新技術・DXの活用

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目次
  1. はじめに
  2. インフラ維持管理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（インフラ維持管理を取り巻く環境）

  • 自治体がインフラ維持管理における新技術・DXの活用を行う意義は、「深刻化する老朽化と労働力不足への同時対応による持続可能なインフラ機能の確保」と「データに基づく予防保全への転換による行政運営の効率化と住民の安全確保」にあります。
  • 日本の社会資本、特に道路、橋、トンネル、上下水道といったインフラの多くは、高度経済成長期に集中的に整備されました。これらの膨大なストックが今、建設後50年という一つの節目を越え、一斉に老朽化の時代を迎えています。
  • この「インフラの高齢化」という課題に追い打ちをかけるのが、「担い手の高齢化と減少」という人口動態の問題です。少子高齢化の進展により、インフラの点検・診断・補修を担う技術職員は全国の自治体で不足しており、特に市町村レベルではその傾向が顕著です。
  • このように、増大し続ける維持管理の需要と、減少し続ける供給力（人材・財源）とのギャップが深刻化する中、従来型の対症療法的な維持管理手法では、もはやインフラの健全性を保つことは困難です。
  • そこで、ドローン、AI、IoT、BIM/CIMといった新技術とDX（デジタル・トランスフォーメーション）の活用は、単なる業務効率化の選択肢ではなく、限られたリソースでインフラの安全性を確保し、次世代に引き継いでいくための不可欠な戦略となっています。データとデジタル技術を駆使して、業務プロセスそのものを変革し、事後対応から予測・予防へと転換することが、現代の自治体に強く求められています。

意義

住民にとっての意義

日常生活の安全確保と災害時の被害軽減
  • 適切に維持管理されたインフラは、橋梁の崩落やトンネルの天井板落下といった、人命に直結する重大事故を未然に防ぎます。2012年に発生した笹子トンネルの事故は、老朽化対策の遅れがもたらす悲劇的な結末を社会に強く印象付けました。
  • 新技術の活用は、こうしたリスクを大幅に低減します。例えば、IoTセンサーによるリアルタイム監視は、構造物の異常な挙動を早期に検知し、大規模な損傷に至る前に対策を講じることを可能にします。これにより、地震や豪雨といった自然災害時においてもインフラの機能が維持され、避難や救助活動の妨げとなる事態を防ぎ、住民の生命と財産を守ります。
  • 客観的根拠：
    • 国土交通省「道路メンテナンス年報」によれば、予防保全型の維持管理を計画的に実施している自治体では、インフラの損傷に起因する事故の発生率が有意に低いことが示されています。

地域社会にとっての意義

経済活動の安定化と持続可能性
  • 道路、港湾、上下水道といったインフラは、企業の生産活動や物流、市民の消費活動を支える社会経済の基盤です。インフラの機能不全は、サプライチェーンの寸断や交通麻痺を引き起こし、地域経済に深刻な打撃を与えます。
  • 新技術を活用した戦略的な維持管理は、インフラの信頼性を高め、経済活動の安定性を確保します。また、「メンテナンス産業」という新たな市場を創出し、技術開発やイノベーションを促進することで、地域経済の活性化にも貢献します。
  • 客観的根拠：

行政にとっての意義

業務効率化とライフサイクルコストの縮減
  • ドローンによる高所点検、AIによる画像診断、ロボットによる狭隘部の調査といった新技術は、従来の人力に依存した点検作業を劇的に効率化し、時間、コスト、人員を大幅に削減します。これは、技術職員不足という構造的な課題に対する直接的な解決策となります。
  • さらに重要なのは、対症療法的な管理（壊れてから直す）から、データに基づき劣化を予測し、最適な時期に計画的な対策を講じる「予防保全型管理」への転換が可能になる点です。これにより、インフラの長寿命化が図られ、大規模な更新・架け替え工事を回避・先延ばしできるため、長期的な視点での総費用（ライフサイクルコスト）を大幅に圧縮できます。
  • 客観的根拠：
    • 内閣府の資料によると、NETIS（新技術情報提供システム）に登録された維持管理技術の活用により、コストが平均15%縮減、工期が平均32%短縮されるという効果が報告されています。

（参考）歴史・経過

  • 古代～江戸時代
    • 718年の養老律令「営繕令」に、定期的な道路・橋の修繕に関する規定が見られるなど、古くから計画的な維持管理の思想が存在しました。江戸時代には、五街道や神田上水などの大規模インフラが整備され、橋の維持管理費用を通行料（橋銭）で賄う仕組みもありました。
  • 明治時代～戦前
    • 鉄道、近代的港湾、下水道など、西洋の技術を取り入れた社会インフラの整備が国家主導で進められました。維持管理も中央集権的な体制のもとで行われました。
  • 1950年代～1970年代（高度経済成長期）
    • 全国総合開発計画に基づき、高速道路、新幹線、ダムなどが集中的に建設されました。この時代は「造る」ことが最優先され、長期的な維持管理への配慮は相対的に低いままでした。現在の老朽化問題の根源となるインフラストックが、この時期に形成されました。
  • 1980年代～2000年代
    • 米国で「荒廃するアメリカ」が社会問題化したように、日本でもインフラの老朽化が顕在化し始めました。維持管理の重要性が認識されつつも、対策は対症療法的なものが中心でした。
  • 2012年（笹子トンネル天井板落下事故）
    • 9名が死亡したこの事故は、社会に大きな衝撃を与え、インフラ老朽化問題の深刻さと点検不備のリスクを浮き彫りにしました。これが、国のインフラ政策を大きく転換させる契機となりました。
  • 2013年～（メンテナンス元年以降）
    • 政府は2013年を「メンテナンス元年」と位置付け、本格的な老朽化対策に乗り出しました。2014年には道路法が改正され、全ての橋梁・トンネル等に対し、5年に1度の近接目視による定期点検が義務化されました。これにより、全国の道路管理者は膨大な点検業務を抱えることになりました。
  • 2016年～（インフラメンテナンス国民会議設立）
    • 産学官民が連携し、技術や知恵を結集するためのプラットフォームとして「インフラメンテナンス国民会議」が設立されました。新技術の開発・実装や自治体支援を目的としています。
  • 2020年代～（インフラDXの本格化）
    • 政府はi-Constructionやインフラ分野のDXを強力に推進しています。「インフラDX大賞」などを通じて優良事例の横展開を図り、老朽化と担い手不足という二つの国難を、デジタル技術の力で乗り越えようとする動きが本格化しています。

インフラ維持管理に関する現状データ

加速するインフラの老朽化

  • 全国的な傾向
    • 全国の道路橋やトンネル、河川、港湾施設などは、今後、建設後50年以上経過する割合が加速度的に増加することが見込まれています。
  • 東京都の状況
    • 東京都が管理する橋梁は、特に老朽化の進行が速く、国の管理橋梁より10年以上早く高齢化が進んでいます。2013年時点で既に34%が建設後50年を超えていましたが、2023年頃には55%、2033年頃には76%に達すると予測されています。
    • 都内の下水道管も深刻で、総延長約16,000kmのうち、法定耐用年数50年を超えた管路が約1,800kmに達しています。この数字は今後20年間で約8,900kmへと急増する見込みであり、放置すれば道路陥没などのリスクが高まります。

深刻な技術職員不足

  • 全国の自治体の実態
    • 全国の市町村において、平成17年度から平成29年度にかけて土木部門の職員数は約15%減少しました。
    • 特に深刻なのは小規模自治体で、平成29年度時点で、技術系職員が一人もいない市町村が全体の約3割（450団体）に上ります。このような体制では、法定点検の実施や適切な修繕計画の立案、新技術の導入検討は極めて困難です。

点検結果に見る健全性の実態

  • 国による定期点検結果
    • 国土交通省が公表した「道路メンテナンス年報（令和5年度版）」によると、2巡目（2019～2023年度）の全国一斉点検の結果、健全性の判定区分が「III：早期措置段階」または「IV：緊急措置段階」と診断された施設の割合は以下の通りです。
      • 橋梁： 早期措置段階（III）が8%、緊急措置段階（IV）が0.1%。
      • トンネル： 早期措置段階（III）が10%、緊急措置段階（IV）が0.1%。
      • 道路附属物等（標識、照明など）： 早期措置段階（III）が12%、緊急措置段階（IV）が0.04%。
    • 緊急対応が必要な施設は少数ですが、早期の対策が求められる施設が全体の1割前後に達しており、これが全国の自治体にとって膨大な修繕需要となっています。

新技術・DXの導入状況

  • 推進と実装のギャップ
    • 国は「インフラDX大賞」などを通じて新技術の導入を奨励しています。
    • しかし、自治体、特に市町村レベルでは導入が遅れています。ある調査では、その他市町村の約4割が予防保全に「特に取り組んでいない」と回答しており、その理由としてデータやノウハウの不足を挙げています。
    • インフラメンテナンス国民会議を通じた新技術の社会実装件数は、これまでに延べ73件に留まっており、膨大なインフラストックの数に比べると、まだ点での取り組みに過ぎないのが現状です。ニーズとシーズのマッチングから、実際の現場導入に至るまでには依然として高いハードルが存在します。

課題

住民の課題

インフラ機能不全による直接的な生命・財産へのリスク
  • 橋の崩落、トンネルの天井板落下、老朽化した下水道管が原因の道路陥没など、インフラの突然の機能不全は、住民の生命を直接脅かす可能性があります。これらは「いつか起こるかもしれない」遠い話ではなく、いつ起きても不思議ではない現実的な脅威です。
  • また、道路の亀裂や段差といった比較的小さな不具合でも、車両の通行を妨げ、緊急車両の到着を遅らせたり、物流を滞らせたりするなど、日常生活に大きな影響を及ぼします。
  • 客観的根拠：
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 予防保全の遅れにより、本来防げたはずの大規模事故が発生し、住民の安全が脅かされます。

地域社会の課題

経済活動の停滞と国際競争力の低下
  • 信頼性の高いインフラは、円滑な経済活動の前提条件です。緊急工事による頻繁な交通規制、港湾施設の利用制限、断水などは、企業の生産性や物流効率を著しく低下させ、大きな経済的損失につながります。
  • 特に、人・モノ・情報が高度に集積する東京都心部においてインフラの信頼性が揺らぐことは、国際的なビジネス拠点としての魅力を損ない、都市の競争力低下に直結します。
  • 客観的根拠：
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • インフラの信頼性低下がサプライチェーンを寸断し、首都圏全体の経済活動を麻痺させるリスクが高まります。

行政の課題

加速する老朽化と増大する維持管理コスト
  • 高度経済成長期に建設されたインフラが一斉に更新時期を迎えるため、従来型の事後保全的な対応を続けた場合、維持管理・更新費用が将来的に新規の投資可能額を上回ると試算されています。これは、新たな住民サービスや防災投資に充てる財源が枯渇することを意味します。
  • 5年に1度の定期点検の義務化は、安全性向上のために不可欠である一方、自治体にとっては恒常的な財政的・人的負担となっています。
  • 客観的根拠：
    • 国土交通省の2012年の白書では、このままでは維持管理・更新費が投資総額を上回り、新規投資の余裕がなくなる未来が予測されています。
    • 東京都の橋梁も、今後20年で建設後50年超の割合が76%に達するなど、対策費用の増大は避けられない状況です。
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 財政が維持管理費で硬直化し、新たな行政需要に対応できなくなるとともに、将来世代への負担転嫁が拡大します。
深刻な担い手不足と技術継承の断絶
  • 全国の市町村の約3割で技術職員が不在という現状は、インフラ管理の根幹を揺るがす危機的な状況です。点検・診断、補修計画の策定、工事監督といった専門業務の遂行が困難になっています。
  • さらに、経験豊富な団塊世代の技術者が大量に退職する時期を迎え、長年培われてきた知識や現場でのノウハウといった「暗黙知」が失われ、技術継承が断絶するリスクが高まっています。
  • 客観的根拠：
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 点検・診断の質が低下し、劣化の兆候を見逃すことで、大規模な事故を引き起こすリスクが増大します。
新技術導入の障壁
  • 新技術の有効性は広く認識されつつも、実際の導入には多くの壁が立ちはだかります。ドローンやAIソフトウェアなどの高額な初期投資、導入した技術を評価・運用できる専門人材の不足、前例踏襲を重んじる組織文化、柔軟な調達を難しくする会計制度などがその代表例です。
  • 日々の緊急修繕に予算を使い果たしてしまい、将来のコストを削減するための先行投資に踏み切れないという、財政的なジレンマに陥っている自治体も少なくありません。
  • 客観的根拠：
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 生産性の低い従来手法に固執し続け、老朽化のスピードに対応できず、インフラの状態が加速度的に悪化します。

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、コスト削減や安全性向上といった目に見える成果が早期に得られる施策を高く評価します。また、複数の課題に横断的に効果を及ぼす施策を優先します。
  • 実現可能性
    • 現行の法制度や予算、人員体制の中で、比較的速やかに着手できる施策を優先します。新たな条例制定や大規模な組織改編を必要としない施策は実現可能性が高いと判断します。
  • 費用対効果
    • 投下する資源（予算・人員）に対して、得られる効果（コスト削減、LCC縮減、安全性向上など）が大きい施策を優先します。短期的な初期投資だけでなく、長期的な便益を重視します。
  • 公平性・持続可能性
    • 特定の施設や地域だけでなく、特別区全体のインフラに広く適用可能で、長期にわたって継続できる仕組みづくりにつながる施策を高く評価します。
  • 客観的根拠の有無
    • 国の報告書や他の自治体の先進事例など、効果が客観的なデータで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

  • インフラ維持管理の変革は、①点検・診断という「入口」のDX、②データに基づき計画を立てる「頭脳」のDX、③それらを支える「体制」のDX、という3つの要素を一体的に進める必要があります。
  • 中でも、喫緊の課題である「担い手不足」と「膨大な点検業務」に直接的に対応できる**「支援策①：点検・診断DXの推進」**を最優先と位置付けます。これは、最も即効性が高く、コスト削減効果が明確であり、全ての予防保全活動の基礎となる正確なデータを収集するために不可欠だからです。
  • 次に、収集したデータを活用して、真の予防保全を実現するための**「支援策②：予防保全型マネジメントシステムの構築」**に取り組みます。これは、場当たり的な対応から脱却し、長期的・戦略的なインフラ管理へと移行するための中核となる施策です。
  • そして、これらの施策を、特に人材やノウハウが不足しがちな自治体でも着実に実行できるよう、**「支援策③：公民連携・自治体間連携プラットフォームの強化」**を並行して進めます。これは、前二者の施策を円滑に進めるための「触媒」や「潤滑油」としての役割を担います。

各支援策の詳細

支援策①：点検・診断DXの推進

目的
    • 点検業務の圧倒的な省力化・効率化・コスト削減を実現する。
    • 危険な高所や狭隘部での作業をなくし、職員の安全性を向上させる。
    • 人間の目では見逃しがちな微細な変状を検出し、点検精度を向上させる。
主な取組①：ドローン・ロボットの活用
    • 橋梁の裏側や橋脚、トンネルの天井、急峻な法面、下水道管路の内部など、従来は足場や特殊車両、あるいは人手による潜行が必要だった箇所の点検に、ドローンや各種点検ロボットを全面的に活用します。
    • これにより、点検のための大規模な交通規制や、足場の設置・解体といった付帯作業が不要となり、点検にかかる総コストと時間を劇的に削減します。
    • 客観的根拠：
      • 国土交通省の事例研究では、ある橋梁の点検において、橋梁点検車を用いると約198万円かかった費用が、ドローンを用いることで約50万円にまで削減されたと報告されています。これは従来の約4分の1のコストです。
      • 関西電力の事例では、高さのある煙突内部の点検にドローンを導入した結果、点検期間を約90%も短縮することに成功しました。
主な取組②：AIによる画像・データ解析の導入
    • ドローン等が撮影した高解像度のデジタル画像から、AI（人工知能）がコンクリートのひび割れ、鉄筋の露出、錆、塗膜の剥離といった変状を自動で検出し、その位置、長さ、幅を計測するシステムを導入します。
    • 打音検査で録音した音の波形データをAIが解析し、人間が聞き分けるのが難しい内部の「浮き」や「空洞」を客観的に判定する技術も活用します。
    • 客観的根拠：
      • 国土交通省の調査では、AI画像解析技術の導入により、コンクリートのひび割れ（幅0.2mm以上）の検出率が、従来の熟練技術者による目視点検の72.3%から93.5%へと大幅に向上した実績があります。
      • また、別の調査では、AIの活用により、変状の見落とし率が従来比で平均38.2%低減したと報告されており、点検の質の向上に大きく貢献します。
主な取組③：特別区共同での技術導入・運用体制の構築
    • 高価な点検ドローンや専門的な解析ソフトウェア、BIM/CIMシステムなどを、単独の区で購入するのではなく、特別区が共同で導入・ライセンス契約を結び、共同利用するスキームを構築します。
    • ドローンの操縦やデータ解析を専門に行う高度な技術者を、各区が個別に雇用するのではなく、共同で雇用・育成し、要請に応じて各区の現場に派遣する「技術支援シェアリングチーム」を創設します。
    • 客観的根拠：
      • この構想は、産学官民が連携して自治体支援や技術連携を行う「インフラメンテナンス国民会議」の理念を、東京都特別区という単位で具体化するものです。
        • （出典）インフラメンテナンス国民会議「実施要領」
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
      • 点検・診断業務にかかる総コスト（委託費＋直営人件費）を5年間で30%削減する。
      • データ取得方法： 各区の財務会計システムから、該当する業務の支出実績データを経年で抽出し、比較分析する。
  • KSI（成功要因指標）
      • 主要インフラ（橋梁、トンネル）の定期点検における新技術（ドローン、AI等）の活用率を80%以上にする。
      • データ取得方法： 各施設の点検業務委託の仕様書および完了報告書における、新技術の適用実績を集計・分析する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
      • 点検業務に伴う道路の交通規制時間を5年間で50%削減する。
      • データ取得方法： 警察署への道路使用許可申請記録や、業務日報に記載された交通規制の実績時間を集計し、分析する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
      • 新技術に関する職員向け研修会・実演会を年間10回以上開催し、対象職員の参加率90%を達成する。
      • データ取得方法： 人事部門の研修管理システムにおける開催実績と参加者リストを管理する。

支援策②：予防保全型マネジメントシステムの構築

目的
    • インフラの状態をリアルタイムかつ定量的に「見える化」し、劣化の進行を予測する。
    • 勘や経験だけに頼らず、客観的なデータに基づいて修繕の優先順位付けと最適な対策時期を決定する。
    • インフラの長寿命化を科学的に達成し、ライフサイクルコストを最小化する。
主な取組①：IoTセンサーによる常時モニタリング
    • 特に交通量が多い、あるいは構造的に重要度・リスクが高い橋梁やトンネルを選定し、振動、傾斜、変位、ひずみ等を常時計測するIoTセンサーを設置します。
    • 収集されたデータはクラウドに集約され、平常時と異なる異常な挙動が検知された際には、管理者に自動でアラートが通知されます。これにより、大規模な損傷に至る前の微細な兆候を捉えることが可能になります。
    • 客観的根拠：
      • 橋梁の常時モニタリングは、大規模な地震が発生した際に、遠隔で健全性を迅速に確認し、通行止めからの早期解放判断に貢献するなど、防災・減災の観点からも有効性が認められています。
      • センサーによる状態監視は、不要な点検を削減し、本当に必要な時期に必要な対策を講じることを可能にするため、保守コストの削減と構造物の延命化に直接的に貢献します。
主な取組②：BIM/CIMによるインフラデータの統合管理
    • 区が管理するインフラ施設について、設計・施工段階の図面情報から、維持管理段階の点検履歴、修繕履歴、センサーデータまで、あらゆる情報を3次元モデル（BIM/CIM）に統合し、デジタルツインとして一元管理します。
    • 点検で発見されたひび割れの位置や大きさといった変状データを3Dモデル上に正確にマッピングし、過去のデータと比較することで、劣化の進行状況を直感的に把握できるようにします。
    • 客観的根拠：
      • BIM/CIMモデルを活用することで、従来は紙や個別のファイルで散在していた膨大な情報を一元的に管理・検索できるようになり、分析作業の効率が飛躍的に向上します。これは第6回インフラメンテナンス大賞でも評価された点です。
      • 国土交通省はBIM/CIMの原則適用を強力に推進しており、公共事業における標準的な手法となりつつあります。
主な取組③：AIによる劣化予測と修繕計画の最適化
    • BIM/CIMに蓄積されたインフラの諸元（構造、材質）、点検・修繕履歴、交通量、周辺の環境データ（気温、降雨量など）をAIに学習させ、施設ごとの将来の劣化進行度を確率的に予測するモデルを構築します。
    • この劣化予測に基づき、限られた予算の中で、どの施設を、いつ、どの工法で修繕すれば、全体の健全性を最も高く維持できるか、という最適な中長期修繕計画をシミュレーションし、立案します。
    • 客観的根拠：
      • Fracta Japan株式会社が開発した、AIとビッグデータを活用して水道管の劣化リスクを予測する技術は、その先進性と効果が認められ、第8回インフラメンテナンス大賞で最高賞である内閣総理大臣賞を受賞しました。このアプローチを道路や橋梁といった他のインフラ分野にも応用します。
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
      • インフラのライフサイクルコスト（建設から廃棄までの総費用）を、30年間の計画期間で15%削減する。
      • データ取得方法： 各区が策定する長寿命化修繕計画に基づき、対策シナリオ別の長期費用推計を行い、実績値と比較検証する。
  • KSI（成功要因指標）
      • 管理する主要インフラ（橋長15m以上の橋梁、延長100m以上のトンネル）の80%について、BIM/CIMデータ（属性情報を含む）を整備する。
      • データ取得方法： 施設台帳管理システム上で、各施設のBIM/CIMデータ整備状況の進捗を管理・集計する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
      • 突発的な損傷に対応するための緊急修繕工事の件数を、5年間で30%削減する。
      • データ取得方法： 財務会計システムから、随意契約（緊急随契）で実施された工事案件の件数を抽出し、経年分析する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
      • IoTセンサーを設置する施設数を、年間50施設ずつ増加させる。
      • データ取得方法： 資産管理台帳に、センサー設置施設とその稼働状況を記録・管理する。

支援策③：公民連携・自治体間連携プラットフォームの強化

目的
    • 技術職員不足に悩む自治体が、民間企業の高度な専門知識や豊富なリソース、あるいは他自治体のノウハウを有効に活用できる体制を構築する。
    • 最新技術や成功事例に関する情報を迅速に共有し、各区が個別に試行錯誤する無駄を省き、技術導入のハードルを下げる。
    • 従来の仕様規定発注から脱却し、民間の創意工夫や技術革新を最大限に引き出す発注方式を普及させる。
主な取組①：インフラメンテナンス国民会議との連携強化
    • 国民会議が全国各地で開催する、自治体のニーズと民間企業の技術（シーズ）を繋ぐマッチングイベントやピッチイベントに、特別区が積極的に参加し、最新技術の動向や導入事例の情報を体系的に収集します。
    • 国民会議の地方フォーラムの仕組みを参考に、特別区23区と関連企業、研究機関などが参加する「東京都特別区メンテナンス連携協議会（仮称）」を設立します。これにより、区ごとの具体的な課題と、それを解決できる民間技術とのマッチングを、よりきめ細かく促進します。
    • 客観的根拠：
      • インフラメンテナンス国民会議は、設立目的の一つに「地方自治体への支援」を明確に掲げており、産学官民の連携を促進するプラットフォームとして国が主導しています。この既存の枠組みを最大限に活用します。
主な取組②：包括的民間委託の導入推進
    • 個別の点検業務や修繕工事をその都度発注するのではなく、特定のエリアや特定の施設群（例：区内の全公園遊具、○○地区の道路照明灯など）の維持管理業務全般を、複数年にわたって民間事業者に包括的に委託する方式を導入します。
    • 発注時には、具体的な作業手順を細かく指定する「仕様規定」ではなく、達成すべき性能（例：施設の健全度を一定水準以上に保つ）を示す「性能規定」とすることで、民間事業者が持つ最新技術やノウハウを活かした、より効率的で効果的な手法の提案を促します。
    • 客観的根拠：
      • 兵庫県明石市が全国に先駆けて実施した「市有施設包括管理業務委託」は、コスト削減のみならず、業務の効率化と施設の長寿命化を実現したモデルケースとして、第6回インフラメンテナンス大賞で特別賞を受賞しました。
      • 新潟県三条市の「社会資本に係る包括的維持管理業務」も同様の包括委託モデルであり、その先進性が高く評価され、第8回インフラメンテナンス大賞で国土交通大臣賞を受賞しています。
        • （出典）第6回・第8回インフラメンテナンス大賞 受賞案件概要
主な取組③：DIY（内製化）とアウトソーシングのハイブリッドモデルの検討
    • 全ての業務を民間に委託するのではなく、比較的軽微な修繕（例：道路標識の交換、公園ベンチの塗装など）や、定型的な巡回点検については、職員が自ら行う「インソーシング（DIY）」を推進します。これにより、迅速な対応とコスト抑制、そして組織内への技術力の蓄積を図ります。
    • 高度な専門知識が必要な診断業務や大規模な補修工事は民間に委託（アウトソーシング）するなど、業務の性質に応じて官と民の役割を戦略的に分担するハイブリッドモデルを確立します。
    • 客観的根拠：
      • 栃木県大田原市は、市内小中学校の法定点検や軽微な修繕を職員のDIYで実施することで、迅速な対応と外注費の抑制、さらには職員の技術力向上という多面的な効果を上げています。この取り組みは第6回インフラメンテナンス大賞で優秀賞を受賞しました。
KGI・KSI・KPI
  • KGI（最終目標指標）
      • 技術職員1人当たりが担当する維持管理対象のインフラ資産量（面積や延長）を、5年間で20%向上させる（生産性の向上）。
      • データ取得方法： 人事部門が管理する職員データと、資産管理部門が管理する施設台帳データを組み合わせて分析する。
  • KSI（成功要因指標）
      • 包括的民間委託の契約件数を、5年間で累計10件以上締結する。
      • データ取得方法： 契約主管課における契約実績データを集計する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
      • 包括委託契約において、民間事業者から提出される技術改善提案の件数を、対前年度比で30%増加させる。
      • データ取得方法： 事業者から提出される業務改善計画書や、定期協議会での提案内容を記録・集計する。
  • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
      • 自治体間・公民連携による技術勉強会や情報交換会を、年間12回以上開催する。
      • データ取得方法： 設立した協議会の議事録や開催記録を管理する。

先進事例

東京都特別区の先進事例

渋谷区「トンネル長寿命化修繕計画に基づく予防保全への転換」

    • 渋谷区は、区が管理する道路トンネルの老朽化と、それに伴う将来の維持管理費用の増大という課題に対応するため、2021年3月に「渋谷区トンネル長寿命化修繕計画」を策定しました。
    • この計画の核心は、従来の損傷が大きくなってから対応する「事後保全型」の管理から、計画的な点検と早期の対策によって施設の寿命を延ばす「予防保全型」の管理へと、明確に方針を転換した点にあります。これにより、長期的な財政負担の軽減・平準化と、区民が利用する道路の安全確保を両立させることを目指しています。
    • 成功要因： データに基づいて将来のリスクとコストを「見える化」し、場当たり的な対応から脱却して、計画的・戦略的な投資を行うという明確な方針を立てた点にあります。

練馬区「積極的なDX推進による区民サービスと業務効率の向上」

    • 練馬区は「取組体制強化プラン」に基づき、多角的なデジタル化を強力に推進しています。その一環として、マイナンバーカードのオンライン申請を導入し、区民が区役所に来庁せずとも手続きを完結できる仕組みを構築するなど、区民の利便性向上に直結する施策を積極的に展開しています。
    • また、障害のある方がスマートフォンを活用して情報収集や仲間との交流ができるよう支援する教室を開催するなど、デジタル化の恩恵から誰一人取り残さない「インクルーシブなDX」を志向している点も大きな特徴です。
    • 成功要因： 明確な推進計画のもと、単なる庁内業務の効率化に留まらず、区民の利便性向上や社会的包摂といった、より広い公共的価値の実現を視野に入れてDXを全庁的に推進している点にあります。

東京都建設局「インフラDXの多角的な取り組み」

    • 東京都建設局では、インフラDXを体系的に推進しています。その中核となるのが、道路構造物の図面や各種台帳、点検データなどを地図情報と統合して一元管理する「GISプラットフォーム」の構築です。これにより、職員は必要な情報に迅速にアクセスでき、行政相談や窓口対応業務の効率化・迅速化を実現しています。
    • さらに、このプラットフォームを基盤として、AIを活用した舗装損傷の自動検知、河川監視カメラのリアルタイム動画配信、3Dデータを活用した土石流対策シミュレーションなど、幅広い分野で先進的なDX技術を導入・活用しています。
    • 成功要因： 個別の技術をバラバラに導入するのではなく、まずデータ統合基盤（GIS）という「幹」を構築し、そこから様々な応用技術（AI分析、リアルタイム監視など）という「枝葉」へと展開する、戦略的かつ体系的なアプローチを取っている点にあります。
    • 客観的根拠：

全国自治体の先進事例

三条市（新潟県）「社会資本に係る包括的維持管理業務」

    • 三条市は、技術職員不足という多くの地方自治体が抱える共通の課題に対し、市が管理する道路、公園、河川などの維持管理業務（日常パトロール、小規模な修繕、除草、清掃など）を、複数年にわたり民間事業者に包括的に委託するモデルを構築しました。
    • この取り組みは、行政が「企画・監督」に特化し、現場の「実行」は民間のリソースとノウハウに任せるという官民の新たな役割分担を提示したものです。その先進性と高い効果が評価され、第8回インフラメンテナンス大賞において、特に優れた取り組みに贈られる国土交通大臣賞を受賞し、全国的なモデルケースとして注目されています。
    • 成功要因： 行政と民間の役割分担を明確にし、性能規定発注によって民間の創意工夫を引き出す仕組みを構築した点。これにより、行政はより戦略的な業務に集中でき、コスト削減とサービス品質の向上の両立を実現しました。

大田原市（栃木県）「学校施設のインソーシング（DIY）による修繕」

    • 大田原市は、市内27校116棟の小中学校施設について、建築基準法第12条に基づく法定点検を全て職員自らが行う「内製化」を実現しました。さらに、点検で指摘された不具合箇所のうち、専門的な技術を要しない軽微な修繕については、職員が自ら「DIY」で対応しています。
    • この「できることは自分たちでやる」という取り組みにより、外部委託費を大幅に抑制するとともに、不具合への迅速な対応が可能になりました。加えて、職員が自ら点検・修繕作業を行うことで、組織内に技術的ノウハウが蓄積され、大規模改修工事の設計や監督業務にもその知見が活かされています。このユニークな取り組みは、第6回インフラメンテナンス大賞で優秀賞を受賞しました。
    • 成功要因： 発想を転換し、コスト削減だけでなく、職員のスキルアップと組織全体の技術力向上という「無形の資産」を同時に構築した点にあります。

参考資料［エビデンス検索用］

まとめ

　東京都特別区は、高度経済成長期に整備されたインフラの一斉老朽化と、それを支える技術職員の不足という、二つの大きな課題に同時に直面しています。この状況下で、従来の対症療法的な維持管理を続けることは、財政的にも、また安全確保の観点からも、もはや限界です。今求められているのは、新技術とDXを駆使し、データに基づいて劣化を予測し計画的に対策を講じる「予防保全」への抜本的なパラダイムシフトです。本稿で提案した、点検・診断のDX、予防保全マネジメントシステムの構築、そして公民連携プラットフォームの強化という三位一体の支援策は、この変革を実現するための具体的な道筋を示しています。
　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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