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ワークショップ

SmartInfra プラットフォームの取り組みについて
高木洋一郎

NTTインフラネット担当部長

SmartInfraプラットフォームはデジタルトランスフォーメーション（DX）
によりインフラ設備に関する業務を効率化することを目的に進めているプ
ロジェクトです．インフラ設備の中で地中に埋設されている設備を対象に高精度な位置情報（絶対位置）を付与したデジタルツインの地中版を整備し，インフラ事業者間で情報共有を図ることで，今まで人が実施していた業務をデジタル化して類似業務を一元化するなど，マンパワーもシェアリングできるモデルの実現をめざすとともに，地上のデジタルツインを加えて防災・減災，スマートシティなどの分野へ展開を図りたいと考えています．

社員の年齢分布をみてもその状況は明らかで取り組みの背景

す（図 ₁ ）．

インフラ設備の老朽化・技術者の減少に加そうした社会課題に対してインフラ事業のえて，コロナ禍での仕事のあり方などを考慮

デジタルトランスフォーメーション（DX）

し，インフラ系業務についてもスマート化にを進め，「データのシェアリング」によりさよる社会構造の変化が必要な状況となっていまざまなデジタルデータを活用して業務の効ます．

率化を進めるとともに，マンパワーや技術にNTT グループのインフラ設備が建設ピーついてもシェアリングするなどさらなる効率

クから₄0～₆0年経過している状況に加えて，化を追求することで対応していけるのではな
60歳【管路】全62万 km

1960年代～1980年代前半が建設のピーク（他の社会インフラ同様）
今から約20年後，建設後50年以上経過する設備は約85％となる【マンホール】全69万個

設備の老朽化は年々深刻化
保守人員も急激に減少
40歳
20歳

設備構築年代
経過年数

20

年齢分布
（NTT東西社員）
30

4050

60

65～1955
～2015
～1985
～2010
～2005
～2000
～1995
～1990
～1980
～1975
～1970
～1965
～1960
～ 3 年未満 ～10年未満 ～15年未満 ～20年未満 ～25年未満 ～30年未満 ～35年未満 ～40年未満 ～45年未満 ～50年未満 ～55年未満 ～60年未満 ～65年未満

経過年数：42年

図12₆2021.2

設備年代別分布と社員年齢分布

特集までを効率的に実施できる環境を構築します．

いかと考えています．

また，高精度に ３ 次元化された設備情報をSmartInfra 構想

インフラ事業者間で共有することで業務をSmartInfra 構想（図 ₂ ）として高精度な位置情報を用いて，インフラ設備がどこに，シェアリングするなど効率化を推進できると考えています．

どのような状況で存在するのかをデジタル化

この仕組みは地下インフラだけでなく，地して共有できる仕組みを構築するとともに可上に存在するインフラ設備へも適用領域を拡視化することでスキルレスを推進し，通信・大できます．

電力・ガスなどのインフラ種別に対応した業

さ ら に，NTT グ ル ー プ の₄D デ ジ タ ル 基

務を一元化することが可能になると考えてい

盤 TM を活用し BIM/CIM（Building/Con-ます．

struction Information Modeling, Man-

将来的には，地下埋設物の状態を予測し最age ment）データとの流通を通じて街づく適なアクションの実施を可能にしたいと考え

り・都市開発などのスマートシティや動的情ています．

報 と 連 携 さ せ MaaS（Mobility as a

具体的には，高精度な ３ 次元空間情報をService）などのモビリティ分野など外部デーベースに，各インフラ事業者が保有する設備タとの連携も推進し NTT グループのビジネ

データに高精度な ３ 次元位置を付与し，情報ス拡大に貢献したいと考えています．

が共有できる仕組みを構築するとともに，今まで担当者が頭の中でイメージしていた情報の ３ 次元化を可視化することで機械的な計算

SmartInfra プラットフォームのユースケース処理を可能とし，設計・施工～メンテナンスインフラ事業での効率化ユースケースとしスマートインフラオペレーション

4Dデジタル基盤TMの高精度地図データベース

NTTグループ各社および各インフラ事業者が保有する，設備・施設に高精度な位置情報を付与し，DX化を推進しさまざまな設備系業務を連携する．
AI

予測

施工
展開

港区

品川区

316

設備管理プロセスの統合
他社工事との共同施工※基盤設備→電柱・基地局等へ拡大

各社のアセットを高精度な位置情報で精緻化運用竣工● 設備アセット活かした新規事業

自動運転機能への基盤提供
スマートシティと連動した地域交通管理機能への情報提供

API連携による地理空間情報共有
・座標位置調整・座標付与
・空間統計分析・空間DX

時間変化
3次元地理空間情報

GIS-DX機能

高精度3D空間情報基盤

都市計画，商業街づくりの人流シミュレーションで基盤地図を高精度で提供● 5Gおよびローカル5Gの効果的基地局設計

DigitalTwin

接続インタフェース

展開

IIIP等

自然災害に向けた防災・減災
活動情報提供・通信被災情報の提供● メンテナンス高度化

設計

・ブロックチェーン・暗号化
・秘密計算
・データ分散・地理空間
イベント受信・地理空間
イベント可視化

IoT機能

セキュリティ機能

スマートインフラプラットフォーム（現在検討中）地理空間情報
地図・空撮
地番・MMS

設備情報

図2

環境情報

気象・災害

建物情報
BIM/CIM

国土情報

スマートインフラプラットフォームの全体像

2021.22₇

特集

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ワークショップ

インフラ事業者の工事・メンテナンスの現状

SmartInfraプラットフォーム開発【例：埋設物照会～立会】

スマートメンテナンス事業
自動受付①高精度3D空間情報基盤の構築▶GEOSPACEをベースに高精度化（1/2500⇒1/500）

現状受付・照会

掘削者（個人・企業）

施工範囲②設備設置場所の精緻化▶各社の設備位置を高精度に取得
電気

ガス

電話

工事現場

立会

通信
電気
ガス
水道（設備位置を調整）

設備確認

水道判定
範囲

ブラウザで施工範囲を指定

立会の一元化
NTT

水道
ガス

遠隔支援

③設備情報の流通基盤の構築▶各社間の情報流通環境の整備

図3

MH
電力

他埋設事業者

ユースケース（埋設物照会受付・立会）ては，当面以下の ₄ つをテーマとして取り組むこととしています．

NTT

MH・埋設物照会の一元受付・ ₁ 次回答・現地確認・立会時の設備可視化

電力・共同施工の積極的な提案

水道・設備劣化予測に基づく計画保全

ガス■最初のユースケースとして

図4

暗渠

ユースケース（施工協議）

埋設物の照会受付から立会については，現状では各社がバラバラに受け付けて，それぞ立会の遠隔化（現地立会の削減）

れの設備状況を確認し影響の有無を判断し必

遠隔立会センタ（NTTインフラネット）

要に応じて現地で立会を行っていますが，NTTMT
電力
水道ガス

SmartInfra プラットフォームを用いて高精度な位置情報を付与し自動判定精度を向上させることで，従来影響ありとしていたものが影響なしと判定できる可能性が高くなり，設2₈

図5

ユースケース（リモート立会）

備への影響について図面等を確認する作業がをまとめて立会するなど業務の一元化による省力化できます（図 ₃ ）．

効果が期待できます．将来はリモート施工協

さらに影響がある場合には申請者に来社し議と同様にリモートでの立会や指示ができるてもらい施工協議を実施していますが，将来ような取り組みにもつなげていきたいと考え

は ３ 次元の仮想空間を活用しリモートでの施ています（図 ₅ ）．

工協議が実現できると考えています（図 ₄ ）．

共同施工については，現状でも取り組まれ立会についても，自社の設備だけでも地中ていますが，まだまだ個々の事業者が個別工の状況を可視化することで危険予知や判断力事として繰返し道路を掘削・埋め戻しを行うの向上に寄与でき，さらに電力・ガス・通信ケースが多く，工事期間も長期化している状

2021.2

特集【2D表示例】

赤線：道路境界（表現はしていないが歩道境界・分離帯境界など細かな属性を持っている）
緑点：マンホール等（道路面上に存在するマンホール類と認識できるもの）
黄枠：地上地下の出入口

図6【3D表示例】

赤線：道路境界（表現はしていないが歩道境界・分離帯境界など細かな属性を持っている）
建物：GEOSPACE 3D（航空写真から作成した3D建物オブジェクト）

高精度3D空間情報

況です．これがあらかじめ地下空間の状況をまなデータに対して正確な位置に補正できる共有できていると共同施工の調整も早期に取ような位置基準データとして整備しています．

り組むことができるため，共同施工の実施率整備するデータは位置基準として活用する向上につながり，道路を掘削・埋め戻す工程ため高精度な位置情報が必須となりますのでを最小限にできるなど工事費削減および工事地図情報レベル500＊の精度基準に基づき（位期間の短縮化に寄与できると考えています．

置情報誤差が標準偏差で±25 cm）整備して最後に，設備劣化予測については今後の取います（図 6 ）．

り組みとなりますが，地下に埋設した設備は整備手法としては，地上解像度5cm の高掘り起こしてみないと状況が確認できないた

分解の航空写真を用いて，前述した道路縁やめ不具合が発生した段階で保全対応を取らざ

MH 等を取得していきます．今回の東京23区

るを得ませんが，土質や地下水の状況などをは，航空写真を用いたステレオ図化やデジタ考慮して設備状況の将来を予測することで，イズというオペレータによる手作業で整備し予防保全が可能となります．こうした設備劣てきたところですが，今後は今回整備した東化予測を活用して効率的かつ効果的な保全計

京23区の高精度3D 空間情報を教師データと画の策定に向けて取り組む予定です．

して，AI（人工知能）による自動データ取得

高精度３D 空間情報についても並行して取り組んでいます．
なかなかハードルの高い取り組みですが，インフラ事業をターゲットとして考えた高AI による自動化が実現できると大幅なコス精度３D 空間情報は，インフラ設備の位置合ト削減が可能となるため，ベンチャーからグわせに必要なデータを整備することとし，具ループ会社，研究所などさまざまな方々と実体的には「道路縁」「道路と歩道の境界：歩現に向けて取り組んでいます．

道縁」「中央分離帯などの分離帯」，これにMH（マンホール）/HH（ハンドホール）や地下出入口を整備し，位置情報を持つさまざ＊地 図情報レベル500：地形図データの位置精度が水平位置の標
準偏差0.25 ｍ以内，標高点の標準偏差0.25 m 以内．

2021.229

特集

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ワークショップ

地上部分の3D化

図7

地下部分の3D化

国土交通省（関東地方整備局）実証事業

国土交通省との実証事業

た．202₁年度には高精度３D 空間情報の整備を拡大し自社 DX 範囲を広げるとともに，他

20₁₉年度，国土交通省関東地方整備局の取社 DX として自社 DX 向けに提供した機能をり組みとして横浜市のみなとみらいから関内電力会社，ガス会社にも提供する予定です．の辺りを地上も地下も３D 化し，業務の効率

また，東京2３区で整備した高精度３D 空間化や安全にどのように寄与できるのか，コン情報は，上空から撮影した航空写真を利用しサルティングを実施しました（図 ₇ ）．ていますので撮影できない高架下の道路など地下空間のデータ整備は，東京電力や東京はデータ取得できていません．こうした個所

ガス，横浜市水道局から埋設物のデータを提は MMS（Mobile Mapping System）等

供していただき ３ 次元化を行いましたが，各を用いて地上から高精度な計測を行う必要が社で管理されている図面はそれぞれの位置情あります．

報で管理されているため設備が重なり合った

さらに，道路が密集しているような都市部りすることや，現実には起こり得ない状況がでは航空写真が有効ですが，郊外など道路の再現されるなど，位置情報を高精度化する重密集度が低いエリアは MMS によるデータ取要性について確認できました．

得がコスト的に優位になりますので MMS に位置情報を高精度化した地下空間の３D はよるデータ取得についても AI 等を活用した設備相互の位置関係も明確になり，道路掘削効率的なデータ整備，MMS 自体についても時の影響範囲も明らかにすることができるた

精度や品質を維持しつつ，低コストな機材へめ，安全で効率的な工事につなげることがで置き換えることができるような研究開発を，きるという評価をさせていただきました．

NTT 研究所と連携して進めています．

今後の予定
2020年₁2月から自社 DX として地下に埋設された通信設備を対象とした埋設物受付から影響有無の自動判定，現地立会を支援する地下空間の可視化機能をサービス開始しまし₃₀

2021.2◆問い合わせ先NTT インフラネット
SmartInfra 推進部 プラットフォーム戦略担当
TEL 03-5829-5270
E-mail si̲pf̲info nttinf.co.jp