2025.05.28

BIM/CIMの導入による設計・施工・維持管理

masashi0025

はじめに
BIM/CIM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（BIM/CIMを取り巻く環境）

自治体がBIM/CIMの導入による設計・施工・維持管理を行う意義は「インフラの持続可能性確保と生産性向上」と「デジタル技術活用による住民サービス品質の向上」にあります。
BIM（Building Information Modeling）・CIM（Construction Information Modeling）とは、建築物や土木構造物の3次元モデルに、設計・施工・維持管理に必要な情報を統合的に管理する技術であり、従来の2次元図面による建設プロセスをデジタル化・高度化する手法です。
東京都特別区においても、高度経済成長期に整備されたインフラの老朽化が深刻化しており、限られた予算の中で効率的な維持更新を進めるため、BIM/CIM技術の活用による「建設DX」が急務となっています。

意義

住民にとっての意義

インフラサービスの安定的な提供

BIM/CIMによる精密な維持管理により、道路・橋梁・上下水道などの突発的な事故や故障を予防し、住民生活の安定性が向上します。
計画的な維持更新により、工事による交通規制や断水・停電などの住民への影響を最小化できます。 — 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、予防保全型維持管理により突発的事故件数が約63%削減され、住民生活への影響が大幅に軽減されています。 —（出典）国土交通省「インフラ長寿命化基本計画」令和4年度

工事品質の向上と安全性確保

3次元モデルによる設計検証や施工管理により、設計ミスや施工不良を大幅に削減し、より安全で高品質なインフラを提供できます。
VR・ARを活用した住民説明により、工事内容の理解促進と合意形成の円滑化が図られます。 — 客観的根拠： — 国土交通省「i-Construction推進効果検証」によれば、BIM/CIM活用工事では設計変更件数が平均42.3%削減され、品質向上効果が確認されています。 —（出典）国土交通省「i-Construction推進効果検証報告書」令和4年度

透明性の高い行政運営

3次元モデルによる視覚的な情報提供により、住民が公共工事の内容や必要性を理解しやすくなります。
ライフサイクルコストの明確化により、長期的な財政見通しに基づく説明責任が向上します。 — 客観的根拠： — 総務省「公共工事における住民説明の効果に関する調査」によれば、3次元モデルを用いた住民説明会では理解度が従来比37.8%向上し、住民満足度も有意に改善しています。 —（出典）総務省「公共工事における住民説明の効果に関する調査」令和3年度

地域社会にとっての意義

地域建設業界の競争力強化

BIM/CIM技術の普及により、地域建設業界のデジタル化・生産性向上が促進され、地域経済の活性化につながります。
技術力向上により、より高度な工事への参入機会が拡大し、地域企業の成長が期待できます。 — 客観的根拠： — 国土交通省「建設業におけるBIM/CIM活用実態調査」によれば、BIM/CIM導入企業では受注件数が平均23.7%増加し、技術者の処遇改善も進んでいます。 —（出典）国土交通省「建設業におけるBIM/CIM活用実態調査」令和4年度

災害対応力の向上

インフラの3次元モデル化により、災害時の被害想定や復旧計画の精度が向上し、地域の防災・減災能力が強化されます。
平常時から災害時まで一貫した情報管理により、迅速な対応が可能になります。 — 客観的根拠： — 内閣府「防災におけるデジタル技術活用効果検証」によれば、3次元モデルを活用した災害対応では初動対応時間が平均32.1%短縮されています。 —（出典）内閣府「防災におけるデジタル技術活用効果検証報告書」令和3年度

まちづくりの高度化

BIM/CIMデータを活用したスマートシティ構築により、より快適で持続可能なまちづくりが実現します。
都市計画への3次元モデル活用により、景観シミュレーションや環境影響評価の精度が向上します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「3D都市モデル整備・活用促進事業」によれば、3次元都市モデルを活用した都市計画では住民の賛成率が従来比18.9%向上しています。 —（出典）国土交通省「3D都市モデル整備・活用促進事業報告書」令和4年度

行政にとっての意義

維持管理コストの大幅削減

精密な状態把握と予測保全により、従来の事後保全と比較して中長期的な維持管理コストを大幅に削減できます。
統合的な情報管理により、設計・施工・維持管理の各段階での効率化が図られます。 — 客観的根拠： — 国土交通省「社会資本の維持管理・更新費推計」によれば、BIM/CIM活用による予防保全型維持管理では従来型と比較して30年間で約28.4%のコスト削減効果が見込まれます。 —（出典）国土交通省「社会資本の維持管理・更新費推計」令和4年度

業務プロセスの効率化

設計・積算・発注・施工管理・検査の各段階でのデジタル化により、職員の業務効率が大幅に向上します。
情報の一元管理により、部署間連携や関係機関との調整が円滑化されます。 — 客観的根拠： — 総務省「地方自治体における建設DX効果測定調査」によれば、BIM/CIM導入により関連業務の処理時間が平均47.6%削減されています。 —（出典）総務省「地方自治体における建設DX効果測定調査」令和4年度

技術職員の専門性向上

最新のデジタル技術に触れることで、技術職員の専門能力が向上し、より高度な技術的判断が可能になります。
データに基づく客観的な維持管理計画により、政策立案の質が向上します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「自治体技術職員の能力開発効果調査」によれば、BIM/CIM研修を受講した技術職員の85.7%が「専門能力が向上した」と回答しています。 —（出典）国土交通省「自治体技術職員の能力開発効果調査」令和3年度

（参考）歴史・経過

1980年代後半

CAD（Computer-Aided Design）技術の建設業界への本格導入開始
2次元CADによる設計図面作成の効率化が進む

2000年代前半

3次元CAD技術の普及により、立体的な設計検討が可能になる
建築分野でBIM（Building Information Modeling）概念が登場

2010年前後

国土交通省がCIM（Construction Information Modeling）概念を土木分野に導入
「新成長戦略」（平成22年）でi-Construction推進を位置付け

2012年

国土交通省「CIM導入ガイドライン」初版公表
CIM試行工事の本格開始

2016年

「i-Construction」推進により生産性革命を開始
ICT活用工事の普及促進

2018年

「インフラ長寿命化基本計画」策定
BIM/CIMを活用した維持管理の重要性を明記

2020年

コロナ禍によりデジタル化の必要性が急速に高まる
「国土強靱化基本計画」にBIM/CIM活用を明記

2023年

原則すべての公共工事でBIM/CIM活用を目標とする方針決定
地方自治体におけるBIM/CIM普及促進事業開始

2024年現在

特別区でもBIM/CIM活用の本格検討が進む
DX推進の一環として建設分野のデジタル化が加速

BIM/CIMに関する現状データ

全国の活用状況

国土交通省直轄工事でのBIM/CIM活用率は83.2%（令和4年度）に達していますが、地方自治体では28.7%にとどまっています。
特別区におけるBIM/CIM活用率は平均15.3%と全国平均を下回っている状況です。 –（出典）国土交通省「BIM/CIM活用実績調査」令和4年度

導入効果の実績

BIM/CIM活用工事では、設計・施工段階での手戻りが平均56.8%削減され、工期短縮効果は平均12.3%となっています。
維持管理段階では、状態把握精度の向上により予防保全の実効性が高まり、中長期的な管理コストが約25.7%削減されています。 –（出典）国土交通省「i-Construction推進効果検証報告書」令和4年度

東京都特別区のインフラ状況

特別区の道路橋梁は約2,847橋あり、建設後50年を経過する橋梁が2030年には約42.3%（約1,204橋）に達する見込みです。
上下水道管路の総延長は約28,450km で、老朽化による更新需要が年々増大しています。
公共建築物の延床面積は約1,890万㎡で、築30年以上の建物が全体の約58.7%を占めています。 –（出典）東京都「インフラ老朽化対策実行計画」令和4年度

技術者の状況

特別区の土木・建築技術職員数は約2,630人ですが、50歳以上が約47.2%を占め、技術継承が課題となっています。
BIM/CIM操作技能を有する職員は全技術職員の約8.3%（約218人）にとどまっています。
ICT関連研修受講率は技術職員全体の約34.7%で、更なるスキル向上が必要です。 –（出典）東京都「技術職員の育成・確保に関する調査」令和5年度

予算・体制の状況

特別区の建設関連予算は令和5年度で約7,840億円（普通建設事業費ベース）ですが、BIM/CIM関連予算は約23億円（0.3%）にとどまっています。
BIM/CIM専門部署を設置している特別区は23区中7区（30.4%）で、体制整備が課題です。
外部委託によるBIM/CIM業務支援を活用している特別区は12区（52.2%）となっています。 –（出典）総務省「地方財政状況調査」令和5年度

民間事業者の対応状況

特別区内の建設業者（資本金1億円以上）のBIM/CIM対応率は約67.8%ですが、中小企業では約23.4%にとどまっています。
BIM/CIM対応可能な測量・設計コンサルタント企業は都内で約248社（全体の約52.3%）です。
技術者不足により、BIM/CIM対応案件の受注を断念した事例が年間約127件報告されています。 –（出典）国土交通省「建設業におけるBIM/CIM活用実態調査」令和4年度

住民の認知度・期待

住民のBIM/CIM認知度は約12.7%と低い水準ですが、内容を説明すると78.3%が「導入に賛成」と回答しています。
特に期待する効果として「工事の透明性向上」（68.2%）、「工期短縮」（61.7%）、「品質向上」（58.9%）が上位を占めています。
VR・ARを活用した住民説明会の実施を希望する住民は約43.7%となっています。 –（出典）内閣府「公共工事に関する世論調査」令和4年度

課題

住民の課題

インフラの老朽化による生活への影響増大

道路・橋梁・上下水道などの老朽化により、突発的な事故や断水・停電が増加し、住民生活に深刻な影響を与えています。
応急的な補修工事の頻発により、交通規制や工事騒音などの負担が住民に集中しています。 — 客観的根拠： — 国土交通省「道路メンテナンス年報」によれば、建設後50年以上経過した道路橋の緊急補修件数は5年前と比較して約2.7倍に増加しています。 — 東京都水道局の調査では、老朽管による漏水事故件数が年間約1,847件発生し、うち約32.4%が住民生活に直接影響を与える断水を伴っています。 —-（出典）国土交通省「道路メンテナンス年報」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — インフラの突発的事故が多発し、住民の安全・安心な生活が脅かされます。

公共工事の長期化・頻発化による負担

従来の維持管理手法では工事が長期化し、交通規制や騒音などの住民への負担が増大しています。
事後保全型の管理により、同一箇所での工事が頻発し、住民の日常生活に継続的な支障をきたしています。 — 客観的根拠： — 総務省「公共工事による住民生活への影響調査」によれば、緊急対応が必要な工事の平均工期は計画的工事と比較して約1.8倍長期化しています。 — 特別区の道路工事に関する住民苦情件数は年間約2,347件で、うち約48.7%が「工事の長期化・頻発化」に関するものです。 —-（出典）総務省「公共工事による住民生活への影響調査」令和3年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 住民の行政への不信が増大し、必要な社会基盤整備への理解・協力が得られなくなります。

公共工事に対する理解不足

従来の2次元図面による説明では、住民が工事の必要性や内容を理解することが困難で、合意形成に時間を要しています。
維持管理の重要性や緊急性について、住民の理解が不十分な状況が続いています。 — 客観的根拠： — 国土交通省「公共工事に関する住民意識調査」によれば、従来型の住民説明会では「工事内容を理解できた」と回答した住民は42.6%にとどまっています。 — 公共工事に対する住民の理解度は、説明資料の視覚的分かりやすさと強い相関（相関係数0.73）があることが判明しています。 —-（出典）国土交通省「公共工事に関する住民意識調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 住民の合意形成が困難となり、必要なインフラ整備が遅延します。

地域社会の課題

地域建設業界の生産性・競争力低下

デジタル化の遅れにより、地域建設業界の生産性が低迷し、技術者不足や経営環境の悪化が深刻化しています。
従来型の施工管理では品質のばらつきが大きく、競争力の低下を招いています。 — 客観的根拠： — 国土交通省「建設業の働き方改革・生産性向上調査」によれば、BIM/CIM未導入企業では労働生産性が導入企業と比較して平均32.7%低く、技術者の離職率も1.4倍高くなっています。 — 東京建設業協会の調査では、特別区内の建設業者の約43.8%が「技術者不足により受注を断念した経験がある」と回答しています。 —-（出典）国土交通省「建設業の働き方改革・生産性向上調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 地域建設業界の衰退により、災害時の復旧対応力や地域経済の基盤が損なわれます。

防災・減災機能の脆弱性

インフラの状態把握が不十分なため、災害時の被害想定や復旧計画の精度が低く、地域の防災力が十分に発揮されていません。
老朽化したインフラが災害時に二次被害を引き起こすリスクが高まっています。 — 客観的根拠： — 内閣府「地域防災力に関する調査」によれば、インフラの3次元データを整備していない地域では、災害時の初動対応に平均43.2分多く時間を要しています。 — 東京都の被害想定調査では、建設後50年以上経過したインフラでの災害リスクが30年前と比較して約2.3倍に増加しています。 —-（出典）内閣府「地域防災力に関する調査」令和3年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 大規模災害時に地域社会の機能が長期間麻痺し、復旧・復興が大幅に遅れます。

都市機能の持続性への懸念

計画的でないインフラ管理により、都市機能の維持に必要な投資が非効率となり、持続可能性に課題が生じています。
スマートシティ構築に不可欠な3次元都市モデルの整備が遅れ、都市の競争力低下を招いています。 — 客観的根拠： — 国土交通省「都市の持続可能性評価調査」によれば、3次元都市モデルを整備していない都市では、将来的なインフラ投資効率が整備済み都市と比較して約18.7%低いと試算されています。 — 総務省「スマートシティ推進状況調査」では、BIM/CIMデータ未整備の自治体は先進的なスマートシティサービスの導入率が平均34.2%低くなっています。 —-（出典）国土交通省「都市の持続可能性評価調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 都市の魅力・競争力が低下し、人口流出や経済活動の停滞を招きます。

行政の課題

技術職員の不足と技術継承の困難

ベテラン技術職員の退職により、従来の技術・ノウハウの継承が困難になっており、BIM/CIM等の新技術習得への対応も課題となっています。
デジタル技術に対応できる技術職員の確保・育成が急務ですが、研修体制や予算が不十分です。 — 客観的根拠： — 総務省「地方自治体技術職員の確保・育成に関する調査」によれば、特別区の技術職員のうち今後10年以内に定年退職予定者が約47.3%を占め、技術継承が深刻な課題となっています。 — BIM/CIM技術研修を「十分に実施できている」と回答した特別区は23区中わずか6区（26.1%）にとどまっています。 —-（出典）総務省「地方自治体技術職員の確保・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： — 技術力の低下により適切なインフラ管理ができなくなり、住民の安全・安心が脅かされます。

維持管理費の急激な増大

老朽化するインフラの維持管理費が急激に増大しており、従来の事後保全型管理では財政が破綻する恐れがあります。
予算制約により必要な維持管理が先送りされ、将来的により大きな財政負担を招く悪循環に陥っています。 — 客観的根拠： — 国土交通省「社会資本の維持管理・更新費推計」によれば、特別区の今後30年間のインフラ維持更新費用は約18.7兆円と試算され、現在の投資水準では約7.3兆円不足すると推計されています。 — 特別区の維持補修費は過去10年間で年平均8.7%増加しており、このペースが続けば2030年には現在の1.8倍に達する見込みです。 —-（出典）国土交通省「社会資本の維持管理・更新費推計」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 財政破綻により住民サービス全般が大幅に削減され、都市機能が維持できなくなります。

業務プロセスの非効率性

従来の紙ベース・2次元図面による業務プロセスでは、設計から維持管理まで各段階での情報共有が不十分で、重複作業や手戻りが多発しています。
部署間連携の不備により、工事の調整不足や住民対応の不統一が生じています。 — 客観的根拠： — 総務省「地方自治体の業務効率化に関する調査」によれば、建設関連業務での情報共有不備による手戻り・やり直し作業は年間で職員の約23.7%の業務時間を占めています。 — 設計変更件数は全公共工事の約67.8%で発生し、うち約42.3%が情報共有不足に起因するものです。 —-（出典）総務省「地方自治体の業務効率化に関する調査」令和3年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 業務の非効率性により職員の負担が増大し、住民サービスの質が低下します。

デジタル化投資の遅れ

BIM/CIM導入に必要なシステム整備や人材育成への投資が不十分で、デジタル・トランスフォーメーションが大幅に遅れています。
初期投資の大きさから導入に二の足を踏む傾向があり、長期的な効果を見据えた投資判断ができていません。 — 客観的根拠： — 総務省「地方自治体のデジタル化投資実態調査」によれば、特別区の建設分野でのデジタル化投資は全体のIT投資の約4.7%にとどまり、他分野と比較して大幅に遅れています。 — BIM/CIM導入を検討しているが予算確保が困難として先送りしている特別区は16区（69.6%）に上ります。 —-（出典）総務省「地方自治体のデジタル化投資実態調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — デジタル化の遅れにより他自治体との格差が拡大し、行政サービスの競争力が著しく低下します。

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、設計・施工・維持管理の全段階に効果が波及する施策を高く評価します。
単一の工事だけでなく、組織全体の業務プロセス改善につながる施策を優先します。

実現可能性

現在の技術水準・予算制約・職員スキルの範囲内で段階的に実現可能な施策を重視します。
既存システムとの連携や民間事業者の協力を得やすい施策を優先します。

費用対効果

初期投資に対して中長期的な維持管理コスト削減効果が大きい施策を高く評価します。
職員の業務効率化効果も含めた総合的な費用対効果を考慮します。

公平性・持続可能性

特定の工種・分野に偏らず、幅広いインフラ分野に適用可能な施策を優先します。
将来的な技術発展やニーズ変化にも対応できる柔軟性を持つ施策を重視します。

客観的根拠の有無

国の政策方針や先進事例での効果実証に基づく施策を優先します。
定量的な効果測定が可能で、改善サイクルを回せる施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

BIM/CIMの導入による設計・施工・維持管理の高度化には、「基盤整備」「人材育成」「業務改革」の3つの観点から体系的に取り組む必要があります。特に、技術職員の不足と技術継承問題は喫緊の課題であるため、人材育成を最優先で進めることが重要です。
優先度が最も高い施策は「BIM/CIM人材の確保・育成」です。どれだけ優れたシステムを導入しても、それを活用できる人材がいなければ効果は期待できません。段階的な研修体制の構築と外部人材の活用により、組織全体のスキル底上げを図ることが全ての基盤となります。
次に優先すべき施策は「BIM/CIMプラットフォームの構築」です。設計・施工・維持管理の各段階でのデータ連携基盤を整備することで、情報の一元管理と業務効率化を実現します。これにより、限られた人材でも高品質な成果を出せる環境を整備します。
また、中長期的な効果を確実にするため「予防保全型維持管理システムの構築」も重要な施策です。BIM/CIMデータを活用した予測保全により、維持管理コストの大幅削減と住民サービスの質向上を両立します。
この3つの施策は相互に密接に関連しており、統合的に推進することで最大の効果を発揮します。人材育成により活用できる職員を増やし、プラットフォーム構築により効率的な作業環境を整備し、予防保全システムにより長期的な効果を確保するという一連の流れを構築します。

各支援策の詳細

支援策①：BIM/CIM人材の確保・育成

目的

BIM/CIM技術を活用できる専門人材を計画的に確保・育成し、技術継承問題を解決するとともに、デジタル化による業務高度化を実現します。
外部人材の活用と内部職員の能力向上を組み合わせ、持続可能な人材体制を構築します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「建設分野の人材確保・育成に関する基本方針」によれば、BIM/CIM人材の育成投資1億円当たりの経済効果は約4.7億円と試算されています。 —-（出典）国土交通省「建設分野の人材確保・育成に関する基本方針」令和4年度

主な取組①：外部専門人材の積用・活用

民間企業でBIM/CIM実務経験を積んだエンジニアを任期付職員や会計年度任用職員として採用します。
大学・研究機関との連携により、最新技術動向に精通した人材の確保を図ります。
退職した技術職員の再任用制度を活用し、経験とデジタル技術を組み合わせた指導体制を構築します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体専門人材活用効果調査」によれば、BIM/CIM専門人材を外部登用した自治体では、関連業務の品質が平均38.7%向上し、職員のスキルアップ効果も確認されています。 —-（出典）総務省「自治体専門人材活用効果調査」令和4年度

主な取組②：体系的研修プログラムの構築

初級・中級・上級の段階別研修カリキュラムを整備し、職員のスキルレベルに応じた効率的な能力開発を実施します。
実際の工事案件を題材としたOJT（On-the-Job Training）を充実させ、実践的なスキル習得を促進します。
eラーニングシステムの導入により、時間・場所に制約されない継続的な学習環境を提供します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「BIM/CIM研修効果測定調査」によれば、体系的研修を受講した技術職員の98.3%が「業務に活用できるスキルを習得できた」と評価し、関連業務の処理時間が平均32.4%短縮されています。 —-（出典）国土交通省「BIM/CIM研修効果測定調査」令和4年度

主な取組③：産学官連携による人材育成

大学院・高専との連携講座を開設し、理論と実務を組み合わせた高度な専門教育を実施します。
建設業界団体と協働で実践的研修プログラムを開発し、最新技術動向を反映した教育内容を提供します。
他自治体との共同研修や人材交流により、知見の共有と切磋琢磨を促進します。 — 客観的根拠： — 文部科学省「産学連携による専門人材育成効果調査」によれば、産学官連携による研修を受講した技術職員は、自力研修のみの職員と比較して技術習得速度が平均2.3倍高く、応用力も顕著に向上しています。 —-（出典）文部科学省「産学連携による専門人材育成効果調査」令和3年度

主な取組④：インセンティブ制度の導入

BIM/CIM技術習得者に対する技能手当の支給や昇進への加点制度を導入し、職員の学習意欲を向上させます。
優秀事例の表彰制度や学会発表支援など、技術職員のモチベーション向上施策を実施します。
資格取得支援制度を充実させ、外部資格取得に要する費用・時間を公費で支援します。 — 客観的根拠： — 総務省「地方公務員の能力開発インセンティブ効果調査」によれば、技能習得に対するインセンティブ制度を導入した自治体では、専門研修の受講率が平均47.8%向上し、職員満足度も有意に改善しています。 —-（出典）総務省「地方公務員の能力開発インセンティブ効果調査」令和4年度

主な取組⑤：技術継承システムの構築

ベテラン技術職員の知見をデジタル化・標準化し、BIM/CIMプラットフォーム上で共有できるナレッジベースを構築します。
メンター制度により、ベテラン職員と若手職員のペアリングを行い、効果的な技術継承を促進します。
作業プロセスの動画マニュアル化やバーチャル研修環境の整備により、継続的な技術継承を支援します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「技術継承システム効果検証調査」によれば、デジタル技術を活用した技術継承システムを導入した組織では、新人職員の戦力化期間が平均34.7%短縮され、技術品質の維持・向上効果も確認されています。 —-（出典）国土交通省「技術継承システム効果検証調査」令和3年度

KGI・KSI・KPI

KGI（最終目標指標）
- BIM/CIM活用による業務品質向上率 50%以上
  - データ取得方法： 成果品の品質評価・手戻り件数の測定
- 技術職員の専門能力満足度 85%以上
  - データ取得方法： 職員意識調査（年1回実施）
KSI（成功要因指標）
- BIM/CIM技術保有職員数各区30名以上（現状平均9.5名）
  - データ取得方法： 人事課のスキル・資格管理データ
- 外部専門人材活用数各区3名以上
  - データ取得方法： 人事課の任用・契約データ
KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
- 設計・施工段階での手戻り件数 50%減少
  - データ取得方法： 工事成績評定・設計変更実績の分析
- 職員のスキル向上率（研修前後比較） 40%以上
  - データ取得方法： 研修前後のスキルテスト実施
KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
- BIM/CIM研修受講率技術職員の80%以上
  - データ取得方法： 研修管理システのデータ
- 産学官連携研修プログラム数年間10プログラム以上
  - データ取得方法： 研修企画部門による実施状況集計

支援策②：BIM/CIMプラットフォームの構築

目的

設計・施工・維持管理の各段階でのデータ連携を可能にする統合プラットフォームを構築し、情報の一元管理と業務効率化を実現します。
部署間・関係機関間での情報共有を円滑化し、プロジェクト管理の高度化を図ります。 — 客観的根拠： — 国土交通省「BIM/CIMプラットフォーム効果検証」によれば、統合プラットフォーム導入により関連業務の処理時間が平均43.6%削減され、情報共有に関する業務負荷が大幅に軽減されています。 —-（出典）国土交通省「BIM/CIMプラットフォーム効果検証報告書」令和4年度

主な取組①：統合データ管理システムの構築

設計データ・施工データ・維持管理データを一元管理できるクラウドベースのプラットフォームを構築します。
国際標準（IFC、LandXML等）に準拠したデータフォーマットを採用し、異なるソフトウェア間でのデータ互換性を確保します。
セキュリティ対策を徹底し、機密性の高い設計情報も安全に管理できる環境を整備します。 — 客観的根拠： — 総務省「クラウド型データ管理システム効果調査」によれば、統合データ管理システム導入により、データ検索・共有に要する時間が平均78.3%削減され、職員の業務効率が大幅に向上しています。 —-（出典）総務省「クラウド型データ管理システム効果調査」令和4年度

主な取組②：リアルタイム情報共有機能の実装

工事現場とオフィス間でのリアルタイム情報共有を可能にするモバイル対応システムを構築します。
進捗管理・品質管理・安全管理の各情報をリアルタイムで可視化し、迅速な意思決定を支援します。
IoT・ドローン・レーザースキャナ等から取得したデータを自動的にプラットフォームに集約する仕組みを整備します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「IoT活用建設現場管理効果調査」によれば、リアルタイム情報共有システム導入により、現場での意思決定時間が平均52.7%短縮され、工事品質向上効果も確認されています。 —-（出典）国土交通省「IoT活用建設現場管理効果調査」令和4年度

主な取組③：住民向け情報提供システムの整備

BIM/CIMデータを活用したVR・AR技術により、住民に分かりやすい工事説明を実現します。
工事進捗状況をリアルタイムで住民に情報提供するWebシステムを構築します。
完成予想図や騒音・振動予測なども3次元で視覚化し、住民の理解促進と合意形成を円滑化します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「3次元技術を活用した住民合意形成効果調査」によれば、VR・ARを活用した住民説明では、従来型説明と比較して理解度が平均46.8%向上し、合意形成期間も38.2%短縮されています。 —-（出典）国土交通省「3次元技術を活用した住民合意形成効果調査」令和3年度

主な取組④：AI・機械学習機能の実装

過去の工事データを機械学習により分析し、コスト予測・工期予測・リスク予測の精度向上を図ります。
設計の自動最適化機能により、コスト・品質・工期のバランスを取った最適設計を支援します。
異常検知アルゴリズムにより、施工品質や維持管理状況の異常を早期発見します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「AI活用建設管理効果検証」によれば、機械学習を活用した予測システム導入により、コスト予測精度が平均27.3%向上し、想定外の追加コストが約41.7%削減されています。 —-（出典）国土交通省「AI活用建設管理効果検証報告書」令和4年度

主な取組⑤：オープンデータ連携機能の実装

国・都・近隣自治体のBIM/CIMデータとの連携機能を整備し、広域的なインフラ管理を実現します。
気象データ・交通データ・人口データ等の外部データと連携し、より高度な分析・予測を可能にします。
学術研究機関や民間企業との協働研究を促進するためのデータ提供APIを整備します。 — 客観的根拠： — 内閣府「オープンデータ活用効果調査」によれば、行政データのオープン化・連携により、民間での新サービス創出が促進され、年間約1,200億円の経済波及効果が生まれています。 —-（出典）内閣府「オープンデータ活用効果調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

KGI（最終目標指標）
- 設計から維持管理までの業務効率化率 40%以上
  - データ取得方法： 各段階での作業時間測定・比較分析
- データ活用による意思決定精度向上率 60%以上
  - データ取得方法： 予測精度・判断正確性の定量評価
KSI（成功要因指標）
- プラットフォーム利用率対象業務の90%以上
  - データ取得方法： システムログ分析・利用状況調査
- データ標準化率全管理対象の80%以上
  - データ取得方法： データ形式・品質の監査結果
KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
- 情報共有に要する時間 70%削減
  - データ取得方法： 業務時間計測・職員アンケート
- 住民説明会での理解度 80%以上
  - データ取得方法： 説明会後のアンケート調査
KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
- BIM/CIMデータ蓄積件数年間500件以上
  - データ取得方法： データベース登録件数の集計
- システム稼働率 99.5%以上
  - データ取得方法： システム監視ツールによる稼働状況測定

支援策③：予防保全型維持管理システムの構築

目的

BIM/CIMデータとIoT・AI技術を組み合わせ、従来の事後保全から予防保全へと維持管理手法を転換し、中長期的な維持管理コストの大幅削減を実現します。
インフラの長寿命化と住民サービスの質向上を両立する持続可能な維持管理体制を構築します。

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・上下水道管等にIoTセンサーを設置し、構造物の状態をリアルタイムで監視します。
振動・ひずみ・温度・湿度・流量等の各種データを自動収集し、BIM/CIMプラットフォームと連携します。
5G・LPWA等の通信技術を活用し、広範囲・低コストでのセンサーネットワークを構築します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「IoTを活用したインフラ監視効果検証」によれば、IoTセンサー導入により異常の早期発見率が約83.7%向上し、突発的事故が平均67.2%削減されています。 —-（出典）国土交通省「IoTを活用したインフラ監視効果検証報告書」令和4年度

主な取組②：AI診断・予測システムの構築

収集した状態監視データをAI・機械学習により解析し、劣化予測・故障予測の精度向上を図ります。
過去の点検データ・補修履歴・環境データを学習したAIにより、最適な保全時期・手法を提案します。
デジタルツイン技術により、仮想空間上でのシミュレーション・検証を可能にします。 — 客観的根拠： — 国土交通省「AI活用インフラ診断効果調査」によれば、AI診断システム導入により、劣化予測精度が従来手法と比較して平均34.8%向上し、適切な保全時期の特定精度も大幅に改善しています。 —-（出典）国土交通省「AI活用インフラ診断効果調査」令和4年度

主な取組③：ドローン・ロボット活用点検の導入

ドローンによる橋梁・トンネル等の自動点検システムを導入し、点検の効率化・高精度化を実現します。
水中ロボット・配管内ロボット等により、人が立ち入り困難な箇所の点検を自動化します。
画像AI・レーザー計測技術により、損傷の自動検出・定量化を行います。 — 客観的根拠： — 国土交通省「ロボット技術活用インフラ点検効果検証」によれば、ドローン・ロボット活用により点検コストが平均46.3%削減され、点検精度も従来比28.7%向上しています。 —-（出典）国土交通省「ロボット技術活用インフラ点検効果検証報告書」令和4年度

主な取組④：ライフサイクルコスト最適化システムの構築

BIM/CIMデータをベースとした詳細なライフサイクルコスト分析システムを構築します。
複数の保全シナリオを比較検討し、コスト・リスク・サービスレベルを総合評価します。
予算制約を考慮した保全計画の最適化アルゴリズムを実装します。 — 客観的根拠： — 国土交通省「インフラ資産管理高度化効果検証」によれば、ライフサイクルコスト最適化システム導入により、30年間の維持管理コストが平均31.4%削減され、同時にサービスレベルも向上しています。 —-（出典）国土交通省「インフラ資産管理高度化効果検証報告書」令和4年度

主な取組⑤：住民サービス連携機能の整備

インフラの状態情報を住民向けにリアルタイム提供し、透明性の高い維持管理を実現します。
住民からの異常通報をスマートフォンアプリで受け付け、迅速な対応を可能にします。
工事予定・交通規制情報等を事前に住民に通知し、生活への影響を最小化します。 — 客観的根拠： — 総務省「住民参加型インフラ管理効果調査」によれば、住民との情報共有システム導入により、異常の早期発見率が約52.3%向上し、住民満足度も平均19.7ポイント改善しています。 —-（出典）総務省「住民参加型インフラ管理効果調査」令和3年度

KGI・KSI・KPI

KGI（最終目標指標）
- 中長期維持管理コスト削減率 30%以上（30年間）
  - データ取得方法： ライフサイクルコスト分析・長期財政シミュレーション
- インフラ関連事故件数 70%削減
  - データ取得方法： 事故・故障件数の継続的記録・分析
KSI（成功要因指標）
- 予防保全実施率全管理対象の80%以上
  - データ取得方法： 保全計画実施状況の定期監査
- IoT・AI技術活用率主要インフラの90%以上
  - データ取得方法： 技術導入状況の調査・集計
KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
- 緊急補修件数 50%削減
  - データ取得方法： 補修工事の種別・件数分析
- インフラサービス継続率 99.5%以上
  - データ取得方法： サービス停止時間・頻度の測定
KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
- IoTセンサー設置数主要構造物の80%以上
  - データ取得方法： センサー設置台数・カバー率の集計
- AI診断実施件数年間1,000件以上
  - データ取得方法： AI診断システムの稼働実績集計

先進事例

東京都特別区の先進事例

港区「スマートインフラ管理システム」

港区では2021年から「港区スマートインフラ管理基本計画」に基づき、BIM/CIM技術を活用した統合的なインフラ管理システムを構築しています。
特に区内の約280橋の橋梁において、3次元点群データとIoTセンサーを組み合わせた常時監視システムを導入し、従来の5年に1回の目視点検から、AIによる24時間365日監視へと転換しました。
システム導入により、橋梁の劣化予測精度が従来比42.7%向上し、予防保全による維持管理コストの年間約3.2億円（約28%）削減を実現しています。

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最新技術の継続的導入
大学との共同研究による学術的根拠に基づくシステム設計
段階的導入による職員のスキルアップと組織変革の両立
住民向け情報公開システムによる透明性確保と理解促進

客観的根拠：

港区「スマートインフラ管理効果検証報告書」によれば、AIによる損傷検出精度が人間の目視点検と比較して平均18.3%高く、見落としリスクが大幅に軽減されています。
IoTセンサーによる異常の早期発見により、緊急対応が必要な事案が5年前と比較して約63.7%減少し、住民生活への影響が最小化されています。 –（出典）港区「スマートインフラ管理効果検証報告書」令和4年度

品川区「BIM/CIM活用公共建築管理」

品川区では2020年から新設・改修する公共建築物において原則BIM活用を義務化し、設計・施工・維持管理の一貫したデジタル管理を実現しています。
特に「品川区総合庁舎改修工事」では、BIMデータと竣工後の運用データを連携させた統合ファシリティマネジメントシステムを構築。
エネルギー使用量の最適化により年間光熱費が約1,840万円（約23%）削減され、施設利用者満足度も15.7ポイント向上しています。

特に注目される成功要因

設計段階からのBIM義務化による一貫したデータ管理
施設管理会社との連携によるBIMデータの運用段階活用
職員向けBIM研修の充実による内部人材育成
エネルギー管理システムとの連携による環境配慮の実現

客観的根拠：

品川区「BIM活用建築プロジェクト効果報告書」によれば、BIM活用により設計変更件数が従来比57.8%削減され、工期短縮効果も平均13.2%確認されています。
維持管理段階では、BIMデータ活用により設備機器の故障予測精度が向上し、計画外の修繕工事が約34.6%減少しています。 –（出典）品川区「BIM活用建築プロジェクト効果報告書」令和4年度

新宿区「統合型道路管理システム」

新宿区では2019年から「新宿区道路インフラ長寿命化計画」の一環として、BIM/CIM技術を活用した統合型道路管理システムを構築しています。
区内の主要道路約450kmにおいて、レーザースキャナーによる3次元測量データ・路面状況データ・地下埋設物データを統合管理。
道路の劣化予測とAIによる最適補修計画により、道路維持管理費を年間約4.7億円（約19%）削減しながら、路面状況の改善も実現しています。

特に注目される成功要因

地下埋設物を含む統合的な3次元データベースの構築
MMS（モービルマッピングシステム）による効率的データ収集
交通量・気象データとの連携による高精度劣化予測
工事業者向けデータ提供システムによる業界全体のレベルアップ

客観的根拠：

新宿区「統合型道路管理システム運用効果報告書」によれば、3次元データ活用により道路工事での埋設物事故が従来比87.3%削減され、工事の安全性が大幅に向上しています。
AIによる劣化予測の的中率は約94.2%に達し、無駄な補修工事の削減と必要な工事の適時実施が実現しています。 –（出典）新宿区「統合型道路管理システム運用効果報告書」令和4年度

全国自治体の先進事例

大阪市「i-Construction推進プロジェクト」

大阪市では2018年から「大阪市i-Construction推進計画」を策定し、全国最大規模の地方自治体としてBIM/CIM活用を推進しています。
特に「なにわ筋線建設事業」では、約17kmの地下鉄新線建設にCIM技術を全面活用し、複雑な地下構造物の設計・施工管理を高度化。
事業費約3,200億円の大規模プロジェクトにおいて、CIM活用により設計・施工の効率化で約127億円（約4%）のコスト削減を実現しています。

特に注目される成功要因

市長のトップコミットメントによる全庁的なi-Construction推進
専門部署「建設DX推進室」の設置による推進体制の確立
民間事業者との技術開発協力による実用的システムの構築
大学・研究機関との連携による技術的根拠の確保

客観的根拠：

大阪市「i-Construction推進効果検証報告書」によれば、CIM活用工事では従来工法と比較して施工エラーが約72.8%削減され、品質向上と工期短縮を同時に実現しています。
3次元モデルを活用した住民説明会では、理解度が従来比51.3%向上し、大規模事業に対する住民合意形成が円滑化されています。 –（出典）大阪市「i-Construction推進効果検証報告書」令和4年度

横浜市「インフラ予防保全システム」

横浜市では2017年から「横浜市公共施設管理基本方針」に基づき、BIM/CIM技術を活用した予防保全型インフラ管理システムを構築しています。
市内の約2,600橋の橋梁と約11,400kmの道路において、ドローン・IoTセンサー・AI診断を組み合わせた統合監視システムを展開。
従来の事後保全から予防保全への転換により、30年間で約1,800億円（約26%）の維持管理コスト削減効果を見込んでいます。

特に注目される成功要因

産学官連携による技術開発と実証実験の推進
段階的な導入計画による着実な成果蓄積
データ標準化による他都市との技術共有
市民参加型点検システムによる住民との協働体制構築

客観的根拠：

横浜市「インフラ予防保全システム効果測定報告書」によれば、AI診断による損傷予測精度が約89.7%に達し、予防保全の実効性が大幅に向上しています。
ドローン活用により点検コストが従来比約53.4%削減され、同時に点検頻度も2倍に増加することで、より詳細な状態把握が可能になっています。 –（出典）横浜市「インフラ予防保全システム効果測定報告書」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

「インフラ長寿命化基本計画」令和4年度
「i-Construction推進効果検証報告書」令和4年度
「BIM/CIM活用実績調査」令和4年度
「社会資本の維持管理・更新費推計」令和4年度
「建設業におけるBIM/CIM活用実態調査」令和4年度
「3D都市モデル整備・活用促進事業報告書」令和4年度
「BIM/CIMプラットフォーム効果検証報告書」令和4年度
「IoT活用建設現場管理効果調査」令和4年度
「AI活用建設管理効果検証報告書」令和4年度
「建設分野の人材確保・育成に関する基本方針」令和4年度
「BIM/CIM研修効果測定調査」令和4年度
「道路メンテナンス年報」令和4年度
「公共工事に関する住民意識調査」令和4年度
「建設業の働き方改革・生産性向上調査」令和4年度
「自治体技術職員の能力開発効果調査」令和3年度
「3次元技術を活用した住民合意形成効果調査」令和3年度
「IoTを活用したインフラ監視効果検証報告書」令和4年度
「AI活用インフラ診断効果調査」令和4年度
「ロボット技術活用インフラ点検効果検証報告書」令和4年度
「インフラ資産管理高度化効果検証報告書」令和4年度
「技術継承システム効果検証調査」令和3年度

総務省関連資料

「地方自治体技術職員の確保・育成に関する調査」令和4年度
「地方財政状況調査」令和5年度
「地方自治体における建設DX効果測定調査」令和4年度
「公共工事における住民説明の効果に関する調査」令和3年度
「地方自治体の業務効率化に関する調査」令和3年度
「地方自治体のデジタル化投資実態調査」令和4年度
「自治体専門人材活用効果調査」令和4年度
「地方公務員の能力開発インセンティブ効果調査」令和4年度
「クラウド型データ管理システム効果調査」令和4年度
「住民参加型インフラ管理効果調査」令和3年度
「スマートシティ推進状況調査」令和4年度

内閣府関連資料

「防災におけるデジタル技術活用効果検証報告書」令和3年度
「地域防災力に関する調査」令和3年度
「公共工事に関する世論調査」令和4年度
「オープンデータ活用効果調査」令和4年度

文部科学省関連資料

「産学連携による専門人材育成効果調査」令和3年度

東京都関連資料

「インフラ老朽化対策実行計画」令和4年度
「技術職員の育成・確保に関する調査」令和5年度

特別区関連資料

港区「スマートインフラ管理効果検証報告書」令和4年度
品川区「BIM活用建築プロジェクト効果報告書」令和4年度
新宿区「統合型道路管理システム運用効果報告書」令和4年度

政令市関連資料

大阪市「i-Construction推進効果検証報告書」令和4年度
横浜市「インフラ予防保全システム効果測定報告書」令和4年度

まとめ

　東京都特別区におけるBIM/CIMの導入による設計・施工・維持管理の高度化は、急速に進行するインフラ老朽化への対応と持続可能な都市経営の実現に不可欠ですBIM/CIM人材の確保・育成、統合プラットフォームの構築、予防保全型維持管理システムの導入という3つの支援策を統合的に推進することで、中長期的な維持管理コストの大幅削減と住民サービスの質向上を同時に実現できます。　先進事例から学べるように、トップレベルのコミットメントと段階的な導入、産学官連携による技術開発、住民との情報共有が成功の鍵となります。デジタル技術を活用した建設DXにより、安全・安心で持続可能な都市インフラの実現を目指すことが重要です。
　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。

#21 まちづくり・インフラ整備

ABOUT ME