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No．68（2022）

1 F 廃炉に向けた放射線源の逆推定及び線源対策に係るデジタル技術の研究開発－3D-ADRES-Indoor：デジタル技術を集約する
プラットフォームの開発状況－
R&D of Digital Technology on Inverse Estimation ofRadioactive Source Distributions andRelated Source Countermeasures- R&D Status of Digital Platform including 3D-ADRES-Indoor -日本原子力研究開発機構
町田 昌彦、山田 進、金 敏植、奥村 雅彦、宮村（中村）浩子
Alex Malins、志風 義明、佐藤 朋樹、沼田 良明、飛田 康弘
山口 隆司、鈴木 政浩、岡本 孝司
東京大学工学研究科
Wei SHI吉田亨、古立

高度情報科学技術研究機構
直也、柳 秀明、長谷川 幸弘

キーワード：福島第一原子力発電所、放射線源、逆推定、LASSO、DX技術、可視化、AR技術
福島第一原子力発電所（ 1 F ）建屋内には、原子炉内から漏洩した放射性物質の汚染により高い放射線量を示す地点が多数存在し、廃炉作業を円滑に進める上での大きな障害の一つとなっている。この課題の解決に資するため、日本原子力研究開発機構（JAEA）は、経済産業省の廃炉・汚染水対策事業費補助金「原子炉建屋内の環境改善のための技術の開発（被ばく低減のための環境・線源分布のデジタル化技術の開発）」を受託し、令和 3 年 6 月より放射線源の逆推定と推定線源に対する対策を仮想空間にて実施するためのデジタル技術及びその関連技術の研究開発を開始した。本記事では、上記技術のコアとなる概念（逆推定に用いるLASSO: Least Absolute
Shrinkage and Selection Operator）を紹介するとともに、開発技術を集約したプラットフォー
ム機能を持つソフトウエア：3D-ADRES-Indoorの開発進捗と、その活用の際に重要な役割を果たす放射線量の可視化技術等の研究開発の進捗について報告する。
1 ．はじめにする。図 1 は、そのような状況の想像図であ2011年に発生した東京電力ホールディン

り、高い放射線量を生み出す線源の存在は、

グス（株）（以下「東電」という）1 F 事故に廃炉作業を進める上での大きな障害となってより放射性物質の漏洩が発生し、原子炉建屋いる。

内には高い放射線量を示す地点が数多く存在

この状況を打開し廃炉を加速するには、図－3－

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1 に示したように、放射線源の位置と強度をけている。

特定することが重要となる。もし、高強度の従って、本事業実施主体である JAEA は、

放射線源の位置やその強度が判明すれば、作

昨今、産業上の戦略的重要性を有するデジタ

業空間の線量低減に係る除染・遮へい計画のル技術の研究開発という枠組みの下、特に先立案が可能となり、廃炉工程において極めて端的機械学習技術（本事業ではスパースモ

重要な役割を果たせるものと考えられる。

デリング：LASSOを適用し線源逆推定を実JAEA は上記背景の下、「東京電力ホール

施する技術開発）を主軸とした研究開発を

ディングス（株）福島第一原子力発電所の廃進める他、その先端的技術を１F 廃炉現場に止措置等に向けた中長期ロードマップ」及て適用し、東電のニーズを反映するプラット

び「2021年度廃炉研究開発計画」（廃炉・汚フォーム・ソフトウエアとしての開発を進め

染水対策チーム会合／事務局会議（第86回））

る一方、当該事業の多面的目的にも配慮し、に基づく廃炉・汚染水対策事業費補助金事業

広範囲な新規技術の研究開発体制を構築し事「原子炉建屋内の環境改善のための技術の開業に当たっている。以下では、その具体的実発（被ばく低減のための環境・線源分布のデ

施体制の概略を示す。

ジタル化技術の開発）」を、岡本孝司をプロ

JAEA は上記事業の目標の下、下記の 3

ジェクトリーダとして受託し、令和 3 年 6 月

テーマ（a.～c.）を設定し、総合的かつ有機より、放射線源の逆推定と推定線源に対する的に研究開発を進めている（図 2 参照）。体対策を仮想空間にて実施可能とするデジタル制の構築に当たっては、我が国唯一の原子力技術の研究開発事業を開始した。

の総合研究開発機関としての特徴を活かし、当該事業では、1 F 廃炉対策を円滑に進行

広範な専門家を集結させた他、JAEA 外にもさせるため、上記の技術開発を推進するとと協力体制を拡げ、先端技術の研究開発を実施

もに、最先端のデジタル技術の研究開発を行する体制としている。以下、 3 テーマの概要

うことで、我が国の科学技術水準の向上を図を示す。

ることも目的とする他、廃炉実施者である東a ．線源逆推定・線量率推定技術の研究開発

電の視点（ニーズ）を反映させ、本事業の成果が、東電が行うエンジニアリング事業に活（図 2 内 a.の項目参照）：

用されることを考慮し推進するものと位置付

当該テーマでは、廃炉対象となる現場の環

図1

仮想 1F 原子炉建屋内における構造情報と線源分布（想像イメージ）の可視化－4－

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境データ（構造物情報及び線量率観測情報）

画像、線量率等）の蓄積・保持及び保持デー

を基に、主に構造物表面の線源分布を推定す

タの利活用を実現するための基盤技術を確立

る「線源逆推定エンジン」を開発する。なする。さらに、上記の研究開発と並行して、

お、高線量の建屋内では、線量率測定に際し将来、実環境でのデータ計測・収集（測定難測定作業者の被ばくを伴うことから、一般に易度が高い高所の測定を含む）を効率化する

充分な線量率の測定情報（測定点数）は期待ために必要となる計測器や収集装置等の基盤できない。このような状況での逆推定は、数的な技術の研究開発や技術調査を行う。

学的には不良設定問題となり、解は一意に定
c ．現場適用のための技術の研究開発（図 2

まらず、線源逆推定は困難になることが知らc.の項目参照）：れており、線量率データが十分に有効活用されないという課題がある。この課題に対し、試作する「線源逆推定・線量率推定システ

本テーマでは、線量率の測定情報が不足する

ム」の現場適用を行うため、コールド空間/

場合でも、逆推定を可能とする機械学習手法

ホット空間において検証試験を実施する。試

（LASSO：2.にて説明）の活用を目標とする

験に際し、JAEAの有する原子炉施設を活用

他、逆推定精度を可能な限り向上させるため、し、a.、b.で開発した各エンジン及びデータ

最適な観測情報収集に向けた最適観測点を指ベースに基づく「線源逆推定・線量率推定シ

示する機能も研究開発する。線源が特定されステム」による推定結果と計測結果を比較・た後は、線源の除染や、線源構造物の撤去の照合し、システムとしての有効性を確認する。

他、遮へい等の環境変化をデジタル化し、期また、東電との事前検討を踏まえ、 1 F サイ

待される線量率分布の変化を推定する「線量トのあるエリアにおいて、取得データに基づ

率推定エンジン」の開発も行う。さらに、下く検証試験も実施する。さらに、上記システ記テーマb.の実環境データ等の計測・収集手

ムの現場実装及び現場作業計画への適用性を

法及びデータ処理・蓄積を行うデータベース

高めるために、時間的に変化する環境データとの連携を図り、上記エンジンが推定した線の更新速度を向上させる更新機能の高度化に

源・線量率分布を可視化する「インタラクティ

関する検討及び 1 F における他システムとのブ可視化エンジン」の開発もあわせて行う。

接続性や拡張性を考慮した現場適用性のある
デジタルシステムとするための検討を行う。

b ．実環境データのデジタル化基盤技術の研究開発（図 2 b.の項目参照）：

以上、各テーマを担当する 3 つのチームa.で示した二つのエンジンを統合した「線（チーム a. b. c は各々テーマ a. b. c を担当す

源逆推定・線量率推定システム」の構築に際る：図 2 参照）を構成し、各チームは各テー

し、実環境データ等の計測・収集手法を確立

マの研究開発に集中する一方、互いの連携をし、データの処理・蓄積を行うデータベース

深めつつシステムの高度化や利便性等の向上等を整備するため、各機能の要求事項、設計を考慮したシステムの開発を進める体制とし仕様について検討を行う他、「線源逆推定・ている。

線量率推定システム」を検証・評価するための試作モデルを構築する。特に、作業空間内

本記事では、上記 3 テーマの中から、事業の線量率分布や作業空間の構造等のデータかの主たるデジタル技術の研究開発を担うテーら線源逆推定計算の入力となるデータ形式へ

マa.に焦点を当て、その目的と開発する技術の変換プロセス及び取り扱うデータ（点群、の概念、執筆時における研究開発の進捗につ－5－

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いて報告する。以下、2.ではテーマ a.が開発

2 ．テーマa.において研究開発を進めている
3 つの主要エンジンの概略を進めている 3 つの主要エンジン（線源逆推
定・線量率推定・インタラクティブ可視化の当該事業では、数学的限界の精度内で、未各エンジン）の概略を紹介し、3.では、線源

知の線源分布を逆推定する「線源逆推定エ

逆推定エンジンにおいて採用する機械学習技ンジン」をコア技術として開発すると定め、術としてLASSOによる線源逆推定の概念とその主たるアルゴリズムとして、LASSOをその研究開発の進捗について示し、4.では、選択した。LASSOとは、数学的にはモデル「線源逆推定エンジン」と「線量率推定エンの正則化に際し、L1ノルムを付加し、本対ジン」の両方を包含する本事業のプラット

象では、スポット化した高強度な線源を推フォーム・ソフトウエアとなる 3D-ADRES-定する技術である。現実の線源分布が、おIndoorの概念と開発状況を示し、その実装状

およそ一様な低強度の線源分布の中に少数況について、原子炉内での適用例を例示しなの高強度線源が存在するという状況であれがら説明する。5.は、線源逆推定・線量率推

ば、LASSOはその高強度線源を高精度に探定エンジンが出力する結果を効果的に可視化索可能とするアルゴリズムに位置づけられするための「インタラクティブ可視化エンジる。以上、「線源逆推定エンジン」とは、こン」の技術開発の現状を示す。

のLASSOを計算機上で実施するための準備と実際の逆推定計算を行うエンジンに該当する。
次に、推定された高強度線源に対して、東

図2

プロジェクトの全体概要（模式図）－6－

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電が実施する予定の各対策（線源の除染、線LASSO選択のもう一つの理由は、１F の源を含む構造物の移動・撤去、遮へい体等のような建屋内では、アクセスが困難な箇所が設置）毎に、線量率の 3 次元分布の変化を放多々あり、線量率の測定点数が不足するから射線モンテカルロ輸送計算（JAEAを中心にである。則ち、線量モニタリングが限定され開発中のPHITSコード［1］を主とするが簡ることで、線源分布の推定が困難という状況

易コードもあわせて開発予定）を用いて、高が一般的となる。この状況を、対象とする建速にその変化分を推定可能とする「線量率推

屋内の構造情報の取得後、その構造物表面に定エンジン」である。

線源があると考えた場合、以下の条件となる。

最後に、上記の両エンジンが出力する逆推
定した線源分布や線量率の空間 3 次元分布

線源が分布する建屋内の構造物表面のを、作業者に向け効果的に可視化する他、各

区画面数

>>

線量率測定点数（１）

対策を実施した場合の線量率の空間 3 次元分
布の変化とそれに係る影響をインタラクティ

この条件では、明らかに線源分布を逆推定

ブに可視化可能とする「インタラクティブ可することは情報不足で困難となるが、そのよ

視化エンジン」である。

うな場合でも妥当な解を得ることが、１F でテーマ a.では、当該事業の実施期間であるは大きな研究開発ニーズとなっている。

約 2 年間において、上記の 3 つのエンジン

以下、上記条件下でのLASSOの適用につを研究開発し、3D-ADRES-Indoorと呼ぶプ

いて、具体的に簡単な屋内での状況を用いてラットフォーム・ソフトウエアに統合し、プ説明しよう。一例として図 3（a）のような簡ロトタイプとしてのプラットフォームを試作

単な部屋を考える。部屋の壁や構造物の表面する。

を図 3（a）のように一定の大きさの区画に分け、その区画総数をｐとすると、各区画の3 ．LASSOを活用する線源逆推定エンジン

線源面密度（Bq/m2）を要素とするｐ次元の3.では、当該事業の最もコアとなる技術とベクトルが定義できる。これが、本事業で最して選定したLASSOの概念と、その概念をも重要となる線源ベクトルXである。こうし現実に実行するためのツール群を集約するて、本事業のコア技術である線源の逆推定と「線源逆推定エンジン」について、その概略

は、対象屋内の全ての区画面に線源が存在しを説明する。

うるとし、各区画面の線源面密度（Bq/m2）

先ずLASSOを選択した理由から説明しよを逆推定し、妥当な解Xを得ることとなる。

う。廃炉対象となる原子炉おいては、様々な線源が存在するが、１F のように事故により

次に、観測点情報を含む観測ベクトルYを

放射性物質の漏洩が起こった建屋内では、高定義する。観測は、図 3（b）の赤点で示さ

強度な線源が多数存在することが知られていれるような点にて行われ、計ｑ個の点が観測る。中でも重要な点は、周囲に大きな影響を点とすると、ｑ次元のベクトルYが得られる

及ぼす高強度線源は、スポット化した状態でが、このベクトルの要素には、各点にて測定存在する（ホットスポット）ことである。本

される線量率の値が入る。ここで、式（ 1 ）事業では、この事実を背景として、LASSO

で説明したように、線源ベクトルXの次元ｐによる逆推定手法を用いて、ホットスポットと観測ベクトルYの次元ｑとの関係はｐ＞＞

を精度良く推定するという技術の研究開発をｑとなる。実際、ここで例とした図 3 （a）行う。

の部屋では、ｐ（＝150：天井、壁、床、構－7－

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造物表面をあわせた区画面数）＞＞ｑ（=18：（ 2 ）より、Aが決まれば、Yを測定により取1 m及び 2 mの高さで 9 点ごとの計測）の関

得し、Xを逆推定すればよいことが分かる。

係となっている。

なお、Aの各要素を決めるに当たっては、そ

最後に、線源ベクトルXと観測ベクトルYの性質（各線源面から各観測点への寄与率）との関係を表わす行列Ａを定義する。当該事から、各線源面に 1 Bq/m2 の単位線源を与え、業では、この行列を寄与率行列と命名する。

各観測点での線量率を求めることで、決定でなお、行列Aは以下の式を満たす行列となる。

きることが分かる。こうして、寄与率行列Aは、各線源面に単位線源を置き、放射線輸送（２）

シミュレーションを行い、各観測点での線量率を取得することで作成できる。
本事業では、

ここで、行列 A を構成する要素を考える

シミュレーションを行うに当たり、JAEAがと、各要素は線源ベクトルXの各要素（各線

中心となり開発を進めているモンテカルロ

源候補面）から各観測点の線量率への寄与率

コードPHITS［ 1 ］を使用することとする。

を表わしていることが分かる。従って、式PHITSを使用し寄与率行列Aを求める際、線

図3

LASSO検証用の（a）室内構造（模式図：天井部を抜いて表示）、（b）観測点位置、（c）テスト
線源と逆推定線源の比較結果－8－

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源ベクトルの次元（即ち線源となり得る面数）

バイアスの妥当性については、多くの現象にが増大すると、計算コストもそれに比例し増おいて、重要な要素は少数で限定的であると大するが、各面毎のシミュレーションは全くいう性質から、上記逆推定による再現性が妥独立であることから、並列化効率100％の並当となることが示されてきた。本事業でも、列計算により、寄与率行列Aを求められるこ

１F のような事故を起こした原子炉建屋内にとが分かる。従って、面数の極めて大きい複おいては、一様に汚染されている部分と強く雑な建屋内構造の場合、スーパーコンピュー

汚染されている部分（即ちホットスポット）

タや計算サーバの利用が推奨されるが、PCの 2 極化が見られると考えられることから、でも、時間はかかるが計算は可能であること

後者を見つけ出し、線量を大きく低減させるを付記する。なお、本事業では、簡単に寄与という目的に対して、本手法は効果的である率行列を作成できる簡易計算手法の利用も想ことが分かる。

定し、研究開発を進めており、適宜、ニーズ

逆推定が成功する例として、図 3 のケースにあわせて使い分けることを想定した実装をを用いて引き続き例示する。ここでは、図検討している。

3 （c）左下にて示した線源分布をテスト線

次に、YとAが実際に与えられたとして、源として、図 3（b）に示した18個の観測点

Xの逆推定手法について考える。本事業では（床から 1 mと 2 mの点でそれぞれ 9 個の線

ｐ＞＞ｑの関係が一般に成り立つ場合を想定

量率を観測：計18点）にて線量率を観測ししているが、これは、対象とする屋内構造情た場合（テスト線源からPHITSを用いた計報の複雑さが、測定情報である観測点数をは算により観測点での線量率を求め、その値をるかに上回ることを意味しており、廃炉対象

観測線量率とする）、LASSOを用いた逆推定の屋内では、一般的状況と考えられる。この（式（ 3 ）参照）による線源分布結果を図 3

条件は、数学的にAの逆行列を求めることが（c）右下に示す。左側の準備した正解と比できない不良設定問題に該当するため、線源

較し、ほとんど正しい位置に推定されているベクトルを逆推定するに当たっては、解にあことが分かる。また、テスト線源を基に線量る種の制限を加えながら最適解を求める必要率の分布を計算した結果を図 4 左に、逆推定があり、本事業では、L 1ノルムを用いた下した線源分布を基に線量率の分布を計算した

記の逆推定手法（式（ 3 ）のGを最小化する）

結果を図 4 右に示した。これらの比較から、であるLASSOを採用する。

LASSOを用いた逆推定により、極めて正解に近い分布が得られていることが分かる。以（3）

上から、LASSOを用いた逆推定能力は、不良設定問題においても、建屋内でのホットス

ここで、λはハイパーパラメータと呼ばれポット探索に有効であることがわかる。

る未定定数であり、本記事内での詳しい説明は省略するが、解のλ依存性を調べる他、ク

次 に、LASSOを 用 い た 逆 推 定 が 成 功 すロスバリデーションと呼ばれる手法等でλをる条件について、これまでに分かっている

決定する［ 2 ］。

事実を以下に示す。CandesとTaoらによる

LASSOでは、線源ベクトルXの各要素のLASSOの成功条件（以下「Candes-Taoの条

選択において、多くの要素をゼロに導くバイ件」という）［ 3 ］を本問題に適用すると、アスが働くことが知られている（その仕組み

観測ベクトルｑの次元がｑ＞αns log（p/ns）については［ 2 ］等を参照）。さらに、このの関係を満足するとき、逆推定による解の再－9－

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現性が高いことが分かる。ここで、nsは、ホッしくする。この事実から、観測点はできる限トスポット線源面の数である一方、αは定数

り、多くの線源面からの放射線を直達する場

であり、おおよそ 3 ～ 4 程度であることが知所に取ることが有利であることが分かる。

られている［ 4 ］。この関係式は、ns個程度

以上より、本事業では、上記の条件を満足の線源を見出したいとすれば、必要な観測点

する観測点を指示するツールを開発した。こ数の最低限数ｑminが求まることを意味してれにより、ユーザーは、線源候補面数の事前おり、重要な関係式であることが分かる。本

情報を基に、
求めたい候補面数を入力した後、事業では、この最低限の観測点数での線量率

Candes-Taoの条件を満足させ、各線源面か取得を支援するためのツールを線源逆推定エら直達率の高い観測点が指示され、観測指示

ンジン内に実装する。則ち、ユーザーは、対点での線量率を実際に入力することで観測ベ

象屋内にて、想定される線源面数か、あるいクトルを決定し、寄与率行列を、PHITSをは、求めたい高強度な線源面数（最も高強度用いて計算することで、LASSOによる線源

な線源面から順番に何個という指定）を入力

ベクトルの逆推定が実行できる。これが、当することで、線源の逆推定を成功するために事業にて開発を進めている「線源逆推定エン

必要な観測点数を得る。次に、どこに観測点

ジン」の全貌である。現在（令和 4 年 6 月末を設置するかについては、次のようなルール

時点）、必要なツールの実装や検証を終え、を基に決定する。そのルールとは、逆推定が各ツールの統合を行うとともに、様々な建屋成功するような行列Ａを得ることに帰着す

内での検証作業を試みている（JAEAの有する。一般に、放射線の問題を扱う際、線源面る原子炉施設で検証する）。

と観測点との関係は、線源面から発する放射線（光でも良い）が観測点に直達するか否か

4 ． 2 つの線源逆推定・線量率推定エンジ

で、Aの要素の値は大きく変化する。従って、

ン を 動 作 さ せ る プ ラ ッ ト フ ォ ー ム：

直達と未直達では、値が大きく異なる（直達3D-ADRES-Indoor の開発状況＞＞未直達）ことから、未直達の要素が多い

3.にて、本事業のコアとなる開発技術につ場合、小さい値が多く分布し、解の同定を難いて、数学的背景や、線源逆推定の簡単な例









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

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

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



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

ほぼ再現





テスト線源を配置しモンテカルロ計算で得た線量率分布 正解 
図4



逆推定により得られた線源 予測解 による線量率分布

線量率分布の比較（テスト線源によるPHITSの計算結果とLASSOによる逆推定線源による
PHITSの計算結果）－10－

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図5

No．68（2022）を示したが、複数のツールからなる「線源逆模式図を示した。
図 5 に示されているように、

推定エンジン」を、東電を始めとする廃炉に

PHITSの大規模なシミュレーションが必要

係るユーザーが利用するには、各ツールからとなる場合は、JAEAのスーパーコンピュー成るエンジンを動作させるプラットフォー

タを利用すると高速計算が可能となるが、基ム・ソフトウエアを整備し、さらにユーザー

本的にはユーザーが利用するネットワーク環

フレンドリーなインターフェースを準備する

境内の計算サーバを利用することでも十分に必要がある。

動作可能である。本事業では、JAEAのイン

実際に線源逆推定を実施する際には、上記

トラネット内での試験的利用を想定しているのように、対象となる屋内情報を取得した後、が、将来的にはセキュアなクラウド環境の

LASSOによる逆推定を成功させるため、観利用も考えられる。もちろん、3D-ADRES-

測点指示ツールを動作させ、観測指示点でのIndoorインストール済みのデスクトップPC

測定線量率を入力した後、観測点に対する寄やノートPCでも、メモリーを十分に確保す与率行列を作成して、LASSOを動作させる

れば、計算時間（逆推定を行う時間）はかかという手順になる。当該事業では、これらのるが動作可能である。

一連のプロセス（複数のツール）をシームレ

な お、3D-ADRES-Indoorに は、3.で 示 しスに動作させるため、プラットフォーム・ソ

た「線源逆推定エンジン」の他、線源対策機

フトウエアとして3D-ADRES-Indoorを開発能を有する「線量率推定エンジン」も組み込している。

まれ動作する。本事業のコア技術は線源逆推開発を進めるに当たり、プログラム作成の定であり、その研究開発がメインタスクと自由度等や拡張性を考慮し、pythonによりなるが、線源が明確となった後は、線量率開発を進めている他、新たに必要となるツーの 3 D 分布を求め、その分布を可視化するとルを適宜導入するため、外部プログラムを同時に線源対策を仮想空間で行い、線量率の動作させ、発生するファイルの入出力を管

3 D 分布がどのように変化するかを評価する

理する機能も作成している。図 5 には、3D-「線量率推定エンジン」も一つの重要な開発

ADRES-Indoorの動作環境（標準的環境）のニーズとなっている。
,#'#イントラ内

ローカル2%

計算クラスタ、,#'#スーパーコンピュータ 楢葉に配置予定
（令和年度発注予定）

楢葉（柏）のデスクトップ2%
&#&4'5+PFQQT

ライブラリ群
2参照

55*5(62

2*+65

観測指示・逆推定

外部プロ
グラム群

ライブラリ群DCUJ
R[VJQPR[VJQP

9KPFQYU

図5.KPWZ

3D-ADRES-Indoorの動作環境（模式図）－11－

2*+65

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一般に、線源対策として考えられる作業と図を比較参照）。これらの動作や精度、さらして、除染、撤去、移動、遮へいの 4 種が考に高速に結果を可視化するための技術開発にえられる。これらの対策による線量率変化については、5. に示す他、別途、論文［ 5 ］等

ついては、構造情報の変化を基にPHITSをに報告する予定である。

動作させ、線量率の再計算を行うが、構造情報の変化は一部に限定されること（対策が施

なお、これらの線源対策をユーザーが実施される部分に限定）から、その限定した変化することで、対象となる屋内の線量率の変化にのみ着目し、計算を高速に実施可能とするを評価し、その変化を基にユーザーが対策のツールを開発・実装している。図 6 に、線源試行錯誤を可能とするインタラクティブ性も対策の 3D-ADRES-Indoor内での実施イメー

実装する予定である。そのインタラクティブ

ジを示した。図 6 では、様々な線源となる構性については、「インタラクティブ可視化エ

造物を一か所に移動させ、線量率の低いスンジン」でも研究開発を進めており、5.にそペースを広く中央に確保した様子を示していの概略を示す。

る（右図の線量率の分布の変化を示す上下の

図6

3D-ADRES-Indoor内での線源対策（移動）の実施イメージ（左側：3D-ADRES-Indoorの操作画面、
右側：対策（移動）前後の線量率分布）－12－

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5 ．インタラクティブ性を有する可視化エンば、無用な被ばくリスクを下げることが可能

ジン（PC・MRデバイス）の開発状況となる。本事業では、AR環境の整備と実際本事業で開発する可視化エンジンは、大きの現場での実証を準備している。ここで、一

く分けて二つの概念から構成される。一つ目

例として、仮想の現場（居室）で行ったARは、逆推定した放射線源の分布や逆推定によ実施イメージを図 8 に示す（実際の原子炉内り得られた放射線源から計算される線量率ので可視化すれば真のARとなる）。図 8 は、原3 D 分布をPC上で可視化するエンジン機能で子炉内の構造物を、炉内空間とは異なる居室あり、線量率を2 D 画面上に可視化する。な内にてリアルサイズで投影し、その構造物表

お、廃炉対象となる屋内では、線量率を減少面に計算された表面線量率をマップ化したもさせ、廃炉作業者の被ばく低減を図る必要がのである。この図から分かるように、MRデあり、特定された線源に対する除染等の対策

バイスを装着した作業者は、あたかも、眼前を立案し、作業空間を目的とする線量率へとにある構造物の表面から発する放射線量を知低減させることが求められる。従って、4.にることが可能となり、作業を実施する際、可示した各線源対策（除染、撤去、移動、遮へ

能な限り近づくことを避けるべき構造物が判い）を仮想空間内で実施し、その変化を評断できる等、有用な情報が得られることが分価するため、線源対策と線量率の変化の表

かる。また、実空間内（本例では仮想空間）

示をインタラクティブに実施可能とするこで線量率の分布断面図を投影することも可能とを実装目標としている。現在、4.に示したであり、空間内のおおよその放射線量の分布

3D-ADRES-Indoorでは、図 7 に示すように、が分かる（図 9 参照）。現在、断面分布図を一定の作業空間を定めた（図 7 の中央左の図

任意に移動可能とする他、ある特定の線量率の白枠）後、その作業空間内で除染や遮へいの等値面をバルーン状に示す（線量の高い領といった線源対策を行うと、線量率の変化が域が一目で分かる）可視化等についても実装

モンテカルロ計算により高速に取得できるを検討している。

（その仕組みの詳細については、論文［ 5 ］
にて報告予定）。

また、当該MRデバイスを利用すると、図10のように、任意の縮尺を適用することで、

なお、対策前後にて、3D-ADRES-Indoor

ホログラムとして現場のミニチュアを見るこ

は、線量率の分布をVTK形式で出力し、「イとが可能となり、線量率の断面分布図や線量

ンタラクティブ可視化エンジン」は、この分率の等値面を描いて、現場の状況を俯瞰的に布の変化を可視化し、ユーザーは、これを見ることも可能となる（本可視化はMRに分

PC画面上で確認する仕組みとしている。

類され、ARとは区別される）。さらに、構造

二つ目では、仮想 3 次元空間をMRデバイ

物情報をパーツ化することで、各パーツに対ス（当該事業ではHoloLens 2 を用いた開発

する線源対策をミニチュアのホログラム上でを進めている）を用いて 3 次元的に可視化行い、その操作の線量率分布への影響を確認し、上記のインタラクティブ性を仮想空間だすることができる。図11は、線源と判断さけでなく、現場においても実施するARの実れた構造物を撤去する様子を示しており、撤現を目指している。AR可視化は、放射線が去後の状態で線量率を再度計算し、その変化

人の眼に見えないということから、極めて有を見ることが、本事業における「インタラク用である。現場にいる作業者に対し、その場

ティブ可視化エンジン」の目標となる。

の線量率の分布を知らせることが可能となれ－13－

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No．68（2022）

対策前

対策前線量率対策後対策(移動および遮蔽)対策後線量率

対策前後比較

図73D-ADRES-Indoor内での線源対策の実施イメージ（左側：3D-ADRES-Indoorでの対策前の画面、右側：対策前と後の線量率分布、下：線量率比（対策後/対策前）－14－

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No．68（2022）

以上、MRデバイスを用いた可視化の可能

化画像はVR（HMD）で表示）。なお、3.で、性は広く、本事業では、観測指示点での線量

線源逆推定を成功させるため、観測指示点で率の観測に用いることも準備している（図線量率を測定することが重要であることを示

12：現場と同スケールの仮想空間で観測指したが、MRデバイスによるARにより、観示点を朱色のボールで表示。なお、本可視

測指示点での線量率の計測は簡便なものとな

図8

MRデバイスの装着者から見たAR実施イメージ（構造物表面線量率を可視化：現場ではなく居室にて撮影）

図9

MRデバイスの装着者から見たAR実施イメージ（構造物周囲の線量率の断面を可視化：現場ではなく居室にて撮影）－15－

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る。図12は、対象屋内での観測指示点を表を実空間内にて観察可能であり、実際にその示した図であり、作業者は、その観測指示点

指示点上にサーベイメータをかざし、計測さ

図10

MRデバイスの装着者から見たMR実施イメージ（ミニチュアのホログラム上で線量率の断面分
布を表示）

図11

MRデバイスの装着者から見たMR実施イメージ（ミニチュアのホログラム上で構造物を選択し移動させ撤去）－16－

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No．68（2022）

4 ．本事業における課題とその解決及び将来れた線量率をMRデバイス内にて入力するこ展開とで、効率良く指示点上の線量率を取得することが可能となる。このような活用は線量率

以上、本記事を終えるに当たり、本事業の測定のDXにほかならず、線量率の取得と同課題と将来の発展の方向性を整理し、本事業時に線源逆推定を動作させれば、指示点でのと関連する分野だけでなく、DXを発展させ線量率測定後に、線量率の3D分布を作業員る上で重要と思われる点について示す。

は現場にて確認することも可能になる。この

まず、「線源逆推定エンジン」の要となるような技術が発展すれば、廃炉において大きLASSOによる線源逆推定には、複数の課題な役割が期待できると考えられ、今後も、さがあることが分かっている。一つ目は、実際らに研究開発を進めていく予定である。

の廃炉の対象となる屋内の区画面数である。
１F 屋内には簡単にアクセスすることができないため、本事業の主たる検証は、JAEAが

図12

MRデバイスの装着者から見たAR実施イメージ（構造物内で観測指示点を表示：本可視化ではVR・HMDを利用）－17－

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有する原子炉施設で実施しているが、点群て示す。当該エンジンの最終目標は、建屋内データから作成したCADデータを用いると、の線量率を一定以下に低下させるための最適

1 室辺りの区画面数は200万以上にも上る。

な手段（複数手段の組み合わせ）の提案とな

このような膨大な面の一つ一つに単位線源をる。最適化は容易ではないが、単純な手段に置き、PHITSを用いて放射線モンテカルロ

のみ限定（例えば除染のみに限定）すれば、輸送計算による寄与率行列の作成にかかる計最適化技術の活用は妥当であり、現在、その算コストは極めて大きい（もちろん、富岳や研究開発の準備を進めている。もし、実現でJAEAのスパコン等の豊富な計算資源を使用きれば、ユーザーに対し、線源毎に最適な除できれば、原理的問題はないが、一方でデー

染率等を提案することが可能となり、便利なタの取り扱いや転送等におけるセキュリティ

ツールになると考えられる。

の課題が発生する）。この課題に対し、本事最後に、「インタラクティブ可視化エンジ

業では放射線の簡易計算手法を使用することン」の課題について示す。当該エンジンにつで、おおよその線源位置を特定し、その線源

いては、実際の廃炉現場で、上記のようなデの周囲のみの構造を切り出し、その特定位置

ジタル技術活用が利用できるかという課題と付近でPHITSを利用し精度を向上させる仕深く関係する。本事業では、観測点指示によ組みを考え、試験を実施する予定である。こる最適観測手段を提案しており、複数人が観れは、即ち、マルチスケール性を上手く利用

測点位置を確認しながら、情報を共有して計した解決法で、計算コストを大幅に減少させ測を分担すれば、計測効率は格段に向上するる試みである。

と考えている。また、これらの作業を遠隔か

二つ目は、上記のように膨大な区画面数（即ら指示し実施することもMRデバイス機能をち、線源候補面）の場合、もし、計測上の課利用すれば可能であり、当該技術を活用する題があり、線量率の観測点数が限定される場

メリットは非常に大きい。実際、MRデバイ

合は、非常にスパースな解を想定した逆推定

スの活用シーンは、産業の多様な場面で見らを実施することとなり、一度の観測のみではれる。しかし、1 F のような廃炉現場での活線源分布を正解に近い状態で推定することが用については、制約条件も加味しながら最適難しくなるという課題がある。この課題に対な提案をする必要がある。

して、本事業では、ベイジアンLASSOの適
5 ．まとめ用について検討している。これは、則ち、線
源の事前情報（確率分布で表現）に基づいて本事業の目的は、廃炉現場において、最も観測することで確率分布をアップデートする

重要な課題の一つである廃炉作業者の被ばく仕組みを利用し、段階的に推定線源分布が正低減という課題に対し、最新のデジタル技術

しい線源分布へと収束する仕組みの研究開発を適用することで、解決策を提示することにとなる。実際には、事前情報として、高強度ある（その解決策は最大限、最適化される必の線源がどの辺りにあるかという見当が既に要がある）。しかし、前節に示したように、得られている場合も多く、そのような場合に廃炉現場には、特有の制約も多く、その適用は、事前情報を基にスタートすることが有効

は簡単ではない。しかし、高い放射線量といである他、再観測により、線源推定情報がよう目に見えない厳しい状況において、危険をり正確になる技術が今後、重要になると考え避けかつ作業コストを最適化するには、デジている。

タル技術の活用は必須と考えられ、むしろ廃次に「線量率推定エンジン」の課題につい

炉現場から新たなデジタル技術を創出できる－18－

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可能性も高いと考えている。制約が多い程、No．68（2022）

メンバー一同のご協力に感謝する。

進歩を諦める力も大きく働くが、技術開発の高度化が進む可能性も高く、我が国唯一の原

参考文献

子力の総合研究開発機関であるJAEAとして［ 1 ］ Sato T, Iwamoto Y, et al. Features

は、技術開発の高度化を推し進めるという立of particle and heavy ion transport

場に立ち、東電を始めとする様々な機関と協code system (PHITS) version 3.02.

力しつつ研究開発を今後も前進させたいと考Journal of Nuclear Science andえている。

Technology, 2018, 55(6): 684-690;
Iwamoto Y, Sato T, et al. Benchmark
study of the recent version of the

謝辞
本事業を実施するに当たり、本事業の共同

PHITS code. Journal of Nuclear

実施者である東電とは、定期的にミーティン

Science and Technology, 2017, 54(5):

グを行い、情報交換を進めてきた。
東電の高平

617-635.

史郎グループマネージャ、松浦英生グループ［ 2 ］ 染田貴志他、「ITエンジニアのためのマネージャ、大浦正利氏及び高崎新氏との議スパースモデリング入門」（株）翔泳論に感謝する。本事業では、適宜、有識者と社（2021）．

の会合を持ち、ご意見をいただきながら進め［ 3 ］ Candes E J, Tao T.“Near-optimalている。有識者である東京大学淺間一教授、京

signal reconstruction from random

都大学小山田耕二教授及び東京都市大学河原

projections: Universal encoding

林順教授からの適切なご意見に感謝する。まstrategies?”, IEEE transactions on

た、開発項目の検証に際し、JAEAの原子炉

information theory, 2006, 52(12):

施設の環境を利用している。大洗研究所・材5406-5425.

料試験炉部土谷邦彦部長を始めとするスタッ［ 4 ］ Shi W, Machida M, Yamada S,

フ一同のご協力に感謝する。さらに、
JAEA

Yoshida T, Hasegawa Y, Okamotoのスーパーコンピュータを利用している。シT,“Inverse Estimation Scheme of

ステム計算科学センター武宮博センター長をRadioactive Source Distributions

始めとするスタッフ一同のご協力に感謝す

insideる。各エンジン開発では、（株）CTC、（株）

Monitoring Air Dose Rates using

サイバネットシステム、（株）
みずほ総研、（株）

LASSO: Theory and Demonstration”

ESRIジャパンの方々のご協力に感謝する。

（投稿準備中）．

Buildings

based

on

最後に、本事業のテーマ b.の川端邦明リー［ 5 ］ 町田昌彦、古立直也、吉田亨他、「線ダー、c.の伊藤倫太郎リーダー他のメンバー

源対策効果シミュレーションの高速化

一同及び基礎工センター・高橋史明GL他の手法の開発」（準備中）．

－19－