マンション長寿命化モデル採択に学ぶ、建設AI活用術

高経年マンションが「急増する」のは、現場の感覚だけの話じゃありません。国土交通省は2025/12/19に、令和7年度「マンションストック長寿命化等モデル事業」（第3回）の採択プロジェクトを発表しました。応募7者8件に対して、採択は6者7件。つまり、再生・長寿命化の取り組みは“やるべきこと”から“採択される設計と実行力が問われる段階”へ進んでいます。

ここで建設業界が見落としがちなのが、**マンション長寿命化の勝負どころは「工事そのもの」より「診断・合意形成・計画・管理」**にある点です。そして、この領域こそAIが効く。画像認識、BIM連携、点検データの統合、工程最適化、安全管理の自動化。人手不足の時代に、長寿命化を“回る仕事”に変える武器になります。

本記事は「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」シリーズの一編として、今回の採択発表をきっかけに、老朽マンション対策×AIを現場目線で具体化します。モデル事業の趣旨を押さえつつ、明日から検討できる導入パターンまで落とし込みます。

国交省モデル事業の採択が示す「現場の課題の本質」

結論から言うと、今回の採択は「工事費を出す支援」だけではありません。国交省が支援対象にしているのは、老朽化マンションの再生検討から、長寿命化に資する先導的な再生プロジェクトまで。つまり、技術だけでなく、プロジェクトの立ち上げ力・管理の適正化・合意形成の設計力が焦点です。

発表内容では、タイプが大きく2つに整理されています。

• 先導的再生モデルタイプ：再生・改修・建替などを含む“先導的”プロジェクト支援
• 管理適正化モデルタイプ：管理水準を高めるための大規模修繕等の支援

さらに支援フェーズとして「計画支援（立ち上げ・準備）」と「工事支援（実施段階）」が区分され、令和7年度（第3回）では、提案数と採択数が次のように示されています。

• 提案受付期間：令和7年10月6日～10月10日
• 提案数：計4件（先導的計画）、3件（先導的工事）、1件（管理適正化計画）、0件（管理適正化工事）
• 採択数：4件（先導的計画）、2件（先導的工事）、1件（管理適正化計画）、0件（管理適正化工事）

この数字が意味するのはシンプルで、「計画・立ち上げ」の需要が強い一方、管理適正化の工事支援は今回ゼロ。現場の課題は“やる気”より、

• 点検・診断の精度
• 長期修繕計画の説得力
• 住民合意の進め方
• 施工段階の安全と品質の再現性

にあります。ここを支えるのが、データとAIです。

長寿命化のボトルネックは「点検」と「合意形成」—AIが効く理由

AIが効くのは、派手なロボット施工より前段です。私の経験上、マンションの長寿命化は、まず**「劣化をどう見立てるか」**で勝負が決まります。見立てが曖昧だと、修繕範囲も工法も積算もブレて、管理組合の合意形成も崩れます。

画像認識×ドローン/スマホで「外壁・屋上」を定量化する

外壁タイルの浮き、ひび割れ、爆裂、鉄部腐食、シーリング劣化。これらは従来、近接目視や打診の比重が大きく、属人的になりやすい。

AI画像認識を使うと、少なくとも次が改善します。

• 一次スクリーニングが速い：広範囲を短時間で抽出
• 見落としが減る：人の疲労・経験差を平準化
• 説明資料が作りやすい：劣化位置をマーキングし、住民説明に使える

重要なのは「AIが診断を全部やる」ではなく、AIで“疑わしい箇所”を先に洗い出し、人が重点確認する運用にすること。これだけで点検工数と足場計画の精度が上がります。

熟練の“勘”を、点検データとして残す（デジタル継承）

現場の痛いところは、人が減ることより「分かる人がいなくなる」ことです。

• 写真の撮り方が人によって違う
• コメントが抽象的で検索できない
• 過去回の点検結果と比較できない

ここに、AIの自然言語処理や、フォーマット自動整形（定型化）が効きます。例えば、点検記録の自由記述を部位・現象・程度・推定原因・推奨対応に自動分類し、次回点検で比較できるようにする。地味ですが、これが長寿命化の土台です。

長寿命化の最短ルートは、工事の前に「情報の整備」を終わらせること。

BIM/デジタルツインで「修繕計画」と「工程管理」を同じ地図に乗せる

結論：点検→計画→積算→工程→安全が別々のExcelやPDFに散っている限り、生産性は上がりません。マンションは単体建物に見えて、設備・外装・躯体・防水・電気・給排水が絡む“複合体”です。だから、BIM（3Dモデル）やデジタルツイン的な管理が効きます。

BIM連携の実務メリットは「衝突検知」より「説明力」

新築のBIMは干渉チェックが有名ですが、既存マンションの長寿命化で効くのは別。

• 劣化箇所と修繕範囲を3D上で可視化
• 長期修繕計画の“どこにお金が消えるか”を透明化
• 住民説明会での理解速度が上がる（反対が減る）

合意形成は技術論より、納得の材料が揃うかです。BIMに点検結果（写真、劣化分類、推奨工法）を紐づけるだけで、議論が具体になります。

AIで工程を「守る」—遅延予兆と段取りの最適化

大規模修繕は、天候、資材、職人手配、騒音制限、居住者対応で、予定通りにいかないのが普通です。

AIはここで、

• 過去案件の進捗データから遅延しやすい工程を特定
• 日々の作業実績から遅延予兆を検知
• クリティカル工程への人員・資材を前倒し配分

といった支援ができます。ポイントは、いきなり高価な統合基盤を目指さず、工程表＋日報＋写真の3点セットから始めること。まずは「予兆が見える」状態を作るのが先です。

安全管理は“監視”ではなく“事故の芽の潰し込み”—AIの使いどころ

安全管理でAIというと、カメラ監視のイメージが強い。でも本当に効くのは、危険状態を作らない段取りです。マンション大規模修繕は、足場・開口部・揚重・高所作業・第三者災害が絡み、現場外（居住者動線）まで含めた安全が求められます。

画像認識で「不安全状態」を早期検知する

例えば、

• ヘルメット未着用
• フルハーネス未使用
• 立入禁止の逸脱
• 開口部養生不足
• 足場上の整理整頓不良（つまずき・落下）

を画像認識で検知し、巡視の優先順位を作る。ここでのコツは、違反者をあぶり出す運用にしないことです。現場は反発します。狙いは、

• 危険が増える時間帯・作業帯を把握
• KY（危険予知）と是正を速く回す

この2つに置くのがうまくいきます。

点検・是正・教育を“1つのループ”にする

AI導入が失敗する典型は、ツールが増えて運用が破綻すること。おすすめは、

1. 現場写真（スマホ）を日次で収集
2. AIが「不安全・要注意・良好」に一次分類
3. 監督が要注意だけ確認し是正指示
4. 週次で傾向を振り返り、教育ネタにする

この運用なら、監督の負担を増やさず安全水準が上がります。

モデル事業を“実証の見本”にする：建設会社が今すぐできる導入手順

今回の国交省モデル事業の採択は、建設会社にとって「補助金ニュース」で終わらせるのが一番もったいない。私は、採択プロジェクトの思想を“社内の標準手順”に移植するのが近道だと思っています。

まずは「3か月で成果が見える」小さなAI導入から

マンション長寿命化の現場で、効果が出やすい順に並べるとこうです。

1. 点検写真の整理と検索（部位・劣化・位置情報のタグ付け）
2. 画像認識による劣化一次抽出（ひび割れ・錆・漏水痕など）
3. 是正指示のテンプレ化（文章生成で“書類仕事”を減らす）
4. 工程の遅延予兆検知（実績入力の習慣化が前提）
5. BIM連携（データが溜まってからが本番）

ポイントは、上から順に“データの質”が整っていく構造にすること。いきなりBIM統合から入ると、入力地獄になります。

AI導入で揉めるのは「現場」ではなく「責任分界」

導入時に決めておくとスムーズな項目です。

• AIの出力は「判定」ではなく「候補」扱いにする（最終判断は有資格者）
• 点検データの所有者（管理組合／発注者／元請／協力会社）を明確化
• 個人情報・映り込みの取り扱いルール（撮影範囲、保管期間）
• 事故時にAIを“言い訳”にしない運用（責任は現場管理側に残る）

この設計を先にやると、現場が安心して使えます。

次の一手：長寿命化×AIで「見積の説得力」と「安全」を両取りする

マンション長寿命化は、2026年以降さらに需要が膨らみます。高経年化は待ってくれません。一方で、職人不足も、材料費の上振れも、住民の合意形成の難しさも、同時に進みます。

ここで勝つ会社は、施工が強い会社だけじゃない。診断の定量化、説明の透明化、工程の予兆管理、安全のループ運用まで一気通貫で回せる会社です。そして、その中核にAIがあります。

次に取る行動はシンプルです。

• 手元にある点検写真・報告書・日報を棚卸しする
• 1現場でいいので、画像認識や記録整形を“試運転”する
• 効果が出たら、標準手順（教育・帳票・ルール）に落とし込む

このシリーズでは、建設AI導入を「デモで終わらせない」ための具体策を扱っていきます。あなたの会社なら、長寿命化のどの工程からAIを入れるのが一番早いでしょうか。