地域インフラ群マネ×AI導入：計画策定を速く強くする方法

行政の会議は、現場から見ると「遠い話」に見えがちです。でも、2025/12/23 10:00から開催される国土交通省の「第9回 地域インフラ群再生戦略マネジメント計画策定手法検討会」は、建設会社・維持管理会社にとって実務直結のテーマです。理由はシンプルで、**“インフラをどう束ねて（群で）管理し、どの順番で直し、どう予算化するか”**が、今後の仕事の出方・契約形態・要求されるデータの粒度を変えていくから。

ここで言う「群マネ（群マネジメント）」は、橋や道路、河川施設などを個別最適で回すのではなく、地域のインフラを“群”として捉え、再生（更新・補修）を戦略的に回す考え方です。私はこの流れに、AI導入が噛み合わない会社は置いていかれると感じています。なぜなら、群で管理するほど、計画策定に必要なデータ量と意思決定の回数が増え、従来のExcelと経験だけでは回らなくなるからです。

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」シリーズの一環として、国の議論（群マネ計画策定手法）を、現場が使えるAI活用の設計図に落とし込みます。

国交省の「群マネ」検討会が示す、現場へのインパクト

結論から言うと、群マネが進むほど、現場に求められるのは「工事」だけではなく、データで説明できる維持管理です。

国土交通省は2025/12/23に第9回検討会を開催し、群マネモデル地域（計画策定グループ）の検討状況や、ハンズオン支援事業の状況を議論します。議事の一部は公開・一部は非公開ですが、方向性としては「モデル地域で試した計画策定のやり方を磨き、横展開する」流れです。

何が変わる？「計画策定」が仕事の中心に寄ってくる

これまで多くの現場では、

• 点検結果をまとめる
• 予算枠に合わせて補修を並べる
• 事故が起きないように安全を守る

という“現場の正解”がありました。

群マネでは、それに加えて、

• 複数施設をまたぐ優先順位付け
• 更新・補修のポートフォリオ設計
• 将来の劣化と予算の見通し

が求められます。ここがAIの得意領域です。

AIが効くのは「工程」より先に「計画」の段階

AI導入というと、現場カメラの安全監視や、工程表の自動最適化から入る会社が多い。もちろん効果は大きいです。でも群マネの文脈では、私は順番を逆にするのが現実的だと思っています。

計画が強くなると、工事がラクになる。 計画が弱いと、工事現場は常に火消しになる。

群マネ×AIで具体的に何が速くなる？

群での計画策定は、ざっくり言うと「情報収集→判断→説明→合意」の連続です。AIはこの4つ全部に効きます。

• 情報収集：点検写真・帳票・図面・台帳をAIで整理（OCR、画像分類、文書要約）
• 判断：劣化予測、補修工法候補の提示、優先順位の提案
• 説明：住民・議会・庁内向けに“なぜ今これをやるか”を文章・図で作る
• 合意：複数案（予算別・リスク別）を比較し、意思決定を早める

ここで大事なのは、AIに丸投げしないこと。AIは「候補を早く多く出す」道具で、人が「責任を持って選ぶ」構図が一番うまくいきます。

「地域インフラ群再生戦略」をAIで回すための3つの型

答えは3つです。台帳整備（データ統合）→リスク評価→計画案生成。この順で整えると、群マネの計画策定が現場の負担になりにくい。

1) 台帳整備：バラバラなデータを“使える状態”にする

群マネの最初の壁は、データが分散していることです。

• 道路台帳は別
• 橋梁点検は別
• 施工履歴は紙
• 写真はサーバに散在

AIでまずやるべきは、派手な予測ではなくデータの結合です。

実務で効く施策はこのあたり。

• 点検帳票のOCR（手書き含む）で項目を構造化
• 写真の自動タグ付け（ひび割れ、剥離、漏水、錆など）
• 施設IDに紐づけて、履歴を時系列化

「予測の精度」より先に「紐づく台帳」が勝ちます。台帳ができると、会議が速くなる。

2) リスク評価：優先順位付けを“説明可能”にする

群マネは、限られた予算で最大の安全を取るゲームです。ここでAIを使うなら、**劣化予測＋重要度（影響度）**の2軸が基本です。

• 劣化予測：点検スコアと環境条件（塩害、交通量、凍結防止剤等）から将来状態を推定
• 重要度：代替路の有無、交通量、迂回距離、災害時の機能（避難路・物流）など

ポイントは、AIが出した順位をそのまま採用するのではなく、

• なぜその順になったか（寄与因子）
• 異常値の理由（点検誤差・入力ミス・特殊事情）

をセットで出すこと。**“説明できるAI”**でないと、庁内合意も住民説明も止まります。

3) 計画案生成：予算別の複数シナリオを自動で作る

計画策定が遅い理由は、結局「案が1つしかない」からです。

AI（最適化・シミュレーション）を使うと、例えば次のような案を短時間で用意できます。

• 年間予算：現状維持／+10%／-10% の3案
• 方針：予防保全寄り／事後保全寄り の2案
• 目標：事故リスク最小／LCC最小／通行止め最小 の3案

合計で最大18パターンになりますが、AIなら“叩き台”は作れます。人はそこから、地域事情を織り込んで現実案に落とす。

BIM・3Dモデルと群マネは、維持管理でつながる

結論として、BIM/CIMは新設工事だけのものではありません。群マネの時代は、維持管理BIMが本命になります。

なぜ「群」で3Dが効くのか

群で施設を扱うと、議論が抽象化しやすい。地図と表だけだと伝わらない。

• 重要部位がどこか
• 交通規制の影響がどれくらいか
• 施工ヤードが確保できるか

こうした検討は3Dのほうが速い。さらにAIを組み合わせると、

• 点検写真→3D上の位置に自動紐づけ
• 損傷の進行を時系列で可視化
• 施工ステップの干渉チェック（仮設含む）

が現実的になります。

群マネは「施設を束ねる」話。BIMは「情報を束ねる」話。相性が悪いはずがありません。

安全管理は「現場カメラ」だけじゃない：計画段階の安全が先

安全AIというと、ヘルメット未着用や立入禁止エリア侵入の検知が代表例です。ただ群マネの文脈では、もっと手前に大きい安全があります。

計画段階で潰せる事故リスク

• 交通規制計画が甘く、第三者災害の確率が上がる
• 工期圧縮が前提になり、夜間・交代制が増えてヒヤリが増える
• 同時期に複数工区が重なり、資機材・誘導員が不足する

AIを使って、**工区配置と工期の衝突（ピークの重なり）**を見える化し、早い段階で調整すると事故リスクが下がります。

実務で使えるチェック観点は次の通りです。

• 交通量の多い区間は「規制時間×規制回数」を最小化
• 近接工区の同時施工を避け、誘導員・重機を平準化
• 災害リスク（豪雨・積雪）を加味して、冬季の無理な工程を削る

12月は積雪・凍結、日没の早さも効いてくる季節です。年末に計画を固めるなら、“冬の現場”を前提にした安全制約を最初から入れておくのが得策です。

失敗しないAI導入：群マネ対応の「最小構成」チェックリスト

答えは「小さく始めて、計画業務に直結させる」です。大規模な基盤整備から入ると、だいたい頓挫します。

最小構成（90日で形にする）

1. 点検写真の整理：施設ID・部位・損傷種別で検索できる
2. 帳票のデータ化：主要項目だけで良いので構造化
3. 優先順位の叩き台：リスク×重要度のランキングを自動出力
4. 説明資料の自動下書き：会議用の1枚資料（要点・根拠）を生成

発注者・受注者どちらでも効く運用ルール

• AIの出力は「提案」と明記し、採否と理由をログに残す
• データ更新の担当（誰が、いつ、何を）を固定する
• 現場で増える入力は“1分以内”に収める（ここを超えると続かない）

このあたりを押さえると、AIが現場の敵にならず、味方になります。

次の一手：群マネ時代の建設会社が勝つポイント

群マネの議論が進むほど、仕事は「施工能力」だけで差がつきません。計画策定に使えるデータを持ち、説明できる会社が強くなります。AIはそのための現実的な道具です。

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」としての私の結論は明確で、

• まず計画（台帳・優先順位・シナリオ）にAIを入れる
• 次に現場（安全監視・工程最適化）へ広げる

この順が、一番失敗が少ない。

あなたの組織では、点検・台帳・施工履歴が「群」でつながっていますか。それとも、まだ“担当者の頭の中”に残っていますか。次の会議シーズンまでに、どこからAIを入れるかが分岐点になります。