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研究代表者

プロジェクトの目標

• 科学的根拠を政策形成へ活用するための意見集約と理解促進の仕組み作り
  →　管理者の人的・予算的リソースの制約と制約下における政策形成プロセスを明確にする。
• 管理者が保有する点検データに応じた劣化予測手法やライフサイクル費用評価手法の開発
  →　管理者の技量に依らず、情報量に応じた政策形成の同質性と公平性を担保する。
  →　政策形成を下支えする科学的根拠の提示方法を確立する。
• インフラ長寿命化政策形成（個別施設毎の長寿命化計画の立案）プロセスへの試行的導入
  →　インフラ長寿命化に要する社会的費用削減を達成する。
  →　本邦技術による海外途上国支援の道筋をつける（新しいインフラ輸出施策として）。
• インフラ点検政策形成プロセスへのバックデータの提供
  →　科学的根拠に基づく点検周期の最適化を図り、安全性確保を実現する。
• 社会インフラのマネジメントを超えたデータサイエンス×マネジメント分野の創出
  →　土木業界における新しい技術継承、知識共有、新規ビジネスの形態を創出する。
  →　他の公共インフラ政策、教育・医療・金融政策などへの適用可能性を検討する。
  →　政策と科学の共進化を目的とする新しい科学技術分野を創出する。
• 以上を体系的に整理した書籍の出版
  →　当該分野の広報と基礎資料の提供。

プロジェクトの概要

道路、橋梁、トンネルなどに代表されるインフラの老朽化が顕在化し社会問題化する中で、その補修や更新に関するマネジメント政策の重要性が増している。しかし、現状のマネジメント政策は、ベテラン技術者の長年の経験、勘と知識（特に、現場でインフラの健全性を目視点検によって評価して、投資タイミングを見抜く能力、劣化や寿命を予測する能力）に基づいて形成されている。しかし、これはいわゆる前例、経験に基づく政策形成であるという批判を免れず、① 高度経済成長期整備された我が国のインフラの団塊的老朽化、②日本社会のダウンサイジング（人的・予算的リソース縮小、既存インフラの取捨選択）、③ベテラン技術者の経験・知識と、センサー・ドローン・ICT・AIなどの革新的技術の混在など、インフラおよびその周辺環境の劇的な変化の中で、今後、適切なリソース配分が困難になるという実務的課題がある。したがって、科学的エビデンスに基づく政策形成のための方法論を確立させ、老朽化インフラの補修・更新の経済的合理化を図り、同時にインフラ利用者の安全・安心を確保していくことが重要となっている。

本プロジェクトでは、ベテラン技術者が蓄積してきた点検ビッグデータを用いたデータサイエンス技術によって、インフラの劣化曲線や寿命、補修・更新に関する需要を予測する（科学的エビデンスを提示する）ための方法論を開発する。また、劣化予測結果とそれに基づくライフサイクル費用評価を活用することによって、老朽化インフラに対するマネジメント政策を形成するためのプロセスを構築する。さらに、データサイエンスとマネジメントの融合が、補修・更新計画立案を超えたさらなる価値創造を成し得るのか、他の公共インフラ政策、教育・医療・金融政策などへ適用可能であるのかを検討していく。