コンクリートのひび割れ原因と種類は？【2026年最新版】AI Marketへの画像認識相談事例、検出時間の削減導入事例を徹底解説！

コンクリートのひび割れは、橋梁、トンネル、道路、ダム、建物などの安全性や維持管理に関わる重要な劣化サインです。

国土交通省の社会インフラに関する報告によると、建設後50年を超える橋梁が2033年には67％になると予測されています。

従来の点検では、現地でクラックスケールを使って幅を測定したり、目視でひび割れの有無を確認したりする方法が一般的でした。

しかし、橋梁やトンネル、道路のように点検範囲が広い対象では、人手・時間・安全面の負担が大きくなります。

そこで注目されているのが、AI画像解析によるコンクリートひび割れ検出です。

本記事では、ひび割れの主な原因、検出方法、AI活用事例、AI Marketに寄せられた相談事例をもとに、AI導入を検討する際に確認すべきポイントを整理します。

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ひび割れ検出以外の建設土木業界でのAI活用事例については、こちらの記事で特集していますので併せてご覧ください。

コンクリートひび割れの10個の種類と原因

コンクリートがひび割れを起こす原因は、主に以下の10個あります。

• 乾燥
• 型枠のはらみ
• 外気温の寒暖差
• 疲労
• 水分の凍結と融解
• 過剰なブリーディング水
• セメント水和熱
• 塩化物腐食
• アルカリ骨材反応
• セメントの中性化による鉄筋の錆

それぞれの原因と主な対策について説明します。

乾燥

コンクリートに含まれる水分は時間の経過によって蒸発し、水分が蒸発すると体積が減少するため、コンクリート内で引張力が働きます。そして、コンクリートが逆向きの引張力に耐え切れなくなった時にひび割れが起こります。

乾燥によるひび割れは、水分含量の低いコンクリートを使用したり、収縮低減剤を用いることで対策可能です。主な対策方法は以下のようなものがあります。

• 水分含量の低いコンクリートの使用
• ひび割れ誘発目地の作成
• 収縮低減剤や膨張剤の使用
• 鉄筋量の増加

型枠のはらみ

型枠のはらみが起きると中心から型枠に向かって力が働くため、型枠に平行なひび割れが起こります。強度の低い型枠を使用するとひび割れが起こりやすくなります。

型枠のはらみによるひび割れは、強度の高い型枠を使用したり、コンクリートの打設を数回に分けて型枠の負担を減らすことで対策可能です。主な対策方法は以下のようなものがあります。

• 高強度の素材を型枠に使用
• はらみが起こりそうな箇所を外側から補修
• 数回に分けてのコンクリート打ち込み

外気温の寒暖差

コンクリートは温度の低下によって収縮するため、気温が低くなる寒冷地では冬場にコンクリートの体積が減少します。夏と冬の気温差が50℃近くになる地域であれば、10mのコンクリートが5mm程度収縮します。

気温差によりコンクリートの体積が収縮する際、コンクリートに引張力が働き、その力に耐えきれなくなった時にひび割れが生じます。また、コンクリート外側と内側の温度差が生じることにより、コンクリート内で引張応力が発生し、ひび割れが起こることもあります。

外気環境によるひび割れは、ひび割れ誘発目地を設置することで対策可能です。ただし、環境変化によって起こるひび割れのため完全に防ぐことは難しいでしょう。

疲労

コンクリートは、最大耐力以下の負荷であっても、繰り返し負荷を受けることにより疲労し、ひび割れを起こします。

主な対策方法は以下のようなものがあります。

• 表面強化剤でコーティング
• 強度の高い材料の使用
• 補強工事の実施

疲労によるひび割れは、表面のコーティングや強度の高い材料を使用することで対策可能です。

水分の凍結と融解

寒冷地ではコンクリート内の水分が凍結・融解することがあります。水は凍ると体積が膨張し、融解すると収縮します。水分が膨張・収縮を繰り返すと、コンクリートに引張力と膨張圧が何度もかかり、コンクリートに負担をかけます。

一度凍結・融解が起こってしまうと、コンクリートに負担がかかってひび割れが生じ、さらにそこから水分が入って凍結・融解を繰り返すという悪循環に陥りやすくなります。主な対策方法は以下のようなものがあります。

• AE材を使用による微細な空気泡の確保
• 吸水しにくい材質の使用
• 水分含量の低いコンクリートの使用

凍結融解によるひび割れは、コンクリート内の空気量を調節して水分が凍結した際の逃げ場を作ったり、材質を変えることで対策可能です。

過剰なブリーディング水

ブリーディング水が過剰に含まれていると、水分が蒸発した際に体積が減少してしまい、ひび割れが起きやすくなります。ブリーディング水とは、フレッシュコンクリートの内部に含まれていた水の一部が遊離して、表層まで上がってきた水です。内部の骨材やセメントなどの固体材料が分離・沈降することによって発生します。ブリーディング水が発生すると、体積が減少することにより上下方向の体積も小さくなり、沈下ひび割れも生じます。

ブリーディング水によるひび割れは乾燥によるひび割れと同様の対策方法となり、水分含量の低いコンクリートを使用することなどで対策可能です。主な対策方法は以下のようなものがあります。

• コンクリートの追加
• 水分含量の少ないコンクリートの使用
• タンピングの実施
• 数回に分けてのコンクリート打ち込み

ブリーディング水によるひび割れは早期に症状が出るため発見しやすく、早急に対処することで比較的簡単に修復できます。

セメント水和熱

コンクリートが水と混ぜられて硬化する際には、水和熱が発生します。水和熱により、コンクリートの温度は80~100℃付近まで上昇します。これが冷却する過程で体積が小さくなり、ひび割れが生じます。

セメント水和熱によるひび割れは、水和熱の小さなセメントを選定することで対策可能です。主な対策方法は以下のようなものがあります。

• 水和熱の小さなセメントの使用
• 水和熱抑制剤の使用

セメントの水和反応を遅延させて最高温度を低減できる水和熱抑制剤が開発されています。水和熱抑制剤は部材内部の温度を大幅に低減させるので、低発熱型のセメントを使用できない場合でもひび割れ対策として使用できるでしょう。

塩化物腐食

塩化物が内部に浸透すると、鋼材が腐食して錆が生じます。その錆によって体積が増加し、内部から外側に向けての力が生じてひび割れが起こります。

また、ひび割れによって酸素と水が内部に侵入しやすくなり、さらに腐食しやすくなるため、早期の対策が必要になります。主な対策方法は以下のようなものがあります。

• コンクリート表面のコーティング
• 陽極材の設置による塩化物イオンの除去

塩化物腐食によるひび割れは、塩化物の侵入を防ぐことで対策可能です。

アルカリ骨材反応

アルカリ骨材反応による内部の膨張力にコンクリートが耐え切れなくなると、ひび割れが生じます。アルカリ骨材反応では、セメントに含まれるアルカリが溶け出して水溶液と結びついて強アルカリ性の水溶液となります。この水溶液が、シリカ鉱物やガラス質物質の骨材と触れると材質が膨張しコンクリートを圧迫します。

主な対策方法は以下のようなものがあります。

• コンクリート中のアルカリ除去
• アルカリ耐性を持つ骨材の使用
• アルカリ浸透を防止する塗装の実施

アルカリ骨材反応によるひび割れは、アルカリに強い骨材を使用することで対策可能です。

セメントの中性化による鉄筋の錆

セメントの水素イオン濃度（pH）が下がることで、コンクリート内部の鉄筋が錆びてしまい膨張することでひび割れが生じます。通常、コンクリート内部の鉄筋はpH12~13で高いアルカリ性を持つセメントに包まれており「不動態皮膜」と呼ばれる保護膜に覆われて腐食が防がれています。

コンクリートに二酸化炭素が侵入すると、炭酸化が進んでアルカリ性から中性に変化していきます。しかし、セメントのアルカリ性が失われると、内部の鉄筋の皮膜も失われて鉄骨が錆び、内部の体積が膨張します。主な対策方法は以下のようなものがあります。

• コンクリート表面のコーティング
• 外気から鉄筋までの距離を長くする
• 陽極材と電解質溶液の設置による内部のアルカリ化

中性化によるひび割れは、二酸化炭素の侵入を防ぐことで対策可能です。

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実際にAI Marketにいただいたコンクリートのひび割れ外観検査に関するAI活用相談事例

AI Marketには、橋梁・トンネル・道路などのインフラ点検におけるコンクリートのひび割れ外観検査を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 橋梁画像におけるひび割れ箇所の画素単位アノテーション
2. コンクリート・アスファルトのクラック検出と損傷程度分類の検証

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 橋梁画像におけるひび割れ箇所の画素単位アノテーション

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

セマンティックセグメンテーション用のひび割れ領域アノテーション｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、橋梁の点検画像を対象に、ひび割れ部分を画素単位で塗り分けるアノテーション作業を依頼できる企業を探しておられました。ひび割れ箇所を白色で塗りつぶしたマスク画像として納品する形式が想定されていました。

ひび割れ検出AIを構築する場合、教師データの品質は検出精度に大きく関わります。特にコンクリートのひび割れは、細く不連続に見えるもの、影や汚れと区別しにくいもの、撮影条件によって濃淡が変わるものがあり、アノテーション基準が曖昧なまま作業を進めると後工程で手戻りが発生しやすくなります。

そのため、作業開始前にサンプル画像を用いて、ひび割れとして塗る範囲、汚れや継ぎ目との区別、幅の細い損傷の扱い、端部や分岐部分の塗り方を確認し、品質基準をそろえる必要がありました。

② コンクリート・アスファルトのクラック検出と損傷程度分類の検証

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：〜100人

クラック検出モデルと損傷サイズ分類によるインフラ点検画像解析｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、コンクリートやアスファルトのクラック検出を含む検証を行うため、既存サービスや学習済みモデルを提供できる企業を探しておられました。

地面から撮影したコンクリート・アスファルトのひび割れ画像で、クラックの有無だけでなく、長さ、数、一定面積あたりの密度、深さや太さの分類など損傷の程度を把握できる仕組みが求められていました。

まずは比較的手軽に検証できるサービスや学習済みモデルを使い、保有画像や新たに撮影する画像で検出精度を確認したいという要望がありました。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業・教育機関からのAI活用相談を受け付けています。

AI導入では、対象構造物の種類、撮影条件、アノテーション基準、検出したい損傷の粒度、既存点検業務との接続、セキュリティ要件、企業選定など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在します。

特にコンクリートのひび割れ外観検査では、AIモデルの選定だけでなく、ひび割れをどの単位で検出するのか、画素単位で抽出するのか、幅・長さ・密度まで算出するのか、点検レポートや補修判断にどのようにつなげるのかを事前に整理することが重要です。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でもコンクリートのひび割れ検出、アスファルトのクラック検出、インフラ点検画像解析、セグメンテーション用アノテーション、損傷程度分類のAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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コンクリートのひび割れ検出方法

コンクリートのひび割れ検出には以下の方法があります。

クラックスケール等を用いて現場検証を行う

クラックスケールやクラック針ゲージペンなどを用いて、手動でひび割れを見つける方法です。広く利用されている手法ですが、多くの人手と時間がかかります。そのため広い範囲の検出には不向きです。

ひび割れ検出が可能なAIシステムを導入する

AIの画像解析システムによりひび割れを検出する方法です。様々な分野で活用されているAIシステムですが、近年は建設業界でも広く利用され始めてきました。AIシステムを利用すれば、現場検証は写真や動画を撮るだけで完了し、解析作業といったデスクワークが主な業務となります。

AIによる画像認識の仕組み、種類についてはこちらの記事で特集していますので併せてご覧ください。

AIによるコンクリートひび割れ検出事例5選

AIによるコンクリートのひび割れ検出事例を以下に紹介します。

• 走行中に道路のひび割れを検出（首都高技術株式会社）
• トンネル内の暗所・曲面のひび割れも測定可能（大林組／富士フイルム）
• 高層構造物壁面のひび割れ測定時間を8分の1に（東設土木コンサルタント）
• 中小の橋梁で点検技術者と同等以上のひび割れ認識率（PAL構造）
• 橋やトンネルの老朽化対策（キヤノン）

それぞれの導入事例について説明します。

走行中に道路のひび割れを検出（首都高技術株式会社）

首都高技術株式会社は、国立研究開発法人産業技術総合研究所・東北大学と共同でひび割れ検出AIシステムを構築しました。道路上にある幅0.2mm以上のコンクリートのひび割れを80％以上という高精度で検出するAIシステムを開発しました。

従来、道路のひび割れ検出は夜間規制を実施して4,5時間かけて、手動で検出するという方法がとられていました。ISPが開発したAIシステムは、ひび割れ以外の事象の誤検出を極力抑えるために、ひび割れ特有の谷形状の特徴パターンを機械学習させてひび割れ検出を行います。ひび割れと表面の汚れや傷を見分けることができ、幅0.2mm以上のひび割れを82.4％という高精度で検出できる性能を持っています。また、点検作業にかかる時間は従来の10分の1に削減できると見られています。

同システムが実用化されれば、道路規制することなくひび割れ検出をすることが可能になります。

トンネル内の暗所・曲面のひび割れも測定可能（大林組／富士フイルム）

大林組は、トンネル曲面や照明が少ない暗所でもひび割れ検出が可能なAIシステムを開発しました。現場で必要となるのは写真撮影のみです。ですから、高所の検出でも足場等の用意が必要なく、安全にひび割れを検出できます。

大規模な土木構造物でひび割れを自動検出するには、対象物に接近した画像が必要なので撮影枚数が非常に多くなってしまいます。また、場所によっては高所作業車やドローンでの撮影が必要です。このシステムは、富士フイルムが開発したAIによる画像解析「社会インフラ画像診断サービス」を利用しています。専用のカメラを使用することにより、一眼レフカメラと比べて6分の1の撮影枚数でひび割れ検出が可能です。

さらに、暗所で撮影した写真も解析できるAIシステムとなっているため、追加の照明で撮影部を照らす必要がありません。一人で作業が完結するため、従来の方法より作業にかかるコストを大幅に削減できます。

高層構造物壁面のひび割れ測定時間を8分の1に（東設土木コンサルタント）

東設土木コンサルタント（TCC）は、ダムやコンクリート煙突、橋梁などの高層構造物壁面のひび割れの検出にかかる時間を大幅に削減できるひび割れ検出AIシステムを開発しました。

人が10m×10mのひび割れ検出を行うには72時間ほど必要とされています。また、目視点検では点検範囲が限られます。例えば、ダムの目視点検ではキャットウォーク近くしか点検できません。

TCCでは、デジタルビデオカメラ、望遠レンズ、及び自動雲台等を用いて遠くから非接触自動で構造物を撮影できます。ビデオなので画像の取り漏れもありません。コンクリート表面の状態を画像化することで、ひび割れ、漏水などを高精度で検出できます。90分で結果の修正まで行うことができます。これは、従来の方法の8分の1の時間となります。

TCCは今後、漏水やサビ、剥落箇所等の把握もAI自動検知可能なシステムの開発を目指しています。実現すれば、ひび割れ以外の測定項目も一括で行えるAIシステムが利用できるようになります。

中小の橋梁で点検技術者と同等以上のひび割れ認識率（PAL構造）

PAL構造は、点検技術者と同等以上である認識率85%のひび割れAI検出システムを開発しました。ひび割れの検出精度を保ちつつ、従来の近接目視による方法と比較して工数・費用を50%削減できるシステムとなっています。

特に老朽化対策の遅れが深刻化している市町村管理の橋梁を主な対象に、光学カメラと赤外線カメラによるコンクリート表面の撮影だけでのひび割れ検出が可能です。市町村管理の中小橋梁に多い、汚れのひどいコンクリートであっても高いひび割れ認識率を達成しています。

また、同システムには目視でも確認できない浮きを、温水/冷水を散布して表面温度の時間変化により測定できる機能も搭載されており、ひび割れ以外の項目も検出できるシステムとなっています。現段階でもひび割れ認識率は85%と高水準ですが、同社は今後もAIの学習用データを追加することにより、精度の高いAIシステムを構築していく予定です。

橋やトンネルの老朽化対策（キヤノン）

キヤノンが開発した「インスペクション EYE forインフラ」は、橋やトンネルなどのコンクリート構造物の点検作業を支援するシステムです。EYE forインフラは、「撮影」「画像処理」「変状検知」の3つで構造物の老朽化の程度を判定します。

AI画像認識は、変状検知で使います。画像処理した構造物の写真からひび割れなどの老朽化のサインを見つけ出します。実験では、ひび割れを99％の確率で検知しました。また0.05mmの微小なひび割れも、AI画像認識は見逃しませんでした。

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コンクリートのひび割れについてよくある質問まとめ

まとめ

コンクリートのひび割れは、乾燥や温度変化のような初期段階の要因から、塩化物腐食や中性化による鉄筋腐食まで、さまざまな原因で発生します。

ひび割れを正しく把握するには、発生箇所や幅だけでなく、構造物の種類、環境条件、進行可能性、補修判断への影響まで含めて確認することが重要です。

AI画像解析によるひび割れ検出は、広範囲の点検、撮影画像の解析、ひび割れ箇所の抽出、損傷程度の分類に活用できます。

一方で、AIを導入する際は、画像を用意するだけでは十分ではありません。

撮影条件、対象構造物、検出したいひび割れの幅や長さ、アノテーションの基準、損傷分類の定義、既存の点検レポートとの接続方法を整理したうえで検証範囲を決める必要があります。

AI Marketでは、コンクリートひび割れ検出、アスファルトのクラック検出、セグメンテーション用アノテーション、インフラ点検画像解析に対応できるAI開発会社の選定を支援しています。

自社でAI検査を検討している場合は、対象画像や点検業務の状況を整理したうえで、実現可能性や開発会社選びについてご相談ください。