南カリフォルニア鉄道プロジェクトに学ぶAI施工管理術

南カリフォルニアの2,400万ドル鉄道計画が示す「AI施工管理」のリアル

通勤鉄道1路線の乗客数が1年で22％増加。この数字に対応するために、米カリフォルニア州リバーサイド郡のPerris South駅では、約2,400万ドル（約35億円）の大規模改良工事が動き始めています。

Granite Constructionが受注したこのプロジェクトは、単線の終端駅を「双方向ピーク運行」に対応できる高容量ハブへ変える計画です。新設線路は約1,100フィート（約335m）、ホーム延伸、留置線増設、踏切新設、安全設備の更新など、要素は盛りだくさん。

ここで注目したいのは、「もしこのレベルの複雑な鉄道プロジェクトを、日本の建設会社がAIなしでやろうとしたら？」という視点です。人手不足が深刻な日本の建設業界で同じことをやろうとすると、手戻り・事故リスク・工程遅延が一気に膨らみます。

この記事では、この南カリフォルニアの事例を切り口に、インフラ系プロジェクトでAIをどう使えば、生産性と安全性を同時に上げられるのかを、建設会社目線で整理します。「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」シリーズの一つとして、現場で使えるヒントに振り切って書いていきます。

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プロジェクト概要と、どこが「AI活用ポイント」なのか

まず、Perris South駅改良プロジェクトの要点を整理します。ここを押さえると、どこにAIを差し込むべきかが見えてきます。

• 工事種別：地域通勤鉄道（Metrolink）終端駅のアップグレード
• 契約金額：約2,400万ドル
• 主な内容：
  • 2面2線化（2本の列車が同時に発着・折り返しできるように）
  • 約1,100フィートの新設線路
  • 既存ホーム延伸（8両編成対応）、上屋・案内表示・非常電話更新
  • 新たな踏切（警報機・遮断機・警報灯付き）
  • 夜間留置用の4番線新設、ポイント設備追加
• 目的：
  • 双方向ピーク運行への対応
  • ボトルネック解消によるダイヤの安定
  • 乗客増加（前年比22％）への対応

日本の鉄道プロジェクトに置き換えると、ローカル線の終端駅を「折り返し能力を倍増させる改良工事」とイメージすると近いです。土木・軌道・電気・信号・駅設備が絡み、既存運行を止めずに工事を進める、典型的な多職種・高リスク・長期インフラ案件です。

こうした案件ほど、AIとの相性がいい。理由はシンプルで、

1. 関係者や制約条件が多く、人の頭だけでは全体最適が難しい
2. 安全・運行・工程・コストのバランスを、リアルタイムに見直す必要がある
3. 図面・写真・報告書などの情報量が膨大で、アナログ管理がすぐに破綻する

からです。

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AIで変わる「計画」の精度：線路増設・ホーム延伸のケース

AIが最も効果を出しやすいのが、計画段階のシミュレーションと最適化です。Perris South駅のような2面2線化プロジェクトを例に、どう使えるかを分解してみます。

1. ダイヤと工事工程を同時に最適化する

鉄道駅改良で一番悩ましいのが、「運行を維持しながら、どこまで工事スペースを確保できるか」です。ここにAIベースの工程管理を入れると、考え方が一気に変わります。

AI工程計画ツールでできることの一例：

• ダイヤ・列車本数・利用者数・安全余裕時間を入力
• 軌道閉鎖時間（夜間・休日）と必要人数・機械・作業時間をモデル化
• 数百パターンの工程案を自動生成し、
  • 工期
  • コスト
  • 運行への影響（減便・遅延リスク）
  • 安全リスク をスコアリング

結果として、「夜間3時間ずつを半年使うより、ゴールデンウィークに3日連続で全線運休して一気に施工した方が、安全でコストも抑えられる」といった判断を、感覚ではなくデータで説明できます。

日本の発注者も、この手の「なぜその工程案なのか」のロジックを数値で示されると納得しやすくなります。総合評価落札方式の技術提案でも、AIを使ったシミュレーション結果を根拠にできれば説得力が段違いです。

2. BIM＋AIで施工手順を自動チェックする

ホーム延伸・線路増設・留置線追加などが重なると、BIMモデルだけでは「見えているつもり」になりがちです。そこでBIMモデルにAIを組み合わせて施工性チェックを行うと、事前にかなりのトラブルを潰せます。

例えば：

• 重機の旋回半径と足場・仮囲い位置から、干渉リスクが高いエリアを自動抽出
• 施工ステップごとの3Dモデルに対して、AIが「安全通路が確保できていない」「退避スペースがない」などを指摘
• 夜間作業時の照度分布と作業エリアを解析し、照明計画の不足箇所を可視化

人が図面とモデルを目視チェックするだけだと見落としやすい部分も、AIなら機械的に洗い出せます。特に、軌道・プラットフォーム・電気設備・信号が混在する駅構内では、この差が安全管理の品質差にそのままつながります。

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安全管理こそAIの本丸：踏切・ホーム・留置線のリスク低減

Perris South駅の改良メニューには、

• 新設踏切（警報機・遮断機・警報灯）
• ホーム上屋・案内表示・非常電話更新
• 留置線の追加（夜間の列車留置増加）

など、安全に直結する要素が多く含まれています。ここにAIを入れると、「ヒューマンエラー前提」の設計・施工・運用にシフトできます。

1. 画像認識によるリアルタイム安全監視

AI画像認識は、日本の建設現場でも導入が進み始めていますが、駅工事との相性は特に良いです。

活用イメージ：

• ホーム端部・仮設通路・踏切付近にカメラを設置
• AIが常時モニタリングし、
  • 作業員の墜落危険行動（黄色線超え、開口部接近）
  • 一般客の立ち入り禁止区域侵入
  • 重機と人の異常接近 を検知すると、現場の警報・管理者アプリに即時通知

人手不足の中で「常時見張り員を置く」のは現実的ではありませんが、AI監視なら24時間疲れずに見てくれる監督になります。

2. ヒヤリハットの自動記録と「予測型」安全管理

AIが検知した危険行動をデータとして蓄積すれば、ヒヤリハットを自動収集しているのと同じです。

• どの時間帯に危険行動が多いか
• どの作業種類・どの施工ステージで事故リスクが上がるか
• どの作業員グループで注意が必要か

といった傾向が見えるようになります。

このデータを元に、AIが「明日の夜間軌道閉鎖作業は危険度が高い」と判断した日に、

• 追加のKY（危険予知）ミーティングを指示
• ベテラン作業員を重点配置
• 作業時間を短縮してリスクを下げる

といった予測型の安全対策に踏み込めます。事故が起きてから対策を打つ時代から、「起きそうなところを事前に潰す」方向へ変えられるのがAIの強みです。

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生産性アップのカギは「現場からのデータ回収」をAIで自動化すること

大型インフラ案件で生産性が落ちる原因の一つは、現場の情報が本社や関係者に上がってくるまでにタイムラグが大きいことです。

Perris South駅のように2028年まで続く長期工事で、毎日「紙の出来形・日報・安全パトロール記録」を集計していたら、プロジェクト全体を見た判断が1〜2週間遅れます。その間に、工程遅延も安全リスクも雪だるま式に大きくなっていきます。

1. 画像認識＋自然言語処理で「勝手に日報ができる」仕組み

AIをうまく使う会社は、日報や出来形記録を**人が「書く」のではなく、AIが「起こす」**発想に切り替えています。

具体的には：

• 現場監督がスマホで施工状況の写真・動画を撮る
• 音声で「今日は2番線の舗装撤去完了、3番線の配筋40％まで」と話す
• クラウド上のAIが、
  • 写真から作業種別・出来形・使用機械を推定
  • 音声をテキスト化し、工程と紐付け
  • 日報フォーマットに自動整形

監督は最後にざっとチェックして修正するだけ。手書きやExcel入力に使っていた時間を、打ち合わせや安全指導に振り向けられるようになります。

2. 進捗データをダッシュボード化し、遅れを「見える化」する

AIと連携したダッシュボードがあれば、

• 工程ごとの進捗率
• 施工出来高と原価の関係
• 安全指標（ヒヤリハット件数、危険行動検知数）

をリアルタイムに可視化できます。

ここにAIが一歩踏み込んで、

• 「このペースだと来月中旬に2番線軌道工事が5日遅延する」
• 「留置線設備工事の原価率が、他工種と比べて顕著に高い」

といった予測や異常検知を出してくれれば、対策を前倒しできます。Perris Southのように複数工種が絡むインフラ工事ほど、「今どこで遅れが出始めているか」を早めに掴めるかどうかで、最終的な利益率が大きく変わります。

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日本の建設会社が今すぐ始めるべき「小さなAI導入ステップ」

ここまで読むと、「うちの会社でそこまで高度なことは…」と感じるかもしれません。でも、Perris Southレベルのプロジェクトに対応できるAI体制を、いきなり完璧に構築する必要はありません。

現実的なステップは、次の3つです。

ステップ1：1案件で「AI工程シミュレーション」を試してみる

• 対象：工程が複雑な鉄道・道路・橋梁改良工事
• 目的：従来工程案とAIシミュレーション案を比較し、
  • 工期
  • 閉鎖時間
  • 夜間作業量
  • 安全リスク の違いを数値で確認

まずは1案件限定の実証導入で十分です。社内の理解を得る材料にもなります。

ステップ2：画像認識による安全監視を「限定エリア」で導入

• 対象：墜落・接触リスクの高いエリア（ホーム端部、仮設通路、出入口など）
• 目的：
  • ヒヤリハットの自動収集
  • 作業員へのフィードバック
  • 安全パトロールの「目」の補完

最初は「警報まで出さない」「検知結果だけを記録」でもOKです。データが溜まるだけでも価値があります。

ステップ3：日報・出来形レポートの半自動化

• 対象：現場監督が多忙な長期現場
• 目的：
  • 日報作成時間の削減
  • 本社／JV間の情報共有スピード向上

写真＋音声からレポートを起こすAIツールは、海外でも日本でも選択肢が増えています。シリーズ全体で扱う「熟練技術のデジタル継承」にも直結する領域なので、優先度は高めでいいと感じています。

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これからのインフラ工事は「AI前提」で設計されていく

GraniteがPerris Southで取り組む鉄道プロジェクトは、単なる駅改良ではなく、増加する需要に対応するためのインフラ再設計です。日本でも、都市圏の鉄道・道路・上下水道の改築・改良案件は今後確実に増えます。

こうした案件で、AIベースの計画・安全管理・工程最適化を入れるかどうかは、

• 生産性（職員一人あたりの担当可能ボリューム）
• 安全（事故率・ヒヤリハット件数）
• 採用（若手が「働きたい」と思うかどうか）

にそのまま跳ね返ってきます。

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」では、今回のようなインフラ案件だけでなく、

• 建築現場での画像認識による安全監視
• BIM×AIによる工程管理の最適化
• 職人のノウハウをAIで蓄積・検索する仕組み

といったテーマも順番に掘り下げていきます。

もし自社のプロジェクトで、

• 工程が複雑で、いつも終盤にバタつく
• 夜間作業や線路閉鎖作業の安全が不安
• 日報や出来形管理に追われて、本来のマネジメントに時間が取れない

と感じているなら、まさにAI導入を検討するタイミングです。次の案件で「どの一部分から試すのか」を決めるところから始めてみてください。

AIは魔法ではありませんが、うまく使えば、Perris Southのような複雑なインフラプロジェクトでも、人と組織の負担を減らしながら成果を出すための、かなり強力な道具になります。