巨大水力発電所で考える、AIが変える土木施工と安全管理

アフリカの巨大ダムから見える「次の一手」

タンザニア・モロゴロ州に建設中のJulius Nyerere 水力発電所・ダムは、高さ134m、延長1,025m、貯水容量340億m³、合計出力約2,115MW（235MW級フランシス水車×9基）という超大型プロジェクトです。

こうしたメガプロジェクトは、一歩間違えれば「工期遅延」「コスト超過」「重大災害」の温床になります。しかも同プロジェクトは、首都ダルエスサラームから350km以上離れた洪水多発地帯。最大で1万2,000人以上が現場で働き、24本以上の道路・橋を新設して物資と人員を運ぶという、典型的な“超ハード案件”です。

この規模だからこそ、AIを前提にした施工管理と安全管理を考える価値があります。日本の建設会社が今後、国内外で大規模インフラに挑むなら、ここで躊躇している時間はあまり残っていません。

この記事では、Julius Nyerere 水力発電所を題材にしながら、

• どこにAIを入れると生産性と安全性が一気に変わるのか
• 実務に落とし込むときの考え方
• 日本の建設会社が今すぐ準備すべきステップ

を整理します。

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1. Julius Nyerere 水力発電所はどんなプロジェクトか

まずはプロジェクトの全体像をざっくり押さえます。ここを押さえておくと、「どこにAIが効くのか」が見えやすくなります。

• ダム本体：高さ約134m、延長約1,025m
• 貯水容量：約340億m³
• 発電設備：235MW級フランシス水車×9基、年間発電量 最大約6,035GWh
• 所在地：タンザニア・モロゴロ州、ダルエスサラームから約350km内陸
• オーナー：TANESCO（タンザニア電力公社）
• 施工JV：The Arab Contractors × Elsewedy Electric
• 設計：Artelia Group
• 最大従業員数：1万2,000人超

特徴的なのは、次の3点です。

1. 地質条件が不均質（heterogeneous rock）で大規模な地盤調査が必要
2. 洪水多発エリアで、コファーダムや仮排水トンネルが施工の肝
3. アクセスが悪く、24本以上の道路・橋梁を新設してから本体工事に入っている

さらに、現地人材5,000人以上に対して現場内で教育や訓練を行い、宿舎も整備しています。巨大インフラと「人材育成プロジェクト」がセットになっている典型例です。

こうした条件を踏まえると、AIを使うべきポイントはかなりはっきりしてきます。

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2. メガダム施工にAIを入れるなら、まずここから

結論から言うと、Julius Nyerere 級のプロジェクトでAIの効果が大きい領域は次の5つです。

1. 地質・洪水リスクの予測と施工計画の最適化
2. ローラーコンパクトコンクリート（RCC）施工の品質・打設計画最適化
3. 画像認識による安全監視とヒヤリハット検知
4. 物流・重機稼働の最適化（遠隔地プロジェクト特有の課題）
5. 運転開始後のダム監視と予防保全

それぞれ、実務レベルに落としてみます。

2-1. 地質と洪水を「AIで読む」施工計画

同プロジェクトでは、岩盤が不均質であったため、膨大な地質調査と解析が必要でした。ここにAIを組み込むと、例えば次のようなことが可能になります。

• ボーリングコア・地表地質・既往データを一体処理し、3D地盤モデルをAIが自動生成
• それをBIM/CIMモデルに取り込み、ダム基礎やトンネルのリスクゾーンを色分け表示
• 洪水履歴・降雨データ・上流流域の土地利用を学習したモデルで、洪水ピーク時期や流量を確率分布で予測

結果として、

• 仮排水トンネルやコファーダムの規模・施工順序を、リスクとコストのバランスでシミュレーション
• 洪水発生確率の高い期間を避けて、コンクリート打設や掘削の山場工程を配置

が可能になります。

ここは日本の建設会社もすでにトライしている領域ですが、AIとBIM/CIMを最初から前提にした設計・施工計画ができている現場はまだ多くありません。

2-2. RCC打設と温度ひび割れ管理へのAI適用

Julius Nyerere ダムでは、**ローラーコンパクトコンクリート（RCC）**が採用されています。RCCは大量打設・短工期には強い一方、

• 打設温度管理
• 層間打継ぎのタイミング
• 温度ひび割れリスク

のコントロールが難しい材料です。

ここにAIを使うと、

• 気温、材齢、打設速度、部材厚などのデータから内部温度履歴を予測
• 現場センサーの温度データをリアルタイムで取り込み、AIが「このまま行くとひび割れリスクが上がる」と警告
• ローラー転圧のパス数・速度を自動記録し、転圧不足・過剰転圧をヒートマップ表示

といった運用が可能です。

RCCに限らず、日本国内のダム・大規模マスコンでも、「配合設計＋温度解析＋現場センシング＋AI」の一体運用を早めに標準化しておくべきです。

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3. 安全管理：画像認識AIが1万2,000人現場を支える

1万2,000人が働く現場で「パトロールだけで安全を見切る」のは現実的ではありません。AIによる安全監視は、メガプロジェクトほどリターンが大きくなります。

3-1. カメラ＋AIで「危ない瞬間」を自動検出

現地の作業環境を想像すると、次のようなリスクが考えられます。

• コファーダム上での高所作業・重機接触リスク
• 洪水時の水位上昇と作業員の退避遅れ
• ダム天端や仮設桟橋での墜落・転落
• 仮排水トンネル内の重機・人の交錯

ここで有効なのが、画像認識AIによるリアルタイム安全監視です。

具体的には：

• CCTV映像をAIが解析し、
  • ヘルメット・安全帯・反射ベストの未着用
  • 重機の旋回範囲への人の立ち入り
  • 規制区域への侵入
• を検知すると、安全管理室のモニタと現場のスマホにアラート

これを日本の現場に置き換えれば、「KY（危険予知）＋AI見守り」という二重の安全網が構築できます。

3-2. ヒヤリハットの自動記録と分析

画像から検知した「ニアミス」や、ウェアラブル端末から取得した「急加速度・転倒疑い」などを、AIが自動で分類・集計する仕組みも現実的です。

• 日報ベースでは拾いきれない**“未報告ヒヤリ”をデータとして残す**
• AIが、時間帯・場所・作業内容との相関を分析
• 「毎週木曜の午後、仮設桟橋でニアミスが集中」などのパターンを抽出

人手不足の安全部門にとって、「報告さえ自動化されている」状態はかなり大きな助けになります。

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4. 遠隔地プロジェクトほど、AIによる工程・物流最適化が効く

Julius Nyerere プロジェクトでは、資機材と人員を搬入するために24本以上の道路・橋梁を新設しています。日本の山間部ダムや洋上風力のように、アクセスが悪い現場に非常に近い状況です。

ここでは、AIによる工程管理と物流最適化が工期短縮とコスト削減に直結します。

4-1. AIで工程シミュレーションを回し続ける

• 数万タスク規模の工程をAIに学習させ、遅延パターンを分析
• 実績データ（打設量、降雨、故障、欠員など）を毎日取り込み、
  • 「30日後の遅延リスク」を確率で可視化
  • 対応パターン（人員移動、重機シフト、夜間施工追加など）をシミュレーション

人間がガントチャートだけで追いかけるのは限界があります。AIに「先回りのシミュレーション」を回し続けさせ、所長・工事課長が意思決定だけに集中する形が理想です。

4-2. 資材・重機の配置最適化

遠隔地プロジェクトでは、**「モノと機械が足りない」「逆に遊んでいる」**というムダが起きやすいのですが、AIでかなり抑え込めます。

• GPS・IoTで重機と車両の位置・稼働状況を把握
• 打設量、掘削量、ダンプサイクル時間などをAIが学習
• 翌日・翌週の作業内容をもとに、最適な重機・ダンプの台数と配置を提案

日本の現場でも、土工やコンクリート工事で同じアプローチが取れます。

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5. 竣工後こそAIの本領：ダムの長期監視と予防保全

水力発電所は「作って終わり」ではありません。むしろ運転開始後の数十年にわたる監視・保守が本番です。ここでもAIが効きます。

5-1. ダム構造物のヘルスモニタリング

• ひずみ計、傾斜計、間隙水圧計、ひび割れ計、揚圧力計などのセンサーから、24時間データを収集
• AIが長期トレンドを学習し、
  • 異常値や微妙な変化を自動検知
  • 「今すぐ危ない」ではなくても、数年後に問題化しそうな傾向を早期に示唆

これにドローン点検＋画像認識を組み合わせると、

• 打音検査や近接目視の優先順位を自動で決める
• 点検記録とAI判定を紐付けて技術者の目利きをデジタル継承

といった運用も可能です。

5-2. 発電設備の予兆保全

水車・発電機・ゲート設備等についても、

• 振動・温度・電流・潤滑油分析データをAIが常時監視
• 過去の故障データを学習し、故障確率の上昇を早めに検知

これにより、計画停止のタイミングをずらしたり、部品交換を前倒しして大事故を防いだりできます。日本の水力・ポンプ場・トンネル換気設備などにも、そのまま応用できる考え方です。

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6. 日本の建設会社が今からやるべき3ステップ

「メガダムなんて自社には関係ない」と感じるかもしれません。ただ、考え方や技術の方向性は、国内のダム、トンネル、再開発、物流倉庫などあらゆる大規模案件に共通します。

個人的には、日本のゼネコン・サブコンが今すぐ着手すべきなのは次の3つだと思っています。

ステップ1：自社の「AIが効く領域」を絞る

いきなり全部は無理なので、まずは絞り込みです。

• 画像認識による安全監視
• 工程管理の予測とシミュレーション
• 設備・重機の予防保全
• 品質管理（コンクリート・溶接・仕上げなど）の自動判定

自社の案件タイプ・強み・人員構成を見ながら、**「3年以内に当たり前にしたいAI活用」**を2〜3個に絞るのが現実的です。

ステップ2：BIM/CIM・センサー・現場データを“AIが使える形”に

AI導入以前に、データがバラバラでは話になりません。

• BIM/CIMモデルと工程表を連携しているか
• 安全・品質・出来形データがデジタルで蓄積されているか
• センサーや重機のデータが集約されているか

ここを整えないまま「AIを入れたい」と言っても、現場は絶対に回りません。逆に、データ基盤さえ整っていれば、AIツールの選択肢は一気に広がります。

ステップ3：AIを“現場の感覚”に合わせてチューニングする

最後に一番大事なのは、現場とのすり合わせです。

• 現場所長・工事長クラスと一緒に「どのアラートなら本当に動くか」を決める
• 安全パトや職長会で、AIが示したリスクと実感のズレを議論する
• 若手技術者にAIの結果を説明させることで、デジタルと経験値の両方を育てる

AIは「現場の目を補助する道具」であって、置き換えるものではありません。Julius Nyerere プロジェクトのように、5,000人単位で現地要員を育成しているケースほど、AIと人間の役割分担が長期的な競争力になります。

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7. 最後に：次のメガプロジェクトを“AI前提”で語れるか

Julius Nyerere 水力発電所は、アフリカの電力不足を補い、タンザニアのGDPや周辺国への電力輸出にも寄与すると期待されています。その裏側には、洪水リスク、不安定な地盤、過酷な施工条件、大規模な人材育成という、建設会社にはおなじみの課題が並んでいます。

このクラスのプロジェクトを、次に日本の建設会社が受注するとき。

• 施工計画の段階から「AIで地質と洪水を読む」のが当たり前
• 安全管理は「目視＋画像認識AI」が標準装備
• 工程・物流はAIが常にシミュレーションし、所長は意思決定に専念

という状態になっているかどうかで、生産性も安全も、利益率も大きく変わります。

このブログシリーズ「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」では、今回のようなメガプロジェクトの視点だけでなく、より現場に近い具体的なAIツール活用や、導入プロセスの実務も掘り下げていきます。

次の一歩をどう踏み出すか。一緒に具体的な解をつくっていきましょう。