建設コンサルタント業界で求められるデータ分析スキルについて解説します

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2025年03月08日更新

近年、建設コンサルタント業界では、技術の進歩に伴いデータ分析の重要性が急速に高まっています。

データ分析スキルと土木分野の専門知識を掛け合わせることで、効率的かつ精度の高い業務遂行が可能となり、より良いインフラの計画・設計・管理が実現しています。
こうした変化は、インフラの安全性向上や維持管理の効率化、さらには災害リスクの予測精度向上にも寄与しています。

今回は、建設コンサルタント業界におけるデータ分析の活用事例や求められるスキルについてご紹介します。

なぜ建設コンサルでデータ分析が求められているか

近年、建設コンサルタント業界ではデータ分析の重要性が飛躍的に高まっています。
その背景には、技術の進歩と社会の変化が深く関係しています。

まず、センサー技術や人工知能（AI）、ビッグデータ解析の発展により、これまで扱いきれなかった膨大なデータを処理し、設計や計画に活かせるようになったことが大きな要因です
従来は熟練の技術者が経験と勘に基づいて判断していた事象も、データをもとに定量的に分析することで、より精度の高い判断が可能になりました。

また、安全性の向上や効率的なインフラ整備が求められていることも、データ分析の活用を後押ししています。
例えば、地震や豪雨によるインフラの被害が増えている中で、より正確なリスク評価や防災対策が不可欠となっています。

加えて、人口減少による労働力不足を補うため、インフラの維持管理においてもデータ活用による効率化が進められています。

このような背景から、建設コンサルタント業界ではデータ分析を活用し、社会インフラの計画・設計・維持管理・防災対策など、多岐にわたる業務の高度化が進んでいます。
以下では、具体的にどのような分野でデータ分析が活用されているのかを紹介します。

建設コンサルにおけるデータ分析の活用領域

自然災害リスク評価

自然災害リスクの評価では、地質調査データ、降雨データ、衛星画像などを活用し、洪水や土砂災害の発生リスクを予測します。
機械学習を用いたハザードマップの作成や、リアルタイムの気象データと連携した災害発生予測システムの構築が進められており、防災計画の精度向上に貢献しています。

例えば、洪水シミュレーションでは、降雨量データと地形データを組み合わせ、河川の氾濫リスクを分析します。
具体的には、過去の降雨データをAIに学習させ、特定の降雨パターンが発生した際に、どの程度の時間で河川が氾濫するか、どのエリアに水が流れ込むかを予測します。このデータを基に、自治体が適切な避難計画を立案したり、洪水防止施設の設計を最適化したりすることが可能になります。

土砂災害のシミュレーションでは、地盤の含水量や地質データ、過去の土砂崩れ発生地点の情報を解析し、斜面の安定性を評価します。

例えば、雨量が一定の閾値を超えた場合に地盤が崩壊する確率を算出し、危険エリアを特定する手法が用いられます。また、ドローンを活用した地形データの取得により、地形の変化をリアルタイムで監視し、危険性が高まった際には早期に警報を発するシステムの開発も進められています。

このように、データ分析を活用することで、災害リスクの評価がより精密になり、適切な対策を講じることが可能となっています。

都市計画・交通インフラの最適化

都市計画や交通インフラの分野では、交通量調査データやGPSデータ、人口動態データなどを分析し、最適な道路・鉄道ネットワークの設計や交通流の改善が行われています。

例えば、ビッグデータを活用したシミュレーションにより、渋滞を予測し、それに基づいた交差点改良やバイパス計画を立案することが可能です。

また、自動運転技術の発展に伴い、V2X（車車間・路車間通信）データの解析を通じた交通管理の高度化も進められています。

例えば、交差点に設置されたスマートセンサーが車両の位置や速度をリアルタイムで把握し、信号制御システムと連携することで、最適な信号タイミングを調整する技術が実用化されています。

これにより、交通の流れをスムーズにし、渋滞の緩和やCO₂排出量の削減が期待されています。また、V2Xデータを活用することで、歩行者や自転車との衝突リスクを低減するシステムも開発されており、都市の安全性向上に寄与しています。

インフラの維持管理の高度化

インフラの維持管理分野でもデータ分析が重要な役割を果たしています。

道路や橋梁の劣化状況をドローンやセンサーで収集し、AIを活用して損傷の程度を診断する技術が実用化されています。

これにより、点検作業の省力化や補修計画の最適化が実現し、インフラの長寿命化とコスト削減に寄与しています。

また、過去の点検データと気象条件を組み合わせて劣化の進行を予測し、最適な修繕時期を決定する取り組みも進んでいます。

建設コンサルにおけるデータ分析で求められるスキル

建設コンサルタント業界でデータ分析の活用が進む中、それを担う人材には幅広いスキルが求められます。
従来の土木設計や施工に関する専門知識に加え、データを適切に扱い、業務に活かすための分析スキルが必要です。

また、分析結果を視覚化し、業務で活用しやすくするための技術も歓迎される場合があります。

ここでは、建設コンサルにおけるデータ分析で求められる主なスキルについて解説します。

土木設計などの専門知識

データ分析を行う際には、土木工学に関する基本的な知識が不可欠です。
たとえば、道路・橋梁・地盤といったインフラの設計や施工に関する理解がなければ、どのデータをどのように分析すべきかを判断することが難しくなります。

また、解析結果を適切に評価し、実務に落とし込むためにも、現場の知識が求められます。
大学で土木工学を学んだ経験があることや、設計・施工管理の実務経験を持つことは、こうした専門知識を備えている証明となります。

また、技術士（建設部門など）の資格を取得していると、客観的な専門知識の証明としてより評価されやすいでしょう。

Python・R・Excelなどでのデータ分析スキル

データ分析を行うためには、統計や数値解析の知識に加え、データを整理し、視覚化するためのスキルが必要です。
特に、プログラミング言語を用いたデータ処理ができると、大量のデータを効率的に扱えるため、より高度な分析が可能になります。

PythonやRといったプログラミング言語は、データ分析の現場で広く使われており、建設分野でも交通量や気象データ、センサーからの計測データなどを処理する際に活用されます。
また、Excelは基本的なデータ整理や集計に頻繁に使用され、マクロを活用すれば、一定のデータ処理を自動化することも可能です。

データ分析を行ううえでは、これらのツールを適切に使い分けるスキルが求められます。

Webアプリケーション開発スキル

データ分析の結果を業務に活かすためには、分析した内容を関係者が直感的に理解しやすい形で提供することも重要です。

そのため、データを視覚的に表現するダッシュボードを作成したり、誰でも簡単に分析を試せるシステムを構築したりするスキルが歓迎されることがあります。

たとえば、交通量調査のデータをリアルタイムで地図上に可視化し、渋滞状況を一目で把握できるようにするシステムや、災害リスク分析の結果をインタラクティブな画面で表示し、関係者が必要な情報を簡単に取得できる仕組みなどが挙げられます。こうしたシステムを開発する際には、JavaScriptや、PythonやJavaといったプログラミング言語が使われることが多いです。

Webアプリケーションの開発スキルは必須ではありませんが、持っていると歓迎されるケースがあります。

建設コンサルタントのデータ分析担当に転職するには

建設コンサルタント業界でデータ分析を担当するには、土木分野の専門知識とデータ分析スキルの両方があると理想的ですが、少なくともどちらかの経験は求められることが多いです。

土木分野の専門知識を持っている方は、PythonやR、Excelを使ったデータ分析の基礎を学ぶことで、業界経験を活かしつつ新たなスキルをアピールできます。一方、データ分析の経験を持つ方は、建設コンサルタントとしての基礎知識を得るために、技術士一次試験の勉強をするなど、土木工学の基本を理解する努力が転職の成功につながります。

また、Webアプリケーション開発スキルが求められることもありますが、必須ではなく、データ分析の結果を活用しやすくする手段のひとつとして評価される程度です。

まずは土木の専門知識かデータ分析スキルのどちらかを強化することが重要です。