観光プロムナードに学ぶ、AI時代の土木・景観プロジェクト戦略

エジプト北岸の新都市・ニューアラメインでは、約8.7マイル（約14km）に及ぶ海浜プロムナード計画のうち、約半分の区間が完成し、ENRの「Global Best Projects」で表彰されています。総額3,660万ドル規模のこの観光プロムナードは、サイクリングロード、人工湖、インタラクティブ噴水、太陽光発電の照明などを備えた、典型的な“複合インフラ＋景観”プロジェクトです。

こうした大規模かつ環境条件の厳しいプロジェクトこそ、日本の建設業界がAIを本気で使いこなすかどうかで、生産性も安全も大きく差がつきます。この記事では、ニューアラメイン観光プロムナードを題材にしながら、日本の土木・建築プロジェクトでAIをどう入れていくと成果が出やすいのかを具体的に整理します。

本記事は「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、土木・景観・観光インフラ分野にフォーカスした内容です。

---

ニューアラメイン観光プロムナードから見える“AIが効くポイント”

結論から言うと、ニューアラメインのような観光プロムナードでは、次の4つの領域にAIを効かせると成果が出やすいです。

1. 計画・設計段階：BIM＋AIによる最適配置・ルート検討
2. 地盤・環境条件への対応：データ解析によるリスク評価
3. 施工段階の安全管理：画像認識とセンサー連携
4. 維持管理・運営：人流・設備データの継続学習による改善

ニューアラメインプロムナードは、

• 高地下水位
• 塩分を多く含む浸食性の土壌
• 鉄道を跨ぐ橋梁とオーバーパス
• 8.7マイルに及ぶ長大な延長

という、典型的な“難条件の沿岸プロジェクト”です。現実的には、日本の海浜公園整備・ウォーターフロント再開発・観光道路整備とほぼ同じタイプの課題を抱えています。

こうしたプロジェクトを従来通りのやり方だけで回そうとすると、

• 設計変更が多くて工程が読めない
• 地盤・腐食トラブルで余計なコストがかかる
• 協議調整に時間を取られ、現場にしわ寄せ
• 長期的な維持管理コストが見積もれない

といった問題が起きがちです。ここにAIを組み込むと、どこまで変えられるのかを、もう少し具体的に見ていきます。

---

計画・設計：BIM＋AIで「配置」と「つながり」を最適化する

ニューアラメインは、歩行者・自転車・車両・鉄道・橋梁が複雑に絡み合うプロジェクトです。日本でも臨海部の再開発やスタジアム周辺整備になると、同じ課題を抱えています。

ここで効いてくるのが、BIMとAIの組み合わせです。

1. 人の流れと動線の“シミュレーション前提設計”

プロムナードの価値は「どれくらい快適に歩けるか・滞在できるか」で決まります。従来は設計者の経験と勘に頼る部分が大きかったですが、AIを使えば以下のように変えられます。

• 過去の類似施設の人流データをAIで学習
• 想定来訪者数・イベント開催時のピークをシミュレーション
• 歩行者・自転車・車の交錯ポイントを自動検出
• 視認性の悪いカーブや混雑しやすいボトルネックを設計段階で洗い出し

その結果、

• 歩道幅・自転車道の分離方法
• 橋梁の位置とアプローチルート
• 広場・休憩スペースの配置

を定量的な根拠を持って設計変更できます。これは住民説明や行政協議でも説得力のある材料になります。

2. BIMモデルからAIが“干渉”と“コスト”をリアルタイム評価

ニューアラメインでは、プロムナードと周辺インフラ（道路・鉄道・上下水道・電力・灌漑設備）を高精度で同期させることが求められました。日本でも、既設インフラとの取り合いは日常茶飯事です。

ここでBIMとAIを組み合わせると、

• BIMモデル上で、構造物と既設ライフラインの干渉を自動検出
• ルート案ごとに概算数量・工事費・工程影響をAIが瞬時に試算
• 設計変更が入った際に、関連する部位の影響を自動トレース

といったことが可能になります。人手でやると数日〜数週間かかる検討が、数時間レベルまで短縮されるケースも珍しくありません。

BIMは「3D図面」、AIは「その場で答えを出すアシスタント」と捉えると、現場のイメージが湧きやすくなります。

---

地盤・環境条件：AIで“失敗パターン”を先に洗い出す

ニューアラメインでは、

• 高い地下水位
• 塩害や浸食リスク
• 砂丘や植生の保全

といった沿岸特有の条件に対応するため、地質調査と材料選定にかなりの工夫が必要でした。日本でも、港湾・海岸・河川堤防・内陸の調整池など、似た条件のプロジェクトは山ほどあります。

ここでAIが役立つポイントは次の通りです。

1. 地盤・腐食リスクの“パターン認識”

地質データ・ボーリングログ・既往被害・維持管理履歴などをAIに学習させると、

• どのような組み合わせの条件で沈下・崩壊が起きやすいか
• どの環境条件でどの程度の腐食進行が見込まれるか
• 施工後5年・10年で、どの部位に補修リスクが高いか

といった失敗のパターンを先取りできます。

ニューアラメインでは、海水環境に対応するため、

• 耐食性鋼材
• 高耐久コンクリート（塩害対策）

が採用されていますが、日本でも同様の材料選定をする際、AIで

• 初期コスト＋ライフサイクルコスト
• 補修頻度
• 供給リスク

をまとめて比較できれば、施主に対する説明が格段にしやすくなります。

2. 環境アセスと景観評価の“定量化”

ニューアラメインでは、砂丘や植生の保全、海岸線の侵食対策など、環境と景観のバランスが重要でした。環境アセスメントにAIを組み込むと、

• 施工ステップごとの環境影響をシミュレーション
• 代替案ごとに、CO₂排出量・土砂移動量・騒音レベルなどを比較
• 完成後の緑被率や日影の分布を自動評価

といったことが可能です。日本の環境影響評価は書類作業が膨大になりがちですが、AIで“見える化”すると、合意形成そのものが早くなるケースが増えています。

---

施工段階の安全管理：画像認識AIで“ヒヤリ”を先に検知する

観光プロムナードのような長大プロジェクトでは、現場も細長く広がり、監督者の目がどうしても行き届きにくくなります。橋梁工事・鉄道横断・海辺での施工など、高リスク作業も多数含まれます。

ここで画像認識AI＋センサーを組み合わせると、安全管理のやり方そのものを変えられます。

1. カメラ＋AIによるリアルタイム安全監視

現場に設置したカメラ映像をAIが解析し、

• ヘルメット・安全帯・反射ベストの未着用
• 立入禁止エリアへの侵入
• 高所作業車周りの接触リスク
• 重機と作業員のニアミス

を自動検知してアラートを出すことができます。

人手不足の現場で「常に誰かが見張っている状態」を人間だけで実現するのは現実的ではありません。AI監視を**“第二の安全担当者”**として位置づけると、監督者は本当に重要な判断に集中できます。

2. センサー＋AIで高エネルギー作業を見える化

シリーズ全体のテーマでもある「高エネルギー・高危険度作業の特定」にも、AIは相性が良いです。例えば、

• クレーンの荷重・ブーム角度・風速データ
• 足場・仮設構台のひずみ計測
• 鉄道近接工事の振動・変位モニタリング

といったセンサーデータをAIに学習させれば、

• 「この条件の組み合わせはヒヤリ・ハットに繋がりやすい」
• 「この時間帯・この作業種別のリスクが高い」

といったパターンが見えてきます。そこから、作業計画・要員配置・指差呼称の重点ポイントを見直すことができます。

---

施工管理と工程最適化：遅延要因をAIで“可視化”する

長大な観光プロムナードでは、

• 多数の工区
• 橋梁・道路・景観・設備など多職種の同時作業
• マテリアルの長距離搬送

といった条件から、工程の乱れが生じやすくなります。ここでAIを導入すると、「遅れそうな箇所」が早期に見えるようになります。

1. 工程データ×AIで“ボトルネックを毎日更新”

• 日々の出来高
• 資材搬入状況
• 天候・波浪・風速
• 人員配置

などのデータをAIに学習させると、

• 1〜2週間先に遅延しそうな作業
• クリティカルパス上でリスクの高いタスク
• 代替案（シフト変更・並行作業）の効果

を予測できます。日本ではまだ「工程表は作ったきり」という現場も少なくありませんが、AIを使うと**“毎日アップデートされる工程表”**に近づけられます。

2. 施工写真・ドローン画像から進捗を自動把握

ニューアラメインのような長い線状施設では、ドローンによる空撮とAI解析が特に相性が良いです。

• ドローンで週間・月間の定期撮影
• AIが舗装・橋梁・植栽などの出来高を自動判定
• BIMモデルと重ねて、計画との差分を色分け表示

といった運用をすれば、監理者や施主が一目で全体進捗を把握できます。書類ベースの出来高確認を減らせるので、現場の事務負荷も軽くなります。

---

維持管理・運営：完成後こそAIの“元が取れる”フェーズ

観光プロムナードやスタジアム、公園などのスポーツ・エンタメ施設は、完成してからが本番です。ここでもAI活用の余地は大きく、むしろ運営フェーズでこそ投資回収しやすいというのが個人的な実感です。

1. 人流データから“稼げる動線”を作り直す

完成後に、

• CCTVカメラの匿名化人流データ
• Wi-Fi・ビーコンの位置情報（プライバシー配慮必須）
• キャッシュレス決済データ

などをAIで分析すれば、

• どの時間帯・季節に、どのエリアが混雑するか
• どの経路があまり使われていないか
• どの場所で飲食・物販の売上が高いか

がわかります。これに基づいて、

• ベンチや日陰の位置を見直す
• 屋台・キッチンカーの配置転換
• イベント時の一方通行導線の設定

などを行えば、利用者満足度と収益性の両方を改善できます。

2. 設備監視と予防保全のAI化

ニューアラメインでは、太陽光発電を活用した照明や噴水設備など、設備機器も多く導入されています。同様に、日本の観光インフラでも設備の数は増える一方です。

ここでAIを使った設備監視を行うと、

• ポンプやファンの振動・電流値から異常兆候を検知
• 照明の点灯履歴から故障予測を実施
• 部材・消耗品の在庫補充タイミングを自動提案

などが可能になります。結果として、

• 目立つ故障・停電を減らせる
• 夜間・繁忙期のトラブルを予防
• 維持管理コストを平準化

といったメリットが見込めます。

---

日本の建設会社が“明日から始められる”AI導入ステップ

ここまで読むと、「理屈はわかるけど、自社の規模でどこから手を付ければいいのか」という声が出てくるはずです。個人的には、いきなり全部やろうとしないことが長続きのコツだと思っています。

ステップ1：既存データの棚卸しと“1テーマ”選定

• 過去の施工写真・出来高データ
• 安全パトロール記録
• 工程表・原価データ

など、すでに持っているデータの棚卸しから始めます。その上で、

• 「安全」
• 「工程」
• 「維持管理」

のどれか1テーマに絞ってPoC（小さな実証実験）を行うのが現実的です。

ステップ2：BIM＋AI or 画像認識AIの“小さな成功体験”を作る

おすすめは次のどちらかです。

• 小〜中規模プロジェクトでのBIM＋AI干渉チェック／工程試算
• 1現場での画像認識AIによる安全装備チェック

3〜6か月程度で“わかりやすい成果”が出るテーマを選ぶと、社内での合意形成が一気に進みます。

ステップ3：標準化と“ナレッジのデジタル継承”

最後に、うまくいったやり方をできるだけテンプレート化して、

• 社内標準（施工計画書様式、チェックリスト）
• 教育コンテンツ（eラーニング、マニュアル）

に落とし込んでいきます。AIは単なるツールですが、使い方を標準化して初めて“技術の継承”に変わると考えています。

---

これからの観光インフラは「AI前提」で語られる

ニューアラメイン観光プロムナードのようなプロジェクトは、これからアジアでも確実に増えていきます。日本でも、ウォーターフロント再生やスポーツ・エンタメ施設の整備は、地方創生の中心テーマになりつつあります。

そのときに、

• 計画・設計からAIを使って合意形成を早める会社
• 施工段階で安全・工程・品質をデータで語れる会社
• 完成後の運営・維持管理まで見据えてAIを組み込む会社

は、**単に“施工が上手い”だけでなく、“プロジェクト全体の価値を設計できるパートナー”**として選ばれやすくなります。

もし自社の中で「どこからAIを入れるべきか」「既存プロジェクトで何ができるか」を整理したい場合は、まずは1現場・1テーマから一緒に設計してみるのが現実的です。観光プロムナードのような複合プロジェクトこそ、AI導入の“教科書”になります。

2025/12/14時点で、AIツールもクラウド環境も、導入コストやハードルは数年前より確実に下がっています。あとは、どの現場で、どの課題から手を付けるかを決めるだけです。次のプロジェクトで、AIを“図面の一部”として組み込み始めてみてください。