高速道路プロジェクトに学ぶAI活用術：ムハッラク環状道路の成功要因

バーレーンの11km道路を「7カ月」で完成させた現場から見えるもの

7カ月で約11kmの高速道路を完成させ、当初計画より8カ月前倒し。しかも労働災害ゼロ（250万時間以上の無災害）——。

2025/12/12に発表されたENR Global Best Projectsで、バーレーンの**Muharraq Ring Road（Busaiteen Link）**が「Award of Merit（道路・高速道路部門）」を受賞しました。世界的にも厳しい評価軸の中で選ばれた理由は、単なるスピード記録ではなく、周到な計画・高度な施工管理・徹底した安全文化が三位一体で成立していたからです。

この記事では、このプロジェクトのポイントを整理しながら、

• 日本の建設業界がAI（人工知能）を導入することで、同じような成果をどう再現できるか
• 高速道路・大規模土木プロジェクトで生産性向上と安全管理を両立するAI活用の具体像

を掘り下げます。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」の一環として、単なる事例紹介ではなく、**“明日から現場で使えるヒント”**に落とし込んでいきます。

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ムハッラク環状道路プロジェクトの要点整理

まず、事例の全体像をコンパクトに押さえておきます。

プロジェクト概要

• 場所：バーレーン王国 ムハッラク島・ブサティーン地区
• 内容：
  • 8.5kmの往復4車線高速道路（dual four-lane）
  • 2.4kmの関連車線・接続道路
  • 既存の主要交通動線をつなぐ新リンク
• 発注者：バーレーン公共事業省（Ministry of Works）
• 主な参画：
  • 設計・PM：AECOM Middle East
  • 施工：Nass & Nassir Hazza Al Subaie for Contracting
  • 下請企業：電気・舗装・ミクロトンネル・配管・コンクリートなど50社以上
  • ピーク時1,500名規模の作業員体制

プロジェクトの特徴的なポイント

1. 7カ月で完成（8カ月前倒し）
   事前計画と「24時間施工」「工程の精緻なシーケンス管理」で短工期を実現。

2. 途中で大幅な追加工事が発生
   着工2カ月後、追加の下水管敷設・接続道路拡幅などのスコープ増加。工程を崩さず取り込み。

3. 交通を止めないための非開削（トレンチレス）工法
   渋滞を避けるため、交通量の多い区間ではミクロトンネル工法で地下にライフラインを敷設。

4. 250万時間を超える無災害（Lost Time Incidentゼロ）
   夏場の極端な高温環境での作業にもかかわらず、安全パフォーマンスは極めて高水準。

このプロジェクトそのものは「AI活用事例」として紹介されているわけではありません。ただ、**やっていることは、AIが得意とする領域の“手作業版”**と言えます。

• 超綿密な工程計画とシミュレーション
• 多数の下請を束ねるリソース配分と進捗管理
• 交通と施工を両立させるリスク評価と施工方法選定
• 熱中症リスクも含めた安全管理の徹底

これらを日本の現場でAIに一部でも肩代わりさせられたらどうなるか？ ここからが本題です。

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高速道路プロジェクトでAIが効く4つのポイント

高速道路や大規模道路工事で、AIが特に効果を発揮しやすい領域は大きく4つあります。

1. 工程管理の最適化（スケジューリングAI）
2. 交通影響の予測と施工手順の最適化
3. 安全管理（画像認識・センサー連携）
4. 品質・出来形管理の自動化（BIM／3Dモデル連携）

ムハッラク環状道路の事例をなぞりながら、それぞれ日本での使い方を整理します。

1. 工程管理の最適化：人海戦術からAIの組み立てへ

ムハッラクの現場では、

• 50社以上の下請
• 1,500人規模の作業員
• 途中から追加された下水・道路拡幅工事

を抱えながら、7カ月で完了させています。これは、

「どの作業を、どの順番で、どの班が、どの時間帯にやるか」

を相当細かく組み上げていたはずです。

AIを使うと、ここがかなり自動化できます。

• 施工条件（気温・騒音制限・夜間規制など）
• 保有重機・協力会社の人数
• 材料の納入リードタイム
• 追加工事の可能性

こうしたデータをインプットにして、

• 工程のパターンを何千通りも試算し、最短かつリスクの低い組み合わせを提案
• 追加工事や天候不良が発生した時に自動で工程を再計算

といったことができます。

日本では、

• 既にある工程表（MS Projectなど）
• 過去の出来高データ

からスタートして、「AIが出した案を現場所長がチェックする」運用が現実的です。最初から全面自動化を狙う必要はありません。

2. 交通を止めない施工計画：AIで渋滞とクレームを減らす

ムハッラク環状道路プロジェクトは、

• 交通量の多い区間でトレンチレス工法（ミクロトンネル）を採用
• 既存交通に影響を与えないよう、ユーティリティ（ライフライン）を段階的に切り替え・接続

という工夫をしています。これと同じ発想を日本でAIにやらせると、次のような使い方になります。

• 道路交通データ（ETC2.0、プローブデータなど）を用いた時間帯別交通量予測
• 周辺イベント・季節要因（年末年始の帰省ラッシュなど）を含めた渋滞リスクシミュレーション
• 車線規制パターン（片側交互通行、車線減少等）ごとの所要時間・経済損失の試算

その上で、AIが

「この区間は夜間の閉鎖＋トレンチレス工法を選ぶ方が、総合的なコスト・クレームリスクが低い」

といった意思決定をサポートする形です。

日本の発注者も、近年は「交通影響評価」「沿道環境配慮」を厳しく求めています。AIで事前にシミュレーションした可視化資料があると、

• 発注者との協議
• 地元説明会

がグッとやりやすくなるのは間違いありません。

3. 安全管理：熱中症リスクも含めてAIで“先読み”する

ムハッラク環状道路は、真夏のバーレーンという過酷な環境での施工です。日中は40℃を超えることも珍しくなく、その中で250万時間の無災害はかなりの成果です。

日本でも、猛暑・豪雨・台風のリスクは年々高まっています。安全管理にAIを使う方向性は、次のように整理できます。

画像認識＋IoTセンサーによるリアルタイム監視

• ヘルメット未着用、ハーネス未装着をカメラ映像から自動検知
• 高所作業・重機周りなど、ハイリスクエリアに人が近づいたらアラート
• 作業員のウェアラブルデバイスから、体温・心拍・位置情報を取得し、熱中症リスクをスコアリング

気象データと連動したリスク予測

• 翌週の気温・湿度予測から、熱中症警戒レベルに応じて作業時間をシフト
• 大雨・強風予測を踏まえて、クレーン作業や足場上作業の中止判断を事前に提案

安全担当者が感覚的にやっていることを、AIに**「数値と根拠のある提案」に変えてもらう**イメージです。

ムハッラクのような極端な高温環境でも事故が起こっていない背景には、

• 作業時間帯の工夫（夜間・早朝へのシフト）
• 休憩・給水の運用徹底

などがあったはずです。これらはAIでモデル化しやすく、日本の猛暑現場にもそのまま応用できます。

4. 品質・出来形管理：BIMとAIで“やり直しゼロ”に近づける

ムハッラク環状道路では、道路本体だけでなく、

• 下水管
• 電気・通信ケーブル
• その他ライフライン

を段階的に組み込む必要がありました。ユーティリティ同士の干渉を避けるために、緻密な設計と施工管理が求められます。

日本では、ここにBIM/CIMとAIを組み合わせるのが王道です。

• 3Dモデル上で、各種配管・ケーブル・ボックスのレイアウトを自動干渉チェック
• 掘削前に**「ぶつかる可能性が高いポイント」**をAIがリストアップ
• ドローンや3Dスキャナで取得した出来形データをもとに、設計モデルとの差分を自動判定

結果として、

• 現場での「掘ってみたら既設管があった」「設計通り入らない」といった手戻りを削減
• 追加工事が発生しても、モデルに反映した上で工程・コストへの影響を即座に試算

といった対応がしやすくなります。

ムハッラクプロジェクトでは、途中で追加の下水管や道路拡幅が入っています。AIとBIMを使えば、こうした設計変更が入っても、工程・コスト・安全リスクを瞬時に見える化できます。

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日本の建設会社がAI導入でつまずきがちなポイントと対策

話を日本に戻します。多くの建設会社と話していて感じるのは、

「AIの重要性は分かるけれど、具体的にどこから手を付ければいいか分からない」

という声です。ムハッラクのような大規模プロジェクトをいきなり再現する必要はありません。現実的なステップは次の3段階です。

ステップ1：データを集める“習慣”を作る

AIより先に、データの整備が必要です。

• 週間・月間工程表と実績の差分
• 出来高・工数・重機稼働の記録
• ヒヤリハット・安全指差し記録

これらをExcelでも良いので標準フォーマット化し、

• 現場ごとに形式がバラバラにならないようルール化

するだけで、後からAIに学習させやすくなります。

ステップ2：小さな領域からAIを“部分導入”する

いきなり「現場全体をAIで管理」は失敗しやすいです。おすすめは、

• 安全カメラの画像認識だけ先に導入
• ドローン＋AIで出来形確認だけ実証実験

といった**テーマを絞ったPoC（試験導入）**です。成功体験を作ることで、現場の理解と協力も得やすくなります。

ステップ3：BIM／工程表とつなげて“実務の一部”にする

シリーズ全体のテーマでもある「建設業界のAI導入ガイド」の肝は、

AIを“お試しツール”で終わらせず、BIMや工程管理とつないで日常業務の一部に組み込むこと

です。例えば、

• BIMモデル更新 → AIで干渉チェック → 問題があれば設計担当に自動通知
• 工程表更新 → AIがリスク（残業増加・安全リスク増）をスコアリング

といったワークフローへの組み込みまで行くと、初めて生産性向上が数字として見えてきます。

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これから高速道路プロジェクトにAIを入れるなら、何から？

ムハッラク環状道路プロジェクトの成功要因を、AI導入の観点から整理すると、次の3つに集約できます。

1. 早い段階での詳細計画とシミュレーション
   → 日本では「AIによる工程シミュレーション」「交通影響シミュレーション」に相当

2. 多くのステークホルダーを束ねる情報共有と調整力
   → 「BIM／CIM＋AI」「クラウド型現場ダッシュボード」で再現可能

3. 極端な環境でも守り抜いた安全文化
   → 「画像認識による安全監視」「熱中症リスク予測AI」で補完・強化できる

これらを踏まえて、

• 今まさに高速道路・バイパス・橋梁プロジェクトの計画段階にいる会社は、

  • 工程シミュレーションAI
  • 交通影響予測AI

• 既に施工中の現場は、

  • 安全監視カメラ＋画像認識
  • BIMモデルと出来形AIチェック

といった形で、自社のフェーズに合った一手から始めるのが現実的です。

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まとめ：AIで「ムハッラク級」の現場を日本でも当たり前に

ムハッラク環状道路（Busaiteen Link）は、

• 7カ月で11kmを完成
• 追加スコープを抱えながら8カ月前倒し
• 250万時間以上の無災害

という、教科書的な成功事例です。この裏側にある思考や運営は、まさにAIが支援できる領域の集合体でした。

日本の建設業界は、人手不足・技能継承・安全要求の高度化という三重苦の真っ只中にあります。だからこそ、

「人に頼り切った属人的な管理」から、 「AIとBIMを使った、再現性のあるマネジメント」へ

舵を切るタイミングです。

このシリーズ「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」では、今回のような海外の先進プロジェクトも題材にしながら、

• 画像認識AIによる安全監視
• BIMとの連携による工程管理の最適化
• 熟練技術のデジタル継承

といったテーマを、もう一段踏み込んで解説していきます。

自社プロジェクトで、どこからAIを入れるのが良さそうか。この記事を読み終えた今の感覚を、ぜひメモしておいてください。その「最初の一手」から、ムハッラク級の現場づくりが始まります。