水インフラ×AIで変わる公共工事　安全と生産性を両立する方法

水インフラにお金が集まる“本当の理由”

米国では今、上下水道や水再生プラントへの投資が急増しています。数百億円規模の浄水場や下水処理場の案件が次々と動き、大手ゼネコンやエンジ会社がこぞって参入している状況です。

この流れは、数年遅れで必ず日本にも波及します。老朽化した水道管、豪雨・渇水への対応、人口減少下でのライフライン維持――水インフラは「待ったなし」です。そして、この種の大規模インフラほど、AIを活かせる余地が大きい領域はありません。

この記事では、米Construction Diveの「Why builders are focused on water infrastructure」で紹介された潮流を下敷きにしながら、

• なぜ世界中で水インフラ案件が増えているのか
• その現場でAIは何に効くのか
• 日本の建設会社・設備会社が今から準備すべきこと

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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なぜ建設会社は水インフラに注目しているのか

結論から言うと、水インフラは**“長期で続く大型案件の宝庫”**だからです。記事では、テキサスやカリフォルニアの事例として、

• 6億ドル規模の下水処理場
• 複数都市にまたがる送水ポンプ場・水再生施設
• エンジ会社の受注残の柱としての水インフラ

といったプロジェクトが紹介されています。

こうした案件が増えている背景には、共通する要因があります。

1. 老朽化したインフラの更新需要

水道管の耐用年数はおおむね40〜50年。高度経済成長期に整備された配管・施設が、一斉に更新期を迎えています。日本でも、更新率が追いつかず「戦後の配管が現役」という自治体も少なくありません。

ライフラインの更新需要は、景気に左右されにくい“底堅い仕事”です。

2. 気候変動リスクへの対応

ゲリラ豪雨による浸水、渇水リスク、海面上昇による塩害。水は気候変動の“最前線”です。下水処理場の増強や雨水調整池の整備、排水ポンプ場の高台移転など、土木・設備・電気を統合した大規模プロジェクトが増えています。

3. 環境規制・SDGsへの対応

再生水の活用、窒素・リン除去などの高度処理、省エネ型の水処理システムは、温室効果ガス削減や循環型社会とも直結します。環境性能を求めるほど、設計も施工も複雑化し、技術力のある会社に仕事が集まる構造になります。

こうした特徴から、水インフラは「長期・高難度・高付加価値」という、AI活用と相性の良い市場になっています。

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水インフラ工事が抱える3つの課題

水インフラ案件では、一般の建築工事以上に次の3つの課題が際立ちます。

1. 工程の長期化・複雑化
   深い掘削、既設配管の切り回し、止水・切り替え作業など、制約条件が多く、工区も段階も細かく分かれます。

2. 安全リスクの高さ

   • 深い縦坑・シールド・立坑
   • 有毒ガス・酸欠の恐れがある密閉空間
   • 大口径管や重量物の据付 など、労働災害リスクが桁違いです。

3. 熟練者依存と人手不足
   施工計画も現場管理も、“水道屋の勘”に大きく依存してきた分野です。しかし、多くの自治体・事業体で技術者の高齢化が進み、人員も限られています。

この3つは、日本の多くの現場でもそのまま当てはまるはずです。だからこそ、AIによる生産性向上と安全管理が切実なテーマになります。

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水インフラ×AI：どこに効くのかを整理する

AIと言っても、「何を、どこまで任せるか」を決めないと成果は出ません。水インフラの文脈では、次の5領域が特に効果的です。

1. 施工計画・工程管理の最適化

水インフラ工事では、配管の切り回しや仮設計画、止水・断水の時間帯など、組み合わせパターンが膨大になります。ここにAIを使うと。

• BIMやCADのデータから自動で施工ステップ案を生成
• クレーン・重機・人員のリソース制約を加味して工程を自動編成
• 雨天や潮位、既設設備の稼働条件を考慮した「実行可能なパターン候補」を提示

といったことが可能になります。

人間の計画担当は、AIが出した複数案を比較・修正する形になるので、検討時間を大きく圧縮できますし、「本当に安全でムダの少ない案か」を見極める余裕も生まれます。

2. 画像認識による安全監視

「建設業界のAI導入ガイド」シリーズでも繰り返し触れていますが、画像認識AIによる安全監視は、水インフラと特に相性が良い分野です。

• 立坑や開削部の近傍に近づき過ぎた作業員を自動検知
• ヘルメット・安全帯・ライフジャケットの未着用をリアルタイム検出
• 立ち入り禁止エリアへの侵入や、重機との接触リスクをアラート

といった仕組みは、すでに国内外で実用レベルに達しています。

近年のシステムは、既存の監視カメラやウェアラブルカメラにも後付けで対応でき、クラウドではなく現地のエッジ端末で解析することで、トンネルや地下空間でも運用しやすくなっています。

3. センサー×AIによる施工・環境モニタリング

水インフラ工事では、掘削深度、地下水位、地盤変位、ガス濃度など、現場が見えにくいことが大きなリスクです。ここにIoTセンサーとAIを組み合わせると、

• 地下水位の変化から崩壊リスクの予兆を検知
• 騒音・振動レベルから周辺への影響を常時計測し、苦情が出る前に施工方法を見直し
• 有毒ガス・酸欠リスクを検知し、自動で換気強化や入坑制限

など、従来は「経験でなんとなく判断していたこと」を定量的に監視できます。

AIは、センサーデータを時系列で学習するのが得意なので、異常値だけでなく「いつもとパターンが違う」という兆候も見抜きやすくなります。

4. BIM・CIMとAIによる設計・施工統合

国交省が推進するBIM/CIMは、水インフラでも本格導入が進みつつあります。ここにAIを組み込むと、

• 3Dモデル上で干渉チェックを自動化し、配管・架台・電気設備のぶつかりを事前に検出
• 施工順序を変えた場合の作業空間・仮設材の変化を自動シミュレーション
• 完成後の運転データを取り込んで、保守性・省エネ性の評価にフィードバック

といった設計・施工・維持管理のループを回しやすくなります。

長寿命の水インフラほど、この「ライフサイクルでの最適化」が効きます。最初の設計・施工段階からAIを前提にしておくことで、将来の維持管理コストを大きく抑えられる可能性があります。

5. 熟練技術のデジタル継承

水インフラ工事には、「ベテランの勘」に支えられてきたノウハウが山ほどあります。例えば、

• この地盤と水位なら、こういう山留めにすると良い
• 既設管の切り替えは、この順番でやるとトラブルが少ない
• 苦情が出にくい夜間作業のやり方

こうした知見を、施工データ・写真・映像、現場日報と紐付けてAIに学習させると、**若手への“セカンドオピニオン”**として活用できます。

「この条件なら、過去の類似現場ではこんな施工方法が選ばれています」

とAIが提案してくれるだけでも、若手や異動者が多い体制での品質確保に役立ちます。

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日本の建設会社が水インフラ×AIに取り組むステップ

では、具体的に何から手を付けるといいのか。現実的なステップを3段階で整理します。

ステップ1：自社の水インフラ案件を棚卸しする

まずは、過去〜現在の案件をざっと洗い出します。

• 下水処理場・浄水場・ポンプ場・調整池・配水池など
• 工期1年以上、請負額○億円以上の大型案件
• 施工で特に苦労したポイント（安全・工程・品質・クレーム）

この棚卸しをすると、「どのフェーズにAIが効きそうか」が見えてきます。例えば、

• 頻繁に手戻りが起きた配管ルート→BIM×AI設計支援
• 事故ヒヤリが多かった立坑・地下空間→画像認識＋センサー監視
• 工程遅延が常態化している→AIによる工程シミュレーション

といった具合です。

ステップ2：1〜2箇所に絞ってPoC（小さな実証）をやる

最初から“全部にAIを入れる”必要はありません。むしろ失敗の原因になります。おすすめは、

• 安全監視（画像認識） か
• 工程管理の可視化・予測

のどちらかを、水インフラ案件で試すことです。

理由はシンプルで、

• 目に見える成果（ヒヤリ件数の減少、残業時間の減少）が出やすい
• 現場の反応を得やすく、社内での理解も進みやすい
• 他のインフラ・建築案件にも横展開しやすい

からです。

PoC段階では、「AIで100%自動化」を目指さず、

AIが“気づき”をくれる → 現場が判断する

という役割分担で設計した方が、成功しやすくなります。

ステップ3：BIM・CIMと組み合わせて全体最適へ

ある程度手応えがつかめたら、BIM／CIMとの連携を意識した取り組みに進むと良いです。

• モデル上で安全リスクの高い場所をハイライト
• 工程シミュレーション結果を3Dで可視化し、施主・住民説明にも活用
• 完成後の運転データをBIMに蓄積し、次の案件の設計にフィードバック

こうした仕組みは、単に生産性を上げるだけでなく、「安全性と説明責任」を高めてくれます。公共工事の入札でも、評価対象になりやすいポイントです。

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これからの水インフラ案件で“勝つ”ために

水インフラは、今後10〜20年、確実に仕事が出続ける領域です。ただし、その競争は「単価を下げる競争」ではなく、

安全・品質・長寿命をどう両立させるか

という技術とマネジメントの競争になります。

AIは、その競争を有利に進めるための道具です。

• 施工計画・工程管理をAIで“見える化”し、ムダとリスクを洗い出す
• 画像認識やセンサーで、深掘り・地下空間など高リスク作業を守る
• BIM/CIMと組み合わせ、設計〜施工〜維持管理を一つのデータでつなぐ
• ベテランのノウハウをデジタル化し、若手でも水インフラ案件を任せられる体制を作る

こうした取り組みを進める会社が、公共工事でも民間の産業用水でも、発注者から「任せたい」と言われるパートナーになっていきます。

このシリーズでは今後、

• 画像認識AIを現場に入れるときのチェックポイント
• BIMとAIを組み合わせた具体的なワークフロー例
• 熟練技術のデジタル継承をどう設計するか

といったテーマも扱っていく予定です。

自社の水インフラ案件で「どこならAIを試せそうか」を、一度洗い出してみてください。そこから、次の一歩が見えてきます。