道路管理支援システム

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（道路管理を取り巻く環境）

• 自治体が道路管理支援システムを導入・活用する意義は、「持続可能なインフラメンテナンス体制の構築」と「データ駆動型の質の高い行政サービスの実現」にあります。
• 日本の道路インフラは、高度経済成長期に集中的に整備されたものが多く、建設後50年を超える施設の割合が加速度的に増加する「インフラの高齢化」という深刻な課題に直面しています。
• これに伴い、維持管理・更新費用は増大の一途をたどっており、将来世代への負担が懸念される一方、自治体の財政状況は厳しさを増しています。
• さらに、現場を支える土木専門職員は減少傾向にあり、経験豊富なベテラン職員の退職による技術・ノウハウの継承も大きな課題となっています。
• このような状況下で、従来の「事後保全（壊れてから直す）」型のアプローチでは、安全性の確保と財政の持続可能性を両立させることは極めて困難です。
• そこで、AI、IoT、ドローンといった先端技術を活用した道路管理支援システムは、これらの複合的な課題を解決し、効率的で効果的な「予防保全（壊れる前に計画的に直す）」へと転換するための不可欠な戦略的ツールとして位置づけられています。

意義

住民にとっての意義

安全性の向上

• ポットホールやひび割れといった道路の損傷を早期に発見し、迅速に補修することで、車両や自転車の走行安全性を高め、歩行者の転倒事故などのリスクを低減します。
• 橋梁やトンネルなどの構造物における重大な損傷の兆候を未然に捉え、大規模な事故を防止することにつながります。
  • 客観的根拠：
    • 道路の欠陥を原因とする交通事故に関する裁判例では、管理瑕疵が問われるケースが存在しており、適切な維持管理が事故防止に直結することを示唆しています。
      • （出典）Notice Myself「道路の管理瑕疵とは？国家賠償法における判断基準を裁判例から解説」2023年度

利便性の向上

• 住民がスマートフォンアプリなどを通じて、24時間365日、いつでも手軽に道路の不具合を通報できるようになります。
• 行政側は位置情報や写真を正確に把握できるため、迅速な対応が可能となり、住民の満足度が向上します。
  • 客観的根拠：
    • 東京都や大田区、世田谷区など多くの特別区で市民通報アプリが導入されており、住民との新たなコミュニケーションチャネルとして機能しています。-(https://www.city.ota.tokyo.jp/seikatsu/sumaimachinami/douro_kouen_kasen/douro/mycityreport.html)-(https://www.tokyo-vln.jp/users/000000001049)

地域社会にとっての意義

経済活動の安定化

• 道路の良好な状態を維持し、損傷による突発的な交通規制や渋滞を減らすことで、物流や市民の移動を円滑にし、地域経済の安定に貢献します。
• 計画的な修繕により、大規模工事による長期間の通行止めなどを回避し、経済的損失を最小限に抑えます。
  • 客観的根拠：
    • 過去の推計では、首都高速道路における渋滞による経済損失は年間1,200億円以上にのぼるとされており、道路機能の維持が経済活動に与える影響の大きさを示しています。
      • （出典）小沼ゼミナール「道路工事による経済損失の推計」2014年度

防災・減災機能の強化

• 地震や豪雨などの災害発生時に、ドローンなどを活用して迅速に道路の被害状況を把握し、緊急輸送路や避難路の確保を速やかに行うことができます。
• 日頃からインフラの状態を健全に保つことで、災害時の被害を最小限に食い止め、迅速な復旧活動を可能にします。
  • 客観的根拠：
    • 災害時における迅速かつ正確な情報共有の重要性は、国土交通省の各種資料で繰り返し強調されており、パトロール支援システムは災害時の情報共有ツールとしても期待されています。
      • （出典）国土交通省 東北地方整備局「『パトロール支援システム』の導入効果について」2016年度

行政にとっての意義

業務の飛躍的な効率化

• 巡回日報や各種報告書の作成、データ入力といった定型的な事務作業を自動化し、職員の業務負担を大幅に軽減します。
• これにより、職員は本来注力すべき現場での詳細な状況確認や、より専門的な判断を要する計画業務などに時間を充てることができます。
  • 客観的根拠：
    • 国土交通省の道路巡回支援システムでは、タブレット端末の活用により、日誌作成などの作業効率が向上したと報告されています。
      • （出典）国土交通省 中部地方整備局「道路維持管理の高度化、効率化の取組」2017年度
    • 品川区の事例では、AIシステム導入後、1件の損傷対応にかかる時間が1～2時間から10～20分に短縮されました。-(https://note.com/mcr_consortium/n/n95f59c0af985)

「予防保全」への転換とコスト削減

• 損傷の進行状況をデータで継続的に把握・予測することで、大規模な修繕が必要になる前に対策を講じる「予防保全」が可能となります。
• これにより、インフラの長寿命化とライフサイクルコストの縮減を両立させることができます。
  • 客観的根拠：
    • 国土交通省の試算では、事後保全から予防保全へ転換することで、30年間の維持管理・更新費を約3割縮減できるとされています。
      • （出典）土木学会インフラメンテナンス総合委員会「最近の道路メンテナンスを取り巻く状況について」2023年度

技術継承と人材不足への対応

• デジタル化された点検・診断データや補修履歴は、組織の知識資産として蓄積されます。
• これにより、ベテラン職員の経験やノウハウを形式知化し、若手職員への技術継承を円滑に進めることができます。また、AIやドローンが人間の能力を補完・拡張することで、専門職員の不足という課題に対応します。
  • 客観的根拠：
    • 全国の自治体で土木職員が減少傾向にある中、テクノロジーの活用は、限られた人員で増大する業務を遂行するための現実的な解決策です。
      • （出典）総務省「令和4年地方公共団体定員管理調査結果」2023年度

（参考）歴史・経過

• 1950年代～1970年代（高度経済成長期）
  • 道路網の新規建設・整備が最優先され、維持管理は二義的な課題とされていました。
• 1980年代～1990年代
  • インフラの老朽化が徐々に認識され始め、初期的な橋梁管理システム（BMS）などが導入されましたが、多くはスタンドアロンで限定的な利用にとどまりました。
    • （出典）オペレーションズ・リサーチ「道路管理システム」1993年度
• 2000年代
  • 「平成の大合併」により、各自治体が管理する道路延長が増加し、維持管理の重要性が高まりました。アセットマネジメントの考え方が導入され始めました。
• 2012年
  • 中央自動車道笹子トンネル天井板崩落事故が発生。社会に大きな衝撃を与え、国のインフラ政策の抜本的な転換点となりました。
• 2013年
  • 「社会資本メンテナンス元年」と位置付けられ、国を挙げてインフラの戦略的な維持管理に取り組む体制がスタートしました。
    • （出典）社会資本整備審議会「持続可能なインフラメンテナンスの実現に向けて」2023年度
• 2014年
  • 道路法が改正され、全ての橋梁・トンネルについて5年に1度の近接目視点検が義務化されました。これにより、道路管理者の業務量が爆発的に増大しました。
    • （出典）国土交通省「道路メンテナンス年報について」2016年度
• 2010年代後半
  • AI、IoT、ドローンなどの技術が実用化レベルに達し、多くの自治体でデジタル技術を活用した支援システムの導入や実証実験が開始されました。
• 2020年代
  • 国が「インフラDX」を強力に推進。さらに、個別の施設管理だけでなく、広域・多分野のインフラを「群」として捉え、戦略的にマネジメントする「地域インフラ群再生戦略マネジメント」の考え方が提言され、自治体間の連携とテクノロジーの本格導入が加速しています。
    • （出典）社会資本整備審議会「総力戦で取り組むべき次世代の「地域インフラ群再生戦略マネジメント」」2022年度

道路管理に関する現状データ

全国の道路ストック

• 道路延長
  • 令和5年3月31日現在、日本の道路実延長は約128.6万kmに達します。
  • このうち、市町村道が約108.5万kmと全体の約84%を占めており、基礎自治体である市区町村が道路メンテナンスの主たる担い手であることがわかります。
    • （出典）国土交通省「道路統計年報2024」2024年度
• 橋梁
  • 全国の橋梁（橋長15m以上）は約73万橋あり、そのうち地方公共団体が管理する橋梁が約9割を占めます。
    • （出典）国土交通省「道路メンテナンス年報（令和5年度）」2024年度
• トンネル
  • 全国のトンネルは約1.1万箇所あり、そのうち地方公共団体が管理するトンネルが約7割を占めます。
    • （出典）国土交通省「道路メンテナンス年報（令和5年度）」2024年度

インフラの老朽化進行状況

• 橋梁
  • 建設後50年を経過した橋梁の割合は、現在（2023年時点）で約27%ですが、10年後の2033年には約52%へと急増する見込みです。
    • （出典）国土交通省 道路局「道路の老朽化対策」2023年度
• トンネル
  • 同様に、建設後50年を経過したトンネルの割合は、現在約21%ですが、10年後には約35%へと増加します。
    • （出典）国土交通省 道路局「道路の老朽化対策」2023年度
• 加速する老朽化
  • これらのデータが示すのは、単なる経年劣化ではなく、老朽化の「加速度的な進行」です。今後10年で、対策が必要な施設の数が爆発的に増えることを意味しており、従来型の管理体制では対応が追いつかなくなることが明白です。この非線形的な問題の増大が、テクノロジーを活用した予防保全への転換を急務としています。

定期点検の結果

• 2巡目点検の完了
  • 2014年度から始まった5年に1度の定期点検は、2巡目（2019～2023年度）がほぼ完了しました。累積点検実施率は橋梁で99.4%、トンネルで98.6%に達しています。
    • （出典）国土交通省「道路メンテナンス年報（令和5年度）」2024年度
• 要対策施設の状況
  • 2巡目点検の結果、地方公共団体が管理する橋梁のうち、早期に措置を講ずべき「判定区分Ⅲ」は約11%、緊急に措置を講ずべき「判定区分Ⅳ」は0.1%未満となっています。
  • 修繕の進捗により、これらの割合は1巡目と比較して微減していますが、依然として全国で数万橋単位での対策が必要な状況が続いています。
    • （出典）国土交通省「道路メンテナンス年報（令和5年度）」2024年度

維持管理費の推移

• 将来コストの推計
  • 国の試算によれば、今後30年間のインフラ維持管理・更新費の総額は、約176兆円から195兆円にのぼる可能性があります。
    • （出典）国土交通省 国土技術政策総合研究所「インフラメンテナンスの将来の維持管理・更新費の推計」2021年度
• 予防保全の効果
  • 事後保全型から予防保全型へ完全に移行した場合、この将来コストを約3割から5割程度削減できると推計されており、財政的な持続可能性を確保する上で極めて重要です。
    • （出典）土木学会インフラメンテナンス総合委員会「最近の道路メンテナンスを取り巻く状況について」2023年度

土木職員数の推移

• 全国的な減少傾向
  • 全国の地方公共団体における土木部門の職員数は、長期的に減少傾向にあります。
    • （出典）まちづくり情報センター「自治体の土木職員の現状を考える」2022年度
• 東京都特別区の状況
  • 令和4年4月1日現在、東京都特別区の一般行政部門における「土木」職員数は6,957人で、前年比で0.2%減少しています。限られた専門人材で、増え続けるメンテナンス業務を担わなければならない厳しい状況がうかがえます。
    • （出典）総務省「令和4年地方公共団体定員管理調査結果」2023年度
• 課題と能力のギャップ
  • 加速的に増大する老朽化インフラ（課題）と、減少を続ける専門職員（対応能力）との間には、年々深刻化するギャップが存在します。このギャップを埋める唯一の現実的な手段が、テクノロジーの活用による生産性の飛躍的な向上です。

課題

住民の課題

事故リスクの増大と安全性の懸念

• 道路の穴ぼこ（ポットホール）や舗装のひび割れ、段差などは、自動車のスリップやパンク、自転車・バイクの転倒、歩行者のつまずきなど、日々の暮らしに潜む事故の直接的な原因となります。
  • 客観的根拠：
    • 道路の欠陥が原因で発生した事故をめぐる損害賠償請求の裁判例は存在します。管理瑕疵が認められないケースも多いものの、それは欠陥の存在が住民の安全を脅かすリスクとなり得ることを示しています。
      • （出典）Notice Myself「道路の管理瑕疵とは？国家賠償法における判断基準を裁判例から解説」2023年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 住民の生命と財産が脅かされ、行政に対する信頼が大きく損なわれます。

市民通報の負担と対応への不満

• 従来の電話や窓口での通報は、住民にとって手間がかかる上、損傷箇所の正確な場所や状況を口頭で伝えるのが難しく、行政側の対応の遅れや誤認につながることがあります。
  • 客観的根拠：
    • 品川区がAIシステムを導入する以前、巡回による発見が74件だったのに対し、住民からの通報は249件にのぼりました。これは、住民がインフラ監視の重要な役割を担っている一方で、その通報プロセスが非効率であったことを示唆しています。-(https://note.com/mcr_consortium/n/n95f59c0af985)
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 住民の協力意欲が削がれ、危険箇所の発見が遅れるという負のスパイラルに陥ります。

地域社会の課題

経済活動の阻害と経済的損失

• 道路損傷の放置による緊急工事や、それに伴う交通渋滞・通行止めは、物流の遅延や通勤・通学時間の増大を引き起こし、地域全体の経済活動に大きな損失をもたらします。
  • 客観的根拠：
    • 首都高速道路における渋滞による経済損失は年間1,248億円に達するという試算もあり、道路ネットワークの円滑性が経済に与えるインパクトの大きさを物語っています。
      • （出典）小沼ゼミナール「道路工事による経済損失の推計」2014年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 地域全体の生産性が低下し、国際的な都市間競争において深刻な足かせとなります。

災害時の脆弱性

• 老朽化した道路や橋梁は、地震や集中豪雨などに対して脆弱であり、災害時に損壊・崩落するリスクが高まります。これにより、避難経路や緊急車両の通行が妨げられ、被害が拡大する恐れがあります。
  • 客観的根拠：
    • 笹子トンネル事故を契機に策定された国のインフラ長寿命化計画では、防災・減災、国土強靱化の観点から、インフラの健全性確保が最重要課題の一つとされています。
      • （出典）内閣府「インフラ老朽化対策の推進に関する関係省庁連絡会議」2022年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 災害時の人命救助や復旧活動が大幅に遅れ、二次災害のリスクも増大します。

行政の課題

増大し続ける維持管理コストと財政圧迫

• 老朽化施設の増加に伴い、大規模な修繕や架け替えが必要となるケースが増え、事後保全型の対応では維持管理コストが際限なく膨れ上がります。これは、他の行政サービス（福祉、教育など）の予算を圧迫する大きな要因となります。
  • 客観的根拠：
    • 国の試算では、今後30年間の維持管理・更新費は最大で約195兆円に達する可能性があり、予防保全への転換によるコスト縮減（約3割）が不可欠とされています。
      • （出典）国土交通省 国土技術政策総合研究所「インフラメンテナンスの将来の維持管理・更新費の推計」2021年度
      • （出典）土木学会インフラメンテナンス総合委員会「最近の道路メンテナンスを取り巻く状況について」2023年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 財政の硬直化が進み、新たな行政需要への対応が困難になるとともに、将来世代へ過大な負担を先送りすることになります。

専門職員の不足と技術継承の断絶

• 団塊世代の大量退職以降、経験豊富な土木技術者が減少し、若手への採用・育成も追いついていないため、点検・診断・補修設計といった専門業務を担う人材が質・量ともに不足しています。
  • 客観的根拠：
    • 総務省の調査によれば、東京都特別区の土木職員数は令和3年度から令和4年度にかけて0.2%減少しており、全国的な減少傾向と軌を一にしています。
      • （出典）総務省「令和4年地方公共団体定員管理調査結果」2023年度
  • 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、インフラの状態を正確に把握できなくなり、重大な損傷の見落としリスクが増大します。

非効率な業務プロセスと膨大な事務作業

• 道路パトロール後の日報作成、写真整理、報告書作成、業者への指示書作成など、多くの業務が手作業や紙ベースで行われており、非効率で時間がかかり、ヒューマンエラーも発生しやすい状況です。
  • 客観的根拠：
    • 国土交通省のパトロール支援システムは、こうした手作業による煩雑な業務を電子化し、効率化・省略化することを目的として開発されました。
      • （出典）国土交通省 東北地方整備局「『パトロール支援システム』の導入効果について」2016年度
    • 品川区の事例では、AIシステム導入前に1件の損傷対応に1～2時間を要していたことが報告されており、従来のプロセスの非効率性を具体的に示しています。-(https://note.com/mcr_consortium/n/n95f59c0af985)
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 限られた職員が本来注力すべき現場確認や計画立案ではなく、付加価値の低い事務作業に時間を浪費し続けます。

データの散在と未活用

• 巡回データ、点検データ、市民からの通報、補修履歴、占用物件情報などが、部署ごと、システムごとにバラバラに管理されているため、情報を統合して分析し、戦略的な意思決定に活かすことができていません。
  • 客観的根拠：
    • 国土技術政策総合研究所の研究目的は、これらの多様な情報を「一元的に管理・重畳」し、多角的な分析に活用する仕組みを構築することであり、現状のデータ散在が大きな課題であると認識されています。
      • （出典）国土技術政策総合研究所「道路基盤地図情報を活用した、道路管理支援システムの高機能化」2024年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 貴重なデータが死蔵され、勘と経験に頼った非効率な維持管理から脱却できず、最適な資源配分が実現できません。

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、複数の課題解決（例：安全性向上と業務効率化）や多くの住民への便益につながる施策を高く評価します。
• 実現可能性
  • 現在の法制度や技術レベル、予算規模の中で比較的導入しやすく、既存の体制や仕組みを活かせる施策を優先します。
• 費用対効果
  • 投入する資源（予算・人員等）に対して、得られる効果（長期的コスト削減、業務時間短縮等）が大きい施策を優先します。
• 公平性・持続可能性
  • 特定の層だけでなく、広く住民全体に便益が及び、かつ、将来にわたって継続的に運用可能な仕組みを構築する施策を高く評価します。
• 客観的根拠の有無
  • 他の自治体での成功事例や、国の実証実験等で効果が確認されている、エビデンスに基づいた施策を優先します。

支援策の全体像と優先順位

• 道路管理の改革は、①業務プロセスの根幹をデジタル化する「基盤整備」、②先端技術で点検・診断能力を飛躍させる「高度化」、③自治体の枠を超えて連携する「広域化」の3段階で戦略的に進める必要があります。
• 優先度：高（最優先）
  • 支援策①：道路管理DX基盤の構築と全庁展開
    • これは他の全ての施策の土台となる最重要施策です。非効率な事務作業の撲滅とデータの一元化なくして、高度化も広域化も実現できません。即効性も高く、まず着手すべきです。
• 優先度：高
  • 支援策②：AI・ドローン等を活用した点検・診断の高度化
    • DX基盤の上で、人手不足と点検品質という核心的課題に直接アプローチする施策です。基盤整備と並行して進めることで、相乗効果が最大化されます。
• 優先度：中
  • 支援策③：「地域インフラ群マネジメント」視点での広域・官民連携の推進
    • ①と②で得られた成果を、特別区全体にスケールアップさせるための発展的施策です。中長期的な視点で、より大きな効率化と財政効果を目指すために重要となります。

各支援策の詳細

支援策①：道路管理DX基盤の構築と全庁展開

目的

• 区内の道路管理に関わる、巡回、通報受付、補修指示、完了報告までの一連の業務プロセスをデジタル上で完結させ、標準化・効率化を図ります。
• 紙媒体でのやり取りを原則廃止し、職員が付加価値の高いコア業務に専念できる環境を創出します。
  • 客観的根拠：
    • 国土交通省が開発を進める道路巡回支援システムは、現地での情報入力から事務所での情報共有、様式作成までを自動化し、業務効率を向上させることを目的としています。
      • （出典）国土交通省「道路巡回支援システムの効率化」2015年度

主な取組①：道路巡回・パトロール業務のデジタル化

• 全ての道路巡回車両にタブレット端末を標準装備します。
• 職員はGPSと連携した地図上で、損傷箇所の位置、写真、損傷種別、コメントなどを簡単な操作で記録します。
• 記録されたデータは、リアルタイムで庁内の管理システムに送信され、事務所にいる職員も即座に状況を把握できます。
  • 客観的根拠：
    • 国土交通省中部地方整備局の事例では、「道路巡回支援システム」の導入により、GPS機能で位置情報が自動入力されるためヒューマンエラーがなくなり、日誌作成の作業効率も向上したと報告されています。
      • （出典）国土交通省 中部地方整備局「道路維持管理の高度化、効率化の取組」2017年度

主な取組②：市民協働型通報システムの導入と管理システムとの連携

• スマートフォンアプリ「My City Report」などを活用し、区民が道路の損傷を写真と位置情報付きで手軽に通報できる仕組みを整備します。
• 区民から投稿された情報は、自動的に庁内の道路管理システムに取り込まれ、一つの案件として登録されます。
• 対応状況（受付、確認中、対応済など）をシステム上で更新し、通報した区民がアプリから進捗を確認できる双方向のコミュニケーションを実現します。
  • 客観的根拠：
    • 東京都建設局をはじめ、大田区、世田谷区、杉並区など多くの特別区で「My City Report」が導入・運用されており、市民協働によるインフラ維持管理の有効なツールとして実績があります。-(https://www.tokyo-vln.jp/users/000000001049)
      • （出典）杉並区「道路損傷等投稿アプリ「マイシティレポート」」2024年度

主な取組③：補修工事管理のワークフロー化

• 巡回や通報で発見された損傷案件について、システム上で補修の要否判断、優先順位付け、担当部署・業者への作業指示を行います。
• 業者はスマートフォン等で作業内容を確認し、完了後は現場写真とともに報告。これをシステム上で一元管理します。
• 過去の補修箇所、費用、工法、使用材料などのデータを蓄積し、将来の予算要求や修繕計画立案のための基礎データとして活用します。
  • 客観的根拠：
    • 国土交通省のシステム構想では、巡回時に確認した事象を、修繕指示・補修・完了までを一連で管理することを目指しており、ワークフロー化の重要性を示唆しています。
      • （出典）国土交通省 中部地方整備局「道路維持管理の高度化、効率化の取組」2017年度

主な取組④：道路関連台帳の統合データベース化

• 道路台帳、橋梁・トンネル台帳、道路占用物件情報など、これまで個別に管理されてきた各種台帳をGIS（地理情報システム）基盤上で統合します。
• 地図上でレイヤーを重ね合わせることで、特定の場所に関する全ての情報を横断的に閲覧・分析できる環境を整備します。
  • 客観的根拠：
    • 国土技術政策総合研究所では、道路基盤地図情報を核として、巡回結果やメンテナンス履歴などを一元的に管理・重畳表示するシステムの技術開発を行っており、統合データベースの必要性が示されています。
      • （出典）国土技術政策総合研究所「道路基盤地図情報を活用した、道路管理支援システムの高機能化」2024年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 道路損傷の発見から応急補修完了までの平均所要時間：50%短縮
    • データ取得方法： 道路管理システムのタイムスタンプ記録（発見日時、完了日時）を自動集計・分析します。
• KSI（成功要因指標）
  • 主要な道路管理業務（巡回記録、市民通報処理、補修指示）のデジタル化率：100%
    • データ取得方法： 業務プロセス調査およびシステム利用ログの確認により、紙媒体での処理が残存していないかを確認します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 職員一人当たりの事務処理時間（報告書作成等）：80%削減
    • データ取得方法： システム導入前後の業務量調査（BPRアセスメント）を実施し、モデル業務にかかる時間を比較測定します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 市民通報アプリ経由での有効な損傷報告件数：年間1,000件以上（区の規模に応じて設定）
    • データ取得方法： 通報システムの管理画面からログデータを集計します。
  • システムに登録される補修履歴データ件数：年間5,000件以上（区の規模に応じて設定）
    • データ取得方法： 道路管理システムのデータベースから完了案件数を集計します。

支援策②：AI・ドローン等を活用した点検・診断の高度化

目的

• 人手不足と技術者の高齢化という構造的な課題に対応するため、AI、ドローン等の先端技術を積極的に活用します。
• これにより、道路インフラの点検・診断業務の省力化、高精度化、客観化を実現し、目視では困難な初期段階の変状を捉えることで「予防保全」の質を向上させます。
  • 客観的根拠：
    • 燈株式会社とインフロニアHDが共同開発したシステムのように、AIによる画像解析で舗装のひび割れやポットホール、ガードレールの損傷などを自動検知する技術が実用化段階にあります。-(https://nft-times.jp/ai/85766/)

主な取組①：AIによる路面性状診断システムの導入

• 道路巡回車や路線バス、ごみ収集車など、日常的に区内を走行する車両にスマートフォンやドライブレコーダーを設置します。
• 撮影された路面映像をクラウド上のAIが解析し、ひび割れ、ポットホール、わだち掘れ等の損傷を自動で検知・分類し、GISマップ上にマッピングします。
• これにより、職員が意識することなく、客観的かつ定量的な路面データを広範囲にわたって効率的に収集・蓄積します。
  • 客観的根拠：
    • 品川区の導入事例では、AIを活用したサービス「RoadManager損傷検知」により、1件あたりの確認・対応時間が1～2時間から10～20分へと劇的に短縮され、職員の負担軽減と迅速な修繕対応に繋がっています。-(https://note.com/mcr_consortium/n/n95f59c0af985)
    • 富士通が提供するサービスでは、スマートフォンのGPS・加速度センサーで凹凸情報を、映像からAIでひび割れを評価し、劣化状況を可視化します。
      • （出典）富士通Japan「MICHI LOG」2024年度

主な取組②：ドローンを活用した橋梁・特殊構造物等の点検

• 橋梁の下面や高所、トンネル内、急傾斜地の擁壁など、従来は足場や高所作業車が必要で、多大なコストと時間がかかっていた箇所の点検にドローンを全面的に活用します。
• 高精細カメラで撮影した画像からAIがひび割れを自動抽出したり、赤外線カメラでコンクリートの浮きや剥離を検出したりすることで、点検の精度と安全性を向上させます。
  • 客観的根拠：
    • ドローンを活用することで、交通規制や足場の設置が不要または最小限で済むため、点検コストを大幅に削減できると期待されています。
      • （出典）土木学会「インフラ・ストック再生の戦略的アプローチに関する技術検討報告書」2017年度
    • 千葉市では、橋梁点検の効率化検証に加え、水中ドローンによる橋脚洗掘調査など、多様なドローン活用を実証しており、その有効性を示しています。
      • （出典）千葉市「ドローン活用推進事業」2025年度

主な取組③：新技術導入のためのガイドライン策定と試行導入

• 技術の進歩が非常に速いため、特定の技術やベンダーに固定化するリスクを避けます。
• 新技術を公平に評価し、試行導入（PoC: Proof of Concept）するためのガイドラインを策定します。
• インフラメンテナンス国民会議などのプラットフォームを通じて最新の技術動向を常に把握し、効果が期待できる技術については、小規模なエリアで積極的に試行し、費用対効果を検証します。
  • 客観的根拠：
    • 国の社会資本整備審議会の提言では、新技術の導入に係るガイドライン等の作成や、インフラメンテナンス国民会議などを活用した現場試行・実装化と横展開の継続が強く求められています。-(https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/reform/committee/20221212/report_221222_3_3.pdf)

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 定期点検（路面・橋梁）にかかる総コスト（人件費＋委託費）：30%削減
    • データ取得方法： 従来手法（人海戦術、全面委託）と新技術導入後のコストを、同規模の点検業務で比較分析します。
• KSI（成功要因指標）
  • AI・ドローン等の新技術を活用した点検のカバー率（区道総延長・管理橋梁数に対する割合）：80%以上
    • データ取得方法： 点検業務実績報告書およびシステムのログデータから算出します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 点検精度（AI/ドローンによる微細な損傷の検知率）：熟練技術者による目視点検と同等以上
    • データ取得方法： サンプル区間において、新技術による点検結果と熟練技術者による詳細点検結果を照合し、検知率・見逃し率を比較検証します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • AIによる路面性状診断の年間実施延長：区道総延長の100%以上
    • データ取得方法： システムの走行ログデータから集計します。
  • ドローンによる橋梁点検の年間実施橋梁数：定期点検対象橋梁数の20%（5年で一巡）
    • データ取得方法： 点検業務実績報告書から集計します。

支援策③：「地域インフラ群マネジメント」視点での広域・官民連携の推進

目的

• 単独の区では導入・維持が困難な高額な機材（路面性状測定車など）や、確保が難しい高度な専門人材（データサイエンティストなど）を、複数の区で共同利用・共同育成する体制を構築します。
• 国が推進する「地域インフラ群再生戦略マネジメント（群マネ）」の考え方に基づき、特別区が広域で連携し、スケールメリットを活かした効率的かつ効果的なインフラメンテナンスを実現します。
  • 客観的根拠：
    • 社会資本整備審議会は、市区町村が抱える財政・体制面の課題を克服するため、既存の行政区域にこだわらず、広域・多分野のインフラを「群」として捉えマネジメントする「群マネ」を提言しています。
      • （出典）社会資本整備審議会「総力戦で取り組むべき次世代の「地域インフラ群再生戦略マネジメント」」2022年度

主な取組①：特別区共同の「道路メンテナンス・コンソーシアム」設立

• 23区が参加する共同事業体（コンソーシアムまたは一部事務組合）を設立し、広域連携の中核組織とします。
• このコンソーシアムが、後述する広域データ連携プラットフォームの管理運営、高度点検機材の共同調達・管理、専門人材の育成プログラムの企画・実施などを主導します。
  • 客観的根拠：
    • 「群マネ」の提言では、県や近隣市などと連携して技術的知見を補完したり、複数の管理業務をまとめて発注したりすることによる効率化が具体例として示されています。
      • （出典）国土交通省「地域インフラ群再生戦略マネジメント（群マネ）の推進」2024年度

主な取組②：広域データ連携プラットフォームの構築

• 各区が支援策①②で収集した道路損傷データ、交通量データ、補修履歴データ等を、匿名化・標準化した上で、共通のプラットフォーム上で共有・分析できる仕組みを構築します。
• これにより、区境をまたぐ幹線道路の共同修繕計画の策定や、広域的な交通ネットワークへの影響分析、区ごとの劣化傾向の比較分析などが可能となります。
  • 客観的根拠：
    • 「群マネ」の推進において、データベースの適切な運用、情報の蓄積・更新、発信・共有といった情報基盤の整備が重要な施策として位置づけられています。
      • （出典）インフラメンテナンス国民会議「インフラの集約・再編等の推進に向けた【分野横断】事例集」2024年度

主な取組③：高度点検機材・システムの共同購入・利用

• 路面性状測定車（MMS）や高性能ドローン、高度なデータ解析ソフトウェアなど、単独の区では費用対効果の面から導入が難しい高額な機材やシステムを、コンソーシアムが共同で購入またはリースします。
• 各区は、必要な時に予約して利用するシェアリングモデルを導入し、機材の稼働率を最大化します。
  • 客観的根拠：
    • 包括的な民間委託や共同発注により、受注者側は将来の業務量の見通しがつき、新たな設備投資をしやすくなるというメリットが「群マネ」の提言で指摘されており、共同購入・利用の有効性を示唆しています。
      • （出典）社会資本整備審議会「総力戦で取り組むべき次世代の「地域インフラ群再生戦略マネジメント」」2022年度

主な取組④：包括的民間委託（PPP/PFI）の導入検討

• 点検、データ分析、小規模補修までの一連の維持管理業務を、複数年にわたり民間事業者に包括的に委託する契約モデルの導入を検討します。
• これにより、行政は仕様の発注や履行確認、評価といったマネジメント業務に集中し、民間事業者は長期的な視点で効率的な人員・機材配置や技術投資を行うインセンティブが働きます。
  • 客観的根拠：
    • 「群マネ」提言では、持続可能なメンテナンス体制を構築するための具体的な施策として、「包括的民間委託等による広域的・分野横断的な維持管理の実現」が明確に挙げられています。
      • （出典）社会資本整備審議会「総力戦で取り組むべき次世代の「地域インフラ群再生戦略マネジメント」」2022年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 特別区全体の道路維持管理関連コスト（機材購入費、人件費、委託費の合計）：15%削減（広域連携によるスケールメリット）
    • データ取得方法： 各区の決算統計データおよびコンソーシアムの会計報告を基に、連携前後での総コストを比較分析します。
• KSI（成功要因指標）
  • コンソーシアムへの参加区数：23区中18区以上（約8割）
    • データ取得方法： コンソーシアムの設立規約および参加自治体名簿を確認します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 単独で導入した場合と比較した、高度点検システムの導入・運用コスト：20%削減
    • データ取得方法： 市場価格調査による単独導入の場合の想定コストと、共同調達によって実現したコストを比較します。
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • コンソーシアムが主催する技術研修・情報交換会の年間開催回数：年4回以上
    • データ取得方法： コンソーシアムの事業報告書や議事録を確認します。
  • 広域データ連携プラットフォームで共同利用されるデータ項目数：20項目以上（損傷種別、交通量、補修工法など）
    • データ取得方法： プラットフォームのシステム仕様書および利用実績ログを確認します。

先進事例

東京都特別区の先進事例

品川区「AIを活用した道路損傷検知による業務改革」

• 内容
  • 道路巡回車両に搭載したスマートフォンの映像をAIが解析し、路面のひび割れやポットホールなどの損傷を自動で検知するサービス「RoadManager損傷検知」を導入しました。
• 成功要因
  • 導入前は、住民からの通報件数（249件）が職員の巡回による発見件数（74件）を大幅に上回るという課題があり、点検の見落とし防止が急務でした。AIによる網羅的かつ客観的なデータ取得がこの課題に直結しました。
  • 検出された損傷が位置情報付きでWEBダッシュボードに自動表示されるため、職員は事務所にいながら迅速に状況を把握し、対応指示を出すことが可能になりました。
• 効果
  • 従来、1件の損傷確認と対応に1～2時間を要していましたが、導入後は10～20分程度に大幅短縮されました。これにより、職員の業務負担を軽減しつつ、より迅速な修繕対応を実現しています。
  • 客観的根拠：-(https://note.com/mcr_consortium/n/n95f59c0af985)

世田谷区「市民協働とDXを両立する道路通報システム」

• 内容
  • スマートフォンアプリ「My City Report（MCR）」を導入し、区民が道路の損傷などを手軽に通報できる仕組みを構築しました。区は年間3,000件を超える区民からの通報に対応しています。
• 成功要因
  • 24時間いつでもどこでも通報できる利便性を提供することで、区民のインフラ維持管理への参画を促進しました。
  • 通報時に写真と正確な位置情報が自動で送信されるため、職員が現場の特定に要する時間が短縮され、電話での聞き取りといった負担も軽減されました。
  • 通報者自身がアプリ上で対応状況を確認できる双方向性が、行政への信頼感向上に繋がっています。
• 効果
  • 約680kmに及ぶ区道の管理において、区民を「監視の目」として活用する効率的な協働体制を構築しました。情報把握の迅速化・正確化により、維持管理業務の質的向上に貢献しています。
  • 客観的根拠：-(https://www.city.setagaya.lg.jp/02401/4617.html)-(https://urbanx-tech.com/news/2762)

板橋区（等）「民間ドラレコデータを活用した広域点検の試み」

• 内容
  • 区の車両だけでなく、大手小売事業者や物流事業者など、日常的に地域を走行している民間企業の車両に搭載されたドライブレコーダーの映像データを活用するAI道路点検サービスの実証に参加しています。
• 成功要因
  • 行政単独では実現不可能な、圧倒的な走行距離とデータ量を確保できる点です。
  • 自治体は自前で大規模な走行・撮影を行う必要がなく、低コストで広域の道路状態データを定期的に入手できます。
• 効果
  • この種のサービスでは、月間の平均カバー率が国道で9割、県道で8割に達する例もあり、広範囲の道路の危険な損傷を早期に発見し、交通事故の削減や道路品質の維持に貢献することが期待されています。
  • 客観的根拠：
    • 三井住友海上火災保険株式会社「ＭＳ＆ＡＤインシュアランス グループの三井住友海上とあいおいニッセイ同和損保 ＡＩを活用した道路管理ＤＸサービスを開発・提供」2021年度-(https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/kanminrenkei/content/001868870.pdf)

全国自治体の先進事例

千葉市「ドローン活用の多角的展開」

• 内容
  • 橋梁点検の効率化にとどまらず、水中ドローンによる橋脚の洗掘状況調査や、東京ガスネットワークなど複数の民間事業者と連携したインフラ設備の共同点検など、ドローン活用を多角的に推進しています。
• 成功要因
  • 「ドローン活用推進事業」として市の重点施策に位置づけ、行政課題の解決と民間技術の支援の両面から実証実験を積極的に行っている点です。
  • 官民が連携し、橋梁本体とそれに添架されたガス管・通信線などを一度のドローン飛行で点検することで、社会インフラ全体の維持コストを低減しようという先進的な視点を持っています。
• 効果
  • 従来は点検が困難であった箇所の状況を安全かつ正確に把握できるようになり、インフラの安全性が向上しました。また、共同点検により、道路使用許可申請などの手続きが簡素化され、コスト削減にも繋がることが期待されています。
  • 客観的根拠：
    • 千葉市「ドローン活用推進事業」2025年度-(https://drone.jp/news/20250124080947109144.html)

福岡市「市民に開かれた道路情報提供システム」

• 内容
  • 市が管理する道路の路線名、幅員、延長などの情報を、インターネット上の「福岡市路線情報提供システム」で広く一般に公開しています。さらに、市役所の窓口では、より詳細な道路台帳平面図を誰でも自由に閲覧・コピーできる体制を整備しています。
• 成功要因
  • 行政が保有する情報を積極的に公開することで、業務の透明性を高め、市民や事業者が道路情報を容易に入手できる環境を構築した点です。
  • オンライン（システム）とオフライン（窓口）の両方で情報アクセス手段を提供し、利用者の多様なニーズに応えています。
• 効果
  • 土地の売買や建物の建築計画など、市民や事業者が行う様々な活動において必要となる道路情報の確認が円滑化されました。これにより、行政手続きの効率化と市民サービスの向上に大きく貢献しています。
  • 客観的根拠：
    • 福岡市「道路台帳」2022年度

参考資料［エビデンス検索用］

国土交通省関連資料

• 「道路統計年報」（各年度）
• 「道路メンテナンス年報」（各年度）
• 社会資本整備審議会・交通政策審議会 提言『総力戦で取り組むべき次世代の「地域インフラ群再生戦略マネジメント」～インフラメンテナンス第２フェーズへ～』（2022年12月）
• 「インフラ長寿命化計画（行動計画）」
• 国土技術政策総合研究所「道路基盤地図情報を活用した、道路管理支援システムの高機能化」
• 中部地方整備局「道路維持管理の高度化、効率化の取組」（2017年度）

総務省関連資料

• 「地方公共団体定員管理調査結果」（各年度）

東京都・特別区関連資料

• 杉並区「道路損傷等投稿アプリ「マイシティレポート」」

まとめ

　東京都特別区が直面する道路インフラの老朽化、専門職員の減少、そして財政的制約という三重苦は、もはや従来型の管理手法では乗り越えられない段階にあります。道路管理支援システムの導入は、単なる業務効率化ツールではなく、持続可能なインフラメンテナンス体制を構築し、質の高い行政サービスを将来にわたって提供し続けるための根幹的な戦略です。「DX基盤の構築」「AI・ドローンによる高度化」「地域インフラ群としての広域連携」という三位一体の改革を推進することにより、データを駆使した予防保全へと転換し、安全性向上とコスト削減の両立が可能となります。先進事例が示すように、技術の導入はすでに実用段階にあり、その効果は明確です。各区が連携し、この変革に踏み出すことが、安全・安心で活力ある東京の未来を築く鍵となります。
　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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