スウェーデン高速鉄道に学ぶ、AI時代のインフラ施工と安全管理

スウェーデンの「動く患者への手術」から見える建設DXのリアル

1日650本の列車が走る幹線鉄道を1日も止めずに4線化する——。スウェーデン南部、ルンド〜アルレブ間11kmで実施された「Fyrspåret（フォールトラックス） Lund–Flackarp / Flackarp–Arlöv」プロジェクトは、この無茶とも思える条件を成立させたことで、2025年のENR Global Best Projects賞（Rail/Transit部門 Award of Merit）を受賞しました。

プロジェクト責任者は、この工事を

「動いている患者に外科手術をするようなもの」

と表現しています。列車は止められない、都市部で余裕のない施工ヤード、地下水と軟弱地盤、ミリ単位の精度が要求される仮線切り替え——。

ここまで読むと、多くの日本の建設・鉄道関係者はこう思うはずです。

「これ、まさに日本の複々線化や都市部高架化と同じ世界だ」

この記事では、このスウェーデンの事例を**「AI時代のインフラ施工と安全管理」**という視点から読み替えます。そして、日本の建設会社・鉄道事業者が、どのようにAI・BIM・画像認識・工程最適化を組み合わせて、生産性と安全性を引き上げられるのかを具体的に整理します。

本稿は連載「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、現場目線で役に立つ内容に振り切って書いています。

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プロジェクト概要：止めない鉄道、狭い都市空間、精度ミリ単位

まず、ケーススタディであるFyrspåretプロジェクトのポイントを整理します。

• 区間：Lund〜Flackarp〜Arlöv（約11km）
• 目的：複線を4線化し、輸送力と遅延耐性を大幅アップ
• 位置付け：マルメ〜ストックホルムをつなぐ幹線のボトルネック解消
• 発注者：スウェーデン交通庁（Trafikverket）
• 施工者：OHLA–NCC共同企業体
• 設計：AFRY、Tyréns Group、Centerlöf Holmberg ほか
• 列車本数：最大650本/日が工事期間中も運行

技術的な特徴もかなり攻めています。

• 約5kmの掘割区間（沈下対策・地下水対策が必須）
• オーカルプ地区での400m開削トンネル（Dウォール採用）
• 仮線設置と切り替えを何度も繰り返しながらの段階施工
• 施工誤差はミリ単位で管理

ここまでの条件だと、日本なら「夜間短時間保守」「大規模連続軌道閉鎖」「高密度の出来形計測」「近接施工安全管理」を総動員するようなレベルです。

このプロジェクトは、従来技術と緻密な計画でやり切っていますが、同じ条件を日本で今後も人海戦術だけで続けるのは厳しいのが現実です。そこで、次章からは「このレベルのプロジェクトにAIを組み込むと、どこが変わるのか」を分解していきます。

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AIで変えられる4つの領域：鉄道・インフラ工事の実務目線

AIと聞くと「何となく便利そう」くらいで終わりがちですが、Fyrspåretのようなプロジェクトに落とし込むと、やるべきテーマはかなり具体的になります。ポイントは次の4領域です。

1. 工程・線路切替の最適化
2. 地盤・地下水リスクの予測
3. 画像認識による安全監視
4. BIM・デジタルツインによる意思決定支援

1. 工程・線路切替の最適化

この種の鉄道プロジェクトで最もシビアなのが、

• 仮線の設置・撤去
• 列車ダイヤとの調整
• 夜間・週末の短時間での切替作業

です。ここにAIを入れると、次のようなことが現実的になります。

• 過去の同種プロジェクト（複々線化、高架化、連続立体交差など）の
  • 工程遅延データ
  • 列車支障時間
  • 作業班の生産性 を学習させ、**「この条件なら、どの工程案が最もリスクが低いか」**を自動で比較
• 物流・仮設ヤード配置と工程をセットで最適化し、
  • クレーン待ち
  • 資材待ち
  • 異常残業 をミニマムにする
• 夜間ダイヤ・工事規制案をシミュレートし、遅延リスクが小さいダイヤ案を提案

人がマクロ工程を決め、AIが膨大な組み合わせをシミュレーションしながら「悪いパターンを除外してくれる」イメージです。

2. 地盤・地下水リスクの予測

Fyrspåretでは、掘割区間と開削トンネルにより、

• 軟弱地盤の沈下
• 地下水位変動
• 近接建物への影響

といったリスクがありました。日本でも、臨海部や盛土地帯の鉄道・道路案件では日常のテーマです。

ここにAIを組み込むと、例えば次のような運用が可能です。

• ボーリング・地盤調査データをBIM/CIMに統合し、沈下量の予測モデルを構築
• 施工中の計測（沈下計・地下水位計・ひずみ計など）をリアルタイムに取得し、
  • 予測値と実測値の乖離をAIが検知
  • しきい値を超えた場合に自動でアラートを発報
• リスクが高まっている区間のみ施工ステップや揚水量を自動提案

従来は「ベテランの経験値」で何とかしていた領域を、デジタルで見える化し、意思決定を早く・根拠を明確にできるのがAIの強みです。

3. 画像認識による安全監視

Fyrspåretのような「営業線直近施工」では、安全管理の密度が生産性を左右します。日本でも、列車見張り員や重機の接触事故は常に大きなリスク要因です。

ここで効くのが、画像認識AI＋現場カメラです。

• 線路際・掘割上部・開削トンネル周辺にカメラを設置
• 画像認識で、
  • 立入禁止エリアへの人の侵入
  • 重機と作業員の距離
  • 高所での未ハーネス作業
  • 列車接近時の作業員の位置 を常時モニタリング
• 危険行動を検知すると、
  • 現場スピーカーで警告
  • 管理者のスマホ・タブレットにプッシュ通知

人手不足の中で**「常時見張り」を人間だけで回すのは限界**があります。AIを「24時間疲れない安全監督」として配置する発想は、これからの標準になると考えています。

4. BIM・デジタルツインによる意思決定支援

Fyrspåretでも、設計事務所がBIMや高度な3D設計を活用していますが、これを**施工段階の「デジタルツイン」**にまで広げると、AI活用の幅が一気に広がります。

• 軌道・構造物・仮設・地盤・設備・ダイヤ情報を一つのモデルに統合
• そこに、
  • 工程情報
  • 重機の位置情報
  • 作業員のICタグやスマホ位置 をリアルタイムで紐づけ
• AIが、
  • 「このクレーン配置だと、午後から搬入渋滞が発生する」
  • 「この夜間作業量だと、翌朝の最初の列車までに片付けが終わらない」 といった予測を行い、事前に工程変更を提案

日本のBIM/CIMもここまではまだ行き切れていない現場が多いですが、

BIMは“図面の3D化”ではなく、“AIが判断できる状態までデータを揃えるための土台”

と捉えると、投資の意味がガラッと変わります。

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スウェーデン事例から読み解く「チーム編成」と「ルール作り」

Fyrspåretプロジェクトのコメントで印象的なのが、

「複数分野の高度なコラボレーションが必要だった」

という一文です。AIを現場に入れるときも、この**「コラボレーション構造」**が鍵になります。

誰がAIを使い、誰がルールを決めるのか

典型的な失敗パターンは、

• 情シス部門がAIツールを導入
• 現場は「よく分からないが、とりあえず使えと言われた」

という構図です。Fyrspåret級のプロジェクトでAIを効かせるなら、組織としてはこんなイメージが機能しやすいです。

• 現場所長・プロジェクトマネジャー：
  • 「どの意思決定をAIに手伝ってほしいか」を明確化
• 施工計画・土木設計チーム：
  • BIM/CIMや計測データの構造を設計
• 安全衛生責任者：
  • 画像認識で検知したい「危険行動」を定義
• デジタル推進・AI担当：
  • ツール選定とPoC（試験導入）
  • モデルの精度検証
• 協力会社・職長：
  • 現場での運用ルールをすり合わせ

AI導入はツールの話に見えますが、実際には**「誰がどの情報で、どの判断をしているのか」を棚卸しする作業**です。Fyrspåretのように分野横断でのコラボレーションが前提になると、自然とその棚卸しが進みます。

スモールスタートの狙い所

いきなり全線・全工程でAIを入れようとすると、ほぼ確実に失敗します。おすすめは、次のようなピンポイントのテーマから始めることです。

• 夜間の線路閉鎖作業の工程予測だけAIにやらせてみる
• 掘割区間だけ、沈下予測＋計測の自動アラートを導入
• 営業線直近だけ、画像認識による立入り検知を試す

Fyrspåretで言えば、

• 400mの開削トンネル区間
• 5kmの掘割区間
• 特に列車本数が多いボトルネック部

など、「まずここだけでも事故ゼロ・遅延最小を徹底したい」箇所にAIを集中投入するイメージです。

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AI導入で得られる3つの実利：生産性・安全・ナレッジ継承

AI活用の議論を現場でしていると、「結局、何がどれくらい良くなるのか」が一番気になるところです。Fyrspåret級のプロジェクトに当てはめると、期待できる実利は大きく3つに整理できます。

1. 工期短縮とコスト削減

• 工程最適化により、
  • 無駄な待ち時間
  • 誤った工程順序による手戻り を削減
• 計測＋AIによるリスク予測により、
  • 地盤トラブル
  • 地下水トラブル を早期に察知し、大規模補修・長期工事中断を未然に防止

体感として、数％〜10％前後の工期短縮と、それに連動したコスト削減は十分に狙えるレンジです。

2. 重大事故・災害の抑止

• 画像認識による危険行動検知
• 計測データ＋AIによる変状の早期発見

これらは、「1件起きたら終わり」の重大事故を防ぐための保険として非常に効果があります。鉄道案件なら、

• 人身事故
• 列車脱線
• 橋梁・擁壁の崩壊

など、社会的影響が極めて大きいリスクに直結する部分です。

3. 熟練技術のデジタル継承

Fyrspåretのような高度なプロジェクトは、本来ならベテラン技術者の経験の塊です。AI導入を「データをためるきっかけ」として使えば、

• どんな条件のときに、どんな施工ステップを選んだか
• どんな変状の兆候を見て、どんな対策をとったか
• どの工程案が、結果として遅延・トラブルが少なかったか

といった情報を、次の案件に“経験値”として再利用できます。これが、連載テーマでもある「熟練技術のデジタル継承」のコアです。

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これからAI導入を進める企業への実践ステップ

最後に、Fyrspåret事例をヒントにした、日本の建設・鉄道会社向けの実践ステップを簡潔にまとめます。

1. 対象プロジェクトを決める

   • 営業線近接・大規模土工・長期工程といった「難度が高いが、データも取りやすい」案件を選ぶ

2. 優先テーマを1〜2個に絞る

   • 例）線路切替工程の最適化、安全監視、沈下予測 など

3. BIM/CIMと計測データの“型”を決める

   • AIの前に、「どのフォーマットでデータを残すか」を先に確定

4. PoC（試験導入）で“数字”を見る

   • 何％工期が短くなったか
   • どれだけ危険行動が減ったか
   • どれくらい工事監視の手間が省けたか

5. 標準化し、次の案件に横展開

   • 成功したルール・ツール・運用フローをマニュアル化

AI導入は、「突然、全社DX」ではありません。Fyrspåretのようなプロジェクトで実証し、“現場が本当に楽になった”と感じた部分を標準化する。この積み重ねが結局一番早いと感じています。

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まとめ：受賞プロジェクトの次の一歩は、AIとの融合

スウェーデンのFyrspåret Lund–Flackarp / Flackarp–Arlövは、AIがなくても成し遂げられた素晴らしいプロジェクトです。ただ、同じレベルの案件を今後10年、20年と続けるなら、日本の建設業界はAIを「必須の道具」として組み込んだ方が確実に有利です。

• 工程・線路切替の最適化
• 地盤・地下水リスクの予測
• 画像認識による安全監視
• BIM・デジタルツインを土台にした意思決定

これらは、すべてFyrspåretのようなインフラ案件ですぐにでも着手できるテーマです。

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、今後も実際のプロジェクト事例をもとに、具体的なツール選定や現場運用のコツまで踏み込んでいきます。自社プロジェクトで「この部分をAIで効率化したい」というテーマがあるなら、今がちょうど動き始めるタイミングです。