スウェーデン四線化プロジェクトに学ぶ、AI時代の鉄道工事マネジメント

スウェーデンの「動く患者への手術」から見える未来の現場像

1日650本の列車が走る幹線鉄道を止めずに、2線から4線へ拡張する——。スウェーデン南部、ルンド〜アルレウ間11kmで行われた「Fyrspåret Lund–Arlöv（四線化プロジェクト）」は、この無茶とも言える条件をクリアし、ENRの国際アワードを受賞しました。

現場責任者はこの工事を「動く患者への外科手術」と表現しています。運行を止められない、高密度な都市部、地盤と地下水条件のばらつき、ミリ単位の精度要求。日本の鉄道・土木現場の方なら、頭の中でヒヤリハットがいくつも浮かぶはずです。

この記事では、このスウェーデンの四線化事例をベースにしながら、日本の建設業界がAIをどう現場に取り入れれば、生産性と安全管理を一段引き上げられるかを整理します。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、鉄道・トンネル・都市土木などインフラ案件に関わる方向けに、かなり実務寄りに掘り下げていきます。

---

プロジェクト概要：ルンド〜アルレウ四線化の何がすごいのか

まず、元のプロジェクトを簡潔に整理します。ここを押さえると、「どこにAIが効くのか」が見えやすくなります。

• 区間：ルンド〜フラッカルプ〜アルレウ（Lund–Flackarp–Arlöv）、約11km
• 目的：2線から4線へ拡張し、マルメ〜ストックホルム間の輸送力を増強
• 発注者：スウェーデン交通庁（Trafikverket）
• 施工：OHLA–NCC共同企業体
• 主な設計：AFRY、Tyréns Group、Centerlöf Holmberg
• 特徴的な工事：
  • 5km超の掘割構造（depressed railway）の構築
  • Dウォールを用いた約400mの開削トンネル
  • 仮線の敷設・切替を伴う段階施工
  • 1日最大650本の列車運行を維持

ここでポイントになるのが、次の3つです。

1. 運行を止められない中での施工計画（線路切替・仮線の設計）
2. 狭い都市部での安全管理とリスクマネジメント
3. 地盤・地下水条件のばらつきを許容する施工管理精度

日本の在来線連続立体交差事業や、都市部の駅改良・線増工事と非常によく似た条件です。違うのは、彼らがこうした条件を「国際アワードを取れる程度」に、情報連携とチームコラボでやり切っていること。その裏側に、AI×BIMの余地がかなりあると考えています。

---

どこにAIが効くのか：鉄道インフラ工事の5つのボトルネック

AI導入を考えるとき、闇雲にツールを探しても失敗します。先にボトルネックを言語化した方が早いです。四線化プロジェクトのような鉄道工事を念頭に、典型的な課題を5つ挙げます。

1. 線路切替・工程計画が「人の頭頼み」

   • 何百もの作業を「夜間◯時間」「列車間合い◯分」の中に押し込む
   • 少しの遅れで列車ダイヤに波及、やり直しが発生

2. 仮設・仮線計画と安全検討の手戻り

   • 重機可動範囲と列車のクリアランス確認
   • 仮設構台・山留・足場の干渉チェックが紙＋経験

3. 地盤・地下水条件の予測不足

   • 掘削中に想定外の湧水・軟弱層に遭遇
   • 追加薬液注入や支保工増設でコスト・工期が膨らむ

4. ヒューマンエラー起点の安全リスク

   • 列車接近時の立入、重機と作業員のニアミス
   • 高エネルギー・高ハザード作業の見落とし

5. 情報がバラバラで意思決定が遅れる

   • 現場写真はスマホ、図面はCAD、工程はExcel、施工計画はPDF
   • クレーム・変更協議の証拠整理に膨大な工数

この5つに対して、AIは「一気に全部解決」ではなく、一つひとつ確実に潰していくツールとして使うのが現実的です。

---

AI×BIMで変わる「線路を止めない」施工計画

結論から言うと、運行を止めずに線増・駅改良を行うようなプロジェクトほど、AI×BIMの効果が大きいです。理由はシンプルで、「制約が多いほど、計画の最適化余地が大きい」からです。

1. 施工シミュレーション＋AIによる工程最適化

四線化プロジェクトのように、仮線→本線切替→掘割化→トンネル構築…と段階施工が複雑な案件では、以下のようなAI活用が現実的です。

• BIMモデル上に、

  • 既設線路・構造物
  • 仮線・仮設構造物
  • 重機・作業エリア
  • 安全柵・立入禁止範囲 をすべて3Dで表現

• その上で、AIが以下を自動チェック：

  • 作業順序とクリティカルパス
  • 列車運行ダイヤと工程の整合性
  • 重機と列車・作業員の干渉

最近のスケジューリングAIは、「夜間4時間しか止められない」「週末は全線運休可」などの制約条件を入れたうえで、最短工程案を提示できます。人間が数週間かけて作る詳細工程を、AIが数時間で複数案出し、所長・計画担当が「採点する側」に回るイメージです。

2. デジタルツインによる「動く患者のモニタリング」

OHLAの担当者が言うように、列車を動かしながら線路脇や直下をいじるのは手術そのものです。このときに効いてくるのが、デジタルツイン＋AI監視です。

• 実際の施工進捗・計測データ・列車ダイヤをリアルタイムで取り込み
• BIMモデル上に「現在の現場」を再現
• AIが、
  • 予定工程との差異
  • 設計許容値を超える変状（沈下・変位）
  • 作業エリアと列車通過の安全距離 を自動判定

これがあれば、所長や監理技術者は事務所や遠隔オフィスからでも**「いま、どこが一番危ないか」「どの作業が遅れているか」**を瞬時に把握できます。スウェーデンのような長大区間の四線化でも、管理負荷を一気に下げられます。

---

画像認識AIで高エネルギー・高ハザード作業を見逃さない

建設業のAI活用で、個人的に最も費用対効果が高いと思っているのが画像認識による安全監視です。四線化プロジェクトのように「列車×重機×夜間作業」が重なる現場では、ヒヤリハットの芽を早期に潰せるかが勝負になります。

1. カメラ＋AIで現場を「常時見守る」

具体的には、次のような仕組みが現実的です。

• 現場の要所に固定カメラ、重機には車載カメラを設置
• AIがリアルタイムで画像を解析し、
  • 列車接近時の作業員の立入
  • 保安要員不在での作業継続
  • 重機と作業員の接近
  • 保護具（ヘルメット・反射ベスト）未着用 を検知
• 危険度が高いものは即時アラート（サイレン・無線・スマホ通知）

スウェーデンのプロジェクトでは「すべての作業を運行とコンフリクトしないよう綿密に計画した」と述べていますが、日本で同レベルを目指すなら、「計画＋モニタリング」の両輪が必要です。人の目だけでの監視には限界があります。

2. 「高エネルギー・高ハザード作業」を自動タグ付け

最近の安全管理トレンドとして、「高エネルギー・高ハザード作業（HEHH）」という考え方があります。簡単に言えば、

• 一度事故が起きると致命傷になりやすい作業
• 大きな運動エネルギーや重力エネルギーが関わる作業

のことです。鉄道工事なら、

• 線路内作業
• 高架橋・掘割での高所作業
• 重機の旋回・走行
• 大型プレキャスト部材の架設

が代表例です。AIは、過去の事故データと照らし合わせながら、映像から「これはHEHHに該当する」と自動でタグ付けできます。

これができると、

• 日ごとの「高リスク作業マップ」を自動作成
• 安全朝礼で、AIが抽出した映像をそのまま教育に活用
• 発注者への安全報告も、定量的な指標付きで提出

といった運用が可能になります。国際アワードを取るようなプロジェクトは、例外なく安全の取り組みも高水準です。そこにAIを噛ませることで、**「見栄えのよいスローガン」ではなく、「実効性のある安全文化」**に近づけます。

---

地盤・地下水リスクをAIで「見える化」する

ルンド〜アルレウ区間では、5kmを超える掘割構造と400mの開削トンネルが施工されました。記事でも、地盤条件のばらつきと地下水管理が大きな課題だったと触れられています。日本の連続立体交差やシールド発進・到達立坑でもまったく同じ悩みがあるはずです。

1. 既往データ＋計測データをAIで統合解析

地盤リスクに対するAI活用の定番は、以下のような流れです。

1. 既往ボーリング、室内試験、透水試験などのデータを一元化
2. 掘削中に取得する
   • 変位計・沈下計
   • 孔内傾斜計
   • 水位観測
   • シールドの場合は掘進データ をリアルタイム収集
3. AIが「過去の類似現場＋現在のデータ」から、
   • 変状の進行傾向
   • 設計限界に達する予測時刻
   • 追加対策の必要性 を予測

要は、「地盤の機嫌が悪くなる前兆」を早めに察知する仕組みです。特に掘割やトンネルの近くに既設線路がある場合、沈下・変位の早期検知は致命的に重要です。

2. リアルタイムのリスクマップ生成

AI解析の結果をBIMモデル上に重ねると、現場は一気に分かりやすくなります。

• 緑：許容範囲内
• 黄：傾向注意（対策検討要）
• 赤：基準超過（工事停止／緊急対策）

といった色分けを、線路・構造物・地盤ごとにマッピングしておけば、

• 夜間工事中でも即時の判断が可能
• 発注者・コンサルと同じ画面を共有しながら協議
• 住民説明にも視覚的な資料として使える

というメリットがあります。地盤リスクが高い区間ほど、AI導入の投資回収は早くなります。

---

日本の建設会社が次に踏み出す3ステップ

ここまで読んで、「理屈は分かるが、どこから手を付けるかが難しい」と感じた方が多いはずです。現場をいくつも見てきた立場から、現実的な3ステップを提案します。

ステップ1：小さく始める——画像認識AIの安全監視

• 夜間線路切替など、リスクが高い作業日に限定してカメラ設置
• AIで「人と重機の接近」「保護具未着用」だけでも検知
• 1〜2現場で効果を検証し、社内で成功事例として共有

ここは初期投資が比較的小さく、短期間で成果を示しやすい領域です。

ステップ2：BIMモデルを「施工目線」で整備

• 設計BIMを施工BIMに変換し、仮設や段階施工をきちんと表現
• 線路・構造物・仮設・重機の干渉チェックを3Dで行う文化をつくる
• ここに工程情報（4D）を載せる準備をしておく

AI以前に、デジタルな現場の土台（BIM・データ標準化）がないと何も始まりません。逆に言えば、ここまで出来ていればAI導入はかなりスムーズです。

ステップ3：AIによる工程・リスク最適化にチャレンジ

• 特に制約の多いプロジェクト（鉄道、都市部高架、地下構造物）で試行
• AIスケジューラに
  • 列車ダイヤ
  • 作業可能時間帯
  • 必要要員・重機 を入力し、複数の工程案を自動生成
• 所長・計画担当は「現実性のチェック」と「リスクの見極め」に専念

ポイントは、いきなり全社展開せず、「アワード級の難度を持つ1案件」でまず成功させることです。スウェーデンの四線化のような象徴的プロジェクトで成果を出せば、社内外への説得力は一気に高まります。

---

これからのインフラ案件で「選ばれる側」に回るために

ルンド〜アルレウ四線化は、「運行を止めない」「都市部」「地盤リスク」「高密度施工」という、現代の鉄道インフラ工事の縮図のような案件でした。こうしたプロジェクトが国際アワードを受賞している背景には、緻密な計画と高い安全文化、そしてデジタルを前提としたコラボレーションがあります。

日本の建設会社が、今後も海外・国内の大型インフラ案件で「選ばれる側」に回り続けるためには、

• 画像認識による安全監視
• BIMと連携したAI工程最適化
• デジタルツイン＋AIによるリスク監視

といった仕組みを、「一部の先進現場」ではなく標準装備に近づけていくことが欠かせません。

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、今後も実案件をベースに、具体的なAIツール・導入プロセス・社内教育の方法まで掘り下げていきます。もし、

• 近い将来、鉄道や都市インフラの大型案件を予定している
• すでにBIMは導入したが、現場の負担になっている
• 安全管理を数字とデータで語れるようにしたい

といった課題があれば、次回以降の記事もぜひチェックしてみてください。次の「動く患者への手術」を成功させるのは、いまAIに踏み出す現場だと思っています。