インフラ需要の波に備える：AIで変わる建設生産性と安全管理

2024/12/14時点で、米国土木学会（ASCE）が公表した最新のインフラ「成績表」では、インフラ全体の評価がCマイナスからCに改善しました。評価対象18分野の約半数が上向き、最低評価のDマイナスもゼロ。これは2021年以降の巨額インフラ投資の成果です。

ただしASCEは同時に、「2026年以降の資金が見通せなければ、この改善は続かない」と警鐘を鳴らしています。つまり、今ある予算を、どれだけ効率的かつ安全に“形”にできるかが勝負ということです。

この状況は、日本の建設業界にとっても他人事ではありません。国土強靭化、防災・減災、老朽インフラ更新、再エネやデータセンターなどの新規需要──似た構図の中で、人手は減り、現場は複雑化しています。そこで本記事では、ASCEレポートのポイントを押さえつつ、**「インフラ投資の波を、AIでどう捌き切るか」**をテーマに、建設現場での具体的なAI活用策を整理します。

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インフラ需要は伸びるが、人と時間は増えない

ASCEレポートによると、2024〜2033年の10年間で、米国インフラを「良好な状態」に保つために必要な投資額は9.1兆ドル。一方、現状の公的・民間投資を積み上げても約5.4兆ドルにとどまり、3.7兆ドルのギャップが生じると試算されています。

日本も同じ構図です。

• 老朽化した道路・橋梁・上下水道の更新
• 風水害・地震に備えた国土強靭化
• 再エネ・送配電網・データセンターなど新インフラ

需要は確実に増えますが、技能労働者と技術者は増えない。むしろ高齢化で減少傾向です。ASCEも「資金だけでなく、設計・施工・検査の人材不足がボトルネックになっている」と指摘しています。

ここで多くの企業がやりがちなのが、

「人が足りないなら、とりあえず残業と下請けで回す」という発想

ですが、このやり方では、2026年以降の需要変動や採算悪化に耐えられません。“人海戦術前提のビジネスモデル”から、“AI前提の生産システム”へ切り替えるタイミングに来ています。

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ASCEレポートから見える課題：調達より“実行力”が問われる

ASCEは、インフラ分野ごとの成績も公表しています。ざっくり整理すると、次のような構図です。

• 港湾：B評価でトップクラスまで改善
• 鉄道：改善傾向
• 道路・堤防・学校・下水道：やや改善だが依然低評価
• 雨水・公共交通：D評価で停滞
• エネルギー：巨額投資にもかかわらず、むしろ評価が悪化

エネルギー分野の評価が下がった理由として、ASCEは次を挙げています。

• 電化・データセンター増加による需要急増
• 送電網・系統増強の遅れ
• 系統の複雑化と、気候変動リスクの高まり

ポイントは、

「お金はついたが、計画・設計・施工・運用の“実行能力”が追いついていない」

ということです。

インフラ分野は相互に依存しています。道路が遅れれば港湾のアクセスが悪化し、送電網が脆弱ならデータセンターも病院も安定稼働できません。どこか一つのネットワークが弱いと、全体のパフォーマンスが落ちる。

だからこそ、1件あたりのプロジェクトを「早く・安く・安全に」仕上げる力が市場価値になるわけです。そして、この“実行力”を底上げする現実的な武器がAIです。

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インフラ案件でAIが効くポイントは3つある

インフラ関連の建設現場で、AIが特に効きやすい領域は大きく3つあります。

1. 安全管理（画像認識・動画解析）
2. BIM・CIMと連動した工程・リスク管理
3. 熟練技能の“デジタル継承”と標準化

ひとつずつ、ASCEレポートの指摘と結びつけながら整理します。

1. 安全管理：現場が増えるほど、人の目だけでは守れない

ASCEは、2024年だけで極端気象による被害が1,800億ドル超に達したとしています。洪水・熱波・山火事など、従来想定を超えるリスクがインフラに直撃している状況です。

日本でも、線状降水帯・台風の大型化・猛暑などで、現場環境は確実に厳しくなっています。こうした中でインフラ案件が増えると、**「危険な現場 × 忙しい工程 × 人手不足」**のトリプルコンボになり、人的ミスは避けづらくなります。

ここで効くのが、AIによる画像認識を使った安全監視です。

• ヘルメット・安全帯・反射ベストの未着用を自動検出
• 立入禁止エリアへの侵入をリアルタイム検知
• 重機と作業員の接触リスクをアラート
• 高所・掘削部など“高エネルギー・高ハザード”エリアの常時モニタリング

人の目で100%見張ろうとするほど、人は疲弊します。AIカメラにルーチン監視を任せれば、安全担当者は「判断」と「指導」に専念できる。

ASCEが挙げる「人材不足」と「極端気象リスク」の両方に対して、AI安全監視はかなり相性がいい施策です。

2. BIM・CIM×AI：資金の“崖”が来ても揺れないプロジェクト管理

ASCEレポートの最大の懸念は、2021年インフラ法の予算執行期限が2026年で切れることです。多くのプロジェクトは、

• 調査・環境アセスメント・基本計画
• 詳細設計
• 調達・施工

と、数年がかりで進むため、「資金の先行き不安」が出ると、

• 発注の分割・縮小
• 事業スキームの再検討
• 入札の先送り

などが相次ぎ、結果としてコスト高・工期延長・品質低下につながります。

この文脈で、BIM/CIMとAIを組み合わせた工程・リスク管理は、次のような価値を生みます。

• 3Dモデルに数量・工程・コスト情報を紐づけた4D/5Dシミュレーション
• 「予算上限」「工期制約」「リソース制約」を条件にしたAIによるスケジュール最適化
• 変更指示や設計変更の影響を、AIが自動で工程・コストに再反映
• 気象・地盤・材料供給リスクを加味した遅延確率の予測

要するに、

お金と時間の制約が厳しいほど、AIを使った“見える化”と“シミュレーション”の価値が上がる

ということです。

日本のインフラ案件でも、国や自治体の予算枠・補助制度・債券発行余力など、外部条件に振り回されるのは日常茶飯事です。「どうせ条件は変わる」と割り切り、変化を前提にAIで素早く工程を組み替える体制を持った会社が、結果的に強くなります。

3. 熟練技能のデジタル継承：一発勝負から“再現性のある品質”へ

ASCEは、多くの分野でアセットデータの不足を問題視しています。

• 雨水施設や堤防の実態データが揃っていない
• 学校施設・公園・ブロードバンド設備の状態が把握しきれていない

データがなければ、計画も優先順位付けも精度が上がりません。結果として、「壊れてから直す」「予算がついたところから何となくやる」というパターンに陥ります。

日本の現場レベルで言えば、これはそのまま、

「ベテランの頭の中にある情報が、会社の資産になっていない」

という問題でもあります。

ここでのAI活用は、**熟練者の判断プロセスをデジタルで“写し取る”**イメージです。

• ドローンや3Dスキャナで構造物を計測し、損傷をAIが自動検出
• 過去の補修履歴と照らし合わせて、補修方法や優先度をレコメンド
• 現場写真と出来形データから、品質のばらつきをAIが解析
• ベテランの施工手順・注意点を動画＋AI字幕でナレッジ化

こうした仕組みをBIM/CIMモデルや点検DBに紐づけておけば、現場が変わっても、担当者が替わっても、一定水準以上の品質を再現できます。

ASCEが指摘する「データ不足」と「人手不足」を、同時に解消するアプローチです。

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具体的に何から始める？インフラ案件向けAI導入ステップ

ここまで読んで、「方向性は分かるけど、どこから手をつければいいか分からない」という方も多いはずです。インフラ系の元請・専門工事会社向けに、現実的な4ステップを整理します。

ステップ1：優先テーマを「安全」か「工程」に絞る

一気に全部やろうとすると失敗します。まずは、

• 労災リスクが高い現場が多い → AI安全監視から着手
• 工期・予算変更が頻発している → BIM×AI工程最適化から着手

と、どちらか一方を“打ち手の柱”に決めるのがおすすめです。

ステップ2：パイロット現場を1〜2件に限定する

ASCEも指摘しているように、インフラ案件はそもそも複雑です。いきなり全社展開すると、

• 現場ごとの事情で運用がバラバラ
• ITリテラシー差による混乱

が起きやすい。

• 工事規模：中〜大規模
• 工期：6か月以上
• 現場所長：変化に前向き

といった条件の現場を1〜2件選び、「AIを前提にした施工管理のモデルケース」を作るとスムーズです。

ステップ3：現場フローを“AI前提”で再設計する

よくある失敗が、

既存フローはそのままに、AIツールだけ上乗せして二度手間になる

というパターンです。

例えば、安全管理にAIカメラを入れるなら、

• 日常KYの内容とAI検知項目をリンクさせる
• 週次安全会議で、AIレポートを必ず確認する
• 指差呼称やラジオ体操など、既存の安全文化と“セット”で運用

といった形で、AIを前提にフローそのものを作り直すことが重要です。

ステップ4：結果を“数字”で振り返る

ASCEレポートも、評価の説得力は数字にあります。AI導入についても、

• ヒヤリハット報告件数
• 労災発生件数・休業日数
• 工程遅延日数・設計変更件数
• 再手直し工事の発生率

などを、導入前後で比較することで、現場も経営も納得しやすくなる。ここまでやって初めて、「次の現場・次の事業所」へ広げるフェーズに進めます。

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2026年の“資金の崖”をチャンスに変えるために

ASCEのメッセージはシンプルです。

インフラは良くなり始めている。ただし、今の投資ペースと実行能力を維持できなければ、また劣化サイクルに戻る。

これは、日本の建設業界にそのまま当てはまります。国の防災・インフラ投資、民間のデータセンター・再エネ・物流施設需要が一気に来ている今こそ、AIを前提にした現場づくり・人材づくりに舵を切れるかどうかが分かれ目です。

• 安全は、人間の気合いと経験だけに頼らない
• 工程は、“一度決めたら動かさない”から、“状況に応じてAIで組み替える”へ
• 品質は、熟練者の一発勝負ではなく、デジタルで再現・継承する

こうした発想に切り替えられた企業から、インフラ需要の波を**「負担」ではなく「成長のきっかけ」**として捉えられるようになります。

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、今後、

• 画像認識AIによる安全監視の具体的な構成例
• BIM/CIMとAIをつなぐワークフロー設計
• 熟練技能のデジタル継承を進めている現場のケーススタディ

などを、もう一歩踏み込んで紹介していきます。

インフラ案件の引き合いが増えている、あるいはこれから増えそうなタイミングであれば、**「まずはどの現場で、どの業務をAI化するか」**を具体的にイメージしておくと、2026年以降の不確実性にも振り回されにくくなります。

次の案件が動き出す前の今が、静かに仕込みを始めるいちばん良いタイミングです。