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マンションの資産価値を長期的に維持するため、長期修繕計画は不可欠です。しかし、従来の計画は専門家の経験則に頼る部分が多く、客観性や予測精度に課題がありました。近年、この課題を解決する手段としてAIによる建物劣化予測技術が注目を集めています。AIを活用することで、より科学的な根拠に基づいた修繕計画を策定し、修繕積立金の最適化を図ることが期待されています。
しかし、「AIの精度は本当に信頼できるのか」「導入すれば必ずコストが下がるのか」といった疑問を持つ管理組合の方も多いでしょう。本記事では、宅地建物取引士の視点から、長期修繕計画におけるAI劣化予測の仕組み、精度、そして導入で失敗しないためのポイントを、国土交通省のガイドラインや公的研究機関のデータを基に徹底解説します。
この記事でわかること
- 従来の長期修繕計画が抱える課題とAIの必要性
- AIによる建物劣化予測の基本的な仕組み
- 従来診断とAI予測の精度・コストの違い
- AI導入が修繕積立金に与える本当の効果と注意点
- AI劣化予測サービスを選ぶ際の5つのチェックポイント
長期修繕計画にAI劣化予測はなぜ必要なのか？
まず、なぜ今、長期修繕計画にAIの活用が求められているのでしょうか。それは、従来の計画策定方法が抱える構造的な課題に起因します。
従来の長期修繕計画が抱える「3つの課題」
多くのマンションで採用されている長期修繕計画には、主に以下の3つの課題が存在します。
- 専門家の経験則への依存（属人性）
建物の劣化診断は、建築士などの専門家による目視や打診が中心です。これは検査員の経験やスキルに診断結果が大きく左右されることを意味し、客観性や再現性の面で課題がありました。 - 画一的な修繕周期
国土交通省のガイドラインを参考に「12年周期で大規模修繕」といった画一的な計画が立てられがちです。しかし、建物の立地環境や使用状況によって劣化の進行度は異なるため、画一的な計画では過剰な修繕や、逆に手遅れな修繕が発生するリスクがあります。 - 劣化進行の予測が困難
「5年後、このひび割れはどうなっているか」といった将来の劣化状態を定量的に予測することは、従来の手法では困難でした。そのため、計画には多くの安全マージンが含まれ、結果として修繕積立金が高めに設定される傾向にありました。
課題解決の鍵となる「予測精度」の向上
これらの課題を解決する鍵が、AIによる劣化予測の精度向上です。AIは、ドローンで撮影した高解像度の画像データや過去の修繕履歴、気象データなどを統合的に分析し、劣化の現状を客観的に数値化します。さらに、これらのデータに基づき、将来の劣化進行をシミュレーションすることが可能です（出典：NTT、2025年4月発表）。
AI技術は、従来の「経験」に「データ」という客観的な根拠を加え、長期修繕計画をより合理的で精度の高いものへと進化させるポテンシャルを秘めています。
AIによる建物劣化予測の基本原理
AIがどのように建物の劣化を検出し、予測するのか、その代表的な技術を分かりやすく解説します。
画像認識AI：ドローン撮影画像からひび割れ・剥離を自動検出
最も活用が進んでいるのが、画像認識技術です。ドローンなどで撮影した建物の外壁や屋根の高解像度画像をAIが解析し、ひび割れ、コンクリートの剥離、タイルの浮き、塗装の劣化などを自動で検出・分類します。
北海道立総合研究機構の研究では、AIに様々な劣化パターンの画像を学習させることで、劣化箇所を自動で検出するAI基盤が構築されています（出典：北海道立総合研究機構、2022, p.1）。これにより、人間が見落としがちな微細な劣化や、足場を組まなければ確認できない高所の劣化も網羅的に把握できます。
時系列予測AI：過去のデータと環境要因から数年後の劣化をシミュレーション
画像認識で「現在の劣化」を把握するだけでなく、AIは「将来の劣化」を予測することも可能です。NTTが開発した技術では、建物の画像、気温や降水量などの環境データ、そして予測したい年数を入力することで、数年後の腐食の広がりを高い精度で予測します（出典：NTT、2025年4月発表）。
これは、過去の劣化データと環境要因の相関関係をAIが学習し、将来の劣化進行度を統計的にシミュレーションするものです。これにより、「どの劣化箇所を」「いつまでに」修繕すべきか、優先順位をつけた計画策定が可能になります。
AI予測を支えるデータ：竣工図からBIM、センサーデータまで
AIの予測精度は、学習データの質と量に大きく依存します。主に以下のようなデータが活用されます。
- 画像データ：ドローンやカメラで撮影した外壁等の高解像度画像
- 建物情報：竣工図、仕様書、過去の修繕・点検履歴
- 環境データ：気温、湿度、降水量、日照時間、塩害情報など
- センサーデータ：建物に設置したセンサーから得られる振動や傾きのデータ
- BIMデータ：建物の3次元モデルに部材や仕様などの情報を統合したデータ
【専門家注釈】データ不足の現実と導入のハードル
BIMデータのような高度なデジタルデータは、比較的新しいマンションでなければ整備されていないのが実情です。多くの既存マンションでは、紙の竣工図や断片的な修繕履歴しか残っていないケースも少なくありません。AIサービスを検討する際は、データが不十分な場合にどの程度予測精度が影響を受けるのか、またデータ整備をどこまでサポートしてくれるのかを確認することが重要です。
【徹底比較】AI劣化予測 vs 従来の専門家診断 ― 精度の違いは？
管理組合にとって最も関心が高いのは「AIの予測は、従来の専門家による診断と比べてどれほど優れているのか」という点でしょう。両者を「精度」という観点から比較します。
| 比較軸 | AI劣化予測 | 従来の専門家診断（目視・打診） |
|---|---|---|
| ① 客観性と再現性 | ◎：一度構築されたモデルは常に同じ基準で判断するため、担当者によるブレがない。 | △：検査員の経験やスキル、その日の体調によって結果が変動する可能性がある。 |
| ② 網羅性と定量性 | ◎：高所や狭所もドローンで撮影可能。ひび割れの長さや幅をmm単位で数値化できる。 | △：足場がないと高所は確認困難。劣化の度合いは「軽微」「要観察」など定性的な表現になりがち。 |
| ③ コストと時間 | △：初期導入コストやデータ整備費用がかかる場合がある。ただし、ドローン活用により足場費用が省略できるため、従来の足場仮設工法と比較した場合、調査コストが削減される事例が報告されている。 | ○：調査自体の費用は比較的安価。ただし、大規模な調査では足場の設置費用が高額になる。 |
| ④ データ活用 | ◎：データを時系列で蓄積し、経年変化を客観的に追跡できる。将来予測への応用も可能。 | △：報告書が紙ベースの場合が多く、データの蓄積・活用が困難。 |
注意点：AIの精度は「学習データ」の質と量に依存する
AIの精度を評価する際には注意が必要です。
例えば、文化庁の2022年度事業報告書では、文化財瓦の隙間検出に用いたAIモデルの精度指標（F値）が約26%と報告されています。ただしこれは、特定の劣化パターン（瓦葺き屋根の隙間露出）に限定した学習段階の実証実験値であり、学習画像の質・量、撮影条件の標準化が進むことで、精度は大きく改善される可能性があります。AIサービスの精度を確認する際は、どのようなデータセットと環境下で測定された数値なのか、その文脈を理解することが不可欠です。
結論として、AIは客観性、網羅性、データ活用性の面で従来手法を大きく上回る可能性があります。しかし、現状では万能ではなく、最終的には専門家がAIの出した結果を検証し、判断を下すという「協働」が最も現実的かつ効果的なアプローチと言えるでしょう。
AI劣化予測が修繕積立金にもたらす本当の効果
予測精度が向上すると、修繕積立金にはどのような影響があるのでしょうか。「安くなる」というイメージが先行しがちですが、その効果はより多面的です。
メリット①：修繕工事の「時期」と「優先順位」の最適化
AI予測の最大のメリットは、修繕工事の「ジャストインタイム化」です。劣化が進行しそうな箇所を早期に特定し、深刻化する前に予防的な修繕を行うことができます。逆に、まだ健全な箇所への画一的な工事を避け、本当に必要な工事に資金を集中させることが可能です。
これにより、緊急性の高い箇所から優先的に対応する、科学的根拠に基づいた優先順位付けが実現します。
メリット②：過剰な修繕の回避と予防保全の実現
従来、安全マージンを見て早めに行っていた大規模修繕も、AIによる劣化予測データがあれば「あと3年は問題ない」といった判断が可能になるかもしれません。これにより、過剰な修繕を回避し、長期的な視点でのライフサイクルコスト（建物の生涯費用）を平準化する効果が期待できます。
【注意】AI導入≠積立金削減｜短期的な支出増の可能性も
ここで最も重要な注意点があります。それは、AIの導入が、必ずしも短期的な修繕積立金の「削減」を保証するものではないという点です。
むしろ、これまで見過ごされていた劣化がAIによって多数発見され、当初の計画にはなかった修繕工事が必要になるケースも考えられます。その場合、短期的には支出が増加する可能性もあります。
AI導入の本当の目的は、目先のコスト削減ではなく、「長期的な資産価値の維持」と「コストの最適化・平準化」にあると理解することが重要です。
AI劣化予測サービス導入で失敗しないための5つのチェックポイント
実際にAI劣化予測サービスの導入を検討する際、管理組合としてどのような点を確認すべきか、5つのポイントにまとめました。
Point1：精度評価の指標は明確か？（実証データを確認）
「高精度」という曖昧な言葉だけでなく、どのような条件下で測定された精度指標（F値など）なのか、具体的な実証データや導入事例の提示を求めましょう。特に、ご自身のマンションと類似した条件下（築年数、構造、立地環境など）での実績があるかを確認することが重要です。
Point2：データ要件は現実的か？（データ不足時の対応を確認）
サービス利用に必要なデータ（竣工図、修繕履歴など）のリストと、それらが不足している場合の対応策を確認しましょう。「データがない場合は精度が著しく落ちる」のか、「代替データで補完可能」なのかによって、導入のハードルは大きく変わります。
Point3：適用範囲と限界は明示されているか？
優れたAI技術であっても、必ず適用できる範囲には限界があります。例えば、NTTの技術では塩害地域が対象外とされているように（出典：NTT、2025年4月発表）、そのサービスが苦手とする条件（特定の建材、特殊な工法など）が事前に明示されているかを確認しましょう。
Point4：ベンダーロックインのリスクはないか？
特定の企業のシステムにデータが囲い込まれてしまう「ベンダーロックイン」には注意が必要です。契約終了後に、解析データが標準的なフォーマット（CSV、PDFなど）で出力・引き継ぎできるか、データ所有権の所在はどこにあるのかを契約前に必ず確認してください。
Point5：管理組合内での合意形成を支援してくれるか？
AIの解析レポートは専門的になりがちです。その内容を理事会や総会で一般の組合員に分かりやすく説明するためのサポート体制があるかどうかも重要な選定ポイントです。レポートの要約資料作成や、説明会への同席など、合意形成プロセスを支援してくれるベンダーは信頼できます。
【専門家注釈】相見積もりの現実的な進め方
複数のサービスを比較検討するために相見積もりを取ることは重要です。しかし、20～40戸程度の中小規模マンションで5社も6社も見積もりを依頼すると、対応してくれる企業は少なくなります。見積もり作成には、現地調査や協力会社との調整など、ベンダー側に多大な労力がかかるためです。現実的には、事前に候補を2～3社に絞ってから、詳細な見積もりと提案を依頼するのがスムーズでしょう。
AI活用と法的位置づけ｜国交省ガイドラインとの関係
現状：AI予測は「専門家診断を補完する支援ツール」
2025年10月現在、国土交通省が定める「長期修繕計画作成ガイドライン」では、AI活用に関する具体的な規定はまだ組み込まれていません。したがって、法的な位置づけとしては、AIによる劣化予測は、既存の専門家診断を「補完」または「支援」するツールと考えるのが妥当です。AIの診断結果のみを根拠に計画を策定するのではなく、最終的には一級建築士などの専門家による検証と承認を経ることが、管理組合としての説明責任を果たす上で重要になります。
総会決議の法的根拠と説明責任
長期修繕計画の作成や変更は、建物の区分所有等に関する法律（区分所有法）に基づき、総会での決議が必要です。
【法的根拠：区分所有法第39条】
原則として、長期修繕計画の作成・変更は、区分所有法第39条に定められた「普通決議」（区分所有者および議決権の各過半数）により承認されます。
【規約による例外】
ただし、管理規約で「特別決議（区分所有者および議決権の各4分の3以上）」など、より高い決議要件が定められている場合は、その規約が優先されます。
AI導入を伴う計画変更を総会に諮る際は、これらの決議要件を満たした上で、以下の点を明確に説明することが望ましいでしょう。
- AIを導入する目的（計画の精度向上、コスト最適化など）
- AI予測の限界（100%正確な予測ではないこと）
- 専門家による検証プロセスを組み込んでいること
- 導入にかかる費用と、長期的な費用対効果の見込み
今後の展望：ガイドライン改訂と新技術への対応
ただし、2025年4月の「建築確認のオンライン化」ならびに「BIM設計ワークフローガイドライン（第1版）」の公表に伴い、今後のガイドライン改訂において新技術（AI、IoT、BIM連携）への対応が検討される見込みです。将来的には、2029年以降に建築確認申請のBIM化が義務化される見通しもあり、AIによる劣化予測とのデータ連携は一層重要になると考えられます。先進的な管理組合がAI活用に積極的に取り組むことは、業界全体のスタンダードを形成し、将来的には法整備を後押しする力にもなり得ます。
まとめ：AI劣化予測を賢く活用し、資産価値を守る次世代の長期修繕計画へ
AIによる建物劣化予測は、従来の長期修繕計画が抱えていた属人性や画一性といった課題を克服し、より科学的で合理的な計画策定を実現する強力なツールです。
【AI劣化予測活用の要点】
- 客観性と定量性： 人の目に頼らない客観的なデータで劣化を把握できる。
- コスト最適化： 過剰な修繕を避け、必要な工事を適切な時期に行うことで、長期的なコストを平準化する。
- 支援ツールとしての位置づけ： AIは万能ではなく、専門家の知見と組み合わせることで真価を発揮する。
- 慎重なサービス選定： 精度指標、データ要件、適用範囲などを十分に確認し、自組合に合ったサービスを選ぶ。
AI導入は、短期的なコスト削減を約束する魔法の杖ではありません。しかし、データに基づいた的確な意思決定を支援し、マンションという大切な資産の価値を将来にわたって維持・向上させるための、次世代の羅針盤となる可能性を秘めています。本記事でご紹介したチェックポイントを参考に、賢くAI技術と向き合い、ご自身のマンションに最適な長期修繕計画の実現を目指してください。
【補足】管理計画認定制度と本記事の関係について
本記事で扱うAI劣化予測の導入が、市区町村の「管理計画認定制度」における加点や認定基準に直結するものではない点をご留意ください。管理計画認定制度は各地方公共団体が条例で定めるものであり、認定基準はマンションごとに異なります。AI導入の判断は、あくまで管理組合の資産価値維持目的に基づくべきです。
【補足】現況調査ガイドラインとの関係
本記事で扱う長期修繕計画は、主として既存マンションの「維持管理」を目的とするものです。一方、2025年4月から運用開始された「既存建築物の現況調査ガイドライン（第2版）」は、増築や用途変更を行う際の調査基準を定めるもので、直接的には長期修繕計画と異なる制度です。ただし、両者とも建物の「診断」に基づいており、AI活用による効率化の可能性という文脈では共通する課題があります。
免責事項
本記事は、不動産管理に関する一般的な情報提供を目的として作成されたものであり、特定の物件や状況に対する法的助言、投資助言、または専門的な診断を構成するものではありません。法律や各種制度は改正される可能性があるため、最新の情報は必ず公式な情報源をご確認ください。個別の事案については、弁護士、マンション管理士、建築士等の専門家にご相談ください。本記事の情報に基づいて行われたいかなる行為の結果についても、執筆者および運営者は一切の責任を負いません。
参考資料
- [1] 北海道立総合研究機構 (2022). 「建物の長寿命化に貢献する外壁劣化の画像検出AIの構築」. https://www.hro.or.jp/upload/43023/R4_poster06.pdf
- [2] 文化庁 (2022). 「文化財建造物劣化予測シミュレーション等保存活用事業報告書」. https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkazai/hogofukyu/pdf/93898301_01.pdf
- [3] 株式会社LOKI (2024頃). 「ドローン×AI解析×3Dモデリング技術」. https://www.loki-drone.com/column/drone-technology-investment/ai.3dmodeling
- [4] note.com 個人記事（実務解説） (2024頃). 「AIによる施設・設備の予知保全」. https://note.com/aki_moonfuyusun/n/n2ab292bfd8a2
- [5] NTT (2025年4月発表). 「世界初、施設の画像から数年後の腐食進行を高精度に予測する技術を確立」. https://group.ntt/jp/newsrelease/2025/04/30/250430a.html
- 国土交通省. 「長期修繕計画作成ガイドライン」. https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/mansion/cyoki.html [※公式サイトの最新版をご確認ください]
- 国土交通省. 「建築行政のデジタル化対応について」. https://www.mlit.go.jp/jutakukentiku/build/content/001734216.pdf
- e-Gov法令検索. 「建物の区分所有等に関する法律（区分所有法）」. https://elaws.e-gov.go.jp/document?lawid=337AC0000000069
- e-Gov法令検索. 「建物の区分所有等に関する法律（区分所有法）第39条」. https://elaws.e-gov.go.jp/document?lawid=337AC0000000069#A_39
島 洋祐
保有資格：（宅地建物取引士）不動産業界歴22年、2014年より不動産会社を経営。2023年渋谷区分譲マンション理事長。売買・管理・工事の一通りの流れを経験し、自社でも1棟マンション、アパートをリノベーションし売却、保有・運用を行う。
