270日復旧できない設備被害とAI活用：能登半島地震から学ぶ復旧の新常識

270日止まった排水設備が突きつけた現実

能登半島地震の被災建物の中には、発災から270日以上たっても排水設備が完全には復旧していない建物がありました。躯体は持ちこたえても、給排水や電気設備が止まれば建物は「使えない」状態になります。

これは単なる復旧工事の遅れではなく、設備被害を前提にした復旧計画と工程管理が十分に設計されていなかったことの表れです。そして、このギャップを埋める道具の一つとして、AI（人工知能）が現実的な選択肢になりつつあります。

この記事では、国総研・建築研究所がまとめた2024年能登半島地震の設備被害調査のポイントを整理しながら、

• なぜ設備の復旧がここまで長期化したのか
• どこにボトルネックがあったのか
• それをAIによる工程管理・安全管理・調査自動化でどう改善できるのか

を、建設・設備業界の実務者向けに具体的に解説します。

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能登半島地震で何が起きたのか：設備被害の実態

まずは調査で明らかになった事実を整理します。ここを押さえておくと、AI活用の「狙い所」が見えやすくなります。

給排水・電気設備は「ライフライン復旧後」も止まったまま

調査対象は、庁舎・医療施設・生産施設など33施設・75棟。2024/10/01〜2025/01/31にかけて、現地調査とヒアリングが行われました。

結果として分かったことはシンプルですが重いものです。

• 電気・水道など外部ライフラインが復旧しても、建物内部の配管やタンクなどの破損で設備機能が回復しないケースが多い
• 特に排水設備は深刻で、
  • 埋設排水管の破断
  • 地盤沈下による勾配不良・詰まり により、発災270日後の調査時点でも5件が完全復旧に至っていない
• 水道についても、
  • 受水タンクの破損
  • 屋内配管の損傷 により、市水が来ているのに建物内で給水できない事例が複数発生

構造体は無事でも、トイレが使えない、給水ができない——これだけで建物は「事実上の休業」に追い込まれます。

被害要因は「地盤」と「地震動」、そして設計思想

報告書では、建築設備の被害要因を次のように整理しています。

1. 地盤による被害
   • 地盤沈下に伴う埋設配管の破断
   • 勾配変化により排水不良・詰まりが発生
2. 地震動による被害
   • 屋上給水タンクの破損
   • 天井裏配管の落下（つり金具の脱落）
   • 建物間エキスパンションジョイント部での配管破断（渡り廊下での漏水）

ここまでは従来から指摘されてきた論点でもあります。ただ、今回の調査で改めて見えてきたのは、

• 構造体の耐震性能は向上したが、非構造部材・設備の耐震化は後回しになりがち
• 設備被害が、長期の機能停止・事業中断リスクに直結している

という構造的な問題です。

復旧長期化の「現場目線」の原因

現場の担当者の視点で原因を整理すると、次のようになります。

• 埋設配管の上にコンクリートが打設されており、破損箇所の特定に時間がかかる
• 被災エリア全体で職人・機材が不足し、調査と工事の順番待ちが発生
• 被害状況を正確に把握するまで、復旧工程を組めず、発注判断も遅れる
• 医療施設・庁舎・工場など、どこを優先するかの判断材料が不足している

この「見えない・読めない・判断できない」が重なった結果、270日という長期停止につながっています。

ここにこそ、AIを組み込んだ工程管理・安全管理の余地があります。

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建設業界が見直すべき3つの視点：構造だけでなく「設備のレジリエンス」へ

能登半島地震の設備被害は、建設業界に3つの問いを投げかけています。

1. 「人命安全」だけでなく「事業継続」視点で設備を設計しているか

耐震設計はこれまで、どうしても「倒壊させない」「人命を守る」が主軸でした。もちろんこれは最優先です。ただ、能登半島地震クラスの地震が頻発する現状では、

• どの程度の被害であれば何日で復旧できる設計なのか
• 医療・行政・物流など、停めてはいけない機能は何か

まで落とし込んだ設計思想が必要になっています。

給排水・電気・空調・消火設備も「BCPのコア設備」として設計する。ここを明確に言語化しないと、コスト競争の中で真っ先に削られます。

2. 「埋めて見えなくなるもの」ほど情報を残す仕組みを持つか

埋設配管の破損箇所特定に時間がかかったのは、ある意味当然です。図面通りに施工されていない箇所もありますし、過去改修の記録が残っていないことも珍しくありません。

• どこにどの材質の配管が通っているか
• どのタイミングでどんな改修が入ったか

こうした情報をBIMやデジタルツインで一元管理していれば、被災後の調査は一気にスピードアップできます。

3. 「現場勘」に頼りすぎない判断プロセスを持てているか

復旧の優先順位付け、危険エリアの立ち入り可否、安全確保の手順。これらを全てベテランの経験に頼る形だと、大規模災害時にはどうしても抜け漏れが出ます。

AIはここで**「判断の材料を揃える役割」**を担えます。人の判断を置き換えるというより、

「この配管ルートは被害リスクが高い」「この建物は復旧に長い時間がかかる可能性がある」

といった“あたり”をつけてくれる存在です。

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どこからAIを入れるべきか：3つの実務的な活用領域

では、実際の建設・設備の現場で何にAIを使うと効果が大きいのか。能登半島地震の教訓と照らして、現実的な3領域に絞ってみます。

1. 画像認識AIによる設備被害調査の高速化

狙い：被害把握と見積もりを“日単位”から“時間単位”へ短縮する

被災直後、現場では次のような作業が発生します。

• 天井点検口からの配管目視確認
• ポンプ室・受水槽・電気室の状況撮影
• 床・外構のひび割れ、地盤沈下の確認

ここでドローンや360度カメラで撮影した映像を、画像認識AIで自動解析できれば、

• 落下している配管・ダクトの自動検出
• タンクの変形・亀裂パターンの分類
• ひび割れ幅・長さの自動計測

といったことが可能になります。

人間の目視確認は最終チェックとして残しつつ、

• 被害箇所の初期リストアップ
• 優先調査エリアの抽出

をAIで済ませてしまえば、調査工程全体を3〜5割程度短縮できるポテンシャルがあります。

2. AI工程管理による「復旧のボトルネック」可視化

狙い：270日停止のような長期化を事前に“見える化”する

復旧工事では、

• 埋設配管の掘削・調査
• 仮設配管の敷設
• 本復旧工事

など、複数の工程が並行・競合します。さらに、地域全体で職人・重機・材料を取り合う状況になります。

ここに、AIを使った工程シミュレーションを入れると次が見えてきます。

• 職人・重機がどこでボトルネックになるか
• どの建物のどの工種を後回しにすると、事業継続リスクが跳ね上がるか
• 工程の入れ替えで何日短縮できるか

実務的には、

• 既存の工程管理ソフト（ガントチャートなど）と連携
• 過去の復旧プロジェクトの実績データを学習
• 「この条件ならこのパターンが最短」という案を複数提示

という形が現実解です。最終判断は人が行いますが、“勘と経験だけ”から、“データとシミュレーションに基づく判断”へ一段階引き上げることができます。

3. センサー＋AIによる安全管理・二次災害防止

狙い：余震時の設備落下・漏水・感電リスクを下げる

能登半島地震の事例にもあったように、

• 天井裏配管の落下
• 消火配管の破断による漏水
• 屋上タンクの破損

は、復旧作業中の現場安全にも影響します。

ここに、

• 加速度センサー
• 漏水センサー
• 温度・湿度センサー

などのIoTデバイスを設置し、AIで異常パターンを学習させておけば、

• 余震後に“危険度の高いエリア”を自動抽出
• 漏水の発生を早期検知して通電停止や立ち入り規制を自動トリガー

といったリアルタイム安全管理が可能になります。

ここでもポイントは、AIが「危険・異常の候補を挙げる」役割に徹し、最終判断は現場責任者が行うことです。

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どの順番でAI導入を進めるか：3ステップの実務ロードマップ

AI導入の話になると、どうしても「フルスタックでやろうとして頓挫する」パターンが多いです。能登半島地震クラスの災害も視野に入れながら、現実的に進めるなら次の3ステップが妥当です。

ステップ1：BIM・配管情報の「整備」と被害データの蓄積

AIより先に、まずデータの土台作りです。

• 既存建物の設備図、改修履歴をBIM/3Dモデルに統合
• 点検記録や過去トラブル事例をデジタル化
• 今後の点検・小規模被災の写真データを、分類ラベル付きで蓄積

これをやっておくことで、

• 画像認識AIの学習データ
• 工程管理AIの基礎データ

が自然と貯まっていきます。

ステップ2：小さなAI活用から始める（調査サポートなど）

いきなり大規模な投資をする必要はありません。おすすめは、

• 画像認識での“被害候補マークアップ”ツール
• BIM上での“高リスク配管ルートの自動ハイライト”

といった、既存業務を邪魔しないサポートツールから始めることです。

現場にとっては、

「AIが印をつけてくれたところを重点的に確認すればいい」

という形で受け入れやすく、導入ハードルが低いのがメリットです。

ステップ3：復旧プロジェクト単位でのAI工程管理・安全管理

ある程度データと現場の理解が揃ってきたら、

• 地震・水害後の復旧工事プロジェクト
• 大規模改修・更新工事

のように期間・範囲が明確な案件からAI工程管理を試すのが現実的です。

• 複数の工程パターンをAIで自動生成
• 工程ごとのリスクスコア（遅延・安全・コスト）を算出
• 余震想定を加味したシナリオ比較

といった使い方ができれば、BCPとしての説得力が一気に増します。

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これからの「地震に強い建物」は、AIで復旧まで設計する時代へ

能登半島地震の設備被害調査が示したのは、

• 構造体は持ちこたえても、設備が止まれば建物は機能しない
• 埋設配管や天井裏設備の被害は、発見と復旧に想像以上の時間がかかる
• その遅延要因の大半は、「見えない・読めない・判断できない」情報ギャップ

という現実でした。

ここにAIをどう組み込むかは、これからの建設業界にとって避けて通れないテーマです。特に、

• 画像認識AIによる設備被害調査の効率化
• AI工程管理による復旧プロジェクトの最適化
• センサー＋AIによる安全管理・二次災害防止

は、現場の負担を減らしつつ、270日停止のような長期化リスクを現実的に抑えられる領域です。

復旧の現場でよく聞くのは、

「もっと早く被害の全体像が分かっていれば、段取りを変えられた」

という声です。この“もっと早く”を実現するのが、AIとデジタルの役割だと考えています。

あなたの会社のプロジェクトやBCPは、設備のレジリエンスと復旧工程まで含めて設計されているか。

次の地震が来る前に、

• 自社のBIM・設備情報の整備状況
• 被害データ・点検データの蓄積状況
• 小さく試せるAI活用の候補

を一度棚卸ししておくと、いざという時の“打てる手”がまるで違ってきます。

この連載「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」では、今回のような災害復旧だけでなく、平時の安全監視や熟練技術の継承まで、建設現場で使えるAI活用の具体例を引き続き掘り下げていきます。

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