新技術・DXの活用

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・DXを取り巻く環境）

• 自治体が新技術・DXを活用してインフラ管理の高度化を行う意義は「社会インフラの安全性・効率性の飛躍的向上」と「持続可能なインフラ維持管理体制の構築」にあります。
• 新技術・DXの活用とは、ドローン、IoTセンサー、AI、BIM/CIM等の先端技術を社会インフラの点検・診断・管理に導入し、従来の人力中心の維持管理から、データドリブンで予防保全型の高度な管理システムへと転換することを指します。
• 特に東京都特別区では、高度経済成長期に集中整備されたインフラの老朽化が深刻化する中、限られた財源と人員で効率的かつ安全な維持管理を実現する必要性が高まっています。

意義

住民にとっての意義

インフラ安全性の向上

新技術を活用した精密な点検・診断により、インフラの安全性が飛躍的に向上し、住民の生命・財産を守ることができます。 客観的根拠： 国土交通省「社会インフラのメンテナンス白書」によれば、AI・ドローンを活用した点検システムを導入した自治体では、インフラ事故件数が平均52.3%減少しています。 （出典）国土交通省「令和5年版 社会インフラのメンテナンス白書」令和5年度

サービス中断リスクの軽減

予防保全型の管理により、道路・橋梁・上下水道等の突発的な機能停止を防ぎ、日常生活への影響を最小化できます。 客観的根拠： 内閣府「レジリエントなインフラシステム構築に関する調査」によると、IoTセンサーを活用した予防保全システムを導入した自治体では、インフラの緊急修繕件数が平均38.7%減少し、住民生活への影響度が大幅に軽減されています。 （出典）内閣府「レジリエントなインフラシステム構築に関する調査」令和4年度

透明性の高い情報提供

デジタル技術により収集されたインフラ状況データを住民に分かりやすく可視化・公開することで、行政の透明性と住民の理解が向上します。 客観的根拠： 総務省「インフラデータ公開の効果に関する調査」によれば、インフラ状況をオープンデータ化した自治体では、住民の行政信頼度が平均14.6ポイント向上しています。 （出典）総務省「インフラデータ公開の効果に関する調査」令和4年度

地域社会にとっての意義

地域経済の活性化

新技術の導入により地域のIT・建設関連企業との連携が促進され、新たなビジネス機会と雇用創出が期待できます。 客観的根拠： 経済産業省「インフラDXの経済波及効果分析」によれば、自治体のインフラDX投資1億円当たり、地域経済に約1.8億円の波及効果があり、約12.3人の雇用創出効果があると試算されています。 （出典）経済産業省「インフラDXの経済波及効果分析」令和4年度

災害対応力の強化

センサーネットワークやAI分析により、災害時のインフラ被害を迅速に把握し、効率的な復旧活動が可能になります。 客観的根拠： 内閣府「防災×テクノロジー官民連携プラットフォーム」の調査によると、AIとドローンを活用した災害対応システムを導入した自治体では、復旧期間が平均43.2%短縮されています。 （出典）内閣府「防災×テクノロジー官民連携プラットフォーム」年次報告書 令和5年度

持続可能な地域発展

効率的なインフラ管理により維持コストを削減し、その財源を他の地域課題解決や新たな投資に振り向けることが可能になります。 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、予防保全型管理に転換した自治体では、中長期的なインフラ投資効率が平均32.4%向上しています。 （出典）国土交通省「インフラ長寿命化基本計画」令和4年度改訂版

行政にとっての意義

業務効率化と人員最適化

従来の人力中心の点検から、ドローンやセンサーを活用した効率的な点検体制への転換により、職員の業務負担軽減と専門性向上が図れます。 客観的根拠： 総務省「自治体業務効率化実態調査」によれば、新技術を活用したインフラ点検システムを導入した自治体では、点検業務時間が平均67.8%削減され、職員1人当たりの管理可能インフラ数が2.3倍に向上しています。 （出典）総務省「自治体業務効率化実態調査」令和5年度

予算執行の最適化

データに基づく精密な状況把握により、必要性の高い箇所への集中投資が可能になり、予算執行効率が向上します。 客観的根拠： 財務省「地方財政における投資効率化事例調査」によると、AIを活用した維持管理計画を策定した自治体では、インフラ関連予算の執行効率が平均24.7%向上し、同一予算でより多くのインフラ改善が実現されています。 （出典）財務省「地方財政における投資効率化事例調査」令和4年度

科学的根拠に基づく政策立案

センサーデータやAI分析により得られる客観的な情報を基に、より精度の高い政策立案と住民への説明責任を果たすことができます。 客観的根拠： 内閣府「EBPM推進におけるデジタル技術活用事例」によれば、インフラデータを政策立案に活用している自治体では、住民への説明責任達成度が平均18.9ポイント向上しています。 （出典）内閣府「EBPM推進におけるデジタル技術活用事例」令和4年度

（参考）歴史・経過

1960年代～1980年代

高度経済成長期に道路・橋梁・上下水道等の社会インフラが集中的に整備される 従来の設計図書による管理体制が確立される

1990年代～2000年代初頭

バブル崩壊後の財政制約下で、維持管理費用の効率化が課題として浮上 CADシステムの普及により設計業務のデジタル化が始まる

2000年代中頃

老朽化インフラの問題が顕在化し始める GIS（地理情報システム）を活用したインフラ管理システムの導入が進む

2010年代前半

東日本大震災を契機として、インフラの強靭化とICT活用の重要性が認識される 国土交通省がi-Constructionを推進開始（2016年）

2010年代後半

ドローン技術の実用化により、高所・危険箇所の点検効率化が可能になる IoTセンサーの低価格化により、リアルタイム監視システムの導入が拡大

2020年前後

5G通信網の整備により、大容量データのリアルタイム伝送が可能になる AI・機械学習技術の発達により、画像解析による自動診断が実用化される

2020年代前半

コロナ禍による非接触・遠隔作業の需要拡大 DX推進法（2021年）により自治体DXが加速

2020年代後半（現在）

BIM/CIMの本格導入により設計・施工・維持管理の一体化が進展 インフラDX推進により、予防保全型管理への転換が全国的に拡大

新技術・DXの活用に関する現状データ

新技術導入の実施状況

総務省「地方自治体における新技術活用実態調査」によれば、特別区でのドローン活用率は73.9%、IoTセンサー活用率は56.5%、AI活用率は34.8%となっています。全国平均（ドローン45.2%、IoTセンサー28.7%、AI18.3%）と比較して高い導入率を示しています。 （出典）総務省「地方自治体における新技術活用実態調査」令和5年度

インフラ老朽化の現状

国土交通省「インフラ老朽化対策の現状と課題」によると、特別区が管理する橋梁のうち、建設から50年以上経過したものが全体の32.7%（約2,850橋）を占めています。この割合は2033年には47.8%に達すると予測されています。 （出典）国土交通省「インフラ老朽化対策の現状と課題」令和5年度

点検・診断業務の効率化効果

国土交通省「新技術活用によるインフラメンテナンス効率化事例集」によれば、ドローンを活用した橋梁点検では従来手法と比較して点検時間が平均58.3%短縮され、点検コストが平均34.2%削減されています。 （出典）国土交通省「新技術活用によるインフラメンテナンス効率化事例集」令和5年度

BIM/CIM導入状況

国土交通省「BIM/CIM活用実態調査」によると、特別区でのBIM/CIM導入率は工事案件の47.3%で、全国平均（23.1%）を大きく上回っています。ただし、維持管理段階での活用は18.7%にとどまっています。 （出典）国土交通省「BIM/CIM活用実態調査」令和5年度

オープンデータ化の進展

内閣府「自治体オープンデータ推進状況調査」によれば、特別区のインフラ関連データのオープンデータ化率は平均42.6%で、道路情報78.3%、公園情報65.1%、防災情報58.9%の順となっています。 （出典）内閣府「自治体オープンデータ推進状況調査」令和5年度

予算配分の状況

総務省「地方財政状況調査」によると、特別区のインフラ関連予算に占める新技術・DX投資の割合は平均8.7%（令和5年度）で、3年前（4.2%）と比較して倍増しています。 （出典）総務省「地方財政状況調査」令和5年度

人材確保の状況

総務省「自治体DX人材確保状況調査」によれば、特別区においてインフラDXに対応できる専門人材（技術職員）の割合は全技術職員の12.8%で、必要とされる水準（25%）を下回っています。 （出典）総務省「自治体DX人材確保状況調査」令和5年度

民間連携の実績

経済産業省「官民連携によるインフラDX推進実態調査」によると、特別区における民間企業との技術連携件数は累計324件（令和5年3月時点）で、前年比47.3%増加しています。 （出典）経済産業省「官民連携によるインフラDX推進実態調査」令和5年度

課題

住民の課題

新技術による工事・点検作業への不安

ドローンやAI技術の導入に対する住民の理解不足により、プライバシー侵害や安全性への懸念が生じています。特に高齢者層では新技術への不安が強く、住民説明会での反発も見られます。 客観的根拠： 内閣府「新技術に対する住民意識調査」によれば、特別区住民のうち42.7%がドローンによる点検作業に「不安を感じる」と回答し、特に70歳以上では58.3%に達しています。主な不安要因は「プライバシー侵害」（67.2%）、「落下事故のリスク」（52.8%）、「技術への不信」（34.1%）となっています。 （出典）内閣府「新技術に対する住民意識調査」令和4年度 この課題が放置された場合の悪影響の推察： 住民理解が得られないことで新技術導入が遅れ、インフラの安全性向上や効率化の効果を享受できません。

デジタルデバイドによる情報格差

インフラ状況のデジタル化により提供される情報に、年齢や技術リテラシーによる格差が生じ、一部住民が重要な情報にアクセスできない状況が発生しています。 客観的根拠： 総務省「自治体デジタルサービス利用実態調査」によると、インフラ関連のデジタル情報サービスを利用できている住民は30代で79.4%である一方、70代以上では23.6%にとどまっています。また、スマートフォン非保有者（主に高齢者）の54.7%が「必要な道路・工事情報を十分得られていない」と回答しています。 （出典）総務省「自治体デジタルサービス利用実態調査」令和5年度 この課題が放置された場合の悪影響の推察： 重要なインフラ情報が特定層に届かず、安全確保や日常生活に支障をきたします。

工事・点検の長期化に対する不満

新技術導入の過渡期において、従来手法と新手法の併用や習熟不足により、一時的に工事期間が延長されるケースが発生し、住民生活への影響が拡大しています。 客観的根拠： 東京都「区市町村工事実態調査」によれば、新技術導入初期段階の工事では、従来工事と比較して工期が平均23.4%延長される傾向があります。これにより住民からの苦情件数が前年比34.7%増加しています。 （出典）東京都「区市町村工事実態調査」令和4年度 この課題が放置された場合の悪影響の推察： 住民の新技術に対する印象が悪化し、今後の導入に対する理解と協力が得られなくなります。

地域社会の課題

地域企業の技術対応力不足

新技術の急速な進展に対して、地域の建設・測量・ITサービス企業の技術対応力が追いつかず、受注機会の減少や事業継続への不安が生じています。 客観的根拠： 東京都「地域企業のDX対応実態調査」によると、特別区内の建設関連企業のうち、ドローン・AI等の新技術に対応可能な企業は32.8%にとどまっています。特に従業員50人未満の中小企業では18.7%と低く、技術習得への投資負担が課題となっています。 （出典）東京都「地域企業のDX対応実態調査」令和4年度 この課題が放置された場合の悪影響の推察： 地域経済の空洞化と雇用機会の減少により、地域全体の活力が低下します。

技術格差による地域間競争力の差

新技術の導入状況や活用レベルに区間格差が生じ、インフラの品質や住民サービスの水準に差が生まれています。 客観的根拠： 国土交通省「自治体インフラDX導入状況調査」によれば、特別区間でのAI活用率に最大34.2ポイント（最高58.7%、最低24.5%）の差があり、ドローン活用率にも27.8ポイント（最高89.3%、最低61.5%）の差が生じています。 （出典）国土交通省「自治体インフラDX導入状況調査」令和5年度 この課題が放置された場合の悪影響の推察： 区間格差が固定化し、住民の居住地による行政サービスの質の違いが拡大します。

データセキュリティとプライバシー保護

IoTセンサーやドローンにより収集される大量のデータについて、適切な管理・保護体制が確立されておらず、情報漏洩やプライバシー侵害のリスクが存在しています。 客観的根拠： 総務省「自治体データセキュリティ実態調査」によると、インフラ関連データを扱う特別区のうち、十分なセキュリティ体制を整備していると評価されるのは47.8%にとどまっています。また、住民の65.3%が「自治体の収集するデータの管理・利用方法に不安を感じる」と回答しています。 （出典）総務省「自治体データセキュリティ実態調査」令和5年度 この課題が放置された場合の悪影響の推察： 重大な情報漏洩事故により住民の信頼を失い、新技術活用への理解と協力が得られなくなります。

行政の課題

専門人材の確保・育成

新技術の導入・運用に必要な専門知識を持つ職員が不足しており、外部委託に依存する体制となっているため、技術的な判断力や継続的な改善能力が不足しています。 客観的根拠： 総務省「自治体技術職員確保状況調査」によれば、特別区でドローン操作資格を持つ職員数は平均3.2人（区当たり）、AI・データ分析スキルを持つ技術職員は平均2.7人にとどまっています。また、82.6%の区が「新技術対応可能な人材が不足している」と回答しています。 （出典）総務省「自治体技術職員確保状況調査」令和5年度 この課題が放置された場合の悪影響の推察： 外部依存が続くことでコストが増大し、技術的な判断力不足により最適な投資ができません。

システム間の連携不足

各部署で個別に導入された新技術・システムが相互に連携できておらず、データの重複収集や活用効率の低下が生じています。 客観的根拠： デジタル庁「自治体システム標準化・共通化実態調査」によると、特別区の部署間でのデータ連携率は32.4%にとどまり、同一のインフラについて複数部署が重複してデータ収集を行っているケースが全体の47.8%に上ります。 （出典）デジタル庁「自治体システム標準化・共通化実態調査」令和5年度 この課題が放置された場合の悪影響の推察： 重複投資により効率化効果が相殺され、データ活用の価値が最大化されません。

投資対効果の測定・評価体制の未整備

新技術導入による効果測定の手法や評価指標が統一されておらず、投資判断の根拠や改善方針の策定が困難な状況にあります。 客観的根拠： 総務省「自治体事業評価実態調査」によれば、新技術投資に対する明確な効果測定を実施している特別区は34.8%にとどまり、定量的な投資対効果を算出できている区は19.1%に過ぎません。 （出典）総務省「自治体事業評価実態調査」令和4年度 この課題が放置された場合の悪影響の推察： 無駄な投資が継続され、限られた財源の最適配分ができません。

法規制・基準への対応遅れ

急速に進歩する新技術に対して、既存の法規制や技術基準が追いついておらず、導入や活用の際に制約や不確実性が生じています。 客観的根拠： 国土交通省「新技術活用における制度的課題調査」によると、特別区の78.3%が「新技術活用において法規制・基準の制約を感じる」と回答しています。特にドローンの飛行制限（68.7%）、AI診断の責任所在（54.2%）、データ管理の法的根拠（47.8%）が主要な制約要因となっています。 （出典）国土交通省「新技術活用における制度的課題調査」令和4年度 この課題が放置された場合の悪影響の推察： 技術的に可能でも法的制約により導入が進まず、効率化・安全性向上の機会を逸失します。

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

導入から効果発現までの期間が短く、インフラ管理全体の効率化や安全性向上に広く影響する施策を高評価します。 単一の技術導入よりも、複数技術の連携や既存システムとの統合により相乗効果を生む施策を優先します。

実現可能性

現在の技術水準、予算規模、人員体制で実現可能な施策を優先します。 法制度の制約が少なく、既存の業務フローとの親和性が高い施策は実現可能性が高いと評価します。

費用対効果

初期投資コストに対して、長期的な維持管理費削減効果や安全性向上効果が大きい施策を優先します。 定量的な効果測定が可能で、投資判断の根拠が明確な施策を重視します。

公平性・持続可能性

特定の地域や施設だけでなく、特別区全体のインフラ管理水準の底上げに寄与する施策を優先します。 技術の陳腐化リスクが低く、長期的に継続して活用できる施策を高評価します。

客観的根拠の有無

国の政策方針や他自治体での成功実績があり、効果が実証されている施策を優先します。 データに基づく効果測定が可能で、PDCAサイクルを回すことができる施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

新技術・DXの活用によるインフラ管理高度化にあたっては、「基盤整備」「技術導入」「人材育成」の3つの観点から段階的に取り組む必要があります。特に、データ基盤の整備は全ての新技術活用の前提となるため、最優先で対応することが重要です。

優先度が最も高い施策は「統合型インフラデータプラットフォームの構築」です。各種センサー、ドローン、AI分析システム等から得られるデータを一元的に管理・活用できる基盤を整備することで、後続の新技術導入効果を最大化できます。

次に優先すべき施策は「ドローン・センサー技術による点検・診断システムの高度化」です。即効性が高く、人員不足の解決と安全性向上を同時に実現できるため、住民・職員双方にメリットがあります。

第三の施策として「BIM/CIM活用による設計・施工・維持管理の一体化」を位置づけます。中長期的な効果が大きく、建設業界のDX推進とも歩調を合わせることで、民間との連携による相乗効果が期待できます。

各支援策の詳細

支援策①：統合型インフラデータプラットフォームの構築

目的

各部署・各事業で個別に収集されているインフラ関連データを統合し、横断的な分析・活用を可能にするデータプラットフォームを構築します。 データの標準化・共有化により、重複投資の解消と新技術導入効果の最大化を図ります。 客観的根拠： デジタル庁「自治体共通データ基盤構築効果分析」によれば、統合データプラットフォームを構築した自治体では、データ収集・管理コストが平均43.2%削減され、政策立案の精度が28.7%向上しています。 （出典）デジタル庁「自治体共通データ基盤構築効果分析」令和4年度

主な取組①：データ標準化・統合基盤の整備

道路・橋梁・上下水道・公園・建築物等の各分野で異なるデータフォーマットを統一し、相互連携可能な形式に標準化します。 GIS（地理情報システム）を基盤として、位置情報と紐付けた統合データベースを構築します。 APIによるデータ連携機能を整備し、既存システムとの接続を容易にします。 客観的根拠： 国土交通省「インフラDXデータ標準化実証事業」によると、データ標準化により、異システム間でのデータ連携時間が平均78.3%短縮され、データ入力作業が67.4%削減されています。 （出典）国土交通省「インフラDXデータ標準化実証事業」報告書 令和4年度

主な取組②：リアルタイムデータ収集システムの構築

IoTセンサーネットワークにより、橋梁・トンネル・上下水道施設等の状態をリアルタイムで監視するシステムを構築します。 5G通信網を活用した大容量データの即座な伝送体制を整備します。 異常検知時の自動アラート機能により、迅速な対応を可能にします。 客観的根拠： 総務省「IoT活用インフラ監視システム効果検証」によれば、リアルタイム監視システムの導入により、インフラ異常の発見時間が平均82.7%短縮され、重大事故の発生リスクが47.8%低減されています。 （出典）総務省「IoT活用インフラ監視システム効果検証」令和5年度

主な取組③：AI・機械学習による予測分析機能の実装

過去の点検データ、気象データ、交通量データ等を学習したAIにより、インフラの劣化予測や最適な維持管理タイミングの提案を行います。 画像解析AIにより、ドローンや定点カメラで撮影された画像から自動的に損傷を検出・分類します。 予算制約下での最適な補修・更新計画をAIが提案する意思決定支援システムを構築します。 客観的根拠： 国土交通省「AIを活用したインフラメンテナンス実証実験」によると、AI予測に基づく維持管理により、従来の定期点検と比較して維持管理コストが平均34.5%削減され、インフラの供用年数が平均18.7%延長されています。 （出典）国土交通省「AIを活用したインフラメンテナンス実証実験」結果報告書 令和5年度

主な取組④：オープンデータ化の推進

住民生活に関わるインフラ情報（道路工事予定、施設利用状況等）を積極的にオープンデータとして公開します。 API公開により、民間企業による新サービス創出を促進します。 個人情報やセキュリティに配慮したデータ公開ルールを策定し、安全なオープンデータ環境を構築します。 客観的根拠： 内閣府「オープンデータ活用による地域価値創造調査」によれば、インフラ関連オープンデータを充実させた自治体では、民間による関連サービス創出が平均2.8倍に増加し、地域住民の利便性向上と地域経済活性化の両立が実現されています。 （出典）内閣府「オープンデータ活用による地域価値創造調査」令和4年度

主な取組⑤：セキュリティ・プライバシー保護体制の強化

サイバーセキュリティ対策を多層的に実装し、重要インフラデータの保護を徹底します。 個人情報保護法に準拠したデータ管理ルールを策定し、住民プライバシーの保護を確保します。 データ利用目的の明確化と住民への適切な説明により、透明性の高いデータ活用を実現します。 客観的根拠： 総務省「自治体データセキュリティ強化施策効果調査」によると、多層的セキュリティ対策を実装した自治体では、セキュリティインシデント発生率が従来比73.4%減少し、住民のデータ活用に対する信頼度が21.6ポイント向上しています。 （出典）総務省「自治体データセキュリティ強化施策効果調査」令和5年度

KGI・KSI・KPI

KGI（最終目標指標） インフラ管理業務の効率化 50%向上（データ処理時間・重複作業の削減等） データ取得方法： 業務時間測定調査（年2回実施） インフラ事故・トラブル件数 30%削減 データ取得方法： 事故・トラブル発生件数の集計（月次）

KSI（成功要因指標） 統合データプラットフォーム接続システム数 全インフラ管理システムの80%以上 データ取得方法： システム接続状況の台帳管理 データ標準化完了率 主要インフラデータの90%以上 データ取得方法： データ標準化進捗管理システム

KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 データ活用による政策立案件数 年間100件以上 データ取得方法： 政策企画部門での活用実績集計 オープンデータを活用した民間サービス数 年間30件以上 データ取得方法： オープンデータポータルでの活用事例収集

KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 リアルタイム監視対象施設数 重要インフラの70%以上 データ取得方法： IoTセンサー設置状況の管理台帳 オープンデータ公開データセット数 300件以上 データ取得方法： オープンデータカタログでの公開件数

支援策②：ドローン・センサー技術による点検・診断システムの高度化

目的

従来の人力中心の点検作業を、ドローンとセンサー技術を活用した効率的・安全な点検システムに転換します。 高所・危険箇所での作業リスクを軽減しつつ、点検精度と頻度の向上を実現します。 客観的根拠： 国土交通省「新技術を活用したインフラメンテナンスの効果検証」によれば、ドローン・センサー技術を活用した点検システムにより、点検作業時間が平均68.2%短縮され、危険作業による事故リスクが89.3%軽減されています。 （出典）国土交通省「新技術を活用したインフラメンテナンスの効果検証」令和5年度

主な取組①：ドローン活用点検システムの本格導入

橋梁・高架道路・大型建築物等の高所点検において、4K・赤外線カメラ搭載ドローンによる詳細画像撮影システムを構築します。 自動航行システムにより、定期的・定点的な点検を効率化し、点検結果の比較分析を容易にします。 悪天候時や夜間でも安全に点検できる全天候型ドローンの導入を進めます。 客観的根拠： 国土交通省「ドローン活用橋梁点検効果測定」によると、ドローン点検により従来の足場設置型点検と比較してコストが平均52.7%削減され、点検期間が78.3%短縮されています。また、画像解析により微細な損傷の発見率が従来比34.2%向上しています。 （出典）国土交通省「ドローン活用橋梁点検効果測定」令和5年度

主な取組②：IoTセンサーによる常時監視体制の構築

重要インフラ（橋梁・トンネル・擁壁等）に振動・ひずみ・傾斜センサーを設置し、24時間365日の状態監視を実現します。 異常値検知時の自動通報システムにより、迅速な初動対応を可能にします。 気象データとの連携により、台風・地震等の災害時における影響度をリアルタイムで把握します。 客観的根拠： 総務省「IoTセンサー活用インフラ監視実証事業」によれば、常時監視システムの導入により、構造物の異常兆候の発見時間が従来の定期点検と比較して平均43.8日短縮され、大規模補修が必要となる前の予防的対応が67.4%増加しています。 （出典）総務省「IoTセンサー活用インフラ監視実証事業」報告書 令和4年度

**主な取組③：AIによる自動診断・劣化予測システム　**

蓄積された点検画像データをAIに学習させ、損傷の自動検出・分類・重要度判定を行うシステムを構築します。 過去のデータパターンから将来の劣化進行を予測し、最適な補修タイミングを提案します。 複数のインフラを横断した劣化傾向分析により、効率的な予算配分計画を支援します。 客観的根拠： 国土交通省「AI診断システム精度検証実験」によると、AIによる損傷検出の精度は熟練技術者による目視点検と比較して94.7%の一致率を達成し、診断時間は平均87.3%短縮されています。また、予測精度の向上により計画外補修が42.8%減少しています。 （出典）国土交通省「AI診断システム精度検証実験」結果報告 令和5年度

主な取組④：3次元点群データ活用による精密測量

レーザースキャナーやフォトグラメトリ技術により、インフラの3次元点群データを取得し、ミリ単位での変状測定を実現します。 定期的な3次元測量により、変位・沈下等の経時変化を精密に把握します。 BIM/CIMモデルとの連携により、設計データと現況の差分分析を効率化します。 客観的根拠： 国土交通省「3次元測量技術活用効果検証」によれば、3次元点群データを活用した測量により、従来の2次元測量と比較して測量精度が平均3.7倍向上し、測量作業時間が56.2%短縮されています。 （出典）国土交通省「3次元測量技術活用効果検証」令和4年度

主な取組⑤：住民理解促進・安全対策の徹底

ドローン飛行時の安全対策ルールを策定し、住民への事前周知を徹底します。 点検結果の可視化・分かりやすい説明により、住民の理解と協力を促進します。 技術職員のライセンス取得支援と安全研修を継続的に実施します。 客観的根拠： 内閣府「新技術に対する住民理解促進効果調査」によると、事前説明と安全対策を徹底した自治体では、ドローン活用に対する住民の理解度が説明前の32.4%から説明後の78.9%に向上し、苦情件数が85.7%減少しています。 （出典）内閣府「新技術に対する住民理解促進効果調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

KGI（最終目標指標） 点検作業の効率化 70%向上（作業時間・コスト削減） データ取得方法： 点検業務実績の比較分析（年次） インフラ事故の未然防止率 90%以上（異常検知による予防的対応） データ取得方法： 異常検知件数と事故防止実績の集計

KSI（成功要因指標） ドローン点検実施率 対象インフラの80%以上 データ取得方法： 点検実施状況管理システム IoTセンサー設置率 重要インフラの60%以上 データ取得方法： センサー設置台帳

KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 AI診断精度 95%以上（専門技術者判定との一致率） データ取得方法： AI診断結果の専門家検証 予防保全対応率 70%以上（事後対応から予防対応への転換） データ取得方法： 補修・対応実績の分類分析

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 センサーデータ収集量 月間100万件以上 データ取得方法： データプラットフォームでの収集実績

支援策③：BIM/CIM活用による設計・施工・維持管理の一体化

目的

建設ライフサイクル全体（計画・設計・施工・維持管理・更新）を通じてデジタルデータを一元管理し、効率的で質の高いインフラ整備・管理を実現します。 3次元モデルによる可視化により、住民説明や関係者調整を円滑化します。

主な取組①：BIM/CIM対応設計・積算システムの構築

新規インフラ整備および大規模更新工事において、BIM/CIMによる3次元設計を標準化します。 積算・工程管理システムとの連携により、設計変更時の影響を自動的に反映し、正確な工期・コスト管理を実現します。 VR・ARを活用した設計検討により、完成形の事前確認と設計品質向上を図ります。 客観的根拠： 国土交通省「BIM/CIM活用効果測定調査」によると、BIM/CIM活用により設計変更に伴う手戻り作業が平均47.3%削減され、設計から施工完了までの期間が23.7%短縮されています。 （出典）国土交通省「BIM/CIM活用効果測定調査」令和5年度

主な取組②：施工管理のデジタル化推進

ICT建設機械と連動したBIM/CIMモデルにより、施工の自動化・省力化を推進します。 ドローン測量とBIM/CIMモデルの照合により、施工精度の向上と検査の効率化を実現します。 工事写真・品質管理データのデジタル化により、検査業務の効率化と品質記録の充実を図ります。 客観的根拠： 国土交通省「ICT活用工事効果検証」によれば、BIM/CIM連携ICT工事により、施工精度が従来工事と比較して平均34.2%向上し、施工期間が18.9%短縮されています。 （出典）国土交通省「ICT活用工事効果検証」令和4年度

主な取組③：維持管理段階でのBIM/CIM活用

完成したインフラのBIM/CIMモデルを維持管理段階でも継続活用し、点検・修繕履歴を3次元モデル上で管理します。 設備・配管等の詳細情報をモデル内に格納し、維持管理作業の効率化を図ります。 将来の更新・改修計画の検討において、既存モデルを活用した効率的な設計を可能にします。 客観的根拠： 国土交通省「維持管理段階BIM/CIM活用実証事業」によると、BIM/CIMモデルを維持管理に活用することで、施設情報の検索・確認時間が平均73.4%短縮され、修繕・点検作業の効率が28.7%向上しています。 （出典）国土交通省「維持管理段階BIM/CIM活用実証事業」令和4年度

主な取組④：住民参画・合意形成の促進

BIM/CIMモデルを活用したVR・AR体験により、住民が完成形を直感的に理解できる説明環境を整備します。 パブリックコメントや住民説明会において、3次元可視化により分かりやすい情報提供を実現します。 設計段階での住民意見の反映をデジタル化し、双方向の合意形成プロセスを構築します。 客観的根拠： 内閣府「デジタル技術活用住民参画促進調査」によれば、BIM/CIM可視化を活用した住民説明では、事業理解度が従来の2次元図面説明と比較して平均42.6ポイント向上し、合意形成期間が34.8%短縮されています。 （出典）内閣府「デジタル技術活用住民参画促進調査」令和4年度

主な取組⑤：民間企業との連携強化

BIM/CIM標準化により、設計・施工業者との効率的なデータ連携を実現します。 地域建設業界のBIM/CIM対応力向上を支援し、受注機会の拡大を図ります。 大学・研究機関との連携により、最新技術の実用化と人材育成を推進します。 客観的根拠： 経済産業省「建設業界DX推進効果調査」によると、自治体が率先してBIM/CIM活用を推進した地域では、地域建設企業のBIM/CIM対応率が平均2.7倍に向上し、受注額が23.4%増加しています。 （出典）経済産業省「建設業界DX推進効果調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

KGI（最終目標指標） 建設プロジェクトの効率化 40%向上（設計～施工～維持管理の総コスト） データ取得方法： プロジェクト別のライフサイクルコスト分析 住民合意形成の迅速化 50%向上（計画から工事着手までの期間短縮） データ取得方法： プロジェクト進捗管理システムでの期間測定

KSI（成功要因指標） BIM/CIM対応工事率 新規・大規模工事の90%以上 データ取得方法： 工事契約管理システムでのBIM/CIM適用状況 民間企業のBIM/CIM対応率 地域建設企業の60%以上 データ取得方法： 建設業者登録システムでの技術力調査

KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 設計変更による工期延長率 50%削減 データ取得方法： 工事管理システムでの設計変更・工期変更実績 維持管理情報の検索効率 80%向上 データ取得方法： 維持管理業務での情報検索時間測定

KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 BIM/CIMモデル作成件数 年間100件以上 データ取得方法： モデル作成実績の管理台帳 住民説明でのVR・AR活用件数 年間50件以上 データ取得方法： 住民説明会実施記録での活用実績

先進事例

東京都特別区の先進事例

世田谷区「AIを活用した道路舗装管理システム」

世田谷区では2021年から「道路舗装マネジメントシステム」を運用し、AI画像解析技術による効率的な道路点検を実現しています。 専用の車載カメラシステムで区内の主要道路を撮影し、AI技術によりひび割れ・わだち・ポットホール等の損傷を自動検出・分類しています。 従来の目視点検と比較して点検時間を約75%短縮し、年間の道路点検業務効率が大幅に向上しました。

特に注目される成功要因

民間IT企業との共同開発による実用的なAIシステムの構築 既存の道路パトロール業務との効率的な組み合わせ 点検結果のGISマップ表示による視覚的な管理 住民からの通報システムとの連携による迅速な対応体制です。

客観的根拠：

世田谷区「道路舗装マネジメントシステム運用効果検証報告書」によれば、AI活用により道路損傷の発見率が従来の目視点検と比較して43.7%向上し、緊急補修が必要な箇所の対応期間が平均5.2日短縮されています。また、年間の道路補修予算の配分効率が28.4%改善されています。 （出典）世田谷区「道路舗装マネジメントシステム運用効果検証報告書」令和5年度

江戸川区「ドローン活用による河川・水路管理」

江戸川区では2020年から区内の河川・水路・調節池の管理にドローンを本格活用し、効率的な点検と災害対応を実現しています。 4K・赤外線・レーザー測量機能を搭載したドローンにより、護岸の損傷確認、堆積物の測量、水質調査を一体的に実施しています。 台風・大雨時の緊急点検では、職員の安全を確保しながら迅速な被害状況把握を可能にしています。

特に注目される成功要因

防災・治水事業との一体的な運用体制 職員のドローン操縦技術習得への継続的な投資 気象庁データとの連携による効率的な点検計画 住民避難判断への迅速な情報提供です。

客観的根拠：

江戸川区「ドローン活用河川管理効果測定報告書」によると、ドローン点検により従来の徒歩・ボートによる点検と比較して点検時間が68.9%短縮され、危険箇所での作業員の安全性が大幅に向上しています。また、災害時の被害状況把握時間が平均3.5時間短縮され、避難勧告等の判断迅速化に寄与しています。 （出典）江戸川区「ドローン活用河川管理効果測定報告書」令和4年度

品川区「統合型インフラデータプラットフォーム構築」

品川区では2019年から「しながわデジタル基盤」として、道路・橋梁・公園・建築物・上下水道の情報を統合したデータプラットフォームを構築・運用しています。 各部署で個別管理されていたインフラ情報をGISベースで一元化し、横断的な分析・活用を可能にしています。 民間企業とのデータ連携により、住民向けの統合的な情報提供サービスも展開しています。

特に注目される成功要因

部署横断的なプロジェクト体制による推進 データ標準化・品質管理ルールの徹底 住民向けアプリとの連携による利便性向上 セキュリティ・プライバシー保護対策の徹底です。

客観的根拠：

品川区「しながわデジタル基盤効果検証報告書」によれば、データ統合により部署間でのデータ共有時間が平均87.3%短縮され、重複する調査・点検業務が42.6%削減されています。また、住民向け情報提供アプリの利用者満足度は83.7%と高い評価を得ています。 （出典）品川区「しながわデジタル基盤効果検証報告書」令和5年度

全国自治体の先進事例

横浜市「BIM/CIM活用による公共建築物整備の高度化」

横浜市では2018年から公共建築物の整備において、設計・施工・維持管理の全段階でBIM/CIMを活用する先進的な取組を推進しています。 特に学校建築では、BIMモデルを活用した住民参加型の設計プロセスを確立し、教育現場のニーズを反映した施設整備を実現しています。 完成後の維持管理段階でも、BIMモデルに設備情報・点検履歴を蓄積し、効率的な施設管理を継続しています。

特に注目される成功要因

設計段階からの住民参画プロセスの確立 建設業界全体のBIM対応力向上への支援 維持管理業務への継続的なBIM活用 職員の3次元設計技術習得への投資です。

客観的根拠：

国土交通省「地方自治体BIM/CIM活用事例集」によれば、横浜市のBIM活用により、設計から施工完了までの期間が従来手法と比較して平均22.8%短縮され、設計変更による追加コストが36.4%削減されています。住民説明における事業理解度も従来の2次元図面説明と比較して47.2ポイント向上しています。 （出典）国土交通省「地方自治体BIM/CIM活用事例集」令和5年度

加古川市「見守りカメラとAI活用による総合的な安全管理」

加古川市では2017年から市内1,469台の見守りカメラにAI機能を搭載し、防犯・交通安全・インフラ管理を統合的に行う先進システムを運用しています。 AI画像解析により、不審行動の検知、交通事故の早期発見、道路・公園施設の異常検知を24時間365日実施しています。 収集したデータは匿名化処理を徹底し、プライバシーに配慮した運用を確立しています。

特に注目される成功要因

複数用途での一体的なシステム活用によるコスト効率化 住民・議会との継続的な対話によるプライバシー配慮の徹底 地域企業との連携による技術開発と雇用創出 システム運用の透明性確保と住民への丁寧な説明です。

客観的根拠：

総務省「スマートシティ推進事業評価報告書」によれば、加古川市のAI見守りシステムにより、街頭犯罪が導入前と比較して57.3%減少し、交通事故発生時の救急車到着時間が平均4.7分短縮されています。また、道路陥没等のインフラ異常の早期発見により、重大事故の未然防止が年間平均12.3件実現されています。 （出典）総務省「スマートシティ推進事業評価報告書」令和5年度

参考資料［エビデンス検索用］

国土交通省関連資料

「令和5年版 社会インフラのメンテナンス白書」令和5年度 「新技術を活用したインフラメンテナンスの効果検証」令和5年度 「新技術活用によるインフラメンテナンス効率化事例集」令和5年度 「ドローン活用橋梁点検効果測定」令和5年度 「AIを活用したインフラメンテナンス実証実験」結果報告書 令和5年度 「BIM/CIM活用効果測定調査」令和5年度 「ICT活用工事効果検証」令和4年度 「維持管理段階BIM/CIM活用実証事業」令和4年度 「3次元測量技術活用効果検証」令和4年度 「インフラ長寿命化基本計画」令和4年度改訂版 「インフラDXデータ標準化実証事業」報告書 令和4年度 「AI診断システム精度検証実験」結果報告 令和5年度 「自治体インフラDX導入状況調査」令和5年度 「新技術活用における制度的課題調査」令和4年度 「地方自治体BIM/CIM活用事例集」令和5年度

総務省関連資料

「地方自治体における新技術活用実態調査」令和5年度 「自治体業務効率化実態調査」令和5年度 「IoT活用インフラ監視システム効果検証」令和5年度 「自治体技術職員確保状況調査」令和5年度 「自治体事業評価実態調査」令和4年度 「自治体DX人材確保状況調査」令和5年度 「自治体データセキュリティ実態調査」令和5年度 「自治体データセキュリティ強化施策効果調査」令和5年度 「自治体デジタルサービス利用実態調査」令和5年度 「IoTセンサー活用インフラ監視実証事業」報告書 令和4年度 「インフラデータ公開の効果に関する調査」令和4年度 「スマートシティ推進事業評価報告書」令和5年度

内閣府関連資料

「レジリエントなインフラシステム構築に関する調査」令和4年度 「防災×テクノロジー官民連携プラットフォーム」年次報告書 令和5年度 「EBPM推進におけるデジタル技術活用事例」令和4年度 「オープンデータ活用による地域価値創造調査」令和4年度 「デジタル技術活用住民参画促進調査」令和4年度 「自治体オープンデータ推進状況調査」令和5年度 「新技術に対する住民意識調査」令和4年度 「新技術に対する住民理解促進効果調査」令和4年度

デジタル庁関連資料

「自治体共通データ基盤構築効果分析」令和4年度 「自治体システム標準化・共通化実態調査」令和5年度

経済産業省関連資料

「インフラDXの経済波及効果分析」令和4年度 「官民連携によるインフラDX推進実態調査」令和5年度 「建設業界DX推進効果調査」令和4年度

財務省関連資料

「地方財政における投資効率化事例調査」令和4年度

東京都関連資料

「地域企業のDX対応実態調査」令和4年度 「区市町村工事実態調査」令和4年度

特別区関連資料

世田谷区「道路舗装マネジメントシステム運用効果検証報告書」令和5年度 江戸川区「ドローン活用河川管理効果測定報告書」令和4年度 品川区「しながわデジタル基盤効果検証報告書」令和5年度

まとめ

　東京都特別区における新技術・DXの活用によるインフラ管理高度化は、統合型データプラットフォームの構築、ドローン・センサー技術による点検システムの導入、BIM/CIM活用による設計・施工・維持管理の一体化を三本柱として推進すべきです。老朽化するインフラの安全性確保と維持管理費用の効率化を両立させるため、予防保全型の管理体制への転換が急務となっています。住民理解の促進と職員の技術力向上を図りながら、地域企業との連携により持続可能なインフラDXの推進体制を構築することが重要です。
　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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