リニア岐阜県駅工事が教える、AI時代の安全管理と工程最適化

リニア工事現場の一般公開が突きつけた「安全」と「人手不足」

2025/12/7、JR東海の「さわやかウオーキング」で、リニア中央新幹線・岐阜県駅（仮称）の工事現場が初めて一般公開されました。ホーム上に車両基地へ向かう回送線が載るという特殊構造で、巨大な橋脚や床版が間近に見える――土木関係者なら一度は覗いてみたくなる現場です。

ただ、僕がこうしたニュースを見るたびに感じるのは、「よくこの規模を、今の人手と安全基準で回しているな」という現場側の現実です。リニア、トンネル、高架橋、車両基地……どれも高難度で、ちょっとした判断ミスが重大事故につながる作業ばかり。一方で、建設業界は高齢化と若手不足で、現場監督一人ひとりの負担が限界に近づいている会社も多いはずです。

この記事では、リニア岐阜県駅の公開という具体的なプロジェクトをきっかけに、**「大型インフラ工事×AI」**という視点から、次の3つを整理します。

• なぜ今、大型建設現場でAIが「安全管理」と「工程最適化」に不可欠なのか
• リニア工事のような現場で、実際にどんなAI活用が現実的なのか
• 中小建設会社でも無理なく始められる、AI導入のステップ

「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、リニア級プロジェクトを“他人事で終わらせない”ための視点をまとめていきます。

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リニア岐阜県駅の構造から見える、AI活用が必要な理由

リニア岐阜県駅は、すぐ隣接する車両基地と回送線でつながる計画で、ホーム上を回送線が通過する特殊構造になると報じられています。これだけでも、通常の高架駅より設計・施工ともに難易度が一段上がるのは明らかです。

結論から言うと、こうした複雑な構造物が増えるほど、「人間の勘と経験」だけに頼った管理は限界を迎えます。 主な理由は3つです。

1. 3次元的に入り組んだ構造で「見えないリスク」が増える

ホーム、回送線、車両基地へ続く高架橋……。構造が立体的に絡むと、

• 仮設材の干渉
• クレーン作業の旋回範囲
• 揚重経路と作業員動線

といった項目を、平面図だけで安全に整理するのが難しくなります。

ここで有効なのが、

• BIM/CIMモデル＋AIによる干渉チェック
• 施工ステップごとの仮設・重機配置の自動チェック

といったデジタルな“もう一人の現場所長”です。

2. 工種・協力会社が多く「段取りミス＝遅延・事故」になりやすい

駅本体、橋脚、軌道、電気設備、信号、通信、防災、駅舎建築……リニア駅のような現場では、工種と関係者が一気に増えます。紙ベースの工程表とExcelだけで、

• 工程の“詰まり”
• 天候影響後のリカバリー
• 夜間・終電後作業との調整

を全て読み切るのは、さすがに博打に近い。

AIを使えば、

• 過去の類似工事データから遅延リスクの高い工程を自動で可視化
• 天気予報や資材納期を加味したシミュレーション工程表の自動生成

といった、「読み違えを減らす」仕組みが現実的になります。

3. 安全管理の“見張り役”を人手だけで回すのは限界

公開されたような大規模現場では、

• 高所作業
• 重機との接触リスク
• 夜間作業

が日常的です。本来なら、安全パトロール要員を増やしたいところですが、人を増やすほどコストも膨らむ。ここにAIカメラやウェアラブルを組み合わせることで、

• 危険動作の自動検知
• 立入禁止エリアへの侵入検知
• 熱中症リスクの早期検知

といった“24時間見張り役”を安価に増やすことができます。

リニア岐阜県駅のような象徴的プロジェクトは、「AIなしでこの先も本当にやっていけるのか？」という問いを、業界全体に突きつけていると考えた方が現実的です。

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大型インフラ工事で機能する、具体的なAI活用シーン

ここからは、リニア工事のような大型プロジェクトをイメージしながら、実務で使えるAI活用のパターンを整理します。ポイントは、**「いきなり全部をAI化しない」**ことです。

1. 画像認識AIによる安全監視

最も導入しやすく、効果も見えやすいのが画像認識を使った安全管理です。

• 既存の監視カメラ映像をAIに解析させる
• 危険行動や危険エリアへの接近を自動検知
• アラートをスマホや詰所のモニターに通知

といった仕組みなら、現場のレイアウトを大きく変えずに始められます。

活用イメージ

• 高架橋の橋脚周りで、ヘルメット未着用や安全帯未使用を自動検知
• 夜間の資材置き場で、不審者の侵入や車両の誤進入を検知
• クレーンの旋回範囲に人が入ったら、警告灯と連動して通知

「人が気付く前にAIが異常を見つける」構図を、一つでも作れると現場の安心感はかなり変わります。

2. BIM/CIM＋AIでの工程・干渉チェック

リニア岐阜県駅のような特殊構造では、3Dモデルと工程情報を組み合わせたシミュレーションが相性抜群です。

• BIM/CIMモデルに施工順序・仮設計画を紐づける
• AIがクレーンの旋回・トラック動線・資材置き場などの干渉を自動チェック
• 施工ステップごとのリスク箇所をリストアップ

ここでAIに任せるべきは、「人間だと見落としやすいパターンの網羅」です。例えば、

• ある工程が2日遅れると、3週間後にクレーンの“取り合い”が発生する
• 回送線の床版打設工程と、下層階の設備工事が干渉する

といった“時間差のある干渉”は、経験豊富な所長でも読み切れません。こういうところこそ、AIの計算力をフルに使う価値があります。

3. センサー＋AIによる構造物・仮設のモニタリング

駅と車両基地をつなぐ回送線の橋脚や高架橋は、施工中も完成後も変位・ひび割れ・沈下の監視が欠かせません。ここにもAIの出番があります。

• 橋脚や支保工に変位センサー・傾斜計を設置
• 取得データをAIが常時モニタリング
• 異常傾向が出たら早期にアラート

特に、

• 長大スパンの仮設桁
• 地盤条件が厳しい場所の橋脚
• 盛土と高架が切り替わる部分

など、過去にトラブルが多い“要注意エリア”に絞って導入すると、コストを抑えつつ安全性を底上げできます。

4. 施工データの蓄積と「次の現場」へのフィードバック

本当の意味でAIが効いてくるのは、複数プロジェクトを通じた学習です。

• 打設数量・実施工時間・人数・天候
• トラブル内容と原因
• 工程のズレとリカバリー内容

といったデータを、現場終了後に整理してAIに学習させることで、

「この規模の橋脚打設なら、実績ベースでは○人・○時間が目安」

といった**“実戦値”の見積り**ができるようになります。リニアのような超大型工事で出た知見を、中小規模の高架橋や駅改良工事に落とし込む。こういう循環を作れる会社は、数年単位で見たときの生産性が確実に変わります。

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中小建設会社がリニア級プロジェクトから学ぶべきこと

「リニアなんてうちには関係ない」と切り離すのは簡単ですが、僕は正直もったいないと思っています。理由はシンプルで、リニアのようなプロジェクトで試されるAIやデジタルの手法は、数年後には必ず“普通の工事”に降りてくるからです。

ここでは、ゼネコンでも専門工事会社でもすぐ意識を変えられるポイントを3つに絞ります。

1. 「AI＝高価で難しい」という思い込みを捨てる

最近は、

• 既存カメラに後付けできるAI映像解析サービス
• クラウド型の工程最適化ツール
• ノーコードで作れる簡易AIダッシュボード

など、月数万円レベルで始められる選択肢が増えています。自社開発や大規模システム導入をいきなり目指す必要はありません。

むしろ、

• 「まずは1現場で安全カメラAIを試す」
• 「1つの工種だけ、工程の予実管理にAI分析を使ってみる」

といった小さな実験を積み上げる会社の方が、最終的にAIを“使いこなす側”に回れます。

2. 現場の“感覚値”をデータ化してAIに渡す

AI導入でよく失敗するパターンが、**「ツールだけ入れて、現場の知見を載せない」**ケースです。建設業のAIは、

• 熟練の所長が持っている“危ない匂い”の感覚
• ベテラン作業員の段取りのコツ

を、

• ヒヤリ・ハットの記録
• 工程遅延の原因メモ
• 写真＋コメント

として残しておくことで、初めて本領を発揮します。

AIは魔法ではなく、**「人間の経験を増幅する道具」**です。リニア現場のような高度なノウハウも、記録されなければ次世代に渡りません。

3. 安全と生産性を「トレードオフ」にしない発想を持つ

安全対策を強化すると、生産性が落ちる――多くの現場がそう感じているはずです。けれど、AIを前提にすると話が変わります。

• 危険作業を減らすためにAIで重機を自動制御する
• 人手のかかる安全パトロールをAIカメラに置き換え、監督は指導や教育に時間を回す
• 工程のムリ・ムダをAIで炙り出し、「残業前提」の工程そのものを見直す

リニアのような高難度現場は、**「安全と生産性を両立させるためにはAIが必要になる」**ことを、業界全体に示しているとも言えます。

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これからAI導入を進める会社への実務的ステップ

ここまで読んできて、「うちも何か始めないと」と感じた方向けに、実務ベースのステップを最後にまとめます。

ステップ1：課題を「安全」「工程」「品質」の3つに分けて書き出す

• 墜落・接触・熱中症など、ヒヤリ・ハットが多い項目
• 毎回遅れがちな工種や、調整が難航しがちな工程
• 品質トラブルや手直しが多い部分

まずはホワイトボードでも構わないので、この3分類で整理してみてください。AIツールは、このどこかの課題をピンポイントで解く形で探すと見つけやすいです。

ステップ2：1現場・1テーマで「実験枠」を作る

• 安全カメラAIを1ゲートだけで試す
• 型枠解体の工程だけ、AIで実績分析してみる
• ドローン写真をAIに読ませて出来形チェックを補助させる

など、「この現場ではこれを試す」と決めるのがコツです。全現場一斉導入はほぼ失敗します。

ステップ3：結果を定量・定性の両面で振り返る

• ヒヤリ・ハット件数の変化
• 工程の遅延日数の変化
• 現場所長・職長・作業員の感想

この3つを必ずセットで記録し、「AIを使った方が楽になる」「安全に感じる」という実感が少しでも出たら、その成果を社内で共有します。ここまでやって初めて、次の現場への横展開が意味を持ちます。

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リニア工事は、建設業にとっての「AIリトマス試験紙」だ

リニア岐阜県駅の公開は、多くの一般の方にとっては“巨大プロジェクト見学会”かもしれません。でも、建設業界の目線で見ると、

「このレベルの複雑さと安全要求を、今後も人手と根性だけでこなすつもりなのか」

という問いそのものです。

この記事で触れてきたように、

• 画像認識による安全監視
• BIM/CIMとAIを組み合わせた工程・干渉チェック
• センサー＋AIによる構造・仮設モニタリング

は、すでに技術的には十分現実的です。あとは、**「どこから始めるかを決めて、一歩踏み出すかどうか」**だけです。

この「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」シリーズでは、今後も具体的なツール例や、実際の導入プロセスの勘所を掘り下げていきます。自社の現場でAIをどう活かせるか、気になるテーマがあれば、ぜひ社内の議論のタネとして使ってみてください。

大型プロジェクトの現場公開は、ただのイベントではなく、5年後・10年後の“当たり前の現場”を先取りできるチャンスです。次にリニアや高速道路の工事ニュースを目にしたときは、「うちの現場なら、どのAIから入れるだろう？」と一度立ち止まって考えてみてください。そこから、会社としての次の一歩が見えてきます。