高速道路プロジェクトから学ぶ、AIで実現する安全・高速施工

バーレーンの高速道路が「8か月前倒し」で完成した理由

バーレーン・マナーマ近郊のムハッラク環状道路（Busaiteen Link）は、約11kmの道路を7か月で完成させ、当初計画より8か月も前倒しで引き渡しました。しかも、200万時間超の作業で**労働災害ゼロ（LTIゼロ）**という安全成績付き。ENRの「Global Best Projects 2025」で表彰されたのも納得の内容です。

日本の建設会社から見ると、「中東だから予算が大きい」「人を大量投入しただけでは？」と感じるかもしれません。でも、プロジェクトの中身をよく見ると、日本のインフラ工事にもそのまま応用できる考え方が多く含まれています。さらに言えば、こうした“超短工期・高品質・無災害”を、今後はAIを前提にした施工マネジメントで「再現可能な仕組み」にすることが現実的になってきています。

この記事では、ムハッラク環状道路プロジェクトのポイントを整理しつつ、

• どんな段取りと施工方法が成功を支えたのか
• それを日本の現場でAIがどう支援できるのか
• 高速道路・橋梁・トンネルなどインフラ案件で、今から現実的に始められるAI活用

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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ムハッラク環状道路プロジェクトの全体像

結論から言うと、このプロジェクトは「計画・段取り・安全管理を極限まで詰めた結果、短工期と品質を両立したケース」です。

• 8.5kmの往復4車線高速道路
• 2.4kmの接続道路（関連キャリッジウェイ）
• 50社以上の下請け業者
• 最大1,500人の作業員が同時稼働
• 稼働時間は24時間体制（around-the-clock）
• 極端な高温環境（中東の真夏）での施工

着工から2か月後には、追加の下水管敷設や接続道路拡幅などの追加工事が発生しました。それでも工期短縮を維持できた背景には、次の3つの要素が大きく影響しています。

1. 早期かつ詳細な施工計画（Early Planning）
2. トンネル・管路における非開削工法の活用（マイクロトンネル）
3. 段階的なインフラ統合（Utilities Integration in Phases）

ここまでは「優秀なマネジメントチーム」と言ってしまえばそれまでですが、実際に日本の現場でこれを再現しようとすると、人だけの力では限界があります。ここにAI・BIM・デジタルツインを組み合わせることで、同種の成果を“再現可能”にしていく余地が生まれます。

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ポイント1：精密な工程管理は、AIが一番向いている仕事

ムハッラク環状道路では、24時間体制の施工と正確な工順管理が成功の鍵でした。50社以上の下請けを束ね、1,500人が昼夜交代で作業する状況で、少し工程がズレるだけで大きな手戻りや渋滞を引き起こします。

ここで求められるのは、単なるガントチャートではなく、

• 交通規制のタイミング
• マイクロトンネル施工の進捗
• 地中埋設物の切替タイミング
• コンクリート打設・養生と舗装工の重ね合わせ

などを**現場実態に合わせて毎日微修正し続ける「動的工程管理」**です。

AIによる工程最適化の現実解

日本の現場でも、AIを使った工程管理はすでに実用フェーズに入りつつあります。例えば：

• BIMモデルと工程表（4Dシミュレーション）をAIが解析し、工程のクリティカルパスを自動抽出
• 資機材搬入履歴や天候データを学習し、“遅れそうな作業”を事前警告
• 複数の工程案を生成し、「工期」「コスト」「夜間騒音」などの条件別に最適案を提示

人的な段取り力が強い会社ほど、「AIは補助くらい」と考えがちですが、実務レベルでは**“検討漏れを潰すセカンドオピニオン”**として機能させるほうが得策です。

工程管理は、経験豊富な所長の勘とAIの演算力を組み合わせた方が、単独よりも安定して強い。

インフラ系の長大プロジェクトほど、工程の“日々の微調整”をAIに支援させる価値が大きくなります。

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ポイント2：非開削工法＋AIで「交通を止めない工事」を実現

ムハッラク環状道路の大きな特徴が、マイクロトンネルによる非開削施工です。交通量の多いエリアで、

• 地表を大きく掘り返さず
• 車線を極力閉鎖せず
• 下水管や各種ユーティリティを更新・新設

するために、トレンチレス工法を徹底活用しました。

日本でもシールド工法や推進工法は一般的ですが、AIを組み合わせることで、次のようなレベルアップが狙えます。

AIで変わる非開削工事の意思決定

1. 地盤リスクの事前評価

   • 過去のボーリングデータ、施工履歴、地震記録などをAIが統合し、
   • 「どの経路を通すと、どの程度の沈下リスク・湧水リスクがあるか」を数値で提示。

2. シールド・マイクロトンネルのリアルタイム監視

   • 推進中のジャッキ圧、泥水比重、切羽圧などを常時計測し、
   • AIが**異常パターン（膨張・空洞化の兆候など）**を検知して即座にアラート。

3. 交通影響のシミュレーション

   • 交通量データと規制案をAIで組み合わせ、
   • 「この夜間規制パターンなら、何分の遅延が発生するか」を事前に可視化。

ムハッラクのような交通を止められない幹線道路工事は、日本でも都市高速の更新、国道のアンダーパス、鉄道交差部の改良工事など日常的に発生しています。ここで非開削工法＋AIによるリスク管理をセットで導入できる企業は、発注者からの信頼も一段階上がっていきます。

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ポイント3：過酷環境での安全管理は「AI＋現場力」の勝負

このプロジェクトは、2.5百万時間以上の作業でLTI（損失労働災害）ゼロを達成しています。バーレーンの夏場は気温40℃を超え、熱ストレス管理は日本以上にシビアなテーマです。

日本でも、夏場の熱中症や墜落災害は依然として大きな課題です。2024年以降、画像認識AIとウェアラブルセンサーを組み合わせた安全監視は実用レベルに達しており、ムハッラクのような「大人数・昼夜連続稼働」の現場に特に相性が良い領域です。

画像認識AIでできること

• カメラ映像から、ヘルメット・安全帯・反射ベストの未着用を自動検出
• 立入禁止区域に人が侵入した際に即アラーム
• 重機の旋回範囲と作業員の位置を認識し、ニアミスを検知

ウェアラブル＋AIでできること

• 作業員の心拍数・体温・行動量から、熱中症リスクの高まりを予測
• 持病や年齢を加味した“個別のリスクスコア”を計算
• 異常値が続く場合は、自動的に休憩指示を通知

安全担当者の目視パトロールだけで1,500人を守り切るのは不可能です。AIは**「24時間休まない監視役」**として機能させ、最終判断は人間が行う。この役割分担が現実的です。

安全はマインドだけで守る時代から、「データで守る」時代に確実に移りつつある。

ムハッラクの安全実績は、こうした“データに基づく安全文化”の方向性を、日本の現場にも強く示していると感じます。

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ポイント4：ユーティリティの「段階統合」とBIM・デジタルツイン

ムハッラク環状道路では、下水・電力・通信などのユーティリティをフェーズごとに統合しながら施工を進めることで、

• 工程の並行化（同時並行作業の拡大）
• 地中衝突の回避（ユーティリティコンフリクトの防止）

を実現しました。

日本でも「掘ってみたら図面と違う」「既設管が出てきて設計変更」「他社管との離隔不足」というトラブルは珍しくありません。ここで力を発揮するのが、**BIM・CIMとAIを組み合わせた“地中情報の一元管理”**です。

AI×BIMでユーティリティコンフリクトを防ぐ

• 各インフラ事業者から受け取ったCAD・PDF・紙図面をAIが読み取り、3Dユーティリティモデルを自動生成
• 設計案をBIM上に載せ、AIが**「離隔不足」「交差リスク」箇所を自動マーキング**
• 工程ごとに「どのタイミングでどの管を切り回すか」をシミュレーションし、最も手戻りの少ないシーケンス案を提示

ムハッラクでは、計画の精度とフェーズ分けが、この“段階的統合”を成功させました。日本のプロジェクトでは、これをさらに一歩進めて、デジタルツインとして維持管理フェーズまでつなげる発想が重要です。

• 施工時に取得した3Dモデル・出来形データを、維持管理部門に引き継ぐ
• 将来の道路拡幅や舗装打ち換え時に、AIが「どこに何が埋まっているか」を即答

こうした“将来世代の工事を楽にする情報資産”を作っておくことが、長寿命化・ライフサイクルコスト低減にも直結します。

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日本のインフラ案件で今すぐ始められるAI活用ステップ

ムハッラク環状道路のようなプロジェクトを目標値にするなら、日本の建設会社・インフラ発注者が今から現実的に取り組めるステップは次の通りです。

ステップ1：AIを前提としたデータ収集

• 現場カメラの増設と配置計画（安全・工程の両方を見られる位置）
• 日報・出来高・トラブル情報をデジタルで蓄積できるフォーマットへの統一
• 交通量・気象・騒音など、外部データとの連携基盤づくり

AI導入は、「学習させるデータがあるかどうか」で成否がほぼ決まるので、まずはここからです。

ステップ2：小さなAIユースケースから試す

• 画像認識による安全装備チェック
• ドローン撮影×AIによる出来形・進捗の自動判定
• 4Dシミュレーションを使った工程案の比較

いきなり「全部AI化」は現実的ではありません。1現場1テーマくらいの小さな導入から始めて、社内の“勝ちパターン”を増やしていく方が持続します。

ステップ3：成功事例を横展開し、「標準」にする

• 成功したAI活用を社内標準の施工プロセスに組み込む
• 発注者への提案書・VE提案に、AI活用を前提とした高付加価値案として組み込む
• 協力会社・サブコンにも展開し、サプライチェーン全体での生産性向上を狙う

ムハッラクのようなグローバルアワード受賞クラスのプロジェクトは、今後ますます「デジタルとAIの使いこなし」が前提条件になっていきます。日本の企業が世界と戦ううえでも、国内の人手不足を乗り切るうえでも、今この数年の取り組みが分岐点になります。

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これからの「優秀プロジェクト」は、AIを味方につけたチームがつくる

ムハッラク環状道路（Busaiteen Link）は、

• 8か月前倒しの工期短縮
• 2.5百万時間以上の無災害
• 交通を止めない非開削工事
• 大人数・多社協働の高い調整力

という意味で、インフラプロジェクトの一つの到達点と言えます。そして、そのエッセンスは日本でも十分に再現可能です。

違いを生むのは、

• 工程管理にAIを使うか
• 安全監視にAIとセンサーを使うか
• BIM・デジタルツインでユーティリティを一元管理するか

といった“意思決定”の部分です。

建設業界のAI導入は、「特別な研究開発部署だけがやる話」ではありません。むしろ、現場をよく知る技術者が、小さなユースケースから試すことが一番の近道です。

あなたの次のプロジェクトを、ムハッラク環状道路のような“表彰レベルの現場”に近づけるために、どの工程からAIを組み込みますか？

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