老朽化インフラ、点検だけでは追いつかない｜主要8社と事業機会

道路や橋、トンネル、水道などで老朽化が進み、新しい点検技術も増えています。事故を防ぎ、サービスを維持するためには、異常の発見に続いて、限られた予算と人員でどこを先に直すかを決め、必要な措置を実行することが重要です。

国土交通省の2025年度集計は、早期・緊急の措置が必要と判定された橋梁の数と、措置への着手状況を示しています。本稿では施設の年齢だけでなく、点検後に何が進み、何が残るかを見ます。

情報確認日：2026年9月28日。企業事例の成果は各社が紹介した対象・公表時点のものです。

老朽化インフラは、築年数より「措置まで回るか」が問題

築年数と危険度、修繕への着手と完了を分け、必要な措置まで進んでいるかを確認します。 老朽化インフラを考えるとき、建設後50年という数字だけを見ると、問題を単純化しすぎます。

というのも、同じ年齢の橋でも、交通量、塩害、凍結防止剤、排水、過去の補修で状態は変わるからです。つまり、年齢は点検の優先順位を考える手掛かりであり、危険度そのものではありません。

国土交通省の案内では、道路橋やトンネルなどは5年に1度の定期点検が義務付けられ、2024年度から三巡目が始まっています。点検、診断、措置、記録の各担当を決め、次の作業へ引き継ぐ仕組みが必要です。

2025年度道路メンテナンス年報の公表資料によると、建設後50年以上の橋梁は2018年度末の約13万橋から2025年度末の約24万橋へ増えました。一方、早期・緊急の措置が必要な判定区分Ⅲ・Ⅳは約6.9万橋から約5.1万橋へ減っています。

これは各年度の該当数の比較であり、差の約1.8万橋すべてで修繕が完了したという集計ではありません。

同資料では、2020年度に区分Ⅲ・Ⅳと診断された地方公共団体管理の橋梁について、修繕等への着手率が79％でした。着手は工事等の完了とは別で、区分Ⅳの緊急措置を次の点検まで待ってよいという意味でもありません。

管理者は個別施設の状態と対応期限を確認します。

事業化の示唆は、発見した損傷の数だけを成果にしないことです。顧客に残る仕事が追加調査なのか、設計・予算の確保なのか、発注・施工なのかを見極め、次の担当者が判断できる資料まで届けることが検討課題になります。

老朽化の現状を、六つの施設で比べる

新規事業の対象は「インフラ全般」から施設・部位へ絞ります。構造、管理者、点検方法、発注単位の違いから、提供する仕事を選びます。

建設後50年以上の割合は老朽化の目安であり、事故率や市場規模を表す数字ではありません。 国土交通省の将来推計では、道路橋の建設後50年以上の割合は2023年3月の約37％から2040年3月に約75％へ増える見込みです。

港湾施設は約27％から約68％、トンネルは約25％から約52％です。橋梁・トンネル・河川管理施設・港湾施設の割合は、建設年度が不明な施設を除いて算出しています。

六つの施設は、構造、管理者、点検方法、工事の発注単位が異なります。

上の2025年度年報とこの2023年基準の推計は、対象と時点が異なるため、件数と割合を組み合わせて計算しないようにします。

道路表面の撮影には日常走行車両のカメラ、狭い空間には適合する小型ドローンなどが候補になります。脚型ロボットは歩行可能な通路から設備を調べるもので、細い管路の内部に入れるとは限りません。

内部腐食や漏水は、対象に合う管内調査・非破壊検査などを別に選びます。

売上機会は、契約対象にできる施設数、点検頻度、提供する仕事の単価、管理者の予算・発注方法から見積もります。高齢化率をそのまま需要の増加率にしたり、すべての古い施設で同じ点検機器が使えると考えたりしないことが重要です。

インフラメンテナンスの四つの仕事と引き継ぎ

点検・診断・措置・記録の担当と引き継ぐ情報を決め、途中で作業を止めない設計にします。 状態を集める「点検」、意味と緊急度を判断する「診断」、修繕などの「措置」、結果を残す「記録」を、一つのメンテナンスサイクルとしてつなぎます。

第一は、写真、動画、打音、熱、振動、位置情報などを集める仕事です。ドローンやロボットは、高所、暗所、狭い場所の撮影を助けます。

しかし、対象物が濡れている、照明が足りない、死角があると、必要な画像を取れません。

第二は、集めたデータから損傷を見つけ、進み方を判断する仕事です。AIは、ひび割れや漏水の候補を抽出できます。

ただし、補修が必要か、いつまでに直すかという判断には、構造、原因、周辺環境を読む専門知識が要ります。

第三は、修繕等に向けた設計、予算化、発注、施工です。損傷写真に部位、寸法、技術者の判断を対応付ければ、次の担当者が必要な調査や数量を確認しやすくなります。

緊急時の通行規制など、通常の予算・工事手順を待たずに行う安全措置は管理者が別途判断します。

第四は、結果を残し、前回との差を見る仕事です。たとえば、年度ごとに写真の位置や名称が変わると、劣化が進んだのかを比べられません。

BIMの記事で扱ったような三次元モデルも、施設、部位、点検記録を同じ場所へ結び付けるために使えます。

この四つの間でデータが切れると、AIが速くても全体は速くなりません。導入前には、撮影時間だけでなく、調書作成、技術者の確認、発注図書、修繕完了までの時間を測る必要があります。

老朽化対策を変える五つの技術

掲載実績だけで選ばず、対象の損傷・部位・環境で必要な情報を取れるかを確かめます。 点検支援技術性能カタログの2026年4月1日公表資料では、掲載数は407技術です。

国が定めた標準項目の性能値や、国管理施設等での検証結果をまとめた比較資料であり、掲載だけであらゆる施設・環境での性能や安全が保証されるわけではありません。以下の五つは、選び方を説明するための当研究所の整理です。

一つ目は、カメラと画像AIです。具体的には、コンクリートのひび割れ、漏水、遊離石灰、路面の穴などを候補として抽出します。

この方法は、広い面積を同じ基準で見る作業に向きますが、撮影条件と人による確認を外せません。

二つ目は、ドローンです。橋脚、ダム、港湾、高所などへ近づき、画像や点群を取ります。

足場や交通規制を減らせる可能性があります。一方、風、暗さ、電波、飛行ルール、接近できる距離が制約です。

三つ目は、走行・歩行ロボットです。車輪、脚、磁石など移動の仕組みによって使える場所が異なり、工場内の通路、鋼材面、管内の機器を一括りにはできません。

実際の段差や障害物、充電・通信、故障した機体の回収まで確かめます。

四つ目は、非破壊検査と常時監視です。レーダー、超音波、赤外線、振動、光ファイバーなどは、それぞれ異なる物理量や異常の兆候を測ります。

必要な深さ・分解能・計測頻度から選び、画像だけでは分からない損傷の確認や、重要部位の変化の追跡に組み合わせます。

五つ目は、デジタルツインと資産管理です。具体的には、点検結果を地図や三次元モデルへ重ね、施設の状態、前回との差、修繕履歴を見ます。

スマートシティの記事でも、都市データは集めるだけでなく、日々の意思決定へ組み込むことが重要だと解説しています。

たとえば、ドローンで撮影し、AIが候補を示し、技術者が追加調査と診断を行い、管理者が措置を判断する分担が考えられます。各工程で必要な精度、出力形式、判断者を決めてから技術を組み合わせます。

主要8社は、点検工程のどこを変えるのか

企業名や機器の形より、撮影・解析・調書・運用のどこを任せるかで候補を絞ります。 以下は、国内外8社の提供機能・取り組みを比較した例で、売上順位や推奨ランキングではありません。

道路などの公共施設と工場の設備保全では発注条件が異なるため、用途を分けて読みます。

撮影、遠隔運用、データ整理、専門家の確認、資産管理のどこを任せるかで、相談先は変わります。公表された製品機能と導入後の実測効果を分け、交通規制、危険作業、内業時間など、自社が改善したい指標で検証します。

インフラ点検の五つの製品・導入事例：機能と成果を分けて読む

導入効果の数値は、夜間作業日数・人時・費用など、何を減らした結果かを分けて読みます。 導入目的、提供機能、確認できる結果を分けて紹介します。

企業が公表した効果は、対象の工程と測定条件を確かめて読みます。

富士フイルムは、写真を補修数量へつなぐ

富士フイルムの「ひびみっけ」は、コンクリート面の写真を合成し、ひび割れ等の候補を抽出するサービスです。利用者が結果を確認し、CADデータや幅・長さを記したExcelデータとして出力できるため、撮影後の図面作成・数量整理まで支援します。

同社のドローン撮影の導入紹介では、横研エンジニアリングが河川点検で利用し、損傷図作成と数量計算の負担が減ったと説明しています。削減時間の実測値はこの紹介では示されていませんが、画像を集めるだけでなく、次の書類作成までつなぐ使い方が分かります。

利用企業数は2025年12月時点で1,800社以上とされています。一方、暗い床版や凹凸の多い主桁はドローン撮影に向かない場合があり、部位ごとの適否を確認します。

また、公式の機能説明ではクラウドのデータ保存は60日間です。長期の点検記録は、必要なデータを出力し、顧客側の保存先と対応付ける設計が必要です。

Liberawareは、通行規制を減らして橋の裏側を見る

Liberawareの「IBIS2」は、狭く暗い場所へ入るための小型ドローンです。ネクスコ・エンジニアリング北海道は、高速道路橋の詳細点検でIBIS2を含むドローン点検を使っています。

Liberawareの顧客事例では、IBIS2を含むドローンの導入によって、1年間の夜間作業日数を38％、7日間削減したと報告しています。規制を伴う点検の一部を日中のドローン点検へ移した結果であり、全点検の総工数や費用が38％減ったという指標ではありません。

同社は中空床版端部、箱桁内部、水路ボックスなどで使い、担当者が継続的に訓練しています。自社で導入するなら、ドローンで必要な情報が得られる部位と、打音・触診などを残す部位を分け、風や撮影条件、技能の維持まで運用費に含めます。

NECは、いつもの走行を道路点検へ変える

NECの「くるみえ for Cities」は、公用車などの日常走行とドライブレコーダーを利用する道路劣化AI診断サービスです。専用調査とは別に、普段の走行を道路状態の把握へ使う方法を提案しています。

公式ページでは、ひび割れ率、IRI（平坦性）、MCI（舗装の維持管理指数）や、区画線のかすれの測定を紹介しています。2026年4月には、性能カタログの舗装点検編にひび割れ率が追加されたと案内しています。

入力データ、必要な走行条件、指標ごとの精度は、導入時に仕様と検証結果を確認します。

製品の機能だけで、全路線の調査工数が何割減るかは決まりません。自社の走行路線と頻度、未走行の区間、雨天や路面状態によるデータ不足を確かめ、詳細調査へ回す条件を決めると、日常把握と専門的な点検の分担を設計できます。

イクシスは、ロボット・AI・調書を一つにする

イクシスは、ロボットとAI・3Dデータを組み合わせたインフラ向けサービスを展開しています。ここでは、同社の損傷抽出AIを、撮影した情報から点検記録を作る製品例として取り上げます。

損傷抽出AIの公式説明は、ひび割れ、さび、漏水、遊離石灰、剥落などの抽出と位置の表示を紹介しています。パノラマ画像やCAD図面への重ね合わせ、コメントの記録、調書の出力まで扱います。

この製品説明には、特定の顧客で何時間減ったかという実測値はありません。導入前に、写真の整理、位置の確認、検出結果の修正、調書への転記を合わせて測ります。

検出だけが速くても、その後の手直しが増えれば、全体の時間は減らないためです。

Blyncsyは、走行画像から修繕候補を並べる

Bentley SystemsのBlyncsyは、走行画像をAIで解析し、道路標識、区画線、路面の異常などの把握を支援します。道路管理者が資産の状態を確認し、保全の候補を検討するための情報にします。

Blyncsyの公式事例紹介によると、米国テキサス州Plano市の4マイルの試行では、20人時と1,300ドルを削減しました。小規模な試行の結果なので、市全域や日本の道路管理に同じ削減率を適用する前に、画像の入手方法と確認作業を検証します。

この例から検討できるのは、調査のためだけに走行する負担を、既存の画像収集で減らせるかという点です。日本で展開する場合は、取得画像の権利と個人情報の扱い、管理者の台帳、対象の路線・資産、発注単位に合わせます。

国内外3社の巡回・遠隔点検：実用サービスと検証の違い

巡回の自動化には、現場の安全条件と故障対応が必要です。製品の提供と開発中の検証も区別します。

ANYboticsは、階段などを移動しながらカメラ、熱、音などを収集するANYmalを提供しています。危険区域向けのANYmal Xの現行公式説明では、ATEX・IECExのZone 1 IIBまでの認証を示しています。

認証区分と実際のガス・温度・設備条件を照合し、日本での使用に必要な要件も別に確認します。

Perceptoは、現場のドローン、基地、管理ソフトを組み合わせた遠隔点検を提供しています。公式の運用事例には、タイのEGATが約600km離れたバンコクから水上太陽光発電設備等を点検する例があります。

国ごとの飛行承認を前提とするため、海外の目視外飛行の承認を日本でもそのまま使えるわけではありません。

NTTデータの2024年11月1日の解説は、三菱ケミカルと進める、動画から振動を測る非接触の方式を紹介しています。四足歩行ロボットがARマーカーを付けた模擬配管を撮影し、振幅と周波数を解析する内部検証です。

配管に取り付けた加速度計と結果を比較しており、ロボットが装置を配管へ押し当てて測る方式ではありません。

NTTデータの例は開発・検証段階の説明で、実工場全体の削減人数や稼働率の改善を示すものではありません。三社の取り組みは、危険箇所への接近や反復巡回を人から移せるか考える材料になりますが、現場の安全、回収・故障対応、診断の責任まで含めて評価します。

インフラ点検を導入するときに確認したい三つの視点

前回比較、検出後の確認・書類作成、業務の共同化まで見て、顧客に残る仕事を減らします。 企業の製品・事例と公的な方針から、導入時に確かめたい三つの視点を整理します。

ここからは当研究所の考察で、点検AIの市場シェアや競争力を測定した結論ではありません。

一つ目は、前回と比較できる記録です。撮影条件、施設・部位ID、時刻と位置をそろえ、劣化の変化なのか、撮り方の違いなのかを技術者が確かめられるようにします。

反復巡回を導入する場合も、画像を増やすだけでなく、比較の手順を決めます。

二つ目は、検出後の仕事です。富士フイルムやイクシスの製品のように、位置・寸法・図面・調書へつなぐ機能は、内業を減らす候補になります。

顧客側に残る確認・修正を含めた時間で、導入効果を判断します。

三つ目は、業務を共同で担う選択肢です。国土交通省の「群マネ」は、複数の自治体や分野のインフラを群として捉えて管理する考え方です。

共同発注、人材の共有、記録の共通化などを検討できますが、単一システムへの統合が一律に必要という意味ではありません。

AIの精度とともに、施設の履歴、専門家の判断、発注様式、施工会社との引き継ぎを確認します。技術で差別化する道も、運用支援で差別化する道もあり、顧客が追加費用を払う仕事を実際の案件で確かめます。

自社は老朽化インフラのどこへ入れるか

現場、ソフトウェア、拠点、金融の資産から、近い入口を確認します。

01　施設管理者との接点がある

点検データを集め、修繕候補を並べる入口があります。

• 管理施設と部位を特定できる
• 過去の記録へアクセスできる
• 修繕判断の責任者が分かる

02　現場作業と保守に強い

ドローンやロボットを、安全な点検運用として提供できます。

• 撮影できない条件を定義できる
• 故障時の代替手段がある
• 有資格者と専門家を配置できる

03　ソフトウェアとデータに強い

写真、部位、損傷、履歴、発注資料をつなげます。

• 長期保存できる形式を選べる
• 既存台帳へ接続できる
• 人の確認画面を設計できる

04　地域を束ねられる

複数自治体や施設をまとめ、共同発注と人材共有を運営します。

• 合意形成の事務局を担える
• データ権限を決められる
• 地域の施工会社と組める

老朽化インフラで検討できる四つの新規事業

既存事業者の役割を調べ、自社の強みを生かして顧客が費用を払う仕事を検証します。 以下の四つは、公開事例と制度の方針を踏まえた事業仮説です。

未開拓市場と断定せず、既存事業者の提供範囲を調べ、自社の顧客・データ・現場網・ソフトウェアの強みを生かせる仕事を選びます。

最初の顧客、提供する仕事、提携先と、継続運用の懸念を同じ表で比較します。

一つ目は、記録を施設・部位単位でつなぐ事業です。異なる年度、会社、形式のデータを整理し、修繕候補を比べる資料にします。

最初の案件で、データの利用権限、欠けている項目、整理後の維持費まで確かめます。

二つ目は、機体の操作だけでなく、安全計画、撮影、品質確認、故障時の代替を含む点検支援です。地域の点検会社と組む場合は、教育・再訓練と品質確認の費用を入れ、遠隔で完結する仕事と現地に残る仕事を分けます。

三つ目は、点検後の内業を減らす事業です。具体的には、写真の選別、損傷図、数量計算、調書、見積もりの下書きをつなぎます。

この事業は、顧客の既存手順に深く入れる反面、発注者ごとの様式変更に追われる危険があります。そのため、共通部分と個別部分を分けて商品化します。

四つ目は、複数団体の業務を共同化する支援です。共通の台帳や発注の検討に加え、責任、費用負担、データ権限を調整する事務局の役割があります。

まず共同化する仕事を限定し、関係者が合意できる範囲から試します。

エッジAIの記事で解説したように、通信が不安定な現場では、端末側で異常候補を絞る設計も有効です。また、工場や発電所を対象にする場合は、OTセキュリティの記事で扱った設備停止と接続範囲の考え方が欠かせません。

参入前に整理したい責任分界と六つのリスク

見逃し・誤検出と確認工数を測り、対象外の条件、最終判断者、長期保存の方法を決めます。 老朽化インフラは、事故が起きたときの影響が大きい領域です。

便利なツールを提供するだけでも、顧客が何を任せたと理解するかをそろえる必要があります。

第一のリスクは、見逃しです。たとえAIが異常なしと表示しても、安全を保証するわけではありません。

そのため、どの損傷を対象にし、どの条件では使わず、最終判断を誰がするかを明記します。

第二は、誤検出と確認負担です。見逃しと誤検出を分けて測り、候補の確認に何人時かかるかも数えます。

たとえば5,000件の候補を1件30秒で確認するなら、合計は約41.7人時です。これは計算方法を示す架空例で、企業の実績ではありません。

AIの処理時間だけでは採算を判断できないことが分かります。

第三は、撮影品質です。たとえAIの性能が高くても、暗い、ぶれる、濡れる、隠れるという条件では判定できません。

そのため、撮影ガイド、現場での欠測確認、再撮影の手順を商品に含めます。

第四は、制度と契約です。たとえ新技術を使えても、法定点検のすべてを置き換えられるとは限りません。

そのため、国の性能カタログ、発注仕様、資格、飛行ルール、道路使用などを案件ごとに確認します。

第五は、データの持続性です。というのも、橋や管路は、システムより長く使われるからです。

そのため、契約終了後もデータを読める形式、部位ID、時刻、座標、撮影条件を残します。

第六は、採算です。たとえば、実証では1橋を丁寧に支援できても、本番で数百施設へ広げると、移動、撮影、目視確認、個別帳票の工数が増えます。

そのため、1件当たりの現場時間、再撮影率、技術者確認時間、帳票修正回数を原価として追います。

自社は参入・提携・待機・見送りのどれか

自社の資産に加え、診断・安全・保守を担う相手と支払者がそろうかで参入を判断します。 参入判断では、技術の新しさより、自社が持つ資産と責任範囲を確認します。

施設管理者との接点、現場作業網、履歴データ、構造物の専門家、CAD・BIM等の技術は、参入を検討する際の資産になります。ただし、一つを持つだけで成立するわけではなく、不足する工程を誰が担い、誰が費用を払うかを確認します。

提携が向くのは、強い技術はあるものの、点検後の診断や全国保守が足りない場合です。ドローン企業は建設コンサルと、AI企業は施設管理システムや補修会社と組むことで、顧客の仕事を最後までつなげられます。

待機が妥当なのは、顧客の点検件数、内業時間、修繕予算、現在の発注方法が分からない場合です。技術開発を急ぐより、既存案件の作業時間とデータの流れを測る方が先です。

対象範囲外まで安全を保証する、必要な専門家の確認を外す、実証時の手厚い支援費を本番原価から落とす、といった計画は見直します。担当業務の完了条件を決め、点検の精度・時間と、管理者側の措置の進捗を分けて追うことが必要です。

よくある質問

施設の年齢と危険度、点検技術の適用範囲についての疑問を整理します。

Q. 老朽化インフラとは、何年たった施設ですか

A. 一般に建設後50年以上の施設が指標として使われます。ただし、50年で一律に危険になるわけではありません。交通量、塩害、材料、施工、過去の補修で状態は変わるため、点検と診断が必要です。

Q. 老朽化インフラの何が一番の問題ですか

A. 老朽化した施設への対応に加え、点検で見つけた問題を措置へつなぐことが課題です。管理者ごとに、診断、予算、設計、発注、施工のどこに遅れがあるかを確認します。

Q. AIでインフラ点検を完全に自動化できますか

A. 現時点では、すべての現場と損傷を完全に自動化する考え方は現実的ではありません。AIは異常候補の抽出や写真整理を助けます。最終診断、原因推定、措置判断には専門家が関わります。

Q. ドローン点検は、近接目視をすべて置き換えますか

A. 置き換えられる範囲は、施設、部位、機体、撮影条件、発注仕様で異なります。暗所では照明等を含めて必要な情報を取れるか検証し、画像で分からない内部損傷や触診・打音が必要な箇所は、適した別の方法と組み合わせます。

Q. 老朽化インフラ事業へ異業種から参入できますか

A. 可能です。データ統合、遠隔運用、調書作成、共同発注、金融などに入口があります。ただし、構造物の専門家、現場作業者、施工会社と組み、安全判断と作業責任を明確にする必要があります。

Q. 点検技術を選ぶとき、何を比較すべきですか

A. 検出精度だけでは選べません。撮影できない条件、再撮影率、技術者の確認時間も比べます。出力形式、既存台帳との接続、故障時の代替、点検後の修繕も確認します。

まとめ｜点検結果を診断と措置へつなぐ事業を考える

点検技術の性能だけでなく、診断と措置へ引き継げる情報・体制まで含めて事業を設計します。 建設後50年以上の施設は増える見込みですが、年齢だけで状態や必要な対策は決まりません。

点検結果を専門家の診断、管理者の判断、実際の措置につなぐために、どの工程に人員・予算・情報が不足しているかを確認します。

8社の例は、撮影、損傷候補の抽出、図面・調書、遠隔巡回など異なる仕事を示しています。公表された導入効果と製品機能、開発中の検証を分けて読み、自社の現場で改善量と残る作業を測ることが事業化の出発点です。

自社に顧客、現場、データ、専門家、ソフトウェアのどれがあるかを確認してください。そのうえで、参入、提携、待機、見送りを決めます。

安全を扱う領域だからこそ、できることだけでなく、できない条件と責任範囲を商品に含めることが、長く選ばれる事業の条件です。

参照資料

統計、制度、製品機能、企業事例の確認に用いた主な公表資料です。

• 国土交通省「社会資本の老朽化の現状と将来」
• 国土交通省「橋梁等の2025年度点検結果」
• 国土交通省「点検支援技術性能カタログ拡充（2026年4月）」
• 国土交通省「群マネ特設ページ」
• 富士フイルム「ひびみっけ」
• Liberaware「橋梁点検の事例」
• NEC「くるみえ for Cities」
• イクシス「構造物のひび割れ・損傷抽出AI」
• Bentley Systems「Blyncsy」
• ANYbotics「ANYmal」
• Percepto「Remote Operations」
• NTTデータ「四足歩行ロボットによる配管振動計測」