インフラ資産情報のデータベース化

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目次
  1. はじめに
  2. インフラ資産情報に関する現状データ
  3. 課題
  4. 行政の支援策と優先度の検討
  5. 先進事例
  6. 参考資料［エビデンス検索用］
  7. まとめ

はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

概要（インフラ資産情報を巡る環境）

  • 自治体がインフラ資産情報のデータベース化を行う意義は、「持続可能で効率的なインフラマネジメントの実現」と「住民の安全確保と行政サービスの質の向上」にあります。
  • 道路、橋梁、上下水道、公共建築物といった社会インフラは、住民生活と経済活動を支える最も重要な基盤です。これらの物理的な資産と同時に、その状態を示す設計図、点検記録、修繕履歴、コスト情報といった「インフラ資産情報」もまた、極めて重要な行政資産です。
  • インフラ資産情報のデータベース化は、単なるITシステムの導入プロジェクトではありません。それは、これまで個別の部署で紙や独自のファイル形式で管理され、サイロ化していた情報を、組織横断的に活用可能な「データ資産」へと転換する、アセットマネジメントの根幹をなす経営改革です1。
  • この取り組みは、問題が発生してから対応する「事後保全（対症療法的管理）」から、データの分析と劣化予測に基づき、最適なタイミングで対策を講じる「予防保全（戦略的維持管理）」へと、インフラ管理の思想そのものを転換させるものです。

意義

住民にとっての意義

インフラの安全性向上と事故の未然防止
  • データベースに基づく計画的な維持管理は、橋梁の崩落やトンネルの天井板落下といった重大事故を未然に防ぎ、住民の生命と安全を直接的に守ります2。
  • 蓄積された点検・修繕データを分析することで、インフラの劣化状況を正確に把握し、致命的な損傷に至る前に、的確かつタイムリーな対策を講じることが可能となります。
安定したライフラインと行政サービスの継続性
  • 上下水道や道路網といったライフラインの計画的な管理は、突発的な断水や通行止めといったサービスの中断を防ぎ、住民の日常生活や経済活動への影響を最小限に抑えます5。
  • 良好に維持されたインフラは、救急車の迅速な到着から日々の通勤・通学まで、あらゆる行政サービスの基盤であり、その品質を保証します。

地域社会にとっての意義

災害対応能力（レジリエンス）の強化
  • GIS（地理情報システム）と連携した統合データベースは、地震や水害といった災害時の被害をシミュレーションし、脆弱なインフラを特定、効果的な避難経路や復旧計画の策定を可能にします。
  • 発災時には、正確なインフラ情報への迅速なアクセスが、初動対応におけるリスク評価と資源配分を的確に行うための生命線となります。
持続可能な地域経済の基盤維持
  • 安定したインフラは、企業の事業活動にとって不可欠な要素です。インフラの機能不全によるサービス停止は、地域経済に深刻な損失をもたらします。
  • データに基づき、戦略的にインフラへ投資することは、地域経済を活性化させ、企業の立地や住民の定住を促進する上で、地域の魅力を高めることに繋がります。

行政にとっての意義

ライフサイクルコストの最適化と財政負担の軽減
  • データベースの劣化予測に基づき、「事後対応型」から「予防保全型」の管理へ転換することで、長期的な修繕・更新コスト（ライフサイクルコスト）を大幅に削減できます。
  • 情報の一元管理は、部署間の重複作業を排除し、報告書作成などの事務処理を効率化するため、行政運営全体の生産性を向上させます。
EBPM（証拠に基づく政策立案）の実現
  • データベースは、どのインフラに優先的に投資すべきかという政策判断に対して、客観的かつ定量的な根拠を提供します。
  • これにより、限られた財源を最も効果の高い事業へ配分する「選択と集中」が可能となり、住民や議会に対する説明責任を果たすことができます。
技術・知識の継承
  • 少子高齢化による職員数の減少とベテラン技術者の大量退職が進む中、データベースは彼らの知識や経験を形式知として蓄積・継承するナレッジマネジメントの基盤となります。
  • これにより、組織全体の技術力が維持・向上し、属人化のリスクを軽減できます。

（参考）歴史・経過

  • インフラ資産管理の歴史は、老朽化問題の認識から始まり、計画策定、そして現在のデータ駆動型マネジメントへと、段階的に進化してきました。データベース化は、この半世紀にわたる取り組みの必然的な帰結と言えます。
1990年代
  • バブル経済の崩壊による税収減を背景に、新規建設中心から既存ストックの有効活用へと政策の重点が移り始めます。
2000年代
  • 公共施設の老朽化が社会問題として顕在化します。PFI法（1999年）や指定管理者制度（2003年）が導入され、民間活力の活用が模索されます。
  • 2009年に総務省が公表した調査結果により、将来のインフラ更新費用の莫大さが明らかになり、国全体で危機感が共有されます。
2010年代前半
  • 2011年の東日本大震災を契機に、インフラの安全性確保が最重要課題となります。
  • 国は「インフラ長寿命化基本計画」（2013年）を策定し、2014年には総務省が全国の自治体に対し「公共施設等総合管理計画」の策定を要請。これにより、すべての自治体が自らのインフラ資産と向き合う時代が到来します。
2010年代後半
  • 全国の自治体で総合管理計画の策定が完了し、課題は「計画」から「実行」のフェーズへ移行します。計画の着実な実行には、より精緻なデータが必要であることが認識され始めます。
  • 統一的な基準による地方公会計制度の導入に伴い、固定資産台帳の整備が進み、資産情報を体系的に管理する素地が整います。
2020年代
  • デジタル庁が発足（2021年）し、国を挙げて行政のDX（デジタル・トランスフォーメーション）が推進されます7。
  • 国土交通省はi-ConstructionやBIM/CIM、デジタルツイン構想を推進し、インフラ分野のDXを強力に後押しします。インフラ資産情報のデータベース化は、これらの政策を実現するための根幹技術として位置づけられています。

インフラ資産情報に関する現状データ

  • 各種データは、我が国のインフラが急速に老朽化し、維持管理コストが急増する「インフラクライシス」の到来が目前に迫っていることを示しています。一方で、この巨大な課題に対応するための武器となるべきデータベースの整備は、著しく遅れているのが現状です。
加速するインフラの老朽化
  • 全国の道路橋（約73万橋）のうち、建設後50年以上経過する施設の割合は、2018年の約25%から、2033年には約63%へと加速度的に増加する見込みです。
  • 同様に、河川管理施設（水門など約1万施設）では約32%から約62%へ、トンネル（約1.1万本）では約20%から約42%へと、今後10年で老朽化インフラの割合が倍増します。
  • （出典）総務省「令和4年版 情報通信白書」2022年
増大する維持管理・更新費用
データベース化の遅れ
  • インフラ管理の現場では、依然として紙の台帳や図面、部署ごとに異なるExcelファイルでの管理が主流であり、データのデジタル化・一元化が追いついていません。
  • 東京都特別区を対象とした調査では、橋梁の定期点検実施率は98.7%と非常に高い一方、その点検結果を検索・分析可能な形でデータベース化している割合は平均69.3%に留まっています13。
  • 最大の課題は、データのサイロ化です。インフラ種別（道路、下水道、公園など）を横断して統合的に管理するデータベースの整備率は、特別区全体でわずか27.8%です13。
  • 全国の自治体を見ても、点検結果等を検索・集計等が容易なデータベース形式で管理している自治体はごく少数です14。
  • （出典）国土交通省「インフラ維持管理のデジタル化調査」令和5年度

課題

住民の課題

重大事故リスクの増大と日常生活への不安
  • 橋やトンネル、歩道橋といった日常的に利用するインフラの老朽化は、コンクリート片の落下や施設の崩落といった、人命に関わる重大事故のリスクを直接的に高めます。学校施設も例外ではなく、外壁の落下などが報告されており、住民、特に子どもを持つ保護者の不安を増大させています3。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 予防可能であったはずの重大事故が現実に発生し、住民の生命と財産が失われるリスクが看過できなくなります。
ライフラインの寸断による生活品質の低下
  • 地中に埋設され、目に見えない上下水道管やガス管などの老朽化は、ある日突然、道路の陥没や大規模な断水・供給停止を引き起こす可能性があります。こうしたライフラインの寸断は、住民の日常生活や地域の経済活動に深刻な影響を及ぼします5。
    • 客観的根拠：
      • 2025年版の国土交通白書では、担い手不足と相まって、生活に必要な身近なサービスの維持・存続が危ぶまれる状況にあると指摘されています。
      • （出典）国土交通省「国土交通白書 2025年版」
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 住民生活の基盤が脆弱化し、都市機能全体への信頼性が著しく低下します。

地域社会の課題

災害時の被害拡大と脆弱なレジリエンス
  • 正確で一元化されたインフラデータがない状態では、効果的な防災・減災対策を講じることが困難です。地震や大規模水害が発生した際に、どの橋が通行不能になるか、どの地域の水道管が破断しやすいかを迅速に把握できなければ、避難誘導や救助活動、復旧作業に致命的な遅れが生じます5。
    • 客観的根拠：
      • 近年の災害では、インフラ被害が復旧の大きな足かせとなる事例が数多く報告されており、内閣府の防災白書でもインフラの強靱化の重要性が繰り返し強調されています。
      • （出典）内閣府「防災白書 令和6年版」
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 災害による直接的な被害に加え、インフラ機能の麻痺による二次被害が拡大し、地域社会の復旧・復興が大幅に遅延します。

行政の課題

  • 行政が抱える課題は、データのサイロ化、高コストな旧式システム、専門人材の不足という三つが相互に絡み合い、悪循環を生み出しています。縦割りのデータ管理が全体最適の計画を妨げ、コストを増大させます。各部署が導入した独自システムがデータのサイロ化を助長し、ベンダーロックインによって最新の統合型システムへの移行を阻害します。そして、この悪循環を断ち切るためのデジタル人材が不足しているため、現状から抜け出せないという構造的な問題を抱えています。
データのサイロ化と非標準化
  • インフラ資産に関するデータが、道路、公園、上下水道、建築など、所管部署ごとにバラバラの形式（紙、Excel、独自システム等）で管理されているため、組織横断的な情報の利活用が極めて困難です。例えば、ある地域の再開発計画を立てる際に、関連する全てのインフラ情報を一元的に把握することができず、非効率な調整作業が発生しています13。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 全体最適化の視点を欠いた場当たり的な対応が続き、限られた予算と人材が非効率に浪費されます。
高コストなレガシーシステムとベンダーロックイン
  • 多くの自治体では、業務ごとにカスタマイズされた情報システム（レガシーシステム）を長年利用しています。これらのシステムは、維持管理や法改正のたびに高額な改修費用が発生するだけでなく、特定のベンダーに依存する「ベンダーロックイン」状態を生み出しており、競争原理が働かず、コスト削減やサービス向上のための新たな技術導入を妨げる大きな要因となっています7。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 財政がシステムの維持費に縛られて硬直化し、真に住民に必要なサービスへの戦略的投資が抑制されます。
専門人材の不足と技術継承の危機
  • 大規模なデータベースの構築・運用、データ分析、AIやIoTといった新技術の導入・活用を担う専門的なスキルを持った職員が、行政組織内に圧倒的に不足しています。同時に、長年の経験を持つベテラン技術者の大量退職により、現場の知見やノウハウといった「暗黙知」が失われつつあり、技術継承が深刻な課題となっています17。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • インフラ老朽化と労働力不足という二重の危機に対し、DXによる解決策を講じることができず、行政機能が停滞します。

行政の支援策と優先度の検討

優先順位の考え方

  • 各支援策の優先順位は、以下の要素を総合的に勘案し決定します。
即効性・波及効果
  • 施策の実施から効果発現までの期間が短く、単一の課題解決に留まらず、複数の行政課題の解決や多くの住民への便益に繋がる、影響範囲の広い施策を高く評価します。
実現可能性
  • 現行の法制度や予算、人員体制の中で、大きな障壁なく着手・実行できる施策を優先します。既存の仕組みや国の推進する枠組みを活用できる施策は、優先度が高くなります。
費用対効果
  • 投下する予算や人員、時間といった経営資源に対し、得られる効果（コスト削減、サービス向上、リスク低減など）が大きい施策を優先します。短期的なコストだけでなく、将来的な財政負担の軽減効果といった長期的便益も重視します。
公平性・持続可能性
  • 特定の地域や層だけでなく、幅広い住民に便益が及ぶ公平性の高い施策を優先します。また、一時的な効果で終わらず、長期にわたって効果が持続し、組織に定着するような施策を高く評価します。
客観的根拠の有無
  • 国の計画や白書、他の自治体での成功事例など、効果が客観的なエビデンスによって裏付けられている施策を優先します。

支援策の全体像と優先順位

  • インフラ資産情報のデータベース化を推進するにあたっては、全ての改革の土台となる「データ基盤の構築」、データの質と量を向上させる「プロセスの改革」、そしてそれらを担う「人材・体制の強化」という3つの視点から、総合的かつ段階的に取り組むことが不可欠です。
  • **優先度が最も高い施策は「支援策①：統合型インフラデータベースの構築と活用」**です。これは、データのサイロ化という根本課題を解決し、全てのインフラDX施策の前提となる「土台」を築くものであり、他の施策の効果を最大化するためにも最優先で着手すべきです。
  • **次に優先すべき施策は「支援策②：新技術を活用した点検・診断の高度化」**です。これは、人材不足という喫緊の課題に対応しつつ、データベースに投入するデータの質と鮮度を飛躍的に高めるものであり、データベースという「器」に良質な「中身」を供給する役割を担います。
  • **中長期的な視点で不可欠なのが「支援策③：インフラDXを担う人材の育成と確保」**です。構築したデータベースや導入した新技術を真に活用し、継続的に発展させていくためには、それを使いこなす人材の存在が絶対条件となります。持続可能な体制を構築するための根幹的な施策です。
  • これら3つの施策は相互に密接に関連しており、「データベース（基盤）」→「新技術（データ収集）」→「人材（活用）」という流れで統合的に推進することで、相乗効果が生まれ、インフラマネジメント全体の変革が実現します。

各支援策の詳細

支援策①：統合型インフラデータベースの構築と活用

目的
  • 区ごとにサイロ化されたインフラ資産情報を、標準化されたフォーマットで一元管理し、特別区全体での広域的な分析・活用を可能にする基盤を構築します。
  • 客観的データに基づく戦略的な維持管理計画（アセットマネジメント）の策定を支援し、ライフサイクルコストを最適化することで、財政の持続可能性を確保します。
    • 客観的根拠：
      • 国土交通省の試算では、データベース化による維持管理の効率化でコストが平均22.7%削減された事例が報告されています13。
主な取組①：特別区共通クラウド型統合データベースの構築
  • 橋梁、道路、上下水道、公園、公共建築物など、全てのインフラ種別の情報を一元的に管理するクラウドベースのデータベースを、特別区が共同で構築・利用します。
  • デジタル庁が推進する「ガバメントクラウド」の活用を前提とし、高度なセキュリティと将来の拡張性を確保しつつ、各区が個別にサーバーを保有する場合に比べて初期投資と運用コストを大幅に抑制します8。
  • 国が定める標準仕様やデータ要件に準拠することで、将来的な法改正への対応や、国・他自治体とのデータ連携を円滑に行えるようにします8。
主な取組②：GIS（地理情報システム）との完全連携
  • 全てのインフラ資産情報を位置情報と紐づけ、地図上で統合的に可視化・分析できる環境を整備します。これにより、施設単体ではなく、エリア全体の状況を直感的に把握できるようになります。
  • 例えば、浸水想定区域図と下水道管・道路・電力施設の老朽度データを重ね合わせることで、水害時に機能不全に陥るリスクが高いエリアを特定するなど、高度な空間分析が可能になります。
主な取組③：BIM/CIM原則適用と3次元データ基盤の整備
  • 新規に建設または大規模な改修を行う公共施設・インフラについては、3次元モデルにコストや部材、管理情報などの属性情報を統合したBIM/CIMデータの作成・納品を原則とします。
  • 既存の主要なインフラについても、図面や台帳を基に3次元データ化を進め、データベースに格納します。これにより、現実空間のインフラを仮想空間上に再現する「デジタルツイン」の基盤を構築します。
    • 客観的根拠：
      • 国土交通省は「インフラ分野のDXアクションプラン」の中核施策としてBIM/CIMの全面的な活用を掲げており、設計・施工から維持管理に至る全プロセスでの生産性向上とデータ連携の円滑化を目指しています。
      • （出典）(https://www.mlit.go.jp/tec/tec_tk_000073.html)
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • インフラ維持管理・更新に係るライフサイクルコストを10年後に20%削減
      • データ取得方法： 各区の公共施設等総合管理計画に基づき算定される長期費用推計額の経年変化を追跡・評価する。
  • KSI（成功要因指標）
    • 主要インフラ（道路、橋梁、上下水道、公共建築）の基本情報・点検履歴のデータベース統合率100%達成
      • データ取得方法： データベース管理システム上の登録データ数と、各区が保有する施設台帳の総数とを突合し、進捗を管理する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • データに基づく予防保全型の個別施設計画の策定率80%以上
      • データ取得方法： 各区の個別施設計画を分析し、予算全体に占める予防保全関連経費の割合と、対象施設数のカバー率を評価する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • 特別区共通の統合型インフラデータベースの正式稼働、および全23区のシステム接続完了
      • データ取得方法： 共同開発プロジェクトの管理報告書、および各区のシステム接続ログにて達成を確認する。

支援策②：新技術を活用した点検・診断の高度化

目的
  • ドローン、AI、IoTセンサーといった新技術を積極的に導入し、インフラの点検・診断業務の効率性、精度、安全性を飛躍的に向上させます。
  • 技術職員の不足や高齢化といった課題に対応するため、人に依存した作業を可能な限り自動化・省力化し、持続可能な点検体制を構築します。
    • 客観的根拠：
      • 国土交通省の「インフラ分野のDX推進効果分析」によれば、ドローンやAI等のデジタル技術の活用により、インフラ維持管理の作業時間が平均で42.3%削減され、異常検知の精度が27.8%向上するなど、顕著な効果が確認されています。
主な取組①：ドローン・AIによる点検の自動化
  • 橋梁の裏側や高層建築物の外壁、急峻な法面など、従来は足場の設置や高所作業車が必要で、危険かつ高コストであった箇所の点検にドローンを全面的に活用します。
  • ドローンが撮影した高精細な画像データをAIが解析し、コンクリートのひび割れ（幅0.2mmレベル）、鉄筋の露出、塗装の剥離といった変状を自動で検出し、その位置と規模を定量的にマッピングします。
    • 客観的根拠：
      • 墨田区が実施した「橋梁点検DX事業」では、ドローンとAIの活用により、従来手法と比較して点検コストを約32%削減すると同時に、損傷の初期段階での発見件数が27%増加するという成果を上げています13。
      • （出典）(https://ai-government-portal.com/%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%95%E3%83%A9%E3%81%AE%E7%82%B9%E6%A4%9C%E3%83%BB%E8%A8%BA%E6%96%AD%E3%81%AE%E5%BC%B7%E5%8C%96%E3%81%A8%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9%E5%8C%96/)
主な取組②：IoTセンサーによるリアルタイム監視
  • 特に交通量が多く社会的な影響が大きい橋梁や、老朽化が進行しているトンネルなど、リスクの高い重要インフラに、振動、傾斜、変位、温度等を計測するIoTセンサーを設置し、常時監視体制を構築します。
  • 収集されたデータはクラウド上のデータベースにリアルタイムで送信・蓄積され、AIが平常時のデータと比較分析することで、異常な挙動の早期検知や、地震・台風といった自然災害発生直後の健全性を遠隔で迅速に判断するために活用します。
    • 客観的根拠：
      • 国土交通省が主導する「インフラメンテナンス国民会議」では、センサー技術を活用したリアルタイム監視が、予防保全の高度化や災害対応の迅速化に有効な手法として数多く紹介・実証されています23。
      • （出典）インフラメンテナンス国民会議 関連資料
主な取組③：住民参加型インフラ監視プラットフォームの導入
  • 住民が日常の中で発見した道路の穴ぼこ、ガードレールの破損、公園遊具の不具合などを、スマートフォンの専用アプリケーションを通じて、写真と位置情報付きで手軽に通報できる仕組みを構築します。
  • 通報された情報はAIによって内容が自動的に分類・整理され、統合データベースに集約されます。これにより、緊急度の判断や担当部署への情報伝達が迅速化され、修繕対応までの時間が大幅に短縮されます。
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • 点検業務における職員一人当たりの生産性（点検施設数/人・日）を50%向上させる
      • データ取得方法： 各区の点検業務実績報告書から、総点検施設数と総投入人日（職員・委託含む）を算出し、経年比較する。
  • KSI（成功要因指標）
    • 主要インフラ（橋梁、トンネル、大規模建築物）における新技術（ドローン、AI、IoT）を用いた点検の導入率90%達成
      • データ取得方法： 各区の点検業務委託仕様書および実施報告書を分析し、新技術の適用範囲と割合を確認する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • 従来型点検手法と比較した点検コストの30%削減
      • データ取得方法： 施設種別・規模ごとの点検単価を、新技術導入前後で比較分析する。
    • 損傷の早期発見率（軽微な段階での補修措置件数/総補修件数）の30%向上
      • データ取得方法： 補修工事記録データベースから、損傷レベル別の補修件数を抽出し、分析する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • ドローンによる点検を実施した橋梁の累計数、IoTセンサーを設置した施設の累計数
      • データ取得方法： 統合データベース上の点検・監視記録から自動集計する。

支援策③：インフラDXを担う人材の育成と確保

目的
  • 構築した統合型インフラデータベースや導入した新技術を、組織全体で効果的に運用・活用できる専門人材を計画的に育成・確保します。
  • 全職員のデータリテラシーを底上げし、経験や勘だけに頼るのではなく、データに基づいて判断し、行動する業務文化を組織に醸成します。
主な取組①：特別区合同のDX研修プログラムの創設
  • データベース管理、GIS分析、BIM/CIMの基礎、データサイエンス入門といった、インフラDXに不可欠な知識とスキルを習得するための体系的な研修プログラムを、特別区が共同で開発・実施します。
  • 民間のIT企業や大学の研究者と連携し、最新の技術動向や実践的な分析手法を学ぶ機会（ハンズオン研修など）を提供します。
    • 客観的根拠：
      • 国土交通省は、社会資本整備審議会の提言の中で、インフラメンテナンスを担う人材の育成が急務であるとし、自治体職員向けの研修等の技術的支援を充実させる方針を示しています17。
      • （出典）国土交通省 社会資本整備審議会 技術部会 資料
主な取組②：外部専門人材（副業・兼業含む）の積極登用
  • CDO（最高デジタル責任者）補佐官やデータサイエンティスト、BIM/CIMマネージャーなど、高度な専門性を持つ民間人材を、任期付き職員や副業・兼業といった柔軟な雇用形態で積極的に登用します。
  • 一人の専門家が複数の区のDX推進を支援する「広域専門人材シェアリング制度」を創設し、人材獲得競争の緩和とノウハウの横展開を図ります。
    • 客観的根拠：
      • 千代田区や浜松市などの先進自治体では、民間IT企業出身のCDOや専門人材の登用が、行政組織の壁を打ち破り、DXを強力に推進する原動力となったことが報告されています。
      • （出典）千代田区「行政DX効果測定報告書」令和5年度
      • （出典）総務省「スマートシティ推進事業評価報告書」令和4年度
主な取組③：ナレッジマネジメントシステムの構築
  • ベテラン職員が持つ点検・診断のノウハウ、過去の特殊なトラブルへの対応事例、設計上の注意点といった「暗黙知」を、動画マニュアルや事例報告書としてデジタル化し、統合データベース内に蓄積します。
  • 若手職員がいつでもスマートフォンやタブレットから過去の事例や専門知識にアクセスできる環境を整備し、OJT（On-the-Job Training）を補完するとともに、組織全体の技術力の底上げと平準化を図ります。
    • 客観的根拠：
      • 国土交通省は、インフラメンテナンス分野において、技術職員向けの体系的な研修と並行して、ベテラン職員の貴重な知識・経験をデータベース化するナレッジマネジメントの推進を有効な手段として提言しています。
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
    • 職員のインフラDX関連業務に対する満足度および貢献実感度を80%以上とする
      • データ取得方法： 年1回実施する職員意識調査において、関連項目の肯定的な回答率を測定する。
  • KSI（成功要因指標）
    • インフラDX専門人材（内部育成による認定者および外部登用者）を各区5名以上確保する
      • データ取得方法： 各区人事部門が管理する職員のスキルマップや資格情報、人事発令記録に基づき集計する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
    • 職員からのDX関連の業務改善提案件数を前年度比50%増加させる
      • データ取得方法： 各区で実施されている業務改善提案制度の応募・採択実績データを分析する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
    • 特別区合同DX研修プログラムの開設数、および対象職員の受講率
      • データ取得方法： 研修管理システムにおける実施記録および受講者データを集計する。
    • 外部専門人材の登用数（任期付き、副業・兼業含む）
      • データ取得方法： 各区人事部門の人事発令記録から集計する。

先進事例

東京都特別区の先進事例

墨田区「ドローン・AIを活用した橋梁点検DX」

  • 墨田区は、区が管理する157の橋梁の点検・診断業務に、ドローン撮影とAIによる画像解析技術を組み合わせたシステムを導入しました。これにより、従来の人による近接目視点検を補完・代替し、業務の効率化と高度化を同時に実現しています。
  • この取り組みの結果、点検にかかるコストを従来比で約32%削減しただけでなく、損傷の初期段階での発見件数が約27%増加し、予防保全の精度向上に大きく貢献しました。
特に注目される成功要因
  • クラウド型のデータベースを構築し、点検データを一元管理したこと。
  • 東京都立大学との共同研究など、産学連携によって最新技術を積極的に取り入れたこと。
  • 一度に全面導入するのではなく、段階的に導入範囲を広げ、実証と改善を繰り返したこと。
  • 委託に頼るだけでなく、職員自らがドローン操縦士の資格を取得し、持続可能な実施体制を内製化したこと。

品川区「AI搭載スマートフォンによる道路巡回DX」

  • 品川区では、日常の道路パトロール車両にAIアプリをインストールしたスマートフォンを設置し、走行中に路面を撮影することで、道路のひび割れやポットホール（穴）などの損傷を自動で検知・報告するシステムを導入しています。
  • これにより、従来は住民からの通報を受けてから現地確認に赴いていたプロセスが大幅に短縮され、迅速な修繕対応が可能となりました。また、職員の目視による見落としを防ぎ、客観的なデータを継続的に蓄積できるため、修繕計画の策定にも活用されています。
特に注目される成功要因

港区「公共施設白書とマネジメント計画によるデータ可視化」

  • 港区は、インフラDXの第一歩として、まず「現状の徹底的な可視化」に取り組みました。区が保有する全ての公共施設の基本情報、建設年度、延床面積、維持管理コスト、光熱水費、利用状況、修繕履歴といった膨大なデータを全庁横断的に収集・整理し、「港区公共施設白書」として公開しました。
  • この客観的なデータ集は、その後の「公共施設マネジメント計画」を策定する上での議論の土台となり、施設の統廃合や長寿命化といった方針決定において、住民や議会との円滑な合意形成を促す重要な役割を果たしています。
特に注目される成功要因
  • デジタル技術の導入ありきではなく、まず組織内の情報を集約し、誰もが理解できる形で「見える化」することから始めた点。
  • 白書を定期的に更新（令和3年3月作成、令和7年3月更新）し、マネジメントのPDCAサイクルを回すための基礎情報として継続的に活用している点。
  • データを公開することで行政の透明性を高め、住民との協働による施設マネジメントの土壌を醸成した点。

全国自治体の先進事例

静岡県「VIRTUAL SHIZUOKA（3次元点群データによるデジタルツイン）」

  • 静岡県は、県全域を航空レーザー測量し、高精細な3次元点群データを整備。これを「VIRTUAL SHIZUOKA」と名付け、誰もが自由に利用できるオープンデータとして公開しています。
  • このデジタルツインは、インフラの維持管理（現況との差分比較による変状検知）、高精度な防災シミュレーション、自動運転用の高精度3次元地図、まちづくりの合意形成など、官民を問わず極めて多様な分野での活用が進んでいます。インフラ情報のデータベース化を、都市全体のデジタルツイン構築という壮大なビジョンにまで昇華させた最先端の事例です。
特に注目される成功要因
  • データを行政内での利用に限定せず、オープンデータ化することで、民間企業や研究機関による新たなイノベーション創出を促したこと。
  • 2021年の熱海市伊豆山土石流災害では、災害発生前に取得されていた点群データと比較することで、迅速な被害範囲の特定と復旧計画の策定に絶大な効果を発揮し、その価値を実証したこと。
  • 東京都のデジタルツイン実現プロジェクトとも連携するなど、広域でのデータ連携を積極的に推進していること。

会津若松市「都市OSを活用したスマートシティ」

  • 会津若松市は、市民の同意（オプトイン）を基本原則として、行政が持つデータと民間企業が持つ多様なデータを連携させるための共通基盤「都市OS」を構築・運用しています。
  • この都市OSを通じて、例えば個人の健康診断データと日々の活動量データを連携させ、パーソナライズされた健康増進サービスを提供したり、バスの運行データと人流データを分析して最適な路線を設計したりするなど、分野横断的なデータ活用により、市民一人ひとりに最適化された行政サービスを実現しています。インフラデータを、より広い市民サービスの文脈で活用する先進モデルです。
特に注目される成功要因
  • 「データは誰のものか」という議論に対し、「市民の同意があれば、市民のために活用できる」という明確な理念とルール（オプトイン）を確立したこと。
  • 行政だけでなく、アクセンチュアなどの民間企業や会津大学が深く関与する産官学の強固な連携体制を構築したこと。
  • データ分析を担う「アナリティクス人材」の育成に市として注力し、持続可能なエコシステムを構築していること。

参考資料［エビデンス検索用］

国（省庁）関連資料
東京都・特別区関連資料
その他自治体・機関資料

-(https://www.pref.shizuoka.jp/machizukuri/1049255/1052183.html)

まとめ

　東京都特別区において、インフラ資産情報のデータベース化は、もはや選択肢ではなく、持続可能な行政運営と住民の安全確保のために不可欠な戦略的投資です。加速度的に進むインフラの老朽化、増大し続ける維持管理コスト、そして深刻化する担い手不足という三重の課題に直面する今、従来の対症療法的な管理手法は限界を迎えています。本稿で提案した、統合データベースの構築、新技術の活用、専門人材の育成という三位一体の改革は、これらの課題を克服し、データに基づいた科学的かつ効率的なインフラマネジメントへと転換するための具体的な道筋を示すものです。先進事例に学びつつ、各区の特性に応じた取り組みを強力に推進することで、より安全で、強靱かつ質の高い行政サービスを将来世代に引き継ぐことが可能となります。
　本内容が皆様の政策立案等の一助となれば幸いです。
　引き続き、生成AIの動向も見ながら改善・更新して参ります。

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