令和7年度補正予算で変わる現場：AIで公共工事を強くする方法

令和7年度・国交省補正予算5.7兆円は「AI活用の本番ステージ」

5兆7,379億円。<br> これが、令和7年度の国土交通省関係補正予算で動くお金です。

内訳を見ると、

• 生活の安全保障・物価高への対応：1,944億円
• 危機管理投資・成長投資による強い経済の実現：5兆4,609億円
• 防衛力と外交力の強化：65億円
• ゼロ国債（国庫債務負担行為）：760億円

ほとんどがインフラ整備や危機管理投資など、建設業界と直結する領域に向かっています。しかも、「ゼロ国債」による早期発注も含まれているので、現場は2026年以降、かなりの仕事量になる可能性が高い。

ここで問題になるのが、人手不足と生産性、そして安全管理です。従来通りのやり方のまま、この規模の公共投資をこなそうとすると、

• 事故リスクの増大
• 工期遅延と違約
• 技能者の燃え尽き

が一気に表面化します。

この記事では、国交省の補正予算のポイントを押さえつつ、**「この予算の波を、AIでどう自社の追い風に変えるか」**という視点で話を進めます。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」の一つとして、実務に落とし込めるレベルまで具体的に整理します。

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1. 補正予算の3つの柱は、すべてAI導入テーマと直結している

国交省が示した補正予算の3つの柱は、AI活用と相性が良すぎる内容です。

1. 生活の安全保障・物価高への対応
2. 危機管理投資・成長投資による強い経済の実現
3. 防衛力と外交力の強化

建設業界が特に関係するのは「1」と「2」。ここにAIをどう紐づけるかで、数年後の競争力が決まります。

生活の安全保障：AIでインフラの「見守り」を自動化

この分野では、老朽インフラ対策や災害リスク軽減が中心になります。具体的には、

• 橋梁・トンネル・河川施設などの点検・補修
• 土砂災害・洪水対策工事
• 雪害・凍結対策

といった案件が増えるはずです。

ここでAIが効くのは、点検・監視・診断の自動化です。

• ドローン＋画像認識AIで、ひび割れ・剥離を自動検出
• 河川カメラ映像をAI解析して、水位・流速・越水リスクを常時モニタリング
• 過去災害データを使った土砂災害発生確率の推定

人手不足の中、点検業務を人海戦術でやり続けるのは現実的ではありません。補正予算によりインフラ投資が増える今こそ、「点検にAIを組み込んだ前提」で工事受注を設計するべきです。

危機管理・成長投資：工期・コスト・安全をAIで「見える化」

5兆4,609億円が計上された「危機管理投資・成長投資」は、

• 防災・減災、国土強靱化
• 老朽インフラ更新
• 物流・道路ネットワークの高度化
• 鉄道・港湾・空港の機能強化

など、まさに建設業界の主戦場です。

ここで効いてくるのが、

• AIによる工程管理の最適化
• BIM／CIM＋AIによる施工計画支援
• 画像認識AIによる安全管理・KY活動の高度化

です。大量の公共工事が同時進行する中で、**「予定通り・安全に・利益を確保して終わらせられる会社」**だけが次の仕事をつかみます。

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2. ゼロ国債とAI：発注スピードに追いつく体制を作る

今回の補正予算では、いわゆる「ゼロ国債」も760億円規模で設定されています。これは、当該年度の支出はゼロでも、年度内契約が可能になる仕組みです。

つまり、

「お金は次年度以降に出てくるが、発注・契約は今すぐ」というパターンが増える

ということです。

課題：現場と本社の判断が追いつかない

ゼロ国債案件が増えると、

• 短期間で応札・見積・工程案をまとめる
• 受注してから短期間で段取り・体制構築を完了させる

スピード勝負になります。これを従来のExcelと電話・FAX中心でやっていると、

• 見積精度がガタガタ
• 現場配員のダブルブッキング
• 直前の段取り変更で残業まみれ

といったことが起こりがちです。

AIで「受注前」からシミュレーションする

ここに効くのが、AIを組み込んだ工程・リソースの自動シミュレーションです。

• 複数現場の工程表と人員・重機リストをAIに渡して、無理のないパターンを自動生成
• 過去の類似工事データから、適正工期・必要人数・原価率をAIが提示
• ゼロ国債案件を含めた1〜2年先の案件ポートフォリオをAIで評価し、「取るべき案件・断るべき案件」を可視化

僕自身、現場のPMから「AIに任せたい仕事トップ3は工程調整」という話を何度も聞いてきました。予算が膨らむ今こそ、工程表を“人が1枚ずつ描く”時代を卒業するタイミングです。

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3. 国交省の組織別配分と、AI活用の具体シナリオ

報道資料では、社会資本整備総合交付金や道路局・都市局・鉄道局など、局別に配分資料が整理されています。ここから見えてくるのは、**「あらゆる分野でインフラ案件が動き出す」**ということです。

それぞれの局ごとに、AI活用の具体例を整理してみます。

道路局・港湾局：施工管理と安全監視がカギ

道路・港湾系の工事では、施工量も多く、作業員・重機が密集しがちです。ここでのAI活用はかなり明確です。

• 画像認識による危険行動検知
  • ヘルメット未着用、立入禁止エリアへの侵入、重機と作業員の接触リスクなどをカメラ映像から自動検知
  • アラートをタブレットやウェアラブル端末に通知
• 重機稼働データ＋AIで施工効率を分析
  • 稼働実績から待機時間・無駄な動線を可視化し、配置や工程を改善
• BIM／CIMモデルにAIを組み合わせた土工量・工程自動算出

安全担当者や現場所長の「目」と「勘」に頼ってきた領域を、AIで第二の監督役として常駐させるイメージです。

都市局・住宅局：BIM＋AIで設計・施工・維持管理を一気通貫

都市再生や住宅・公共施設整備の分野では、BIM活用が急速に求められています。ここにAIを掛け合わせると、

• 設計段階での干渉チェックをAIが自動化
• 省エネ性能やLCC（ライフサイクルコスト）をAIが試算
• 施工中の出来形を3Dスキャン＋AIでチェックし、BIMモデルとの差分を自動判定

といったことが現実的になります。

特に、公共建築で増えているZEB・省エネ化改修では、AIを使ったエネルギーシミュレーションが強力です。長期的な光熱費削減効果を定量的に示せれば、自治体への提案力が一段上がります。

鉄道局・航空局：運行影響を考慮した施工計画

鉄道や空港関連工事では、「止められないインフラで工事をする」難しさがあります。ここにAIを入れると、

• 運行ダイヤと施工計画をAIが同時に評価し、影響最小の時間帯・工法を提案
• 騒音・振動データをAI解析して、周辺環境への影響を予測
• 工事による遅延リスクをシミュレーションして、代替案を提示

こうした提案は、発注者側（鉄道事業者・空港会社・国交省）からの信頼につながり、「AIも使いこなしている施工会社」としてのポジションを作れます。

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4. AI導入を「補正予算に間に合わせる」ための3ステップ

ここからが実務話です。補正予算案件は、早いところでは2026年初頭から発注・着工が本格化します。そこにAIをきちんと組み込みたいなら、2025年度内に動き始める必要があります。

僕がおすすめするのは、次の3ステップです。

ステップ1：自社の「ボトルネック業務」を1つ決める

AIを入れる前に、まずやるべきは**「どの業務から手をつけるかを決める」**ことです。

候補になりやすいのは、

• 工程表作成・更新
• 安全パトロール・指摘事項の整理
• 日報の作成・集計
• 施工写真の整理・出来形確認

など、どの現場でも発生し、かつ担当者が疲弊している仕事です。

AI導入でありがちな失敗は、「何でもできそうだからとりあえずPoCを始める」パターン。そうではなく、最初に“1業務だけ”に絞ることを強くおすすめします。

ステップ2：既にあるSaaS・クラウドを徹底的に使い倒す

次にやるべきは、フルスクラッチでシステム開発をしないことです。

今は、

• 画像認識でヘルメット・安全帯を検知するクラウドサービス
• BIMデータから自動で数量を拾うツール
• AIが工程の遅延リスクを予測してくれるSaaS

が既に多数出ています。補正予算の波にタイムリーに乗るには、これら既存サービスをうまく組み合わせるのが現実的です。

ポイントは、

• まず1〜2現場で試す
• 「誰が・どの画面を・いつ見るか」まで運用ルールを決める
• 成果指標（例：工程会議にかける時間を30％削減、ヒヤリハット報告数を2倍に）を明確にする

という、運用設計から入る考え方です。

ステップ3：実績を武器に、補正予算案件の入札・提案で差別化

最後に、現場でのAI活用実績を、入札・技術提案でしっかり見せることです。

• 「AI画像認識による安全監視を導入し、重大災害ゼロを達成」
• 「AI工程最適化により、同規模案件で工期短縮率XX％を達成」
• 「BIM＋AI診断により、維持管理コスト削減効果を定量提示」

こういった実績は、技術資料やヒアリングで強力な材料になります。国交省側も、「危機管理投資・成長投資」の名目で予算を投じる以上、技術面での説得力がある提案を歓迎します。

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5. 2026〜2027年を見据えた「AI前提の建設会社」へのシフト

令和7年度補正予算は、一度きりのニュースではなく、ここ数年続くインフラ投資拡大の流れの一部です。少子高齢化で職人も管理技術者も減る中、発注額だけ増えていく。

この状況で生き残る建設会社の条件は、かなりシンプルです。

AI・デジタルを前提にした業務プロセスを、どれだけ早く“当たり前”にできるか。

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」で扱っている、

• 画像認識による安全監視
• BIMとの連携による施工・維持管理の効率化
• 工程管理のAI最適化
• 熟練技術のデジタル継承

といったテーマは、すべて今回の補正予算とつながっています。

もしあなたの会社が、まだ「AIはこれから考える」と言っているなら、正直かなり危ないポジションです。逆に言えば、今から1〜2年でAI活用を当たり前にできれば、公共工事の波に乗りながら一気に差をつけられるタイミングでもあります。

次のステップとして、

• 自社の現場で一番負担の大きい業務を1つ書き出す
• それに対応するAI・クラウドサービスをリストアップする
• 2026年度の補正予算案件で「AI前提の現場運営」を1件つくる

ここまで決めてしまえば、必要なアクションはかなり明確になります。

令和7年度の補正予算は、「AIを入れるかどうか」を迷うフェーズではなく、「どの現場から、どの業務からAIを組み込むか」を決めるフェーズです。この波をどう使うかは、今の一手でほぼ決まります。