09 DX

ドローン、センサー、AI等を活用した点検・診断・管理の高度化・効率化

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目次
  1. はじめに
  2. 歴史・経過：インフラ老朽化問題の構造的背景
  3. 現状データ：数字で見るインフラの今
  4. 課題：政策推進を阻む5つの壁
  5. 行政の支援策と優先度の検討：特別区が今、取り組むべきこと
  6. 先進事例：未来を実装するフロントランナーたち
  7. 参考資料［エビデンス検索用］
  8. 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

  • 本記事は、東京都特別区の政策立案担当者様を対象に、急速に深刻化するインフラ老朽化問題に対し、ドローン、センサー、AI（人工知能）等の先端技術を活用したインフラ点検・診断・管理の導入を加速させるための具体的な政策提言を行うことを目的とします。
  • 高度経済成長期に集中的に整備された首都圏のインフラは、建設後50年を超える施設が加速度的に増加しており、従来の人的リソースに依存した維持管理モデルは限界に達しています。同時に、自治体における土木技術職員は減少の一途を辿っており、この「インフラの高齢化」と「担い手の減少」という二重の課題は、首都の安全・安心を脅かす喫緊の課題です。
    • （出典）国土交通省「社会資本メンテナンス元年」
    • （出典）総務省「令和4年度地方公共団体の勤務条件等に関する調査結果」
    • （出典）総務省「地方公共団体定員管理調査結果」
  • この構造的課題に対し、本稿では先端技術の活用を単なる業務効率化ツールとしてではなく、持続可能なインフラマネジメントを実現するための「不可欠な戦略」として位置づけ、その意義、課題、具体的な支援策を客観的データに基づき整理・提案します。

意義：なぜ今、技術革新が必要なのか

先端技術の導入がもたらす意義は、単なる業務の効率化に留まりません。それは、従来の「事後対応型」で高リスク・高コストな維持管理から、「予防保全型」で安全かつ経済的に持続可能な管理体制へと、パラダイムそのものを転換させる力を持つ点にあります。安全性向上、コスト削減、そしてデータに基づく点検精度の向上が相互に作用し、強力な好循環を生み出します。安全な労働環境は人材確保に繋がり、コスト削減は予防保全への予算再配分を可能にし、精度の高いデータはより賢明な投資判断を導きます。これは、同じ業務を速く行うのではなく、インフラ管理のあり方そのものを変革する取り組みです。

安全性の飛躍的向上：人的リスクからの解放

  • ドローンやロボットの活用は、建設業における労働災害の主因である「墜落・転落」のリスクを抜本的に解消します。橋梁の高所や裏側、トンネルや下水道管路といった閉鎖空間、あるいは可燃性ガス漏洩の危険があるプラントなど、人が立ち入るには危険が伴う場所での点検作業を代替させることが可能です。これにより、点検作業員の安全を最優先に確保できます。
    • （出典）(https://product.acsl.co.jp/useful/post-542/)
    • （出典）(https://flights-lab.com/drone-inspection/)
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省の「令和4年労働災害発生状況の分析等」によれば、建設業における死亡災害の原因として最も多いのは「墜落・転落」です。この最も重大なリスクを回避できる技術の導入は、行政の安全配慮義務の観点からも極めて重要です。

業務効率化と生産性向上：時間と人の制約からの脱却

コスト構造の変革：事後保全から予防保全へ

  • インフラのライフサイクルコスト（LCC）を大幅に縮減する効果が期待できます。これは、単発の点検費用削減に留まらず、インフラ全体の維持管理に関する財政計画そのものを健全化するポテンシャルを秘めています。
  • 直接コストの削減
  • 予防保全によるLCC縮減
    • 客観的根拠：
      • 国土交通省の推計によると、インフラに不具合が発生してから大規模な修繕を行う「事後保全」を続けた場合、2019年度から2048年度までの維持管理・更新費は最大で約284兆円に達するとされています。これに対し、ドローンやセンサーを活用して劣化の兆候を早期に発見し、軽微なうちに補修を行う「予防保全」へ転換した場合、同期間の費用を最大約194兆円にまで抑制可能と試算されています。ドローン等による高頻度かつ低コストな点検は、この「予防保全」への移行を強力に推進する鍵となります。

点検精度の向上とデータの資産化：属人化からの脱却

歴史・経過：インフラ老朽化問題の構造的背景

今日のインフラ老朽化問題と、それに伴う技術革新への要請は、一朝一夕に生じたものではありません。それは、戦後の経済成長期における集中投資という歴史的背景と、一つの重大事故を契機とした国の政策転換の積み重ねの結果です。この歴史的経緯を理解することは、現在の政策課題の本質を捉える上で不可欠です。

高度経済成長期の集中整備：老朽化の時限爆弾

「社会資本メンテナンス元年」への転換点：笹子トンネル事故の教訓

政策の深化：長寿命化計画から地域インフラ群マネジメントへ

現状データ：数字で見るインフラの今

インフラ維持管理の現状は、感覚的な危機感ではなく、客観的なデータによってその深刻さが裏付けられています。加速する「インフラの高齢化」と、それを支えるべき「リソースの減少」という二つのカーブが危険な形で乖離していく「シザーズクライシス（はさみ状の危機）」に直面しているのが、日本の、そして東京都の偽らざる現状です。

加速するインフラの老朽化率（全国・東京都）

橋梁

  • 全国の状況： 全国の道路橋約73万橋のうち、建設後50年を経過した橋梁の割合は、2021年度末時点で約32%ですが、これが10年後の2031年度末には約57%にまで急増する見込みです。
  • 東京都特別区の状況： 特別区においても同様、あるいはそれ以上に深刻な状況が見られます。
  • 修繕の遅れ： 点検によって「早期または緊急に措置を講ずべき」と判定（判定区分Ⅲ・Ⅳ）された橋梁に対する修繕も追いついていません。2014年度から始まった1巡目の定期点検で要措置とされた橋梁のうち、2020年度時点で修繕等の措置が完了したのは、地方公共団体管理の橋梁ではわずか35%に留まっています。

トンネル

下水道管路

深刻化する担い手不足

技術職員の減少

採用の困難化

増大する維持管理・更新費用

将来推計

予防保全の効果

テクノロジー導入の現状

ドローン導入状況

  • 活用実績： 経済産業省が2022年に公表した調査によると、全国の自治体のうち、何らかの形でドローンの活用実績が「ある」と回答したのは59%でした。しかし、その一方で、ドローンを「保有していない」自治体も50%にのぼり、活用は一部の自治体や特定の業務に偏っている状況がうかがえます。
  • 分野別の進捗： 土木・インフラ分野において、何らかのデジタル技術を導入し、DX（デジタルトランスフォーメーション）に取り組んでいる自治体は、全体の19.3%に留まるという調査結果もあり、導入はまだ道半ばです。

導入の課題

課題：政策推進を阻む5つの壁

ドローンやAIの導入がインフラ維持管理の未来を切り拓く鍵であることは明らかですが、その普及を阻む障壁は決して低くありません。これらの課題は単独で存在するのではなく、相互に関連し合い、解決を困難にする「負のスパイラル」を形成しています。効果的な政策を立案するためには、この構造的な課題を正確に理解することが不可欠です。

【課題1】財源の制約とコスト意識

  • ドローン機体やAI解析ソフトウェア、3Dモデル作成ツールといった先端技術の導入には、機材購入費、ライセンス料、専門家への委託費など、一定の初期コスト（イニシャルコスト）が発生します。
  • 客観的根拠：
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：結果的に高コストな事後保全型の維持管理に依存し続け、長期的にはさらに大きな財政負担を招きます。

【課題2】技術導入を担う人材の不足と育成

【課題3】既存の業務フローと規制の壁

  • 現在のインフラ点検に関する国の要領や自治体の仕様書は、依然として技術者が現地で「近接目視」することを基本として設計されています。また、ドローンの飛行に関しては航空法等の規制があり、これが新技術の柔軟な活用を妨げる一因となる場合があります。
  • 客観的根拠：
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：新技術が持つポテンシャルを最大限に引き出すことができず、部分的な試行や限定的な活用に留まり、抜本的な業務効率化やコスト削減に繋がりません。

【課題4】データ連携・活用のための基盤未整備

  • ドローンやセンサーによって取得される膨大なデジタルデータ（高精細画像、3次元点群データ、センサーログ等）は、それ自体が価値ある資産です。しかし、これらのデータを部局横断的に、あるいは自治体の垣根を越えて一元的に管理・分析し、活用するための共通プラットフォームが多くの自治体で整備されていません。
  • 客観的根拠：
    • 国は「国土交通データプラットフォーム」の構築を進め、インフラデータの連携・活用を推進していますが、自治体レベルでのデータ標準化や連携はまだ緒に就いたばかりです。異なるシステムや独自のフォーマットでデータが各所に散在しているため、横断的な経年変化の分析や、AIによる高度な劣化予測モデルの学習が困難な状況にあります。
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：貴重なデータが「撮りっぱなし」「測りっぱなし」の状態に陥り、その場限りの診断で終わってしまい、予防保全やLCCの最適化といった真の価値創出に繋がりません。

【課題5】費用対効果の不明確さと導入インセンティブの欠如

  • 予防保全への転換による長期的なコスト削減効果は国の推計等で示されているものの、単年度ごとの予算編成と事業評価が基本となる行政組織においては、短期的な費用対効果を明確に証明しにくいという側面があります。
  • 客観的根拠：
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：先進的な取り組みを行う自治体と、従来手法に留まる自治体との間で、インフラ管理の質、コスト、安全性に格差が生じ、住民サービスレベルの不均衡を招きます。

行政の支援策と優先度の検討：特別区が今、取り組むべきこと

前述の5つの課題が形成する「負のスパイラル」を断ち切り、テクノロジー導入を加速させるためには、個々の自治体の努力任せにするのではなく、東京都特別区が一体となった戦略的な支援策が不可欠です。ここに、即効性と波及効果を考慮した優先度付きの政策パッケージを提案します。この提案は、まず初期障壁を取り除くための高優先度の施策で成功体験を生み出し、その勢いを活用して標準化やスケールメリットの追求といった中優先度の施策に繋げ、最終的に持続可能なデータ活用基盤という長期目標に至る、段階的なロードマップとして設計されています。

【優先度：高】導入初期コストを軽減する財政支援

  • 具体的な政策提言
    • 特別区が共同で財源を拠出し、ドローン機体、AI解析ソフトウェア、点検用3Dモデル作成ツール等の導入にかかる費用の一部を補助する「特別区インフラDX導入促進補助金」制度を創設します。
    • 補助対象は、機材購入費だけでなく、導入コンサルティングや初期の運用サポート委託費用なども含め、柔軟に設定します。
    • 特に、複数の区が共同で申請し、機材やノウハウを共有する計画に対しては補助率を上乗せするなど、広域連携を促すインセンティブを設けます。
  • 即効性・波及効果
    • 導入の最大の障壁である「財源の制約」を直接的に緩和するため、即効性が非常に高い施策です。これまで予算確保を理由に導入を躊躇していた多くの区で、具体的な検討が加速するきっかけとなります。
  • KGI（最終目標指標）
    • 制度開始から3年以内に、特別区の半数以上（12区以上）で、本補助金を活用したドローン・AI点検が1件以上実施されること。

【優先度：高】人材育成と技術継承のための共同研修・OJTプログラム

  • 具体的な政策提言
    • 特別区人事・厚生事務組合（特区連）等の既存の連携組織を活用し、23区の土木・建築技術職員を対象とした合同研修プログラムを企画・実施します。
    • 研修内容は、ドローン操縦ライセンス（国家資格）の取得支援、点検データの解析・診断方法、関連法規の理解など、実践的なカリキュラムで構成します。
    • 先進自治体（例：千葉県君津市）や、首都高速道路、大田区の事例で実績のある民間企業と連携し、実際の橋梁やトンネルをフィールドとしたOJT（On-the-Job Training）の機会を豊富に提供します。
    • 研修修了者を「特別区インフラDX推進リーダー」として認定し、各区に帰任後、技術指導や導入計画策定の中心的な役割を担ってもらいます。
  • 即効性・波及効果
    • 「人材不足」「知識不足」という障壁を解消し、技術の内製化への道を拓きます。区を横断した人的ネットワークが形成されることで、成功事例や失敗談を含む生きたノウハウの共有が促進され、全体のレベルアップに繋がります。
  • KGI（最終目標指標）
    • プログラム開始から5年以内に、全ての特別区に2名以上の「インフラDX推進リーダー」を育成・配置すること。

【優先度：中】区の垣根を越えた「共同調達・共同利用」モデルの推進

  • 具体的な政策提言
  • 即効性・波及効果
    • スケールメリットを活かすことで、各区が単独で導入・委託する場合に比べてコストを大幅に削減できます。特に、技術職員が少なく、個別の発注業務が負担となっている区にとって、大きな業務軽減効果が期待できます。
  • KGI（最終目標指標）
    • 共同調達・共同利用モデルの導入により、単独で実施した場合と比較して、対象業務にかかるコストを平均で20%以上削減すること。

【優先度：中】新技術活用を前提とした仕様書・評価基準の標準化

  • 具体的な政策提言
    • ドローン点検業務を発注する際に、取得すべきデータの種類（可視光画像、赤外線画像、3次元点群データ等）、解像度、納品形式や、AIによる診断レポートに盛り込むべき要件などを定めた「デジタル点検標準仕様書」を策定し、特別区間で共有します。
    • 委託事業者を選定する際の技術提案型入札において、新技術の活用による「ライフサイクルコスト（LCC）削減効果」や「安全性の向上への貢献度」を評価する項目を明確に導入し、価格だけでなく技術力や提案内容を正当に評価する仕組みを構築します。
  • 即効性・波及効果
    • 各区の担当者が個別に仕様書を作成する手間を省き、発注業務の効率化と成果物の品質の均質化に繋がります。受注する民間事業者側も、仕様が明確になることで、より的確な技術提案が可能となり、健全な競争が促進されます。これは、将来的なデータ統合の基盤を築く上でも極めて重要なステップです。
  • KGI（最終目標指標）
    • 2年以内に「デジタル点検標準仕様書（橋梁編・道路編）」を策定し、特別区の8割以上で活用を開始すること。

【優先度：低】インフラデータのオープン化とプラットフォーム構築

  • 具体的な政策提言
    • 上記の施策がある程度進展し、標準化されたデータが蓄積され始めた段階で、各区が保有するインフラ台帳や点検データを統合・可視化する「特別区インフラデータ連携プラットフォーム（仮称）」の構築を本格的に検討します。
    • このプラットフォーム上で、区を横断したインフラの老朽化状況や修繕履歴を地図上で確認できるようにし、広域的な視点での優先順位付けや共同修繕計画の立案を支援します。
    • 個人情報や機密情報に最大限配慮した上で、匿名化・統計化されたインフラデータをオープンデータとして公開し、民間企業による新たな防災・減災サービスの開発や、大学・研究機関による学術研究への活用を促進します。
  • 即効性・波及効果
    • これは長期的な施策であり即効性はありませんが、実現すればその波及効果は絶大です。AIによる劣化予測の精度が飛躍的に向上し、より高度な「地域インフラ群マネジメント」の立案が可能となります。また、新たな産業創出にも貢献します。
  • KGI（最終目標指標）
    • 10年後の本格稼働を見据え、5年以内にプラットフォームの基本構想を策定し、プロトタイプ開発に着手すること。

先進事例：未来を実装するフロントランナーたち

ドローンやAIを活用したインフラ維持管理は、もはや未来の構想ではなく、各地で具体的な成果を生み出している現実の取り組みです。これらの先進事例は、技術の有効性を証明するだけでなく、導入に向けた具体的な方法論や成功の鍵を示唆する貴重な「生きた教科書」と言えます。

【事例1：首都高速道路】ドローンポートを活用した長大橋の遠隔自動点検

  • 取組概要
    • 首都高速道路株式会社は、NTTコミュニケーションズ、KDDIなど複数の民間企業と連携し、大規模災害時における迅速な被災状況の把握を目的として、国内で初めてドローンポートを用いた長大橋（レインボーブリッジ、五色桜大橋等）の遠隔・自動点検の実証実験を実施しました。この実験では、遠隔地にある災害対策室から点検開始を指示するだけで、ドローンが自動でドローンポートから離陸し、事前にプログラムされたルートを飛行・撮影。その後、自動でポートに帰還・着陸し、充電まで行う一連の運用を検証しました。
  • 導入効果
    • 実証の結果、遠隔地からの自動点検の基本的な有効性が確認されました。現場の通信環境によって映像品質にばらつきはあったものの、災害時の被害状況や交通の滞留状況などを概括的に把握するには十分な品質の映像を、リアルタイムで遠隔地に伝送できることが示されました。これにより、人が現場に駆けつけることなく、迅速な初動対応が可能になるポテンシャルが明らかになりました。
  • 成功要因
    • 首都高速道路というインフラ管理者（ニーズ側）と、通信キャリアやドローン運用会社といった専門技術を持つ民間企業（シーズ側）が、明確な目的を共有し、役割分担をして連携した公民連携（PPP）モデルであった点。また、「災害時の迅速な状況把握」という、従来の点検手法では対応が困難な、具体的かつ喫緊のユースケースを設定した点が挙げられます。

【事例2：千葉県君津市】職員自らが担う「君津モデル」によるコスト削減と技術力向上

【事例3：大田区・KDDI】AIとドローンによる54橋梁の一斉点検とスマートメンテナンスの実現

  • 取組概要
    • 東京都大田区は、KDDIスマートドローン、東京科学大学、キヤノンなど産学官で連携し、区が管理する54橋を対象に、ドローンとAIを活用した大規模な点検実証を行いました。この取り組みでは、ドローンで橋梁の隅々まで高精細なデジタル画像を取得し、その画像をAIが解析することで、ひび割れなどの変状を自動で検知・評価します。
      • （出典）(https://newsroom.kddi.com/news/detail/kddi_pr-1112.html)
      • （出典）(https://drone-journal.impress.co.jp/docs/news/1186509.html)
      • （出典）(https://www.youtube.com/watch?v=MDVGKvlrWXg)
  • 導入効果
  • 成功要因
    • 大田区という行政、KDDIなどの民間企業、そして東京科学大学という学術機関が、それぞれの知見とリソースを持ち寄った産学官連携の体制を構築したこと。また、「54橋」という実用レベルに近い規模で実証を行い、技術の有効性と実用上の課題を具体的に検証した点が挙げられます。

【事例4：品川区・府中市】AI画像診断による道路巡回・補修業務のDX

  • 取組概要
  • 導入効果
  • 成功要因
    • 特別な作業時間を設けるのではなく、職員の日常的な「道路巡回」という既存業務に組み込むことで、追加の負担を最小限に抑えながら、網羅的かつ継続的なデータを収集できる仕組みを構築した点にあります。

【事例5：横浜市】ノズルカメラによる下水道管路スクリーニング調査の効率化

  • 取組概要
    • 横浜市は、第7回インフラメンテナンス大賞で優秀賞を受賞した「ノズルカメラ」による下水道管路の効率的なスクリーニング（一次調査）調査を導入しています。これは、下水道管の詰まりを解消するために使用する高圧洗浄ノズルの先端に小型カメラを搭載し、管の清掃作業と同時に管内部の概況調査（ひび割れ、浸入水、閉塞など）を行ってしまうという技術です。
  • 導入効果
    • 従来は「清掃」と「調査」を別々の工程で行う必要があり、特に調査には高価なテレビカメラ車が必要でした。この技術により、日常的な清掃業務の中で管路の健全性を効率的にスクリーニングできるため、調査にかかる時間とコストを大幅に削減できます。これにより、異常が疑われる箇所を効率的に絞り込み、その後の詳細調査（テレビカメラ調査）を重点的に実施できるようになりました。
  • 成功要因
    • 既存の定型業務である「管清掃」に、「調査」という新たな付加価値を組み合わせるという発想の転換が鍵です。全ての管路に高コストな詳細調査を行うのではなく、低コストな一次調査で効率的にリスク箇所を絞り込むという、賢明なリスクマネジメント手法を確立した点が評価されます。

参考資料［エビデンス検索用］

本稿の客観的根拠として引用した主要な資料は以下の通りです。政策立案における詳細なエビデンスとしてご活用ください。

まとめ

　東京都特別区が直面するインフラ老朽化と担い手不足という二重の構造的課題は、もはや猶予の許されない段階にあります。この深刻な状況に対し、ドローン、センサー、AIといった先端技術の活用は、単なる選択肢の一つではなく、首都の安全・安心と持続可能な都市機能を維持するための必須戦略です。これらの技術は、点検作業員の安全確保、維持管理コストの大幅な削減、業務の劇的な効率化、そして何よりも客観的データに基づく「予防保全」への転換を可能にする、計り知れない価値をもたらします。しかし、その導入と普及には、財源、人材、既存制度、データ活用基盤といった複合的な壁が存在することも事実です。
　これらの課題を克服するためには、個々の自治体の努力だけでは限界があり、23の特別区が一体となった戦略的な取り組みが不可欠です。具体的には、導入の初期障壁を取り除く「財政支援」、技術を担う人材を育てる「共同研修」、スケールメリットを最大化する「共同調達」、そして品質と連携を担保する「仕様の標準化」を、明確な優先順位のもとで迅速に実行していくことを強く提言します。首都高速道路や大田区、千葉県君津市などの先進事例は、これらの取り組みが絵空事ではなく、確かな成果を生むことを力強く証明しています。
　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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