記事 ／ 2026年11月12日にまとめ
橋梁点検に AI はどう使われているか — 公開資料にみる国内の取り組み
橋の老朽化が進むなか、点検の写真整理・損傷の検出・調書の作成に AI を使う取り組みが、県や市で始まっています。公開されている資料・報道をもとに、主な取り組みと、分かっている効果・課題をまとめました。
外部の資料・報道のまとめです
なぜ橋梁点検に AI なのか
道路橋は橋長2m以上が対象で、5年に1回の定期点検が基本です。管理する橋の多くは小規模で、山口県では県管理の約6割（県内の市町を含めると約8割）が橋長10m以下とされています。
現場では、損傷の手書きメモと写真の手作業での整理、定性的な基準による評価のばらつきが課題として挙げられています。高い橋では、橋梁点検車やロープアクセスの費用も重い負担です。
国の定期点検要領では、近接目視と同等の診断ができる方法であれば、ほかの方法（点検支援技術）も使えることが示されています（2019年の改定で示され、2024年3月の改定でも引き継がれた）。国は使える技術を「点検支援技術性能カタログ」にまとめ、2024年4月には78技術を拡充しています。
AI の使われ方
点検の流れのどこに AI を入れるかで、大きく4つに分かれます。実務に乗っているのは上の3つで、劣化の推定・予測は研究・実証の段階が中心です。
- 損傷の検出：写真・ドローン画像から、ひび割れ・剥離・鉄筋露出・腐食を抽出する
- 健全性の診断支援：損傷程度や健全性の判定を AI が示し、技術者の判定のばらつきを減らす
- 調書・記録の作成：現場の入力と写真から点検調書を作り、帰庁後の作業を減らす
- 劣化の推定・予測：たわみなどの挙動や点検の履歴から、目に見えない劣化を推し量る
分かっている効果と課題
公開資料で数値が示されている効果は、山口県の「点検の総作業時間 約2割削減」です。そのほかは「期待される」段階や、研究段階の精度の報告にとどまります。
- 健全性の最終的な判定は、引き続き技術者が行う。AI は判定のばらつきを減らす補助として位置づけられている
- 画像で分かるのは表面の損傷。打音で確かめるうきや内部の劣化は、別の手段が要る
- 主体は自治体単独より、企業・大学・建設コンサルタントとの共同がほとんど
紹介する取り組み
- 外部の記事・資料長野県伊那市・NTT ME
ドローン・AI・点検アプリを一つにした橋梁点検システム
2023〜2025年度に実証、2026年9月に発表
ドローンで撮影した画像を AI で解析し、コンクリートのひび割れや鋼材の腐食を検知、腐食による減肉も推定する。点検計画の策定から撮影の支援、帰庁後の調書作成までを一つのシステムで行い、国の道路データ連携基盤（xROAD）とつなぐ。
結果・見込み
市は700を超える橋を管理。高所作業の低減や費用負担の軽減、技術者不足への対応が「期待される」段階で、2026年度から有効性の検証と活用の拡大に取り組むとされている。
出典：DXマガジン『伊那市とNTT ME、ドローンとAIを活用した橋梁点検システムを共同開発』（2026年9月）（新しいタブで開きます）
- 外部の記事・資料山口県
AI による橋梁インフラ点検・診断システム
2024年6月時点の県の資料
タブレットの3Dスキャンで損傷の位置と橋全体の状況を把握し、写真を AI で解析して損傷程度と健全性を診断、点検調書を自動で作る。コンクリートの剥離・うき・鉄筋露出、ひび割れに特化した AI を独自に開発した。
結果・見込み
点検の総作業時間を約2割削減。第7回インフラメンテナンス大賞の優秀賞などを受賞している。
- 外部の記事・資料石川県七尾市（BIPROGY・日本海コンサルタント）
AI による小規模橋梁の点検の支援
七尾市での実証実験。国の現地実証の公募資料（2021年度）に記載
写真と橋の諸元を入力すると、AI が劣化の要因と健全性を診断し、点検調書を自動で作る。技術者の技量の差による見落としや、判定のばらつきへの対策として提案された。
結果・見込み
判定のばらつきの低減と、点検業務の省力化を狙う。国の新技術情報提供システム（NETIS）に登録、第4回インフラメンテナンス大賞の優秀賞を受賞。
出典：国土交通省『AIによる橋梁点検業務の支援（道路に関する新たな取組みの現地実証 公募資料）』（2021年度）（新しいタブで開きます）
- 外部の記事・資料富山市（京都大学・NTTドコモ）
動画から橋の劣化を推定する AI の実証
2019年12月〜2020年9月（予定）の実証
橋を走る車両と橋のたわみを動画で同時に撮影し、車両の重量を推定したうえで、橋の複数の地点のたわみから AI で劣化を推定する。富山市の八尾大橋で実証した。
結果・見込み
模型の橋の実験で異常を検出できたと報告。2022年ごろの実用化を目標としていたが、その後の状況は公開資料では確認できなかった。
出典：京都大学『動画撮影で橋のたわみと車両重量をもとに劣化を推定する「橋梁劣化推定AI」を開発』（2019年12月）（新しいタブで開きます）
- 外部の記事・資料富士フイルム
写真からひび割れを検出するクラウド型のサービス
2018年から提供
橋梁やトンネルなどのコンクリート構造物の写真から、AI でひび割れを自動で検出する。初期費用のかからないクラウド型で、小規模な構造物から使える。
結果・見込み
国の点検支援技術性能カタログに掲載。利用は1,800社以上（2025年12月時点、同社の発表）。
出典：富士フイルム『社会インフラ画像診断サービス「ひびみっけ」自治体の新技術導入』（2026年時点の掲載）（新しいタブで開きます）
出典一覧
2026年11月12日にまとめました。リンク先の内容は、その後に変わっていることがあります。
- DXマガジン『伊那市とNTT ME、ドローンとAIを活用した橋梁点検システムを共同開発』（2026年9月）（新しいタブで開きます）
- 山口県『AI による橋梁インフラ点検・診断システムの概要』（2024年6月）（新しいタブで開きます）
- 国土交通省『AIによる橋梁点検業務の支援（道路に関する新たな取組みの現地実証 公募資料）』（2021年度）（新しいタブで開きます）
- 京都大学『動画撮影で橋のたわみと車両重量をもとに劣化を推定する「橋梁劣化推定AI」を開発』（2019年12月）（新しいタブで開きます）
- 富士フイルム『社会インフラ画像診断サービス「ひびみっけ」自治体の新技術導入』（2026年時点の掲載）（新しいタブで開きます）
- 日本建設機械施工協会『道路トンネル定期点検における点検支援技術の導入促進（建設機械施工 Vol.76 No.5）』（2024年5月）（新しいタブで開きます）