リヤドメトロに学ぶ：AIで大規模インフラ工事を安全・高効率に進める方法

リヤドメトロ4・5・6号線が示した「超大規模プロジェクト」の現実

70km以上の軌道、29駅、24本の高架橋、28本の地下線、13本の地上線——サウジアラビアの首都リヤドで建設されたリヤドメトロ4・5・6号線は、数字だけ見ても桁違いのプロジェクトです。ピーク時には42か国から9,500人以上の作業員が現場で働き、気温45℃を超える砂漠環境のなかで、2,180,000m³ものコンクリートが打設されました。

このプロジェクトはENRの「Global Best Projects 2025」で鉄道・交通部門のAward of Meritを受賞していますが、単なる“すごい現場の話”で終わらせるのはもったいない。日本の建設会社にとっては、AIやデジタル技術をどう現場に組み込むかを考える、格好の教材でもあります。

この記事は「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、リヤドメトロ4・5・6号線プロジェクトを題材に、大規模インフラ工事でAIをどう使えば生産性と安全性を両立できるかを具体的に整理していきます。

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リヤドメトロ4・5・6号線プロジェクトの要点

まずは事実関係をコンパクトに押さえておきます。ここを頭に入れておくと、「どこにAIが効きそうか」がイメージしやすくなります。

• 総延長：70km超
• 駅数：29駅
• 構造：高架橋24、地下線28、地上線13
• 施工環境：砂漠地帯、夏季は45℃超
• コンクリート：2,180,000m³打設
• 人員規模：42か国から9,500人以上
• 特徴的な技術：
  • サウジ国内最大のTBM（シールドマシン）
  • 同国初のフルスパン工法による鉄道高架橋
• 運行形態：ドライバーレスの全自動運転

さらに、工事途中でスコープ拡大も発生しています。

• パーク＆ライド施設の追加駅
• サイエンスパーク駅
• 国際空港（キング・ハーリド国際空港）への新駅2か所

それでも全体工程への重大な遅延を避けた点が評価されました。

この条件を見て、「うちの現場とは桁が違う」と感じるかもしれません。でも、課題の構造自体は日本の鉄道・道路・再開発プロジェクトとかなり共通しています。

• 複雑で巨大な工程
• 多国籍・多職種の関係者
• 厳しい自然条件
• 途中で変わる設計・要求

ここにAIとBIMをどう重ねていくかが、本題です。

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大規模インフラでAIが効く5つのポイント

リヤドメトロ級のプロジェクトを前提にすると、AIが特に力を発揮する領域は次の5つに集約できます。

1. 安全監視（画像認識＋IoT）
2. 工程管理とリスク予測（予測AI）
3. 品質管理とコンクリート打設の最適化
4. 多国籍・大規模チームのコミュニケーション支援
5. 運行開始後まで含めたライフサイクル管理（BIM×AI）

それぞれ、リヤドメトロの状況をイメージしながら、日本の現場でどう落とし込めるかを見ていきます。

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1. 45℃の砂漠で働くリスクをどう減らすか：AI安全監視

画像認識で「危ない瞬間」を自動検知

リヤドメトロのような砂漠環境では、熱中症・脱水・墜落・重機接触といったリスクが日常的に存在します。ここにAIを組み込むと、次のような仕組みが現実的です。

• 現場カメラ映像を画像認識AIで解析
• 以下の状態を自動検知し、アラート
  • ヘルメット・安全帯の未着用
  • 立入禁止区域への侵入
  • 重機と作業員の距離が一定以下
  • 高所での不自然な姿勢や転倒
• 異常があれば、即座に安全担当者の端末へ通知

日本でも既に「画像認識による安全監視」は導入が進んでいますが、広大なヤード＋多国籍作業員＋極端な高温環境という条件になると、「人の見回り」だけでは到底カバーしきれません。AIはまさに、

“24時間休まない安全パトロール”

として機能します。

ウェアラブル×AIで熱中症リスクを先読み

45℃超という環境では、体調変化の早期検知が生命線になります。ここでもAIの出番です。

• 作業員が心拍・体表温・歩数などを測るウェアラブルを着用
• AIが個人ごとの平常時データを学習
• 心拍変動や体温の推移から「危険手前」の兆候を検出
• 「休憩推奨」アラートを本人と職長に通知

日本の夏も年々気温が上昇しており、熱中症対策は他人事ではありません。特にトンネル・高架橋のような重労働の現場では、**経験だけに頼らない“数値で見る安全管理”**への移行が急務です。

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2. スコープ変更に振り回されない工程管理：予測AIの使い方

リヤドメトロでは、工事途中で空港やパーク＆ライドなどの新駅が追加されました。それでも他工区への大きな遅延を出さずに乗り切れた点が特徴です。

ここにAIが入る余地は非常に大きいと感じています。

AIで「遅れやすいパターン」を事前にあぶり出す

工程表は人が作りますが、遅れのパターンはデータが知っています。

• 過去プロジェクトの工程・出来高・天候・変更履歴・事故情報を学習
• 「この配筋量・この温度・この人員構成だと遅れやすい」などの傾向を抽出
• 今回の工程案に当てはめ、遅延リスクの高いタスクを自動でマーク

リヤドメトロ級の複雑なネットワークでは、手計算でクリティカルパスを書き換えているだけでは追いつきません。AIが事前に「遅れの火種候補」を拾ってくれれば、

• 重要工区の職長を増員
• 先行発注・仮設計画の前倒し
• 工法変更（プレキャスト化など）

といった対策を着工前に打つことが可能になります。

スコープ変更時の「シミュレーション速度」が違いを生む

途中で新駅が2つ追加されると聞くと、多くの現場はこう感じるはずです。

「工程、もう一度全部引き直しか…」

ここでAIを使う発想はシンプルです。

1. BIMモデル上に新駅を追加
2. 標準歩掛・施工手順のルールをAIに登録
3. AIが自動的に
   • 必要工種・人員・機械
   • 主要タスクの期間
   • 他工区との干渉・競合 を算出し、シミュレーション

人だけでやれば数週間かかる再計算が、AIなら数時間〜1日レベルで済む可能性があります。2025年時点なら、ここは「やっている会社とやっていない会社の差」がかなりつき始めている領域です。

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3. 2,180,000m³のコンクリートを品質確保しながら打つ：AI＋BIMの現実解

リヤドメトロでは、過酷な高温環境で膨大なコンクリートを打設しています。ここで悩ましいのは、

• 打設中の温度上昇
• ひび割れリスク
• 強度発現のばらつき

といった品質面です。

センサー＋AIで「打ってから」の状態を見える化

大規模構造物では、コンクリート内部に温度・ひずみセンサーを埋設し、打設後の挙動をモニタリングする事例が増えています。ここにAIを組み合わせると、次のようなことが可能です。

• コンクリート温度履歴と配合データから強度発現カーブを予測
• 将来のひび割れリスクが高い箇所をAIが自動で判定
• 「この区画は早期に補修計画」「この配合は次回避ける」などのフィードバック

高温環境下では、普通に打って普通に養生するだけでは品質が安定しません。センサー×AIで打設後も追いかけることが、ライフサイクル全体で見た施工品質につながります。

BIM上で品質情報を一元管理

BIMを単なる3Dモデルで終わらせず、

• 打設日
• 配合
• センサー実測データ
• 試験結果

といった情報を部材ごとに紐づけると、後工程も含めて効き目が大きくなります。

• ひび割れが出た箇所の原因分析がしやすい
• 補修計画を立てるときに「どこから、どこまで」がすぐ分かる
• 将来の改修・増設のときに設計検討が早い

AIはこのBIMデータを学習して、次のプロジェクトでの配合選定や施工手順の最適化にも活かせます。大規模なメトロ工事ほど、「一現場で終わらないノウハウ化」が重要です。

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4. 42か国9,500人の現場から見える、コミュニケーション×AI

リヤドメトロの現場には42か国から作業員が集まり、多言語・多文化のチームが形成されています。ここにもAI活用のヒントがあります。

AI翻訳と音声認識で「誤解リスク」を減らす

• 朝礼・KY（危険予知）を多言語で自動翻訳
• 現場指示書を、主要言語に一括変換
• 音声で指示した内容をテキスト化し、即座に翻訳

人手の通訳だけでは追いつかない場面で、AI翻訳は安全確保のためのインフラになりつつあります。日本でも外国人技能実習生・特定技能が増えるなか、

「伝えたつもり」と「伝わったつもり」のギャップ

が事故につながるケースは確実に増えています。AI翻訳は完璧ではありませんが、「何もないより圧倒的に安全」です。

マニュアルや手順書を“動画＋AI要約”で共有

熟練技術者のノウハウ継承も、AIを使うと形式が変わります。

• ベテランが実演する作業を動画で撮影
• AIが自動で手順書化（テキスト＋サマリー）
• 必要に応じて多言語化

「読むマニュアル」から「見る＋要点を読むマニュアル」への転換は、特に若い作業員や外国人作業員との相性が良いと感じています。これはシリーズテーマの一つである**“熟練技術のデジタル継承”**そのものです。

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5. ドライバーレス運行まで含めたライフサイクル管理：BIM×AIのゴールイメージ

リヤドメトロは、完成後はドライバーレスの全自動運行が行われます。建設と運行が地続きである以上、AIとBIMの本当の価値は「引き渡し後」に現れます。

施工データを運行・保全に引き継ぐ

• どの区間にどんな構造・配合の軌道スラブがあるか
• どの高架橋が、どの工法・どのロットの資材で作られたか
• どの区間に温度や沈下のリスクがあるか

これらをBIMモデルに載せたまま、運行事業者に引き渡せば、

• 点検頻度の最適化
• 異常検知AIの学習精度向上
• 将来の増線・改良計画の検討スピード向上

といった効果が期待できます。

日本の鉄道・道路でも、「建設と維持管理のデータが分断されている」問題は根強く残っています。リヤドメトロのようなメガプロジェクトを鏡にしつつ、BIMをライフサイクル全体の“共通言語”にする発想が重要です。

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日本の建設会社が今すぐできるAI導入ステップ

リヤドメトロ級のプロジェクトをいきなり任される企業は多くありませんが、AIの使い方は規模に関係なく同じです。現実的なステップは次の通りです。

1. 1現場・1テーマに絞る
   例：画像認識による安全監視だけ、工程リスク予測だけ、など。

2. 既存のBIM・現場データを棚卸しする
   どんなデータが既にあるのか把握し、AIが学習できる形に整理します。

3. 安全か工程か、KPIを明確に決める
   「事故ゼロ」「遅延日数の削減」など、AI導入の目的を数値で設定する。

4. 現場側の“使いやすさ”を優先する
   UIが煩雑だと、どれだけ高性能でも使われません。スマホで完結できるか、通知は見逃されないか、といった観点が重要です。

5. 小さく検証して、次の現場に水平展開する
   1つの現場で成果と課題を洗い出し、社内標準に落とし込む流れを作る。

AI導入は、技術よりも現場への落とし込み方と継続運用で成否が分かれます。

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これからのインフラ工事は「AI前提」で設計する時代へ

リヤドメトロ4・5・6号線は、巨大プロジェクトをやり切った事例であると同時に、AIとデジタルが前提になる時代のヒント集でもあります。

• 過酷な環境では、AI安全監視とウェアラブルが“第二の安全担当”になる
• スコープ変更が前提なら、工程シミュレーションAIの有無がスピードを分ける
• コンクリート品質はセンサー×AI×BIMで「打ってから」も管理する
• 多国籍チームには、AI翻訳と動画マニュアルが効く
• 建設〜運行までBIMでつなぐと、ライフサイクル全体の生産性が上がる

日本でも、2020年代後半は大規模更新・再開発案件が目白押しです。人手不足のなかで品質と安全を守り切るには、「今まで以上に頑張る」のではなく、前提を変えるツールとしてAIを使う発想が欠かせません。

あなたの会社の次のプロジェクトで、どの領域からAIを試してみるのが一番効果的か。リヤドメトロのようなメガプロジェクトを頭の片隅に置きながら、一度チームで議論してみてください。そこから、御社なりの“AI時代の標準施工”が見え始めるはずです。