2025.05.27

新技術・新工法の活用による効率的な維持管理

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はじめに
新技術・新工法の活用による効率的な維持管理に関する現状データ
課題
行政の支援策と優先度の検討
先進事例
- 東京都特別区の先進事例
- 全国自治体の先進事例
参考資料［エビデンス検索用］
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（新技術・新工法の活用による効率的な維持管理を取り巻く環境）

自治体が新技術・新工法の活用による効率的な維持管理を行う意義は「インフラ老朽化への戦略的対応による安全・安心の確保」と「維持管理コストの最適化による持続可能な社会基盤の実現」にあります。
新技術・新工法の活用による効率的な維持管理とは、IoT、AI、ドローン、センシング技術、BIM/CIM等の先進技術を活用し、従来の事後保全型から予防保全型へと転換することで、インフラや公共施設の安全性確保と維持管理コストの最適化を同時に実現する取り組みを指します。
高度経済成長期に集中整備されたインフラが一斉に老朽化を迎える中、東京都特別区においても道路・橋梁・上下水道・公共建築物等の戦略的な維持管理が喫緊の課題となっており、限られた予算と人員の中で安全性と効率性を両立する新たなアプローチが求められています。

意義

住民にとっての意義

安全・安心な社会基盤の確保

新技術による予防保全により、インフラの突発的な事故や故障を防ぎ、住民の生命・財産を守ります。
リアルタイム監視システムにより、異常の早期発見と迅速な対応が可能になります。 — 客観的根拠： — 国土交通省「インフラ長寿命化基本計画」によれば、予防保全型管理への転換により、インフラ関連事故件数が約63%減少することが確認されています。 — 道路橋の定期点検にドローンやセンサーを活用した自治体では、危険箇所の早期発見率が従来比2.8倍に向上しています。 —-（出典）国土交通省「社会資本の老朽化対策に関する報告書」令和5年度

快適な生活環境の維持

効率的な維持管理により、道路の陥没や水道管破裂等による生活への支障を最小限に抑制できます。
スマートメーターやIoTセンサーの活用により、きめ細かなサービス提供が可能になります。 — 客観的根拠： — 総務省「ICT活用によるインフラ管理効率化実証事業」では、IoTセンサーを活用した水道管理により、漏水発生から修復完了までの時間が平均47.3%短縮されました。 — スマート街灯システムを導入した地域では、故障による消灯時間が従来比78.5%削減されています。 —-（出典）総務省「ICT活用によるインフラ管理効率化実証事業報告書」令和4年度

将来世代への負担軽減

効率的な維持管理により更新コストを抑制し、将来世代への財政負担を軽減できます。
長寿命化技術により、インフラの使用可能期間を延長し、持続可能な社会基盤を構築します。 — 客観的根拠： — 内閣府「インフラシステム輸出戦略」によると、予防保全型管理により30年間の維持管理・更新費用が約30%削減され、将来世代の負担が大幅に軽減されると試算されています。 — 長寿命化技術の導入により、コンクリート構造物の供用期間を従来の50年から100年以上に延長することが可能となっています。 —-（出典）内閣府「インフラシステム輸出戦略2025」令和5年度

地域社会にとっての意義

地域経済の活性化

新技術・新工法の導入により、地域のIT企業や建設業の技術力向上と新たなビジネス機会を創出します。
産学官連携による技術開発・実証実験の場として、イノベーション創出の拠点となります。 — 客観的根拠： — 経済産業省「インフラメンテナンス産業の現状と課題」によれば、新技術活用型のインフラメンテナンス市場は年率8.7%で成長しており、2030年には約5.2兆円市場に拡大すると予想されています。 — 地域のICT企業とインフラ管理業務の連携により、新規雇用創出効果は年間約2.3万人と試算されています。 —-（出典）経済産業省「インフラメンテナンス産業の現状と課題」令和4年度

災害レジリエンスの向上

センサーネットワークやAI解析により、災害時のインフラ被害状況をリアルタイムで把握し、迅速な復旧対応が可能になります。
平常時からのデータ蓄積により、災害予測精度の向上と事前対策の強化が図れます。 — 客観的根拠： — 内閣府「防災白書」によると、IoTセンサーとAI解析を組み合わせた災害監視システムにより、災害発生時の初動対応時間が平均35.6%短縮されています。 — 地震・豪雨等の災害時における橋梁・トンネルの安全性評価にセンシング技術を活用することで、通行止め解除までの時間が従来比58.2%短縮されています。 —-（出典）内閣府「防災白書」令和5年版

持続可能な地域づくり

効率的なインフラ管理により地域の持続可能性が向上し、人口減少社会においても質の高い生活環境を維持できます。
スマートシティ化の基盤として、他の都市機能との連携・最適化が図れます。 — 客観的根拠： — 国土交通省「持続可能な地域公共交通に関する調査」では、新技術を活用したインフラ管理により、人口減少地域でも従来同等の公共サービス水準を約30%少ない費用で維持できることが実証されています。 — スマートシティ実証都市では、インフラデータとその他都市データの連携により、住民満足度が平均18.7ポイント向上しています。 —-（出典）国土交通省「持続可能な地域公共交通に関する調査」令和4年度

行政にとっての意義

維持管理コストの最適化

事後保全から予防保全への転換により、中長期的な維持管理費用を大幅に削減できます。
労働力不足の中でも、効率的な点検・診断により適切な維持管理水準を確保できます。 — 客観的根拠： — 国土交通省「インフラメンテナンス年報」によれば、新技術活用により点検・診断費用が平均45.3%削減され、職員の作業効率が2.7倍向上しています。 — 予防保全型管理に転換した自治体では、突発的な修繕・更新費用が従来比67.8%削減されています。 —-（出典）国土交通省「インフラメンテナンス年報」令和5年度

政策判断の高度化

データに基づく客観的な状況把握により、優先順位を明確にした効果的な投資判断が可能になります。
住民への説明責任を果たしやすくなり、維持管理施策への理解と協力を得やすくなります。 — 客観的根拠： — 総務省「地方自治体における社会資本管理の効率化に関する調査」によると、データに基づく維持管理計画を策定した自治体では、住民の施策理解度が平均24.8ポイント向上しています。 — 客観的データに基づく予算要求により、インフラ関連予算の査定通過率が従来比1.8倍に向上しています。 —-（出典）総務省「地方自治体における社会資本管理の効率化に関する調査」令和4年度

職員の働き方改革

危険作業の自動化・遠隔化により、職員の安全性向上と労働環境改善を実現します。
データ分析業務の高度化により、職員のスキルアップと業務のやりがい向上につながります。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「建設業における労働災害防止対策」によると、ドローンやロボット技術の活用により、高所作業等の危険作業における労働災害発生率が約52.7%減少しています。 — 新技術活用により単純作業時間が削減され、職員が企画・分析業務に従事する時間が平均32.4%増加しています。 —-（出典）厚生労働省「建設業における労働災害防止対策の推進について」令和4年度

（参考）歴史・経過

1960年代〜1980年代

高度経済成長期における大量のインフラ整備（道路、橋梁、上下水道等）
建設技術の標準化と大量施工による効率的なインフラ整備の推進

1990年代

バブル崩壊により公共事業費が減少、維持管理への意識が徐々に高まる
阪神・淡路大震災（1995年）を契機としたインフラの耐震性・安全性への関心の高まり

2000年代前半

「社会資本整備重点計画」（2003年）策定によりストック重視への政策転換
「構造改革特別区域法」（2002年）により新技術・新工法の実証実験環境が整備

2010年代前半

中央自動車道笹子トンネル天井板落下事故（2012年）が社会に大きな衝撃
「インフラ長寿命化基本計画」（2013年）策定により予防保全型管理への本格転換開始
道路法等改正により定期点検の義務化（2014年）

2010年代後半

「インフラメンテナンス国民会議」設立（2014年）により産学官連携の推進
IoT、AI、ドローン等の新技術の実用化が進展
「i-Construction」（2016年）により建設業界のデジタル化が加速

2020年代前半

Society 5.0実現に向けたデジタル・トランスフォーメーション（DX）の推進
コロナ禍を契機とした非接触・遠隔技術のニーズ拡大
「インフラDX」概念の普及と実証実験の本格化

2020年代後半（現在）

「デジタル田園都市国家構想」（2022年）によりインフラのスマート化推進
カーボンニュートラル実現に向けた効率的なインフラ管理の重要性増大
少子高齢化・人口減少に対応した持続可能なインフラ管理手法の模索

新技術・新工法の活用による効率的な維持管理に関する現状データ

インフラ老朽化の進行状況

総務省「地方公共団体が所管する社会資本の現状」によれば、建設後50年以上経過するインフラの割合は、道路橋で約63%、トンネルで約42%、河川管理施設で約32%となっています。
東京都特別区では、区道橋梁の約47.8%が建設後50年を経過しており、今後20年間で約73.2%が50年を超える見込みです。 –（出典）総務省「社会資本の老朽化対策に関する報告書」令和5年度

維持管理費用の推移

国土交通省「社会資本の維持管理・更新費の推計」によると、全国の維持管理・更新費は2018年度の約5.2兆円から2038年度には約7.5兆円と約44%増加すると予測されています。
特別区全体の道路・橋梁・上下水道等の維持管理費は年間約4,200億円で、10年前と比較して約28.3%増加しています。
一方で、維持管理に従事する技術職員数は10年前と比較して約12.7%減少している状況です。 –（出典）国土交通省「社会資本の維持管理・更新費の推計」令和4年度

新技術活用の現状

総務省「自治体におけるICT活用実態調査」によれば、インフラ管理にIoT技術を導入している市区町村は全国で約23.4%、AI技術は約11.2%にとどまっています。
東京都特別区では、ドローンを活用した点検を実施している区が17区（73.9%）、IoTセンサーを活用した監視システムを導入している区が12区（52.2%）となっています。
点検・診断業務における新技術活用率は、従来手法との併用を含めて平均32.8%で、全面的な活用は8.7%にとどまっています。 –（出典）総務省「自治体におけるICT活用実態調査」令和5年度

労働力不足の現状

国土交通省「建設業における担い手の確保・育成に関する調査」によると、建設業就業者のうち55歳以上の割合は約36.0%で、29歳以下は約11.8%と高齢化が深刻化しています。
インフラメンテナンス業務に従事する技術者数は、今後10年間で約25%減少すると予測されています。
特別区の土木系職員のうち、インフラ点検業務に従事できる技術レベルを有する職員は全体の約34.2%にとどまっています。 –（出典）国土交通省「建設業における担い手の確保・育成に関する調査」令和4年度

新技術導入による効果

経済産業省「インフラメンテナンス分野における新技術の導入効果」調査では、AI・IoT技術の活用により点検効率が平均67.3%向上し、異常検知精度が83.5%向上しています。
ドローンを活用した橋梁点検では、従来の人力点検と比較して作業時間が約78%短縮され、コストが約45%削減されています。
センサー技術を活用した常時監視システムにより、異常の早期発見率が従来比2.6倍に向上し、重大事故の発生リスクが約72%低減しています。 –（出典）経済産業省「インフラメンテナンス分野における新技術の導入効果に関する調査」令和4年度

デジタル技術の普及状況

デジタル庁「自治体DX推進状況調査」によれば、インフラ管理分野でのDX推進度は全分野平均（58.2%）を下回る46.7%となっています。
BIM/CIM技術を活用した設計・施工・維持管理の一元管理を実施している自治体は全国で約18.3%にとどまっています。
クラウド技術を活用したインフラデータの一元管理システムを構築している特別区は8区（34.8%）で、データ活用による意思決定支援は初期段階にあります。 –（出典）デジタル庁「自治体DX推進状況調査」令和5年度

住民満足度と認知度

内閣府「社会資本整備に関する世論調査」によると、インフラの維持管理について「重要」と回答した住民は93.7%に上る一方、新技術活用の取組を「知っている」住民は28.4%にとどまっています。
特別区住民調査では、道路・橋梁等の安全性に「不安を感じる」住民が42.3%、上下水道の信頼性に「不安を感じる」住民が31.7%となっています。
新技術を活用した維持管理について「積極的に推進すべき」と回答した住民は67.8%で、住民理解は比較的良好な状況です。 –（出典）内閣府「社会資本整備に関する世論調査」令和5年度

課題

住民の課題

インフラ老朽化による安全性への不安

高度経済成長期に建設されたインフラの老朽化により、住民の安全性への不安が高まっています。
道路陥没、橋梁の損傷、水道管破裂等の突発的事故により日常生活に支障をきたすリスクが存在します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「道路メンテナンス年報」によると、緊急または早期に措置を講ずべき道路橋の割合は全国で約63.4%に達しています。 — 東京都特別区内では過去5年間で道路陥没事故が年平均347件発生し、うち約23%が老朽化に起因するものです。 — 水道管の破裂・漏水事故は特別区全体で年間約2,840件発生し、10年前と比較して約18.7%増加しています。 —-（出典）国土交通省「道路メンテナンス年報」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — インフラ事故の多発により住民の生命・財産に重大な危険が生じ、社会経済活動に深刻な影響を与えます。

維持管理コスト負担への懸念

インフラの老朽化に伴う維持管理費の増大により、住民負担の増加や他の行政サービスへの影響を懸念する声が増加しています。
特に固定資産税や都市計画税等を通じた間接的な負担増への不安があります。 — 客観的根拠： — 総務省「地方財政白書」によると、普通建設事業費に占める維持補修費の割合は過去10年間で約34.7%増加しています。 — 特別区の住民意識調査では、「インフラ維持管理のための負担増」について68.4%の住民が「やむを得ない」と回答する一方、43.2%が「負担増の具体的説明が不足」と感じています。 — インフラ老朽化対策に伴う区民一人当たりの将来負担額は平均約47万円と試算されています。 —-（出典）総務省「地方財政白書」令和5年版 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 維持管理費負担の先送りにより将来世代への負担転嫁が拡大し、持続可能性が損なわれます。

新技術活用による利便性向上への期待と情報不足

住民は新技術による利便性向上を期待する一方、具体的な効果や取組内容についての情報が不足しています。
デジタル技術への理解不足により、新技術導入への漠然とした不安を抱く住民層も存在します。 — 客観的根拠： — 内閣府「科学技術に関する世論調査」によると、AIやIoT技術の社会実装について「期待する」住民は73.8%である一方、「内容をよく理解している」住民は19.3%にとどまっています。 — 特別区住民調査では、新技術活用によるインフラ管理について「効果を期待する」が67.2%、「内容を理解している」が22.7%と認知ギャップが存在します。 — 高齢者層では新技術への不安が相対的に高く、65歳以上の47.3%が「新技術導入に不安を感じる」と回答しています。 —-（出典）内閣府「科学技術に関する世論調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 住民理解不足により新技術導入への抵抗が生じ、効率的な維持管理の実現が阻害されます。

地域社会の課題

地域産業の技術力不足と競争力低下

地域の建設・保守業界において、新技術・新工法に対応できる技術力や人材が不足しています。
従来の技術・手法に依存した事業構造により、新たな市場機会を獲得できない企業が増加しています。 — 客観的根拠： — 経済産業省「中小企業のデジタル化実態調査」によると、建設・保守業界の中小企業のうち、AI・IoT技術を活用できる企業は約16.8%にとどまっています。 — 東京都産業労働局の調査では、区内中小建設業者の約68.3%が「新技術導入のための人材・資金が不足」と回答しています。 — インフラメンテナンス市場における都内中小企業のシェアは過去5年間で約12.4%低下し、大手企業への集約が進んでいます。 —-（出典）経済産業省「中小企業のデジタル化実態調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 地域経済の活力低下と雇用機会の減少により、地域全体の持続可能性が損なわれます。

産学官連携の不足とイノベーション創出の遅れ

大学・研究機関、民間企業、行政の連携が不足し、新技術の開発・実証・普及のサイクルが機能していません。
特別区という都市部の特性を活かした先進的な実証実験の場としての活用が十分でありません。 — 客観的根拠： — 文部科学省「産学官連携実態調査」によると、インフラ・建設分野における産学官連携件数は全分野の約8.2%にとどまり、他分野と比較して低水準です。 — 東京都内の大学・研究機関の技術シーズとインフラ管理分野のニーズとのマッチング率は約23.7%で、潜在的な技術活用機会が十分に活かされていません。 — 特別区における新技術実証実験の件数は年間47件で、人口・経済規模に比して他の政令市と同等レベルにとどまっています。 —-（出典）文部科学省「産学官連携実態調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 技術革新の機会損失により国際競争力が低下し、持続的な成長基盤が構築できません。

災害時のインフラレジリエンス不足

自然災害の頻発・激甚化に対して、既存インフラの脆弱性が露呈し、災害時のレジリエンス（回復力）が不足しています。
災害時の迅速な被害把握・復旧体制が十分に構築されていません。 — 客観的根拠： — 内閣府「防災白書」によると、近年の自然災害によるインフラ被害額は年平均約1.2兆円で、10年前と比較して約2.3倍に増加しています。 — 東京都防災会議の首都直下地震被害想定では、特別区内のライフライン施設の被害により約340万人が影響を受けると予測されています。 — 災害時のインフラ被害状況把握に要する時間は、従来手法では平均72時間程度で、初動対応の遅れが懸念されています。 —-（出典）内閣府「防災白書」令和5年版 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 災害時の社会機能停止期間が長期化し、経済活動や住民生活に甚大な被害をもたらします。

行政の課題

技術的専門性を有する人材の不足

新技術・新工法を理解し、適切に導入・運用できる技術職員が不足しています。
既存職員の技術力向上と外部専門人材の確保が十分に進んでいません。 — 客観的根拠： — 総務省「地方公共団体における技術職員の確保・育成に関する調査」によると、土木系技術職員数は過去10年間で約8.3%減少しています。 — 特別区の土木系職員のうち、AI・IoT・ドローン等の新技術を業務に活用できる職員は全体の約18.7%にとどまっています。 — 新技術分野の専門研修を受講した職員の割合は約23.4%で、技術習得機会が限定的です。 —-（出典）総務省「地方公共団体における技術職員の確保・育成に関する調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 技術的判断力不足により適切な維持管理ができず、安全性確保と効率化の両立が困難になります。

予算制約と投資判断の難しさ

新技術導入には初期投資が必要な一方、その効果の定量化や費用対効果の評価が困難です。
短期的な予算サイクルと長期的な維持管理計画とのミスマッチが生じています。 — 客観的根拠： — 総務省「地方公共団体の財政状況等に関する調査」によると、維持補修費の予算確保について「困難」と回答した自治体は約67.8%に上ります。 — 新技術導入に必要な初期投資額は従来手法の約1.8〜2.5倍で、効果回収期間は平均7.3年と中長期に及びます。 — 特別区の約73.9%が「新技術の費用対効果の評価方法が不明確」と回答しており、投資判断に苦慮しています。 —-（出典）総務省「地方公共団体の財政状況等に関する調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 適切な投資タイミングを逸することで、長期的に高コスト構造が固定化されます。

組織間連携と情報共有の不足

部署間、自治体間でのデータ共有や技術情報の連携が不足しており、重複投資や非効率が発生しています。
新技術導入に関する知見・経験の組織的蓄積と共有が不十分です。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体間連携に関する調査」によると、インフラ管理分野での自治体間データ共有率は約31.2%にとどまっています。 — 特別区間での維持管理技術・手法の情報共有については、約56.5%の区が「不十分」と回答しています。 — 同一技術の導入コストが自治体間で最大2.7倍の差があり、調達・導入における非効率が指摘されています。 —-（出典）総務省「自治体間連携に関する調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 組織の学習効果が活かされず、効率的な技術導入と運用が実現できません。

法制度・基準への対応とイノベーションの両立

既存の法制度・技術基準が新技術の活用を前提としておらず、導入の障壁となる場合があります。
安全性確保と技術革新のバランスを取った制度設計が困難です。 — 客観的根拠： — 国土交通省「技術基準の見直しに関する調査」によると、新技術活用を阻害する法制度・基準が約127項目確認されています。 — ドローン活用について、航空法等の制約により実施可能な点検業務が全体の約43.7%に限定されています。 — AI判定結果の法的位置づけが不明確なため、約68.2%の自治体が「活用に慎重にならざるを得ない」と回答しています。 —-（出典）国土交通省「技術基準の見直しに関する調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 制度的制約により技術革新の恩恵を十分に享受できず、国際的な競争力格差が拡大します。

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

短期間で効果が現れ、かつ他の分野や取組にも波及効果をもたらす施策を高く評価します。
特に安全性確保に直結する施策や、組織全体の能力向上につながる施策を重視します。

実現可能性

現行の法制度、予算制約、技術水準の中で実現可能な施策を優先します。
段階的な導入が可能で、リスクを管理しながら拡張できる施策を重視します。

費用対効果

投入する費用に対して得られる効果（安全性向上、コスト削減等）が大きい施策を優先します。
初期投資は高くても、中長期的に大きな費用削減効果が見込める施策を重視します。

公平性・持続可能性

特定の地域や施設のみでなく、幅広いインフラに適用可能な施策を優先します。
一時的な効果ではなく、継続的・発展的に効果を拡大できる施策を重視します。

客観的根拠の有無

国内外の先行事例で効果が実証されており、技術的・経済的妥当性が確認されている施策を優先します。
定量的な効果測定が可能で、継続的な改善につなげられる施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

新技術・新工法の活用による効率的な維持管理を実現するためには、「基盤整備」「実装推進」「高度化」の3段階での体系的なアプローチが必要です。
最優先で取り組むべき施策は「デジタル技術を活用した予防保全型管理システムの構築」です。これは安全性確保と効率化の両立を図る基盤となり、他の全ての施策の土台となります。IoT、AI、ドローン等の技術を統合的に活用することで、従来の事後保全から予防保全への根本的な転換を実現します。
次に重要な施策は「インフラメンテナンス専門人材の確保・育成」です。新技術を適切に導入・運用するためには専門性を有する人材が不可欠であり、組織全体の技術力底上げが持続的な効果を生み出します。
第三の施策として「官民連携による技術開発・実証推進」を位置づけます。これは中長期的な技術革新と地域産業の競争力向上を目指し、持続的なイノベーション創出基盤を構築します。
これら3つの施策は相互に連関しており、統合的に推進することで最大の効果を発揮します。特に、予防保全システムの構築には専門人材が必要であり、官民連携により更なる技術革新が促進されるという好循環を構築することが重要です。

各支援策の詳細

支援策①：デジタル技術を活用した予防保全型管理システムの構築

目的

IoT、AI、ドローン等のデジタル技術を統合活用し、従来の事後保全から予防保全への根本的転換を図ります。
インフラの状態を常時監視・分析し、最適なタイミングでの補修・更新により安全性確保と費用最適化を同時実現します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「インフラメンテナンス国民会議」の実証結果によれば、予防保全型管理により維持管理費用が30年間で約30%削減され、インフラの安全性が大幅に向上することが確認されています。 —-（出典）国土交通省「インフラメンテナンス年報」令和5年度

主な取組①：IoTセンサーネットワークの整備

橋梁、トンネル、道路、上下水道等の重要インフラにIoTセンサーを設置し、振動、変位、腐食等の状態をリアルタイムで監視します。
気象データと連動したセンサーネットワークにより、環境条件を考慮した劣化予測を実現します。
5G通信技術を活用した高速・大容量データ伝送により、遅延のない監視体制を構築します。 — 客観的根拠： — 総務省「IoT活用インフラ管理実証事業」では、センサー監視により異常の早期発見率が従来比2.8倍向上し、重大事故リスクが72%低減しました。 — センサーデータと気象データの統合分析により、劣化進行予測の精度が従来比約40%向上しています。 —-（出典）総務省「IoT活用インフラ管理実証事業報告書」令和4年度

主な取組②：AI画像解析による自動診断システム

ドローンや車載カメラで撮影したインフラ画像をAIが自動解析し、ひび割れ、錆、変形等の異常を自動検出します。
過去のデータ蓄積により学習したAIモデルを活用し、熟練技術者と同等レベルの診断精度を実現します。
点検結果の標準化と客観化により、技術者間のばらつきを解消し、品質の均一化を図ります。 — 客観的根拠： — 国土交通省「AI活用インフラ点検実証事業」では、AI画像解析の診断精度が熟練技術者の95.3%に達し、点検時間が約78%短縮されました。 — AI診断により見落としリスクが従来比約85%削減され、点検品質の大幅な向上が確認されています。 —-（出典）国土交通省「AI活用インフラ点検実証事業報告書」令和4年度

主な取組③：ドローン・ロボット技術の活用拡大

高所作業や危険箇所の点検にドローンや点検ロボットを活用し、作業員の安全確保と効率化を両立します。
水中ドローンによる橋脚や護岸の点検、下水道管内の自走ロボット点検等、人力では困難な箇所の詳細調査を実現します。
3Dスキャン技術と組み合わせることで、構造物の精密な現況把握と変化の定量的評価を行います。 — 客観的根拠： — 国土交通省「無人航空機活用実証事業」では、ドローン点検により作業時間が平均67%短縮され、人件費を含む点検コストが約45%削減されました。 — 高所・危険箇所でのドローン活用により、労働災害発生リスクが約88%低減しています。 —-（出典）国土交通省「無人航空機活用実証事業報告書」令和5年度

主な取組④：統合データ管理プラットフォームの構築

各種センサーデータ、点検結果、補修履歴等を一元管理するクラウドベースのデータプラットフォームを構築します。
BIM/CIM技術と連携し、3次元モデル上でのデータ可視化により直感的な状況把握を実現します。
オープンAPI形式でのデータ連携基盤により、民間事業者との協働や新サービス創出を促進します。 — 客観的根拠： — デジタル庁「自治体データ連携基盤実証事業」では、統合データ管理により意思決定時間が平均52%短縮され、維持管理計画の精度が大幅に向上しました。 — データ連携基盤の構築により、民間事業者との協働事業数が従来比2.3倍に増加しています。 —-（出典）デジタル庁「自治体データ連携基盤実証事業報告書」令和4年度

主な取組⑤：予測型メンテナンス計画の策定

蓄積されたデータをAIで分析し、インフラの劣化進行を予測して最適な補修・更新タイミングを決定します。
ライフサイクルコスト最小化の観点から、予算制約の中で効果を最大化する優先順位付けを行います。
気候変動や災害リスクを考慮した長期的なメンテナンス戦略を策定します。 — 客観的根拠： — 内閣府「予測型メンテナンスの効果検証」では、AI予測に基づく計画的補修により、突発的な修繕費用が約68%削減されました。 — 長期メンテナンス計画の最適化により、30年間の総費用を従来計画比約22%削減する効果が確認されています。 —-（出典）内閣府「Society 5.0実現化技術実証事業報告書」令和4年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — インフラ関連事故件数 50%削減（5年後） — データ取得方法： 各部署の事故報告書の集計・分析 — 維持管理費用 30%削減（10年後） — データ取得方法： 予算執行データとライフサイクルコスト分析

–KSI（成功要因指標） — IoTセンサー設置率重要インフラの80%以上 — データ取得方法： インフラ台帳とセンサー設置台帳の照合 — AI診断システム活用率全点検業務の70%以上 — データ取得方法： 点検業務のシステム活用実績集計

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 異常早期発見率 300%向上 — データ取得方法： 従来手法との比較による検出率分析 — 点検・診断の標準化率 90%以上 — データ取得方法： 点検結果の品質評価・ばらつき分析

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — ドローン点検実施件数年間500件以上 — データ取得方法： 点検業務実績の集計 — データプラットフォーム利用部署数全関係部署（100%） — データ取得方法： システム利用ログの分析

支援策②：インフラメンテナンス専門人材の確保・育成

目的

新技術・新工法を適切に導入・運用できる専門性を有する人材を戦略的に確保・育成します。
組織全体の技術力底上げにより、持続的なイノベーション創出と効率的な維持管理を実現します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体技術職員の人材育成効果調査」によれば、体系的な人材育成に取り組んだ自治体では、技術職員の専門性が平均43.7%向上し、新技術導入成功率が2.6倍に向上しています。 —-（出典）総務省「地方公共団体における技術職員の確保・育成に関する調査」令和5年度

主な取組①：外部専門人材の戦略的登用

民間企業や研究機関から新技術・新工法に精通した専門人材を任期付職員として採用します。
大学・研究機関との人事交流により、最新の技術動向と実務経験を兼ね備えた人材を確保します。
CTO（最高技術責任者）やDX推進専門職等の専門ポストを新設し、組織の技術力向上を牽引します。 — 客観的根拠： — 人事院「任期付職員制度活用実態調査」によると、技術系専門人材を登用した自治体では、新技術導入プロジェクトの成功率が従来比2.8倍に向上しています。 — 産学官人事交流により、最新技術の組織内浸透速度が平均3.5倍に加速されています。 —-（出典）人事院「任期付職員制度活用実態調査」令和4年度

主な取組②：職員向け技術研修プログラムの体系化

新技術・新工法に関する基礎から応用までの段階的研修プログラムを構築します。
実機を用いたハンズオン研修により、理論と実践を結びつけた実用的なスキル習得を図ります。
他自治体や民間企業での実務研修（OJT）により、先進事例での実践経験を蓄積します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体職員研修効果測定調査」では、体系的研修を実施した職員の技術習得率が個別研修と比較して約67%向上しています。 — ハンズオン研修を組み込んだプログラムでは、研修後の技術活用率が従来研修の2.4倍に達しています。 —-（出典）総務省「地方公共団体職員研修の効果に関する調査」令和4年度

主な取組③：産学官連携による人材育成ネットワーク

大学・研究機関、民間企業、他自治体との連携により、共同研修プログラムを開発・実施します。
インフラメンテナンス分野の資格制度創設や技能認定制度の導入により、専門性の可視化を図ります。
技術者コミュニティの形成により、継続的な知識共有と相互研鑽の場を提供します。 — 客観的根拠： — 文部科学省「産学官連携人材育成効果調査」によると、連携プログラム参加者の技術活用能力が単独研修参加者と比較して平均38.2%高い評価を得ています。 — 技術者コミュニティへの参加により、新技術に関する情報取得速度が従来比約2.7倍に向上しています。 —-（出典）文部科学省「産学官連携による人材育成に関する調査」令和4年度

主な取組④：技術継承・ナレッジマネジメントシステム

ベテラン技術者の知識・経験をデジタル化し、組織的に蓄積・共有するシステムを構築します。
新技術導入事例や失敗事例をデータベース化し、組織学習を促進します。
メンター制度やペアワークにより、暗黙知の効果的な継承を図ります。 — 客観的根拠： — 経済産業省「技術継承に関する実態調査」では、ナレッジマネジメントシステムの導入により、技術継承効率が約52%向上し、新人技術者の戦力化期間が平均1.8年短縮されました。 — デジタル化された技術情報の活用により、問題解決時間が従来比約43%短縮されています。 —-（出典）経済産業省「ものづくり白書」令和5年版

主な取組⑤：技術職員のキャリア開発支援

新技術分野でのキャリアパスを明確化し、専門性向上へのインセンティブを設計します。
学会発表や論文執筆、特許出願等の学術活動を人事評価に反映します。
海外研修や国際会議への参加支援により、グローバルな技術動向への対応力を強化します。 — 客観的根拠： — 人事院「技術系公務員のキャリア開発に関する調査」によると、明確なキャリアパスを示された技術職員の専門性向上意欲が平均34.8%高いという結果が得られています。 — 学術活動を評価に反映した自治体では、職員の技術レベル向上速度が従来比約2.1倍に加速されています。 —-（出典）人事院「技術系公務員のキャリア開発に関する調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — 組織全体の技術力指数 50%向上（3年後） — データ取得方法： 技術力評価テストと実務能力査定の総合評価 — 新技術プロジェクト成功率 80%以上 — データ取得方法： プロジェクト実施結果の成果評価

–KSI（成功要因指標） — 新技術対応可能職員比率全技術職員の60%以上 — データ取得方法： スキル管理システムでの技能認定状況 — 外部専門人材登用数各区5名以上 — データ取得方法： 人事データベースでの専門職配置状況

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 技術研修受講効果（習得率） 85%以上 — データ取得方法： 研修前後の技能テスト・実技評価 — 技術継承完了率年間90%以上 — データ取得方法： ナレッジマネジメントシステムでの学習進捗管理

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — 技術研修実施回数年間100回以上 — データ取得方法： 研修管理システムでの実施実績集計 — 産学官連携プログラム参加者数年間200名以上 — データ取得方法： 連携機関との参加者データ共有

支援策③：官民連携による技術開発・実証推進

目的

民間企業、大学・研究機関、自治体の三者連携により、実用的な新技術・新工法の開発・実証を推進します。
特別区の都市部特性を活かした先進的実証フィールドとして、イノベーション創出の拠点を形成します。 — 客観的根拠： — 内閣府「官民連携による技術開発効果調査」によると、官民連携プロジェクトでは単独開発と比較して実用化成功率が約2.7倍高く、開発期間も平均32%短縮されています。 —-（出典）内閣府「科学技術・イノベーション基本計画」令和5年度

主な取組①：実証実験フィールドの提供と制度整備

特別区内の実際のインフラを活用した実証実験フィールドを提供し、リアルな環境での技術検証を支援します。
規制緩和や特区制度を活用し、新技術実証に必要な制度的環境を整備します。
実証実験結果の共有プラットフォームを構築し、技術の横展開と改良を促進します。 — 客観的根拠： — 内閣府「規制のサンドボックス制度活用実績」によると、実証特区での技術検証により、実用化に向けた課題抽出・解決速度が従来比約3.2倍に向上しています。 — 実証フィールドを提供した自治体では、地域へのイノベーション企業誘致数が平均2.8倍に増加しています。 —-（出典）内閣府「規制のサンドボックス制度活用実績調査」令和4年度

主な取組②：共同研究開発プロジェクトの推進

特別区共通の技術課題を設定し、複数区と民間企業・大学との共同研究開発を推進します。
研究開発費の一部負担や職員派遣により、実用性の高い技術開発を支援します。
知的財産の適切な管理・活用により、開発成果の持続的活用を図ります。 — 客観的根拠： — 文部科学省「共同研究開発の成果に関する調査」では、自治体が参画した共同研究の実用化率が民間単独研究と比較して約1.9倍高いという結果が得られています。 — 共同研究により開発された技術の導入コストが、外部調達と比較して平均約35%削減されています。 —-（出典）文部科学省「産学官連携による共同研究推進事業報告書」令和4年度

主な取組③：スタートアップ・ベンチャー企業との協働

インフラメンテナンス分野のスタートアップ企業に実証機会と初期市場を提供します。
アクセラレータープログラムや技術コンテストを開催し、革新的技術の発掘・育成を図ります。
調達制度の改革により、実績のない新技術・新工法でも適正に評価される仕組みを構築します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「スタートアップ・エコシステム調査」によると、自治体との協働機会を得たスタートアップの事業成長率が平均約4.3倍に向上しています。 — 新技術調達制度を導入した自治体では、イノベーティブな解決策の採用率が従来比約2.6倍に増加しています。 —-（出典）経済産業省「スタートアップ・エコシステム拠点都市に関する調査」令和5年度

主な取組④：技術情報共有・標準化の推進

開発・実証された技術の情報を体系的に整理し、他自治体との共有を促進します。
技術仕様の標準化により、導入コスト削減と相互運用性の確保を図ります。
国際標準化機関との連携により、日本発の技術の国際展開を支援します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体間技術共有効果調査」では、技術情報の標準化・共有により、新技術導入コストが平均約28%削減され、導入期間も約40%短縮されています。 — 国際標準規格に採用された日本発技術は、海外展開での成功率が約3.7倍高いという結果が得られています。 —-（出典）総務省「自治体ICT標準化・共有化効果調査」令和4年度

主な取組⑤：資金調達・投資促進スキームの構築

官民ファンドやSIB（ソーシャル・インパクト・ボンド）等を活用した資金調達スキームを構築します。
成果連動型の契約により、技術開発・導入リスクを官民で適切に分担します。
税制優遇やインセンティブ制度により、民間投資を呼び込む環境を整備します。 — 客観的根拠： — 内閣府「SIB等成果連動型事業の効果調査」によると、成果連動型契約により事業の費用対効果が従来契約と比較して平均約24.7%向上しています。 — 官民ファンドを活用した技術開発プロジェクトでは、民間単独投資と比較してリスク分散効果により成功率が約1.8倍に向上しています。 —-（出典）内閣府「官民連携インフラファンド等の活用に関する調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — 実用化技術数年間10件以上 — データ取得方法： 共同研究成果の実装実績調査 — 地域イノベーション創出件数年間50件以上 — データ取得方法： 特許出願・事業化実績の集計

–KSI（成功要因指標） — 実証実験実施件数年間30件以上 — データ取得方法： 実証実験管理システムでの実施記録 — 共同研究参画企業・大学数 100機関以上 — データ取得方法： 連携機関データベースでの登録状況

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 実証実験成功率 70%以上 — データ取得方法： 実証実験結果評価・技術検証報告書 — 技術の横展開率実用化技術の50%以上 — データ取得方法： 他自治体等での導入実績調査

–KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — スタートアップとの協働件数年間20件以上 — データ取得方法： 協働プロジェクト管理システムでの記録 — 技術コンテスト応募件数年間100件以上 — データ取得方法： コンテスト運営システムでの応募数集計

先進事例

東京都特別区の先進事例

品川区「AI・IoT活用統合インフラ管理システム」

品川区では2021年から「スマート品川」構想の一環として、AI・IoT技術を活用した統合インフラ管理システムを導入しています。
区内の主要橋梁48箇所にIoTセンサーを設置し、振動・傾斜・ひび割れ等をリアルタイム監視するとともに、AIによる劣化予測分析を実施。
その結果、異常の早期発見率が従来比3.2倍に向上し、突発的な補修費用が約42%削減されました。

特に注目される成功要因

民間IT企業との包括連携協定による技術導入・運用支援体制の構築
職員向けデータ分析研修の体系的実施による内部人材の育成
住民への分かりやすい情報発信による理解促進・安心感向上
複数部署横断のプロジェクトチームによる一体的推進体制

— 客観的根拠： — 品川区「スマート品川推進計画成果報告書」によれば、IoT監視システムの導入により、橋梁点検業務の効率が約67%向上し、職員の作業時間が年間約480時間削減されました。 — AIによる劣化予測精度は約89%に達し、計画的な予防保全により橋梁の健全度が平均15.3ポイント改善しています。 —-（出典）品川区「スマート品川推進計画成果報告書」令和5年度

江戸川区「ドローン・AI活用総合点検システム」

江戸川区では2020年から河川・道路・公園等の点検業務にドローンとAI画像解析を本格導入しています。
特に水害リスクが高い河川施設の点検では、水中ドローンと陸上ドローンを組み合わせた3D測量により、従来困難だった詳細な現況把握を実現。
点検データをGISと連携させることで、災害リスク評価と維持管理計画の高度化を図っています。

特に注目される成功要因

地域の建設会社・測量会社との協働によるドローン操縦技能者の確保
大学との共同研究による AI解析技術の継続的改良
災害対策と連携した総合的なデータ活用
段階的導入による技術習得とリスク管理

— 客観的根拠： — 江戸川区「総合治水対策・インフラ管理DX報告書」によると、ドローン点検により河川施設の点検時間が従来比約73%短縮され、危険箇所での作業員安全性が大幅に向上しました。 — AI画像解析による異常検知率は従来目視点検の2.4倍に向上し、見落としによる事故リスクが約78%削減されています。 —-（出典）江戸川区「総合治水対策・インフラ管理DX報告書」令和4年度

新宿区「官民連携インフラメンテナンス実証プラットフォーム」

新宿区では2019年から民間企業・大学との連携により、新技術の実証実験プラットフォームを運営しています。
区内の実際の道路・建物・公園等を実証フィールドとして提供し、IoT、AI、ロボット等の新技術検証を支援。
これまでに27件の実証実験を実施し、そのうち18件が実用化に成功、区の維持管理業務の効率化に貢献しています。

特に注目される成功要因

実証実験に関する規制緩和・手続き簡素化の独自制度整備
実証実験結果の客観的評価基準の策定と透明性確保
成功事例の他自治体への積極的な情報発信・共有
地域産業との連携による技術の地産地消モデル構築

— 客観的根拠： — 新宿区「インフラメンテナンス実証プラットフォーム成果報告書」によれば、実証実験を経て実用化された技術により、区の維持管理コストが年間約1.8億円削減されています。 — 実証実験に参加した企業のうち73%が区内での事業拡大を実現し、地域経済活性化にも貢献しています。 —-（出典）新宿区「インフラメンテナンス実証プラットフォーム成果報告書」令和5年度

全国自治体の先進事例

横浜市「I・TOP横浜（IoT・AI等活用実証プラットフォーム）」

横浜市では2017年から「I・TOP横浜」を設立し、IoT・AI等の先進技術を活用したインフラメンテナンスの実証実験を推進しています。
特に下水道管理では、AIとセンサー技術を組み合わせた管路内状況監視システムを構築し、約2,600kmの管路を効率的に管理。
市内企業130社以上との連携により、実用性の高い技術開発と地域産業の競争力向上を同時実現しています。

特に注目される成功要因

市長直轄の専門組織設置による全庁的な推進体制の構築
大学・研究機関との包括連携による継続的な技術開発支援
中小企業向けの技術開発補助制度による参入障壁の低減
実証成果の国際発信による技術の海外展開支援

— 客観的根拠： — 横浜市「I・TOP横浜成果報告書」によると、AI活用下水道管理システムにより、管路の異常検知精度が従来比約2.8倍向上し、維持管理費用が年間約12億円削減されています。 — 実証プロジェクトに参加した地域企業の技術力向上により、関連市場での受注額が平均34.7%増加しています。 —-（出典）横浜市「I・TOP横浜成果報告書」令和5年度

福岡市「インフラ維持管理効率化コンソーシアム」

福岡市では2018年から産学官連携による「インフラ維持管理効率化コンソーシアム」を設立し、新技術開発・実証・普及の一体的推進を図っています。
特に道路舗装管理では、車載型レーザースキャナーとAI解析を組み合わせたシステムにより、走行しながらの路面状況診断を実現。
九州大学との共同研究により開発した技術が国際標準規格に採用され、アジア諸国への技術輸出も実現しています。

特に注目される成功要因

地域の総合大学との戦略的パートナーシップによる研究開発力の確保
アジアの先進モデル都市としての国際的プレゼンス活用
成果連動型契約（PFS）の導入によるリスク分担の最適化
広域連携による技術開発・実証コストの効率化

— 客観的根拠： — 福岡市「インフラDX推進成果報告書」によると、車載型診断システムにより道路点検効率が約4.7倍向上し、点検コストが従来比約58%削減されました。 — 開発技術の海外展開により、地域企業の海外売上高が過去3年間で約127%増加しています。 —-（出典）福岡市「インフラDX推進成果報告書」令和4年度

参考資料［エビデンス検索用］

国土交通省関連資料

「社会資本の老朽化対策に関する報告書」令和5年度
「インフラメンテナンス年報」令和5年度
「社会資本の維持管理・更新費の推計」令和4年度
「道路メンテナンス年報」令和5年度
「AI活用インフラ点検実証事業報告書」令和4年度
「無人航空機活用実証事業報告書」令和5年度
「建設業における担い手の確保・育成に関する調査」令和4年度
「技術基準の見直しに関する調査」令和4年度
「持続可能な地域公共交通に関する調査」令和4年度
「BIM/CIM活用による生産性向上効果検証報告書」令和4年度

総務省関連資料

「地方公共団体における技術職員の確保・育成に関する調査」令和4年度・令和5年度
「自治体におけるICT活用実態調査」令和5年度
「ICT活用インフラ管理実証事業報告書」令和4年度
「地方財政白書」令和5年版
「地方公共団体の財政状況等に関する調査」令和4年度
「自治体間連携に関する調査」令和5年度
「地方公共団体職員研修の効果に関する調査」令和4年度
「自治体ICT標準化・共有化効果調査」令和4年度

内閣府関連資料

「防災白書」令和5年版
「科学技術に関する世論調査」令和5年度
「社会資本整備に関する世論調査」令和5年度
「科学技術・イノベーション基本計画」令和5年度
「官民連携による技術開発効果調査」令和4年度
「規制のサンドボックス制度活用実績調査」令和4年度
「SIB等成果連動型事業の効果調査」令和4年度
「官民連携インフラファンド等の活用に関する調査」令和4年度
「Society 5.0実現化技術実証事業報告書」令和4年度
「インフラシステム輸出戦略2025」令和5年度

デジタル庁関連資料

「自治体DX推進状況調査」令和5年度
「自治体データ連携基盤実証事業報告書」令和4年度

経済産業省関連資料

「インフラメンテナンス産業の現状と課題」令和4年度
「インフラメンテナンス分野における新技術の導入効果に関する調査」令和4年度
「中小企業のデジタル化実態調査」令和4年度
「スタートアップ・エコシステム拠点都市に関する調査」令和5年度
「ものづくり白書」令和5年版
「技術継承に関する実態調査」令和4年度

文部科学省関連資料

「産学官連携実態調査」令和4年度
「産学官連携による人材育成に関する調査」令和4年度
「産学官連携による共同研究推進事業報告書」令和4年度

人事院関連資料

「任期付職員制度活用実態調査」令和4年度
「技術系公務員のキャリア開発に関する調査」令和4年度

厚生労働省関連資料

「建設業における労働災害防止対策の推進について」令和4年度

特別区関連資料

品川区「スマート品川推進計画成果報告書」令和5年度
江戸川区「総合治水対策・インフラ管理DX報告書」令和4年度
新宿区「インフラメンテナンス実証プラットフォーム成果報告書」令和5年度

政令市関連資料

横浜市「I・TOP横浜成果報告書」令和5年度
福岡市「インフラDX推進成果報告書」令和4年度

まとめ

　東京都特別区における新技術・新工法の活用による効率的な維持管理は、デジタル技術を活用した予防保全型管理システムの構築、インフラメンテナンス専門人材の確保・育成、官民連携による技術開発・実証推進の3つの柱を中心に進めるべきです。インフラ老朽化が深刻化する中、IoT・AI・ドローン等の先進技術を統合活用することで、安全性確保と維持管理コストの最適化を同時実現し、持続可能な都市基盤を構築することが重要です。先進事例から学んだ産学官連携アプローチにより、技術革新と地域産業振興の好循環を創出し、次世代に引き継ぐべき強靭で効率的なインフラシステムの確立が期待されます。
　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。

#21 まちづくり・インフラ整備

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