インフラ施設管理AI協議会から読む建設DX最前線

2025/11/29現在、建設業界では「人が足りない」「設備が老朽化している」「安全管理が追いつかない」という声が全国で高まっています。そうした中、インフラ施設の維持管理にAIを本格的に活用していくため、国が「インフラ施設管理AI協議会」を立ち上げました。これは、排水機場をはじめとする重要インフラの維持管理にAIモニタリングを導入するための産官学連携の枠組みです。

本記事では、この協議会のポイントを押さえつつ、建設現場・インフラ維持管理でAIをどう生産性向上と安全管理に結び付けるかを、実務担当者の視点から整理します。「AI導入と言われても、どこから手を付ければ良いかわからない」という建設会社・設備管理会社・自治体のご担当者向けに、具体的なステップと活用イメージをご紹介します。

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インフラ施設管理AI協議会とは何か？建設業にとっての意味

排水機場などインフラの“静かな危機”

インフラ施設管理AI協議会は、排水機場などのインフラ施設を対象に、AIモニタリングシステムの研究開発と普及を進めるための場です。背景には、次のような課題があります。

• ポンプ・電気設備・制御盤などの老朽化
• 技術者の高齢化と、人材採用難による点検要員の不足
• 豪雨の激甚化など、インフラにかかる負荷の増大

これらは、そのまま建設業界全体が抱える課題でもあります。特に地方自治体や中小建設会社では、「設備は増えるのに、見られる人は減る」状態が続いており、従来型の巡回点検と目視頼みの管理には限界が見え始めています。

産官学の分野横断連携が意味するもの

協議会には、以下のようなプレーヤーが参画します。

• 法人会員（インフラ・設備メーカー、建設コンサルタント、IT・AIベンダーなど）
• 関係業界団体
• 大学・研究機関
• 行政機関
• 学識経験者

行政が旗を振り、産業界と大学が一緒になってAIモニタリングを進める、という構図は、「AIは一部の先進企業だけのもの」から「業界標準インフラ」へ移行するサインと言えます。

建設企業側から見ると、「自社だけで試行錯誤するのではなく、国が方向性や標準を整理してくれる」流れが強くなることを意味します。今からAI活用に取り組む企業ほど、こうした潮流にスムーズに乗れるでしょう。

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なぜ今AIモニタリングなのか：生産性と安全の両立

点検の前提が崩れている

従来のインフラ維持管理は、

1. 定期的に人が現場へ行く
2. 音・振動・外観などを経験値で判断する
3. 異常があれば記録・報告し、補修計画を立てる

という、人に大きく依存したプロセスでした。しかし、2020年代に入り、以下の変化に直面しています。

• 一人あたりが担当する施設数の増加
• ベテラン退職による“目利き”の喪失
• 夜間・悪天候時の点検の安全リスク

結果として、「異常を見逃さないために点検頻度を上げたいが、人も予算も足りない」という矛盾が顕在化しています。

AIモニタリングが解決する3つのポイント

インフラ施設管理AI協議会が掲げるAIモニタリングシステムは、主に次の3点で貢献します。

1. 劣化傾向の早期検知
   センサー・カメラ・音響データをAIが常時解析し、ポンプやモーターの「わずかな変化」を検知。人が気づく前に、傾向としての異常をつかみます。

2. 点検頻度の最適化
   「全部を毎月見る」のではなく、「状態が悪化しつつある設備だけ重点的に見る」スタイルへ転換。人手不足下でも、少人数で多くの設備をカバーできます。

3. 安全性の向上
   高所・狭隘部・水際など危険箇所をドローンや固定カメラで撮影し、AIが画像認識で異常を抽出。作業員が危険エリアに立ち入る回数を減らせます。

これらはそのまま、建設現場での画像認識による安全監視や工程管理の最適化にも応用できる考え方です。

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建設現場での具体的なAI活用シナリオ

シナリオ1：排水機場・ポンプ場の24時間ヘルスチェック

インフラ施設管理AI協議会の対象である排水機場は、建設会社にとっても施工・更新・維持管理の重要なフィールドです。ここでのAI活用は、次のようなイメージになります。

• 振動センサーや音響センサーでポンプの運転状態を常時取得
• 温度・電流などの運転データを合わせてAIが学習
• 通常状態からのわずかなズレを検出し、「要注意」「要点検」などランク分け
• ダッシュボード上で複数施設を一覧表示し、優先度順に巡回計画を自動生成

これにより、

• 緊急停止や冠水などの重大事故リスクを低減
• 計画的な部品交換でライフサイクルコストを削減
• 夜間出動や突発対応の回数を削減

といったメリットが見込めます。

シナリオ2：建設現場の画像認識による安全監視

インフラ施設の常時モニタリングで培われるAI技術は、建設現場にもそのまま応用可能です。

• 現場カメラ映像をAIが解析し、ヘルメット・安全帯未着用を検知
• 立入禁止エリアへの侵入を自動検知し、警報を発報
• 重機との接触リスクが高い動線を分析して配置を最適化

特に、現場責任者や安全管理担当者は複数現場を兼務しているケースが増えています。AI監視を入れることで、「いつでもどこでも全現場の安全状態を俯瞰できる」環境を作ることが可能になります。

シナリオ3：BIM・CIMと連携した維持管理DX

AIモニタリングのデータを、BIM/CIMモデルと連携させることで、次のような高度な運用も視野に入ります。

• 3Dモデル上で、劣化度や点検履歴を色分け表示
• 補修が必要な部位だけを抽出し、工事計画に自動連携
• 過去工事データから、最適な工法・工期をAIが提案

これにより、設計・施工・維持管理がデータでつながる「真の建設DX」に近づいていきます。

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中小建設会社・自治体が今から準備すべきこと

1. 自社業務のどこにAIが効くかを棚卸しする

いきなりAIツールを探す前に、次の観点で自社業務を整理してみてください。

• 巡回・点検・記録など、単純だが時間を取られている業務
• ベテランの勘や経験に頼っている属人業務
• ヒヤリハットや事故につながり得るリスクの高い作業

この3つに当てはまる業務は、AI導入の効果が出やすい領域です。排水機場点検、トンネル・橋梁の目視点検、現場安全パトロールなどはその典型例です。

2. データを残す習慣を付ける

AIは「データを食べて育つ」技術です。特別なことをしなくても、次のようなところから始められます。

• 点検記録を紙からデジタルへ（表計算やクラウドでも可）
• 現場写真を撮る際、日付・場所・設備名などをルール化
• 故障や不具合の内容・対処方法を簡単に記録

将来、本格的にAIを導入する段階で、これらが貴重な教師データになります。

3. 小さく試して、成功パターンを作る

いきなり全施設・全現場にAIを入れる必要はありません。おすすめは次の進め方です。

1. 1～2施設（または1現場）で、AIカメラや簡易センサー付きモニタリングを試験導入
2. 「点検時間が何％減ったか」「ヒヤリハット件数がどう変わったか」を定量的に比較
3. 成果が確認できたら、社内で事例共有し、他部署・他現場へ水平展開

協議会などの動きが進むにつれ、今後は補助制度や標準仕様が整っていく可能性もあります。その前から小さく始めておくことで、波に乗るスピードが違ってきます。

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AI導入を成功させるための注意点

「AI任せ」にしないガバナンス

AIモニタリングは、あくまで人の判断を支援するツールです。特にインフラや建設分野では、次のようなガバナンスが重要です。

• 異常検知の閾値やアラートルールを、技術者と一緒に設計する
• AIの判定結果に対する最終判断者（責任者）を明確化
• 想定外パターンに備えた、マニュアル対応フローを整備

「AIがそう言ったから」ではなく、「AIの結果を踏まえて、誰がどう判断したか」を記録に残すことが、将来のトラブル防止につながります。

現場の“納得感”を育てる

新しい仕組みは、どうしても現場から抵抗を受けがちです。

• 「監視されているようで嫌だ」
• 「今までのやり方の方が早い」

といった声に対しては、次のようなコミュニケーションが有効です。

• 実際にAIで見つかった異常事例や、事故を防げたケースを共有
• 危険作業が減り、残業時間や夜間呼び出しが減るなど、現場のメリットを具体的に示す
• ベテランの知見をAIに取り込むプロセスに、ベテラン本人を巻き込む

AIを「人の仕事を奪うもの」ではなく、「自分たちの安全と負荷軽減を守る道具」として位置付けることが重要です。

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これからの建設業界に求められる視点

インフラ施設管理AI協議会の設置は、インフラ・建設分野におけるAI活用が「実証」から「社会実装」のフェーズへと進みつつあることを象徴しています。

本シリーズ「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」でも繰り返し触れている通り、これからの建設会社に求められるのは、

• 自社の強み（現場力・技術力）
• デジタル・AIの力（データ解析・自動監視）

を組み合わせて、新しいサービスや働き方を生み出す視点です。

インフラ施設管理AI協議会で議論されるAIモニタリングの知見は、排水機場だけでなく、ダム・トンネル・道路付帯施設、さらには一般の建築・土木現場にも波及していくでしょう。

2025年代後半に向けて、**「AIを入れるかどうか」ではなく「どこから、どう活かすか」**が問われる時代が来ています。今から一歩踏み出し、自社なりのAI活用の成功パターンを築いていきましょう。

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まとめ

• インフラ施設管理AI協議会は、排水機場などインフラ施設のAIモニタリングを産官学連携で進める枠組みであり、建設業界にとってAI活用加速のシグナルである。
• AIモニタリングは、劣化傾向の早期検知、点検頻度の最適化、安全性向上に大きく貢献し、建設現場の安全監視やBIM連携にも応用可能。
• 中小建設会社・自治体は、業務棚卸し・データ蓄積・小規模なトライアルから準備を始めることで、今後の制度・技術の波に乗りやすくなる。

次の一歩として、自社の業務の中で「AIモニタリングを試してみたいプロセス」を1つだけ選び、現場メンバーと一緒に検討してみてはいかがでしょうか。