スマート技術による都市インフラのアセットマネジメント：理論、国内外の事例、実践的ツールと手法
はじめに：都市インフラ老朽化とスマート技術の可能性
多くの都市において、高度経済成長期以降に集中的に整備されたインフラ構造物の老朽化が深刻な課題となっています。道路、橋梁、トンネル、上下水道、公共建築物など、都市の機能を支える基盤が寿命を迎えつつあり、その維持管理、修繕、更新には莫大なコストと専門的な知見が求められています。限られた財源と人員の中で、いかに効率的かつ効果的にインフラの健全性を維持し、持続可能な都市運営を実現するかは喫緊の課題です。
このような背景において、IoT、AI、ビッグデータ、デジタルツインといったスマート技術の活用は、都市インフラのアセットマネジメントに変革をもたらす鍵として注目されています。従来の事後保全や計画保全から、状態監視に基づく予防保全や予知保全へとシフトすることで、ライフサイクルコストの削減、リスクの最小化、サービスの安定供給に貢献することが期待されています。
本稿では、スマートシティ計画における都市インフラのアセットマネジメントに焦点を当て、その基本的な理論、国内外の先進的な事例、そして実務で活用可能な実践的なツールと手法について解説いたします。都市計画コンサルタントをはじめとする専門家の皆様が、インフラ分野のスマート化を検討・提案される際の参考となれば幸いです。
都市インフラのアセットマネジメントにおける理論とスマート技術の役割
都市インフラのアセットマネジメントとは、インフラ資産（アセット）のライフサイクル全体にわたり、計画、整備、維持管理、更新、廃止に至る各段階で最適な意思決定を行い、最小の費用で最大の効果（性能維持、リスク低減）を得るための体系的なアプローチです。このプロセスにおいて、スマート技術は以下のような役割を果たします。
- 状態監視とデータ収集: センサーネットワーク、ドローン、衛星画像、モバイルマッピングシステムなどを活用し、インフラの状態に関するリアルタイムまたは高頻度のデータを収集します。これにより、従来の定期点検では見逃されがちだった劣化の兆候や変化を早期に捉えることが可能となります。
- データ分析と診断: 収集した膨大なデータをAIや機械学習を用いて分析し、インフラの健全性評価、劣化原因の特定、将来の劣化予測を行います。これにより、属人的な判断に頼る部分を減らし、客観的かつ定量的な診断が可能となります。
- リスク評価と優先順位付け: インフラの劣化状態、重要度（機能停止時の影響度）、維持管理コストなどを考慮し、修繕や更新の必要性、緊急度、優先順位をリスクベースで評価します。スマート技術による精緻なデータ分析は、このリスク評価の精度を向上させます。
- メンテナンス計画の最適化: 分析結果に基づき、いつ、どのインフラに、どのようなメンテナンスを実施すべきかを最適化します。AIによる予測モデルを活用することで、故障前に必要な対策を講じる予知保全の実現を目指します。
- 意思決定支援と可視化: 収集・分析されたデータをGISやデジタルツインと連携させ、インフラの状態やメンテナンス計画を視覚的に把握し、関係者間での情報共有や合意形成を支援します。シミュレーション機能を活用することで、異なるメンテナンスシナリオの影響を評価することも可能です。
これらの技術を統合することで、インフラの「見える化」を高度化し、データに基づいた合理的かつ戦略的なアセットマネジメントを実現することが、スマートアセットマネジメントの基本的な考え方です。
国内外の先進的な導入事例
スマート技術を用いた都市インフラのアセットマネジメントは、国内外で様々な取り組みが進められています。
- シンガポール: 国家レベルで「Smart Nation」構想を推進しており、インフラ維持管理もその重要な柱の一つです。橋梁やトンネルにIoTセンサーを設置し、構造変位や振動などをリアルタイムでモニタリングするシステムを導入しています。収集されたデータは統合的なプラットフォームで管理・分析され、予防保全に活用されています。デジタルツインを活用した都市全体のインフラ管理にも取り組んでいます。
- イギリス（ロンドン、スコットランドなど）: 道路インフラの維持管理において、AIを活用した路面劣化検知システムや、センサーデータに基づく橋梁のモニタリングシステムが導入されています。特に、複雑な構造を持つ都市部の橋梁や地下インフラの健全性評価において、高度なデータ分析が活用されています。
- 日本国内の自治体・企業:
- 東京都: 都が管理する橋梁やトンネルにおいて、センサーや画像解析技術を活用した点検・診断の効率化、劣化予測モデルの構築などに取り組んでいます。
- 名古屋市: 下水道施設の維持管理において、AIによる管渠の劣化予測や、点検データの効率的な管理システムを導入する実証実験を行っています。
- 関西電力送配電株式会社: 送配電設備の鉄塔や電線路の点検にドローンやAIを活用し、異常箇所の自動検出や診断の効率化、コスト削減を実現しています。
- NEXCO各社: 高速道路の橋梁やトンネルにおいて、センサーやロボット、画像解析技術を用いた点検・モニタリングの高度化、予防保全への取り組みを進めています。
これらの事例は、特定のインフラ種類や地域に特化したものから、都市全体のインフラを統合的に管理しようとするものまで様々です。成功事例に共通するのは、単なる技術導入に終わらず、収集したデータをいかにアセットマネジメントの意思決定に結びつけ、実際のメンテナンスプロセスを改善するかという視点です。
実践的なツールと手法
スマート技術を活用した都市インフラのアセットマネジメントを推進するためには、以下のようなツールや手法が実務において重要となります。
- インフラ情報管理システム（IMS）/アセットマネジメントシステム（AMS）: インフラの種類、位置、構造諸元、建設履歴、点検・修繕履歴などの台帳情報を一元管理するシステムです。GIS機能と連携し、空間情報としてインフラを管理できるものが主流です。スマート技術から得られるリアルタイムデータや分析結果を取り込み、アセットの状態やリスクを統合的に把握する基盤となります。
- IoTプラットフォームとセンサー: インフラに設置された様々な種類のセンサー（加速度、ひずみ、温度、湿度、腐食、画像など）からのデータを収集・蓄積・管理するためのプラットフォームです。データ形式の標準化や、他のシステムとの連携機能が重要となります。
- データ分析ツール（AI/機械学習ライブラリ、統計解析ソフトウェアなど）: 収集した大量のセンサーデータや点検データから、異常検知、劣化パターンの認識、将来の劣化予測モデル構築などを行うためのツールです。PythonやRといったプログラミング言語のライブラリ（TensorFlow, PyTorch, Scikit-learnなど）や、専門的な分析ソフトウェアが利用されます。
- GIS（地理情報システム）: インフラの位置情報と関連データを統合し、地図上で可視化・分析するための基幹ツールです。インフラの状態、リスク、メンテナンス履歴などを地理空間情報として管理することで、都市全体のインフラ状況を俯瞰し、地域的な課題を特定するのに役立ちます。
- デジタルツイン: 物理的なインフラ資産の仮想空間上の複製を作成し、リアルタイムデータを連携させてインフラの状態をシミュレーション・予測する技術です。インフラの健全性評価、将来予測、異なるメンテナンスシナリオの比較検討、住民への情報提供などに活用が期待されています。インフラアセットマネジメントにおける意思決定を高度化する究極的なツールの一つです。
- 点検・診断支援ツール: ドローン、点検ロボット、モバイルマッピングシステム、高精細カメラ、赤外線カメラ、超音波探傷器など、インフラの状態を詳細に把握するためのハードウェアおよび、そこで取得した画像・映像データを解析するソフトウェア（AIによるひび割れ検出など）が含まれます。
これらのツールを単体で使用するだけでなく、データ連携基盤を通じて相互に連携させ、データの流れを最適化することが、スマートアセットマネジメントを効率的に運用する鍵となります。
課題と今後の展望
スマート技術を用いた都市インフラのアセットマネジメントには多くのメリットがありますが、導入・運用にあたってはいくつかの課題が存在します。
- データの標準化と連携: 様々なセンサーやシステムから取得されるデータの形式が異なる場合が多く、それらを統合し、アセットマネジメントシステムや他の都市データプラットフォームと連携させるための標準化と技術的な課題があります。
- セキュリティ: インフラ管理システムは都市の重要インフラに関わるため、サイバーセキュリティ対策は極めて重要です。データの漏洩やシステムの不正操作を防ぐための厳重な対策が不可欠です。
- コスト: 初期導入コスト（センサー設置、システム構築）や運用コスト（データ通信料、システム保守、分析専門家）が発生します。これらのコストと、予防保全によるライフサイクルコスト削減効果とのバランスを評価する必要があります。
- 人材育成と組織体制: スマート技術を活用したアセットマネジメントには、従来の土木・建築技術に加え、IT、データ分析、システム運用に関する専門知識を持つ人材が必要です。また、部署間の連携を強化し、データに基づいた意思決定文化を醸成するための組織体制の整備も求められます。
- 法制度・規制: 新しい技術やデータ活用に関連する法制度やガイドラインの整備が追いついていない場合があります。
今後の展望としては、都市デジタルツインとの本格的な連携による、より高度な予知保全や都市機能全体のシミュレーション、そして、住民がインフラの状態を共有したり、軽微な異変を報告したりといった、住民参加型のモニタリング手法の発展などが考えられます。また、インフラ維持管理における新たなビジネスモデル（データサービス提供、性能ベース契約など）の創出も期待されます。
まとめ
都市インフラの老朽化は、持続可能な都市運営にとって避けて通れない課題です。スマート技術は、この課題に対し、データに基づいた客観的かつ効率的なアセットマネジメントを実現するための強力なツールとなります。IoTによる状態監視、AIによる劣化予測、GISやデジタルツインによる可視化と意思決定支援といった技術を組み合わせることで、従来のインフラ維持管理を大きく変革し、ライフサイクルコストの削減、リスクの低減、そして住民サービスの向上に貢献することが可能です。
導入にあたっては、技術的な課題だけでなく、データの標準化、セキュリティ、コスト、人材育成、組織体制といった課題を克服する必要がありますが、国内外の先進事例は、その可能性を示唆しています。都市計画に携わる専門家の皆様には、これらのスマート技術をインフラアセットマネジメントに積極的に取り入れ、よりレジリエントで効率的な未来都市の実現に向けた計画策定を進めていただくことが期待されています。