付きガラスをはめ込んだ石膏窓
• 当時の社会階層や生活様式を示す空間構成

一方で、現代建築としては当然、

• 構造補強
• 電気・給排水・空調（HVAC）・防災設備
• 公開施設としての安全動線

などを満たさなければなりません。そこでプロジェクトチームは、

「すべての設備を石床の下や壁体内に納め、中庭と屋上は一切形状を変えない」

という方針を取りました。これは日本でいうと、文化財級の木造建築にスプリンクラーや配線を“見せずに”仕込むような話で、かなり難度が高い作業です。

歴史的改修に共通する3つの課題

この事例は海外ですが、日本の城郭・寺社・近代建築の改修でも、本質は同じです。多くの現場で、次のような課題が起きます。

1. 工程管理が読めない
   既存部を開けてみないと劣化状況が分からないため、工程の遅延リスクが常に高い。

2. 安全リスクが読みにくい
   狭い躯体内作業、高所での解体・補修、老朽部材の予期せぬ破損など、通常の新築工事と違う危険が多い。

3. 熟練者依存が極端に高い
   仕口や伝統工法の判断、補修の可否判断など、ベテランの「眼」と「勘」に依存しがち。

この“読めない”“属人的”という要素こそが、AI導入のインパクトが大きい領域です。

---

歴史的改修とAIはなぜ相性が良いのか

歴史的建造物の改修は、「データが取りにくい」「標準化しづらい」からAIと相性が悪そうに見えます。実際は逆で、適切にデジタル化すれば、AIの効果が非常に出やすいタイプのプロジェクトです。

1. AI×工程管理：不確実な改修工程を「読みやすく」する

Zeinab Khatoun邸のようなプロジェクトでは、予期しない追加工事が頻発します。そこで有効なのが、AIを使った工程シミュレーションとリスク分析です。

• BIMやレーザースキャンで取得した現況モデル
• 過去の類似改修プロジェクトの進捗データ
• 天候・職種別生産性・資材納期などの外部要因

これらを学習データとして、

• 「どの工程がボトルネックになる可能性が高いか」
• 「どのタイミングで職人を集中投入すべきか」
• 「変更指示が出た場合の遅延インパクト」

を事前に確率ベースで予測できます。日本でも、

• 歴史的建造物改修
• 病院・学校などのインフラ改修
• 稼働中工場の設備更新

といった“止められない・壊せない”工事で、このAI工程管理はかなり使えます。

2. AI×安全管理：手作業では追いきれない“ヒヤリ”を拾う

歴史的建築の工事では、足場が不規則だったり、躯体内の狭い空間での作業が多かったりして、安全管理が難しいのが現実です。

ここで効果を発揮するのが、画像認識AIによる安全監視です。

• カメラ映像から、ヘルメット・安全帯の非着用を自動検知
• 高所作業や開口部近接作業を検出し、アラートを発報
• 人の動線と資機材の動きを解析し、「ニアミス多発エリア」を抽出

人手不足の現場では、安全管理者がすべてのポイントを目視でチェックするのは不可能です。AIで常時モニタリングし、危険なパターンだけを人に通知する運用にすれば、少人数でも安全レベルを落とさずに済みます。

歴史的建築は一般の見学者と工事エリアが近接しがちなので、第三者災害リスク低減にも直結します。

3. AI×デジタル継承：失われつつある職人技と意匠を“残す”

Zeinab Khatoun邸のような建物には、

• 手彫りの木製天井
• 精緻な格子スクリーン
• 色付きガラスと石膏窓の組合せ

といった職人技の結晶があります。日本の寺社建築や数寄屋建築も同じです。

ここでAIが役立つのは、職人技と意匠をデジタルで継承することです。

• 高精細3Dスキャンと画像認識で、意匠パターンをデータ化
• 破損部材をAIが推定補完し、復元案を自動生成
• 3DプリンタやCNC加工と組み合わせ、下地部材を半自動で作成

熟練工が最終仕上げを行いながら、ベース部分の製作はAIと機械加工に任せる構成にすれば、職人の負担を減らしつつ、技を“形式知化”して残すことができます。

---

Zeinab Khatoun邸を「もしAI活用プロジェクトとして設計するなら」

ここからは少し踏み込んで、Zeinab Khatoun邸のようなプロジェクトを、日本でAI活用しながら進めるとしたらどう設計するかを、フェーズ別に整理します。

フェーズ1：事前調査・構想段階でのAI活用

狙い：リスクの見える化と、計画段階での“外し”を減らす

• 既存建物をレーザースキャンし、BIMモデル化
• ひび割れ・劣化部位を画像認識AIで自動抽出
• 過去の類似改修案件（自社・他社）のデータを使い、工期とコストのばらつきをAIで分析

これにより、

• 「どの部位の解体・補修が最もリスキーか」
• 「どこまで事前に開口調査すべきか」
• 「暫定工程で、どこに余裕を持たせるべきか」

がかなり具体的に見えてきます。発注者に示す説明資料の説得力も、従来より格段に上がります。

フェーズ2：施工計画・仮設計画でのAI活用

狙い：安全と生産性のバランスを、シミュレーションで最適化する

• AIを使って複数パターンの仮設計画（足場、搬入経路など）を自動生成
• 各パターンに対して、作業時間・危険箇所数・コストを評価
• 最も「安全×効率」が高いパターンを選定

特に歴史的エリアでは、搬入制限・騒音規制・観光動線の制約なども多いので、AIによるパターン生成が効果を発揮します。

フェーズ3：施工中の安全管理・工程管理

狙い：人では追いきれない変化を、リアルタイムに補足する

• カメラ映像＋AIで、安全装備や危険行動の検知
• 進捗写真をAIが判定し、BIMモデル上の出来形と自動比較
• 日報・打合せ記録をテキスト解析し、「リスクキーワード」の増減をモニタ

これにより、現場所長や安全管理者は、

• 「どの作業班・どの場所でヒヤリが多いか」
• 「どの工程で遅れの兆候が出ているか」

をダッシュボードで一目で把握できます。AIは“監視役”ではなく、現場を守る情報参謀として機能させるべきだと考えています。

フェーズ4：竣工後の維持管理・デジタルアーカイブ

狙い：次の改修、次の世代につながるデータを残す

• 完成後の状態を3Dスキャンし、「竣工BIM＋点群データ」として保存
• 仕上げ材・伝統工法の情報をAIでタグ付けし、検索しやすくする
• 劣化センサーや環境センサーのデータを、AIが長期トレンドとして分析

歴史的建造物は、一度直して終わりではなく、100年単位で維持するプロジェクトです。ここまでやって初めて、「AIを使った歴史的建造物マネジメント」と呼べるレベルに到達します。

---

日本の建設会社が今すぐ着手できる3つのステップ

「ここまで読んだけれど、自社でいきなり全部は無理」という声が聞こえてきそうです。そこで、明日から動ける現実的なステップを3つに絞ります。

ステップ1：既存プロジェクトのデータを“AIが読める形”にする

AI導入の前に、まずはデータ整備です。

• 過去の改修工事の工程表・出来高・事故情報をデジタル化
• 写真・図面をフォルダ整理し、案件IDと紐付ける
• 日報・KYシートをOCR＋テキスト化しておく

これだけで、数年後にAIを本格導入する際の学習データ資産になります。逆に、ここをサボると、どんな高価なAIツールを入れても精度が出ません。

ステップ2：小規模案件で「AI安全監視」のトライアル

いきなり大規模プロジェクト全体をAI管理に切り替えるのはリスクが高いので、

• 小規模な改修現場
• 期間が比較的短い現場

を選んで、画像認識による安全監視から始めるのが現実的です。

• カメラ台数も少なく済む
• 作業パターンが限定されるため、AIも学習しやすい
• 成功例として社内展開しやすい

僕の感覚では、「安全監視の可視化」は、現場メンバーにも発注者にも分かりやすく、**AI導入の“最初の成功体験”**を作るのに向いています。

ステップ3：1案件だけ「AI工程シミュレーション」を本気でやってみる

次のステップとして、

• 工程が複雑な改修案件を1つ選び
• BIMモデルと過去データを使って、AIで工程シミュレーション

を本気で回してみることをおすすめします。

ここで大事なのは、

• 「AIの結果を鵜呑みにする」のではなく、ベテラン所長と一緒に検証すること
• 「AIが示したリスク」と「現場の実感」がズレている箇所を洗い出し、モデルを改善すること

AIと現場の知見を突き合わせるプロセス自体が、デジタルとアナログをつなぐ社内の学習プロセスになります。

---

歴史を守るプロジェクトほど、AIを味方につけるべき理由

Zeinab Khatoun Residenceのようなプロジェクトは、一見すると“職人の感性”が主役に見えます。ただ、現実には、

• 構造安全性をどう確保するか
• 限られた予算と工期で、どこまで守り、どこから更新するか
• 見えないところに現代設備をどう仕込むか

といった工学的な意思決定の連続です。ここにAIを組み込めば、

• リスクの見える化
• ヒューマンエラーの低減
• 熟練者のノウハウの形式知化

を同時に進めることができます。

日本でも2025年以降、インフラ更新と歴史的建造物の保存需要は確実に増えていきます。人手不足も避けられません。だからこそ、今のうちに小さくAIを試し、データを貯め、社内の成功事例を育てておくことが重要です。

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、今回触れたような歴史的改修だけでなく、

• 新築現場での画像認識による安全管理
• BIMとAIを組み合わせた工程最適化
• 熟練技能のデジタル継承

など、現場で実際に使えるAI活用の具体策を掘り下げていきます。

自社のプロジェクトで「ここにAIを入れてみたい」というテーマが浮かんだら、それはもう最初の一歩が始まっています。次の案件、あるいは来期の重点プロジェクトを、“Zeinab Khatoun邸のような世界レベルの事例”に近づけるつもりで、AI導入を設計してみてください。