スマート照明×AIで建設現場を省エネ化する実践ガイド

スマート照明は「電気代削減装置」ではなく、AI時代のインフラだ

国土交通省が2025/12/25に、車両検知センサと連動して照度を変えるスマート道路照明灯の実証実験を実施します。テーマは「脱炭素」「省電力」「ドライバーの心理的影響の検証」。一見すると道路インフラの話に見えますが、建設業界にとってもかなり重要なシグナルです。

理由はシンプルで、建設現場も「道路」と同じく、光と安全とエネルギーコストに縛られているからです。24時間稼働の大規模現場で、仮設照明をフル点灯し続ければ、電気代もCO₂排出量も跳ね上がります。一方で、照明を落としすぎれば、転倒・接触・重機事故のリスクが一気に高まる。

この記事では、国交省のスマート照明実証をヒントに、

• スマート照明・AI照明制御のポイント
• 建設現場でどう活かせるか（具体シナリオ）
• 既存の安全管理・工程管理との連携方法
• 導入ステップと失敗しないためのチェックポイント

を、**「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」**シリーズの一環として整理します。

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国交省のスマート照明実証から読み取れる３つのメッセージ

結論から言うと、この実証実験は建設会社にとって次の3つのメッセージになっています。

1. 「明るさ」は固定ではなく、状況に応じて変える時代になる
2. 省エネは“我慢”ではなく、センサとAI制御で“最適化”するものになる
3. 脱炭素は“宣言”ではなく、インフラ機器レベルでの見直しから始めるべき

国交省の発表では、

• 車両や通行状況をセンサで検知
• それに応じて道路照明の明るさを自動で変化
• 実際に運転するドライバーの心理的影響も検証

という流れが示されています。これは建設現場に置き換えると、そのままこうなります。

作業員・重機・車両の動きをセンサやAIカメラで検知し、危険度や作業密度に応じて照度を制御する

ここまで来ると、「夜間はとにかく全部点灯」「人が少ないエリアも一律同じ明るさ」といった運用は、コスト面でも安全面でも“もったいない”運用になっていきます。

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建設現場でのスマート照明×AI活用シナリオ

スマート照明を単なるLED更新の延長として見るか、**AIを前提にした“現場インフラ”**として考えるかで、その価値はまったく変わります。ここでは、現場側でイメージしやすい具体的なシナリオをいくつか紹介します。

1. 夜間工事での「人・重機密度」に応じた照度制御

夜間の道路工事や再開発現場では、時間帯によって人の数も重機の稼働状況も大きく変わります。本来なら、その変化に合わせて照度も変えるべきです。

想定シナリオ：

• AIカメラやLiDARセンサで「人の数」「重機の接近」をリアルタイムに検知
• 人・重機が集中しているエリアは照度を自動的に上げる
• 待機エリア・資材置場など、人がほぼいない場所は最低限の安全照度に抑える
• 規定時間を過ぎて無人になったエリアは自動消灯または常夜灯レベルに

これだけで、ムダな照明を減らしながら、リスクが高い場所だけピンポイントで明るくする運用ができます。

2. AI安全監視システムとの連携

すでに多くのゼネコン・サブコンが、AI画像認識による安全監視を試験導入しています。

• ヘルメット未着用検知
• 立入禁止エリアへの侵入検知
• 重機と作業員の接近アラート

こうしたAI安全監視が入っている現場では、その検知結果をトリガーに照度を変えることが可能です。

例：

• 重機と作業員の距離が一定以下になったら、その周辺の照明を一段階明るくする
• 危険エリアに人が近づいたら、アラート音＋照明点滅で注意喚起
• 風速や雨量などの気象センサと連動し、視界が悪化したときに自動増光

「AIが危険を検知 → 照明が即座に“可視化”でサポート」という流れは、現場の安全文化を大きく変えます。

3. 工程管理・BIMとの連動による計画照明

次に効いてくるのが、工程管理やBIMとの連動です。

• BIMモデル上で、どのフロア・どのエリアで、いつ、どの作業をするか
• 工程表上で、夜間作業が集中する日・範囲

これらの情報をもとに、あらかじめ「照明パターン」をAIに学習させておけば、

• 夜間の大人数作業が予定されている日は事前に高照度モードを予約
• 人が少ない工程日に、標準より省エネ寄りのパターンを自動適用

といった**“計画照明”**が可能になります。ここまで行けば、現場代理人や設備担当者が毎回こまめにスイッチを操作する手間もなくなり、省エネと負担軽減の両方が達成できます。

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どれくらい省エネ・脱炭素につながるのか

「スマート照明が良さそうなのは分かるけど、どれくらい効果が出るのか？」という疑問は当然出てきます。

道路照明や街路灯の世界では、

• 従来の高圧ナトリウム灯などからLEDに変えるだけで、電力消費は約30〜60％削減
• そこに照度調整（調光）を組み合わせると、トータルで50〜70％削減が現実的

といったデータが一般的です。建設現場の仮設照明も、考え方は同じです。

例えば、

• 夜間工事を行う大規模現場で、仮設照明の電力コストが月100万円だったとします。
• スマート照明＋調光で、電力使用量を40％削減できた場合、月40万円・半年で約240万円の削減インパクト。
• CO₂排出量も、電力削減率にほぼ比例して減らせます。

ここに「複数現場」「通年」というスケールを掛けると、1社あたり年間数百万円〜数千万円規模の削減ポテンシャルがあります。脱炭素目標やESG評価の観点でも、数字として示しやすい領域です。

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スマート照明導入を成功させるための４ステップ

建設現場にスマート照明とAIを入れるとき、いきなり“フル装備”で始める必要はありません。むしろ、段階的にスコープを広げる方が失敗が少ないです。

ステップ1：現状の「見える化」から始める

まずは、今の照明の使われ方を把握します。

• どの時間帯に、どのエリアがどれくらい点灯しているか
• 電力メーター、分電盤ごとの使用実績
• クレームや事故が起きた時間帯・場所

ここで「使っていないのに常時点灯しているエリア」「必要以上に明るいエリア」があぶり出せます。国交省のような実証実験レベルでは詳細なデータを取りますが、現場レベルなら1〜2か月分のログと担当者へのヒアリングでも十分です。

ステップ2：センサ＋遠隔制御から試験導入

次に、**限定エリアでのPoC（小さな実証）**がおすすめです。

• 人感センサ・車両検知センサ・AIカメラのいずれかを一部エリアに導入
• それと連動する形で、照明のオンオフ・調光を遠隔制御で実施
• 一定期間（数週間〜数か月）運用して、電力データと安全面の変化を記録

ここで押さえるべきポイントは、

• 「どれだけ電力が減ったか」だけでなく「作業性や安全性に悪影響が出ていないか」
• 作業員・オペレーターが違和感なく受け入れているか

国交省の実証が「ドライバーの心理的影響」まで検証するのと同じで、人の感覚との相性チェックは必須です。

ステップ3：AI安全監視・工程管理との連携

PoCで手応えがあれば、次の段階として、

• 既存のAI安全監視カメラと照明制御の連携
• 工程管理システム（またはBIM）からの情報連携

を検討します。

連携の狙いはシンプルで、

「人がスイッチを押す運用」を「システム同士が自動連携する運用」に置き換える

ことです。ここまで来ると、現場担当者は“例外対応”だけに集中できるようになります。

ステップ4：標準仕様化・他現場への横展開

最後に、うまくいったパターンを標準仕様として明文化します。

• 仮設計画書に「スマート照明＋AI連携」の章を設ける
• 協力会社に対して、照明機材・センサ・通信機器の標準仕様を提示
• 実績（電力削減率・事故件数の推移など）を社内共有し、次の入札・提案に反映

ここまでできれば、単発の“お試しプロジェクト”ではなく、会社全体の競争力につながる仕組みとして機能し始めます。

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導入時に必ず確認しておきたい３つのポイント

スマート照明やAIを入れれば自動的に成果が出るわけではありません。個人的に「ここだけは事前に潰しておかないと危ない」と感じるポイントは次の3つです。

1. 照度基準と安全基準のすり合わせ

• 労働安全衛生規則や各種ガイドラインで求められる照度
• 施主・発注者側の品質・安全要求

これらを満たしつつ調光するために、**「これ以下には落とさない下限照度」**を合意しておくことが重要です。

2. 通信環境・電源確保

スマート照明は、

• 通信（有線／無線）
• 安定した電源

が前提になります。特に大規模な造成現場やトンネル工事では、通信が不安定だと“賢い照明”がただの固定照明になることもあるので、事前調査が欠かせません。

3. 現場メンバーへの運用トレーニング

どれだけ賢いシステムでも、

• 「勝手に暗くなるから危ない」
• 「設定方法が分からない」

といった不信感が広がると、すぐに“常時MAX点灯”に戻されます。導入初期は、

• なぜこの仕組みを入れるのか（安全・脱炭素・コスト）
• どんなときに明るさが変わるのか
• 不具合時の連絡フロー

をシンプルに伝えておくことが、案外いちばん効きます。

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スマート照明は「AI現場」の入口としてちょうどいい

建設現場にAIを入れると聞くと、多くの人がまず「画像認識」「高度な予測モデル」を思い浮かべます。ただ、現実的にはスマート照明のような“分かりやすい省エネ・安全テーマ”から入る方が、社内合意も取りやすく、成果も数字で示しやすいです。

国交省が道路照明で進めているように、

• センサで状況を検知する
• 通信でデータを送る
• システム側で判断して制御する

という一連の流れは、そのまま建設DX・AI活用の基本形です。まずは照明から始めて、次に重機、仮設電源、仮囲いセキュリティ……と範囲を広げていくのが現実的なステップだと思います。

いまのうちにスマート照明を「次の現場標準」として設計しておけば、数年後には、

• 電力コストとCO₂排出量を定量的に管理できる現場
• 夜間や悪天候でも安全性を高く保てる現場
• AI・デジタルに強い“現場力”を持つ会社

として、大きな差がついているはずです。

次の案件で、まずは一つの夜間工区から。AI×スマート照明を、あなたの現場の「最初のAI導入プロジェクト」にしてみてください。