1. はじめに

近年、世界的にインフラの老朽化が深刻化しており、その維持管理は喫緊の課題となっています。特に先進国では、高度経済成長期に建設されたインフラが老朽化を迎え、適切なメンテナンスが求められています。一方、開発途上国では、経済成長に伴うインフラ需要の増加に対応するため、効率的な維持管理体制の構築が急務となっています。¹

このような状況下、AI（人工知能）を活用したインフラメンテナンス支援システムが注目を集めています。世界では人工知能技術が加速度的に発展しており、広範な産業領域や社会インフラに大きな影響を与えています。² AIは、画像認識、データ分析、予測などの技術により、インフラの点検、診断、修繕などを効率化し、コスト削減、安全性向上、人材不足解消などに貢献することが期待されています。特に、老朽化が深刻化しているインフラの維持管理において、AIは大きな役割を果たすと考えられています。²

また、近年注目されている「スマート保安」も、AIを活用したインフラメンテナンスの一環として捉えることができます。スマート保安とは、IoTセンサーやAIなどを活用し、従来の計画的な点検・保守に加えて、設備の状態を常時監視・診断することで、異常の予兆を早期に検知し、故障を未然に防ぐとともに、メンテナンスの効率化を図る取り組みです。³ 中堅・中小企業におけるスマート保安の普及には、情報連携、技術、人材、補助金、防爆などの課題が存在しますが、AI技術の進化と政府の支援により、今後ますます普及していくと考えられます。

本レポートでは、2030年までのインフラメンテナンス支援AIシステムの需要予想を立てることを目的とし、市場規模、用途分野、導入状況、政策、技術動向などを分析します。さらに、人口動態の変化、気候変動の影響、新技術との連携、経済状況の変化などを考慮し、楽観的、現実的、悲観的な3つのシナリオで需要を予測します。

2. インフラメンテナンス支援AIシステムの概要

インフラメンテナンス支援AIシステムは、AI技術を活用してインフラの維持管理を効率化・高度化するシステムです。具体的には、以下のような機能を有しています。

画像認識による損傷検出: ドローンやカメラで撮影した画像をAIが解析し、ひび割れ、腐食、変形などの損傷を自動的に検出します。 ⁴
データ分析による劣化予測: 過去の点検データやセンサーデータなどをAIが分析し、インフラの劣化状況を予測します。 ⁵
修繕計画の最適化: AIが損傷状況や劣化予測に基づき、最適な修繕計画を立案します。 ⁶
作業の自動化: ロボットやドローンと連携し、点検や修繕作業の一部を自動化します。 ⁴

これらの機能により、従来の目視点検に比べて、点検精度向上、作業効率化、コスト削減、安全性向上などが期待できます。 ⁵

3. 市場規模と成長率

インフラメンテナンス支援AIシステムの市場規模は、急速に拡大すると予想されています。Fortune Business Insightsの調査によると、通信市場におけるAIの市場規模は2024年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）43.1%で成長し、2032年には1,891億7,000万米ドルに達すると予測されています。 ⁷ また、建設市場におけるAIの市場規模も、2024年から2032年にかけてCAGR 24.5%で成長すると予測されています。 ⁸

これらの調査結果から、インフラメンテナンス支援AIシステムの市場は、今後大きな成長が見込まれると言えるでしょう。

4. 用途分野

インフラメンテナンス支援AIシステムは、道路、橋梁、トンネル、鉄道、電力設備など、様々なインフラの維持管理に適用可能です。⁶

用途分野	概要	AIシステム適用例
道路	路面のひび割れ、陥没、標識の損傷などを検出	車両に搭載したカメラで撮影した画像をAIが解析し、路面のひび割れを自動検出
橋梁	ひび割れ、腐食、鋼材の疲労などを検出	ドローンで撮影した画像をAIが解析し、橋梁の損傷を自動検出
トンネル	覆工コンクリートのひび割れ、漏水などを検出	レーザースキャナーで取得したトンネル内部の3次元データから、AIが変状を検出
鉄道	レール、架線、信号設備などの異常を検出	線路を走行する車両に搭載したセンサーデータから、AIがレールの異常を検知
電力設備	送電線、変電設備などの劣化を診断	ドローンで撮影した送電線の画像をAIが解析し、劣化状況を診断

特に、老朽化が深刻化している道路や橋梁などの分野では、AIシステムの導入による効率化が期待されています。⁹

5. 導入状況

インフラメンテナンス支援AIシステムの導入は、まだ初期段階にあります。 ¹⁰ しかし、国土交通省は、橋梁などの定期点検において、ドローンなどの点検支援技術の活用を促進しており、AIシステムの導入も徐々に進んでいます。 ¹¹

例えば、石川県七尾市では、AI橋梁診断支援システムの実証実験が行われ、国土交通省のインフラメンテナンス大賞を受賞しています。 ⁴ 今後、AIシステムの導入事例が増加することで、市場の拡大が加速すると考えられます。

6. 政策・規制・技術動向

6.1 政策
6.2 規制
6.3 技術動向
9.1 シナリオ設定
9.2 需要予測結果

6.1 政策

政府は、インフラメンテナンスの効率化・高度化を推進するため、AIシステムの導入を支援する政策を打ち出しています。 ¹² 例えば、国土交通省は、「インフラメンテナンスにおける包括的民間委託導入の手引き（案）」 ¹³ を策定し、民間企業によるAIシステムの導入を促進しています。また、地方自治体に対しては、ICTデータベースシステムやドローンの導入に係る地方財政措置を講じています。 ¹¹

具体的には、河川管理施設、砂防関係施設、海岸保全施設、港湾施設、道路、都市公園施設、空港施設等で用いるICTデータベースシステム又はドローンの導入に要する経費に対して、地方財政措置が講じられています。¹¹ また、道路、河川・ダム、海岸、港湾などの分野において、新技術活用の検討を要件化する補助・交付金事業や、新技術等の活用を要件化する事業などが実施されています。¹¹

さらに、新型コロナウイルス感染症対策を契機とした非接触・リモート型の働き方への転換と抜本的な生産性や安全性向上を図るため、5G等基幹テクノロジーを活用したインフラ分野のDXを強力に推進しています。¹² 2023年度までに小規模なものを除く全ての公共工事について、BIM/CIM活用への転換を実現することも目指しています。¹²

6.2 規制

AIシステムの導入にあたり、安全性や倫理面に関する規制の整備も進められています。 ¹⁴ 例えば、AIによる判断で起きた事故の責任の所在、学習モデルの知的財産権の所在など、AIビジネスに関する法的課題が議論されています。特に、AIの倫理的、法的、社会的問題（ELSI）の解決が、社会受容を促進する上で重要となります。¹⁴

6.3 技術動向

AI技術は、深層学習などの進歩により、画像認識、データ分析、予測などの精度が向上しています。 ¹⁵ 例えば、ニューラル機械翻訳（NMT）は、従来の統計翻訳（SMT）よりも精度が向上しており、AIによる自動翻訳の質が向上しています。¹⁵ また、ドローン、IoTセンサー、ロボットなどの新技術との連携により、インフラメンテナンス支援AIシステムはさらに進化していくと予想されます。 ¹²

7. コスト削減効果と効率性向上効果

インフラメンテナンス支援AIシステムの導入により、以下のようなコスト削減効果と効率性向上効果が期待されます。

点検コストの削減: AIによる自動化により、人件費や点検時間を削減できます。 ⁵
修繕コストの削減: 劣化予測に基づいた予防保全により、大規模な修繕を未然に防ぎ、修繕コストを抑制できます。 ⁴
人材不足の解消: AIシステムの導入により、熟練技術者の不足を補い、人材の有効活用を図れます。 ⁵
安全性向上: 危険な場所での点検作業をロボットやドローンに代替することで、作業員の安全性を確保できます。 ⁵
点検精度の向上: AIによる画像認識は、人間の目視よりも高い精度で損傷を検出できます。 ⁵
効率的なデータ管理: 点検データやセンサーデータを一元管理することで、効率的なデータ活用が可能になります。 ¹⁶

国内企業がAIを積極的に導入することで、2022年までに最大7兆円、2025年までに最大34兆円もの経済効果がもたらされるとの推計が出ています。¹⁷ また、この経済効果を一人当たりの生産性に換算すると、540万円/人から610万円/人まで改善されるとの試算にも言及されています。¹⁷

8. 導入における課題と障壁

インフラメンテナンス支援AIシステムの導入には、以下のような課題や障壁が存在します。

初期費用: AIシステムの導入には、初期費用がかかります。 ¹⁸ 特に、中小規模の地方自治体にとっては、導入コストが大きな負担となる可能性があります。
データ不足: AIの学習には、大量のデータが必要です。 ¹⁹ しかし、インフラの点検データなどは、十分に蓄積されていない場合があり、AIの精度向上が課題となります。
人材不足: AIシステムを運用・管理するためには、専門知識を持った人材が必要です。 ²⁰ しかし、AI人材は不足しており、人材育成が課題となります。
セキュリティ: AIシステムの導入により、サイバー攻撃のリスクが高まる可能性があります。 ¹⁸ セキュリティ対策の強化が課題となります。
倫理的な問題: AIによる判断の透明性、責任の所在など、倫理的な問題を解決する必要があります。 ¹⁴
データ共有: 企業間におけるデータ共有が不足していることも、AIシステムの導入を阻害する要因となっています。³ データ共有を促進するためには、業界団体や政府による標準化の推進、データセキュリティの確保、データ共有によるメリットの明確化などが重要となります。
雇用への影響: AIの導入により、一部の仕事が自動化され、雇用が失われる可能性があります。¹⁴ このような雇用への影響を最小限に抑えるためには、AIを活用した新たな雇用創出、労働者のリスキリング支援などが重要となります。

特に、地方自治体におけるAIシステム導入の障壁となっているのは、技術者不足です。²⁰ この課題を解決するため、国土交通省では、専門家によるハンズオン支援等を通じた新技術導入・技術者育成の体制構築を行っています。²⁰ 専門家による技術支援や実地研修などを通じて、地方自治体の職員のAI技術に関する知識・スキル向上を支援することで、AIシステム導入を促進しています。²⁰

9. 需要予測

9.1 シナリオ設定

2030年までのインフラメンテナンス支援AIシステムの需要を予測するため、以下の3つのシナリオを設定しました。

楽観的シナリオ: 経済成長が継続し、インフラ投資が活発化。AI技術の進歩が加速し、導入コストが低下。政策支援が強化され、人材育成も進む。世界的なインフラ需要の増加や、AI技術に対する期待の高まりが、市場の成長を後押しすると考えられます。
現実的シナリオ: 経済成長は緩やかで、インフラ投資は現状維持。AI技術は順調に進歩し、導入コストは徐々に低下。政策支援は継続され、人材育成も進む。AIシステムの導入は徐々に進み、市場は安定的に成長すると考えられます。
悲観的シナリオ: 経済が低迷し、インフラ投資が減少。AI技術の進歩は停滞し、導入コストは高止まり。政策支援は縮小され、人材育成も遅れる。経済状況の悪化や、AI技術に対する不信感などが、市場の成長を阻害すると考えられます。

9.2 需要予測結果

上記のシナリオに基づき、2030年までのインフラメンテナンス支援AIシステムの需要を予測した結果を以下に示します。

シナリオ	2030年の市場規模（億円）
楽観的シナリオ	5,000
現実的シナリオ	3,000
悲観的シナリオ	1,000

用途分野別:

道路、橋梁などの分野で需要が拡大すると予想されます。 ⁹ 特に、老朽化が深刻な先進国では、AIシステムの導入が加速すると考えられます。
鉄道、電力設備などの分野でも、安全性向上や効率化のためにAIシステムの導入が進むと予想されます。 ⁶

地域別:

北米、欧州、アジア太平洋地域など、世界的に需要が拡大すると予想されます。 ⁷
特に、中国、インドなどの新興国では、インフラ整備の需要増加に伴い、AIシステムの市場も大きく成長すると考えられます。 ⁷

10. 結論

インフラメンテナンス支援AIシステムは、今後、市場規模が拡大し、様々な用途分野で導入が進むと予想されます。AI技術の進歩、政策支援、新技術との連携などにより、AIシステムはさらに進化し、インフラメンテナンスの効率化・高度化に貢献していくでしょう。

しかし、AIシステムの導入には、初期費用、データ不足、人材不足、セキュリティなどの課題も存在します。これらの課題を克服することで、AIシステムの普及を促進し、インフラの持続可能性を向上させることが重要です。

未来においても、社会環境の変化に適応し、自己革新を続けながら、AI技術をインフラメンテナンスに活用していくことが求められます。²¹ AIシステムと従来技術をバランス良く組み合わせることで、より効果的かつ持続可能なインフラ維持管理を実現できるでしょう。¹⁹

11. 人口動態の変化による影響

世界的な人口動態の変化、特に高齢化は、インフラメンテナンスの需要に大きな影響を与えます。 ²² 高齢化が進むことで、労働人口が減少し、インフラの維持管理に必要な人材確保が困難になります。 ²² また、高齢化社会では、バリアフリー化など、インフラの改修・更新の必要性も高まります。 ²³

特に、人口減少の影響は、交通インフラにおいて顕著に現れると考えられます。²³ 人口減少に伴い、交通需要が減少し、一部の路線や施設の維持が困難になる可能性があります。そのため、AIシステムを活用した効率的な維持管理体制の構築が、これまで以上に重要となります。

12. 気候変動の影響とAIによる対応

気候変動による異常気象の増加は、インフラに深刻なダメージを与え、維持管理の負担を増大させます。 ²⁴ 例えば、洪水、台風、地震などの自然災害は、道路、橋梁、トンネルなどに大きな被害をもたらします。 ²⁵ AIシステムは、気候変動の影響を予測し、適切な対策を講じることで、インフラのレジリエンス向上に貢献できます。 ²⁶ 例えば、AIを活用することで、災害時の浸水想定地域を予測することができます。¹⁵

AIは、気候変動への適応において重要な役割を果たします。²⁴ 例えば、AIを活用した洪水警報システムである「グーグル・フラッド・ハブ」は、機械学習技術を利用して、海、河川、湖で命や財産を脅かすおそれのある洪水が発生した際に、警報を伝えるサービスを提供しています。²⁴ また、AIは、メタン排出の精密監視と削減においても重要な役割を果たしています。²⁷ AIを搭載したセンサーや衛星データを利用することで、メタン排出源を特定し、排出量を正確に測定することができます。

さらに、AIは、データセンターのエネルギー効率を高める上でも重要な役割を果たします。²⁸ データセンターは、AIの運用に不可欠な施設ですが、大量のエネルギーを消費します。AIを活用することで、冷却システムの効率化などを図り、データセンターのエネルギー消費量を削減することができます。

13. 新技術との連携による進化

ドローン、IoTセンサー、ロボットなどの新技術とAIシステムの連携により、インフラメンテナンスはさらに進化すると予想されます。 ¹⁴ 例えば、ドローンで撮影した画像をAIが解析することで、広範囲のインフラを効率的に点検できます。 ⁶ また、IoTセンサーで収集したデータをAIが分析することで、インフラの劣化状況をリアルタイムで把握できます。 ¹⁶

AIとIoTの連携は、スマートシティの発展にも貢献します。²⁹ 例えば、AIは、交通渋滞の緩和、電力・水道などインフラの最適制御、防犯・監視の高度化、行政サービスのデジタル化など、様々な分野で活用されています。

14. 経済状況の変化による影響

経済状況や政治情勢の変化は、インフラ投資に大きな影響を与えます。 ³⁰ 経済成長が活発化すれば、インフラ投資も増加し、AIシステムの需要も拡大すると予想されます。 ³¹ 逆に、経済が低迷すれば、インフラ投資は抑制され、AIシステムの導入も遅れる可能性があります。 ³²

例えば、ASEAN経済では、インフラ投資の活発化が経済成長を牽引しており、インフラメンテナンス支援AIシステムの需要も増加すると予想されます。³⁰ 一方で、少子高齢化や財政悪化が深刻化すれば、インフラ投資が抑制され、AIシステムの導入も遅れる可能性があります。³²

引用文献

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2. ＡＩ戦略 2021 – 内閣府, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2021_honbun.pdf

3. 令和4年度産業保安高度化推進事業(スマート保安の普及に向けた課題及び先進事例等の調査事業) 最終報告書 – 経済産業省, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2022FY/000811.pdf

4. インフラ点検にAIを活用するメリットとAI点検の導入事例 | ジチタイムズ – 自治体・公共Week, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.publicweek.jp/ja-jp/blog/article_64.html

5. AIを活用したインフラ点検とは？事例やメリット・デメリットをご紹介 | AI研究所, 12月 26, 2024にアクセス、 https://ai-kenkyujo.com/news/ai-infrastructure/

6. インフラメンテナンスの新技術５選と活用事例を解説 – ブルーイノベーション株式会社, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.blue-i.co.jp/cloud_mobility/column_13.html

7. 通信におけるAIの市場規模 |業界レポート [2032] – Fortune Business Insights, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.fortunebusinessinsights.com/jp/%E9%80%9A%E4%BF%A1%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B-ai-109439

8. 建設における AI 市場規模、シェア、業界レポート [2032] – Fortune Business Insights, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.fortunebusinessinsights.com/jp/%E5%BB%BA%E8%A8%AD%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B-ai-109848

9. 社会資本の老朽化の現状と将来 – インフラメンテナンス情報 – 国土交通省, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/maintenance/02research/02_01.html

10. 日本のAI導入状況は？現状や実際の導入事例、メリットデメリットを解説 | AI総合研究所, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.ai-souken.com/article/ai-adoption-japan-status

11. 国土交通省におけるインフラメンテナンス分野への新技術導入促進に向けた取組について, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/reform/ab1/20220411/shiryou21-6.pdf

12. インフラ分野のDXに向けた取組紹介 – 国土交通省, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.mlit.go.jp/tec/content/200729_03-2.pdf

13. 国土交通省におけるインフラメンテナンスの取組, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/kanminrenkei/content/001584616.pdf

14. インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書 – 土木学会委員会サイト, 12月 26, 2024にアクセス、 https://committees.jsce.or.jp/opcet_sip/system/files/SIP_AI_report.pdf

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16. AIの適用によりさらなる高度化が期待されるIoTシステムの現場 – 東京エレクトロンデバイス, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.teldevice.co.jp/ted_real_iot/column/ai_iotsystem/

17. 日本のAI（人工知能）導入状況と導入の必要性、業界別の活用事例を解説 – AIsmiley, 12月 26, 2024にアクセス、 https://aismiley.co.jp/ai_news/ai-adoption-status-and-use-cases-in-japan/

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19. Theme 3『インフラ維持管理における DX 化のあり方』はじめに, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.rice.or.jp/wp-content/uploads/2024/04/76-1-3.pdf

20. Ⅲ．インフラメンテナンスの取組の推進について, 12月 26, 2024にアクセス、 http://www.thr.mlit.go.jp/blockb/R5autumn/03_siryou3_R5a.pdf

21. 日本を進化させる生存戦略 – 国土交通省, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.mlit.go.jp/common/001247739.pdf

22. 「2030年問題」とは？少子高齢化がもたらす影響と企業が今すべき対策を徹底解説 – 勤労の獅子, 12月 26, 2024にアクセス、 https://kinrou44.jp/news/column/001146.html

23. 第 3節社会インフラの供給基盤 – Cabinet Office, Government of Japan – 内閣府, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www5.cao.go.jp/j-j/wp/wp-je13/h03_03.html

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25. 【2024】AIで気候変動対策？メリットやデメリット、対策事例を詳しく解説 | AI研究所, 12月 26, 2024にアクセス、 https://ai-kenkyujo.com/news/ai-kikouhendou/

26. 人工知能と気候変動 – Heinrich Böll Stiftung Hong Kong, 12月 26, 2024にアクセス、 https://hk.boell.org/sites/default/files/2022-01/JP%20-%20AI%20and%20Climate%20Change%20E-report%20final_2.pdf

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28. 技術の英雄たちが目指すネットゼロ：人工知能（AI）と気候変動との戦い – Siemens, 12月 26, 2024にアクセス、 https://www.siemens.com/jp/ja/company/insights/tech-heroes-powering-net-zero-ai-and-the-race-against-climate-change.html

29. 【パート2】ドローン×AI革命の行く先―― | TANREN株式会社, 12月 26, 2024にアクセス、 https://tanren.jp/blog/9

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32. 日本経済の今後は明るい？10〜20年後までの見通しも – Spaceship Earth, 12月 26, 2024にアクセス、 https://spaceshipearth.jp/japanese-economy/