スマートIoT推進フォーラム第６回総会

公共インフラにおけるIoT、AI等の活用と３次元でのデータ管理

中村 和弘

2021/3/26

本日の発表内容
目次
 国際航業のご紹介

 サービスの仕組みと新技術の適用
 インフラ分野での新技術の活用事例⁃ 点検コミュニュケーションツール
⁃ 路面性状調査でのひび割れの判読⁃ 変位計測監視での自動化の取組み⁃ 橋梁の復元図作成⁃ インフラデータ管理ツール

 まとめ

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国際航業のご紹介

1947年設立
資本金167億29百万円

従業員数1,819名（2020年3月末時点）
 空間情報コンサルティング(空間情報技術サービス､建設コンサルタントサービス 、マーケティングおよび位置情報サービス) 社会インフラ事業
 防災関連事業､環境保全事業
 再生可能エネルギー関連事業 その他

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国際航業のサービス（センシング）
・空から､陸から､海からの視点で国土のすがたを正確に計測、『空間情報』としてデータ基盤を構築
・複数のセンサー（カメラ等）を駆使し、高精度な空間情報データを取得
人工衛星画像700km

・広範囲の情報を効率的に取得・大規模災害の調査、森林のCO2吸収源計測等へ活用

航空写真
3,000～600m

・高解像度の写真撮影
・低空撮影は無人航空機を使用
・行政の地図作成、固定資産調査、災害調査等へ活用

航空レーザー計測
1,500～300m

・地表面の高さ計測
・地形図作成、３次元モデル作成等へ活用

地上計測
0m
0～
-180m

・車載センサを用いた移動体計測
・道路施設維持管理、台帳管理等へ活用

水中計測
・船舶からのレーダー計測
・港湾施設管理、津波シミュレーション等へ活用
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国際航業のサービス（行政支援）
 地方自治体の行政事務を効率化・高精度化する基幹システムを提供
 共通の地図(地理空間情報統合データベース)を用いることで、庁内での情報共有の促進、高頻度での地図データの更新、重複投資の回避を実現

下水道
固定資産

上水道

道路

都市計画

多岐にわたる行政業務を統一したシステムで総合的に支援
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国際航業のサービス（国土保全のコンサルティング）
 空間情報を社会インフラの計画・設計・維持管理へ活用し、事業の高精度化・効率化を推進 東日本大震災の教訓を踏まえ、安心・安全な社会の構築に寄与。被災地の復旧・復興事業へ貢献
道路
空間情報を活用することで、作業時間の短縮・設計精度の向上・設計成果の品質向上を実現

河川・海岸
空中写真や衛星画像などを付加し、わかりやすい基盤情報を整備

砂防
３次元の地形データにより土砂災害を高精度にシミュレーション

空間情報

防災

環境
リモートセンシング技術により植生の状況をモニタリング

災害シミュレーション結果を住民啓発資料としてわかりやく表現
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サービスの仕組みと新技術の適用
 空間情報データを取得し、解析・処理し、課題解決へ利活用するまでのトータルサービス
 GIS(地理情報システム)を構築し、空間情報データを高度に活用
計測解析・処理利活用

GIS(地理情報システム)を活用した
多種類のセンサーと計測ノウハウによ
空間情報を活用したコンサルティング
IoT空間情報データの解析と表現
IoT
り、高精度な空間情報データを取得の提供(見える化)
ﾃﾞｼﾞﾀﾙ航空撮影

ﾚｰｻﾞｰ計測

土地状況の分類

ﾃﾞｼﾞﾀﾙ図化

AIGPS
衛星ﾘﾓｰﾄｾﾝｼﾝｸﾞ
3D地形図

３D
ﾓﾊﾞｲﾙﾏｯﾋﾟﾝｸﾞ

ﾅﾛｰﾏﾙﾁﾋﾞｰﾑ

ｺﾝｻﾙﾃｨﾝｸﾞｻｰﾋﾞｽ

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GISｿﾘｭｰｼｮﾝ

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サービスの仕組みと新技術の適用
IoT技術：インフラの遠隔監視
 現場のセンサーと事務所をインターネットで結び現場状況の監視

AI技術：業務の自動化
 機械学習、Deep Learningは、日々進歩しており識別や判読の性能があがっている 今まで人が行っていた画像の識別や時系列データからの異常検知をAIで対応
３D技術：３次元でのわかりやすいデータ管理

 従来からほとんどのデータを３次元で取得ていたが、今までは２次元にして管理 国土交通省のi-Construction、スマートシティ（３次元都市モデルの構築）等の政策もあり、３次元でのデータ管理が進みつつある ドローンやSfM（Structure from Motion）の普及により、写真からの３次元データの作成が容易になっている

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サービスの仕組みと新技術の適用
SfM（Structure from Motion）とは
 ある対象を撮影した複数枚の写真から、対象の３次元の形状とカメラ位置を復元する技術⁃ 特徴点（写真内に写り込んだ建物の角など）見つけて写真間の接合をはかることで、写真の撮影した位置・姿勢の関係を求めることができる⁃ オープンソースのBundlerや、市販ソフトのContextCapture、 Pix4D、 PhotoScanなどがあり、高度な知識が無くても、写真を入力して3次元のモデルを容易に作成することができる

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インフラ分野での新技術の活用事例① 点検コミュニュケーションツール

② 路面性状調査でのひび割れの判読③ 変位計測監視での自動化の取組み④ 橋梁の復元図作成⑤ インフラデータ管理ツール

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① 点検コミュニュケーションツール（スマートグラスによる遠隔点検）
インフラ点検の熟練技術者は少なく、対応できる業務には限りがある。
ウェアラブル端末を活用し、点検作業者の目線を、事務所にいる熟練技術者とリアルタイムで共有できれば、効率的で正確な点検が行える。

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① 点検コミュニュケーションツール（使用機器）
 使用しているスマートグラス
 小型ディスプレイがついた片眼型ウェアラブルデバ
イス カメラやジャイロセンサー、CPU、バッテリーをひとつの筐体に内蔵
 カメラ解像度は1992×1216画素 (2メガピクセル)
WESTUNITIS社製※Wi-Fiルーターは一般に流通している汎用品を使用

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① 点検コミュニケーションツール（位置情報取得機能）


位置情報を取得できる機能を開発

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① 点検コミュニケーションツール（現場と事務所とのやり取り）


現場の作業者に事務所から遠隔指示①ウェアラブル端末を装着④ウェアラブル端末で指示を確認⑤指示に基づいて作業実施

現場
ウェアラブル端末のディスプレイ
事務所のディスプレイの画面打音検査してください

事務所②ウェアラブル端末からの画像で現場状況を把握③画像上に指示を描画

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⑥作業の実施状況を確認

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① 点検コミュニケーションツール（橋梁点検での使用状況）


ロープアクセスが必要な橋梁点検の現場で使用
通信、作業上の指示等のやり取り、画像の確認等は良好

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② 路面性状調査でのひび割れの判読（路面性状調査とは）
 路面性状測定車を用いて路面のひびわれ・わだち掘れ・平坦性を測定・評価し、舗装の計画的な維持管理を支援
 路面性状測定車を用いた点検の特長
 通常走行（経済性、安全性を担保）での客観的なデータの取得が可能。
 測定結果を道路距離に併せて整理できることで、劣化状況の一元管理（経年変化、補修履歴）が可能。
 位置情報を付加することで、GISソフトを介して他の道路施設データとの共有（標準化）が可能
特定箇所の劣化経年変化や補修履歴について距離情報により一元管理し、一目で劣化状況を確認することが可能。

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② 路面性状調査でのひび割れの判読（路面性状調査の業務フロー）
A

① 10％

④ 60％
ひびわれの判読に手間がかかる

② 15％

⑤ 10％
③ 5％

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② 路面性状調査でのひび割れ判読（ひび割れの判読方法）

 50ｃｍメッシュごとにひび割れの本数をカウント
 ひび割れ率の算出
 路面を 縦横 0.5m のます目 に区画割り 一つの 区画の中にひび割れが 1本だけあれば6割、 2 本以上あれば 10 割と して面積換算して、路 面に対する面積比を算出

ひび割れなしひび割れ１本ひび割れ２本以上

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② 路面性状調査でのひび割れ判読（AIによる画像分類）
 ひびの判定（画像の分類）を行う推論モデルは、複数のアルゴリズムのベンチマークテストを行い、最良のものを選択 元々、人が判断していた結果を教師データとして使用
 以前に画像処理での判読にトライをしていたが、最大でも80％台の正解率
 AIを用いることで90％以上の正解率を達成、より正解率を上げるため教師データを加工

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② 路面性状調査でのひび割れ判読（性能向上のための工夫） 教師データのスクリーニング（人が間違えて判断しているデータの排除）
 移転学習の実施（元のデータを回転して教師データを増やす）

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② 路面性状調査でのひび割れ判読（現在の利用状況と今後の対応）

現在の利用状況
 現状は、２分類判定（ひび無し、ひびあり）をAIで実施、その後、ひびありを（ひび１本、ひび２本以上）に人が分類

今後の対応 ３分類の正解率の向上→モデルの再検討、前処理等の検討
 夜と昼の画像、舗装の色の違い（地域差）への対応→夜画像・昼画像のモデルを分ける、地域ごとのモデルの作成、モデルの汎用化

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③ 変位計測監視での自動化への取組み（sheamen-netの概要）
危険な斜面を24時間365日監視するサービスを提供

日本の土砂災害危険箇所数
急傾斜地
土石流危 地すべり
崩壊危険
険渓流 危険箇所箇所

土砂災害危険箇所等
合計（I）
214,363

合計（I～II）
463,935

全国合計
183,863
11,288 330,156「I」：人家５戸以上等の箇所「II」：人家１～４戸の箇所「III」：人家はないが今後新規の住宅立地等が見込まれる箇所

合計（I～III）
525,307

internet

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③ 変位計測監視での自動化への取組み（GNSSでの変位計測）
・GPS・QZSS・Galileo・GLONASS・BeiDou・IRNSS
等の衛星測位システムの総称
・GNSS衛星：日本上空に常時40機程度存在
・準天頂衛星（みちびき）：現在4機体制

2018/6/30 東京上空の衛星配置（GNSS View による予測）

広域計測
三次元・高精度自動計測・連続計測

GNSS衛星の種類（みちびき打ち上げ特設サイト みちびきGO!!

ホームページ）
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③ 変位計測監視での自動化への取組み（現場側のシステムの概要）
任意の計測地点に固定し，連続的に自動観測を行う

解析方法 ： 静的干渉測位法(スタティック法)
対応周波 ： 1周波(L1),2周波(L1+L2)対応
観測間隔 ： (標準)30秒ｴﾎﾟｯｸの1時間解析
電源 ： AC100V，ｿｰﾗｰ+ﾊﾞｯﾃﾘｰ
通信 ： ISDN，ADSL，光，携帯電話，無線LAN等
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③ 変位計測監視での自動化への取組み（監視センター）
国際航業株式会社
東京事業所（府中市）

shamen-net監視センター（24時間365日常駐管理）

監視センターの役割
自動データ解析（座標計算・トレンドモデル）
グラフ・計測データの作成・ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ配信
変位監視
機器監視
自家発電装置およびサーバーセンター概要
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③ 変位計測監視での自動化への取組み（計測精度向上の技術）
GPS/GNSS計測では、衛星配置や上空視界，基線長（基準点と計測点間の距離）、気象条件、マルチパス（建物などの地物による反射波）等の様々な誤差要因のため計測値がバラつき、最も高精度なスタティッ
ク測位法でもmm単位の変位判定は難しい。
精度向上技術・・・(1)トレンドモデルによる誤差処理
トレンドモデルによる時系列統計処理（誤差処理）を導入することで計測精度を向上させ数mm程度の変位検出が可能となった(2)対流圏補正
基準点と観測点の間の高低差がある程度大きい場合の大気中の影響を補正
防災監視 システム(特許第3745280号)

特許取得 防災情報 配信 サーバ及びこのサーバとともに用いられる防災配信 システム(特許第3742346号)
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③ 変位計測監視での自動化への取組み（現状の課題）
現状の課題
 GNSSを用いた斜面、法面等の変位計測監視サービスのさらなる事業の拡大をはかりたいが、変位計測監視を行うべき、斜面を見極めることが難しい 現在、斜面の異常検知はオペレータが24時間365日監視を行っているが、監視箇所が増えると対応が難しい

自動化への取組みの目的
 AIを用いて斜面の危険度判定を行い、顧客に対して、危険度の高い斜面にセンサー設置の提案を行う
 GNSSの変位データの異常をAIで判定し、オペレータ業務の軽減をはかる

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③ 変位計測監視での自動化への取組み（自動化への２つの取組み）
斜面の危険度判定（２つの手法を検討）
 被災履歴・点検帳票から重要な素因（地質、傾斜等）を選定し、その素因の平面分布を別途作成し、危険斜面の面的評価を行う

 被災履歴・法面近傍の画像データ（地質、標高等）から危険斜面の面的評価を行う

異常検知の自動化
 GNSSデータの可視化と学習データ構築
 同一地区で蓄積された学習データで実証
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③ 変位計測監視での自動化への取組み（自動化の状況）
斜面の危険度判定①点検調書からの危険度判定
 切土、盛土で分類状況が異なる 地滑りに関係する点検項目の洗い出し等が必要②画像データからの危険度判定
 専門技術者は、斜面の背後の地山の重さや周辺の山からの集水状況なども加味して斜面の危険度を判定
 周囲の状況を考慮した深層学習を行う必要がある

異常検知の自動化
 斜面ごとに変位の傾向が異なり、日常業務の中で教師データを構築する仕組みが必要 現在、複数のセンサを設置している斜面で検証しているが、単一センサの設置斜面の検討も必要

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④ 橋梁の復元図作成（レーザスキャナを活用した復元図作成）
 3Dレーザスキャナを活用した復元図の作成
 図面のない橋梁が多いが、維持管理においては用途（定期点検、補修設計、耐震補強設計等）に応じた図面が必要
 跨線橋では、特に制約条件が多い（夜間作業、き電停止、交通規制、敷地外作業など）
 3Dスキャナーによる一般図作成や3Dモデルなど、効率的かつ正確な計測作業を実現

一般橋

跨線橋
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④ 橋梁の復元図作成（使用機材とソフト）
機器名
地上レーザスキャナ
Foucus3D X 330

ソフトウェア仕様・付属機器

外 観• 計測範囲：0.6m～330m• 範囲誤差：±2㎜• 計測速度：最大97万点/秒• 点群処理：FARO Scene Ver.5.5• ３Dモデリング：Rhinoceros• 作図処理：AutoCAD 2016

• アルミ製専用ポール(2～4m)• 三脚
高所計測用ポール

高所計測用
自動昇降装置• 延伸サイズ：1.4m～6.0m• 6段ユニット、37kg• 自動整準装置• ±3秒、10kg
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④ 橋梁の復元図作成（用途による作成方法のレベル分け）
 復元図の使用用途により3Dデータの作成方法をレベル分け
データ作成概要

復元レベル

定期点検時における損傷図 • 損傷が存在するかどうか、どの程度の損傷かを作成のためのベース図把握できること• 基準断面を作成⇒延長分を引延ばし成型⇒類似形状は要素を複製

１

補修設計時における復元一 • 構造形状と損傷状況から損傷原因を推定
般図• 補修数量や施工計画に構造寸法が影響• 基準断面を作成⇒延長分を引延ばし成型• 着目箇所を正確に復元

２• 構造寸法から荷重値、耐力値を算出し、補強• 各部材を正確に復元工法を選定（部材厚などは現地計測）• 製作部材の正確な作図が必要

３用 途

耐震補強設計時における復元一般図

想定要件

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④ 橋梁の復元図作成（定期点検での利用）
 レベル１：基準断面を作成し延長分を引延ばして成型、隣接支間は要素を複製する手法

隣接支間は要素を複製

該当支間のみデータを取得して成型

 従来手法（２次元）と本手法（3次元）を比較した場合、作業量はほとんど変わらない
 点検車・リフト車・足場設置等が必要なケースでは、大きなコスト削減と安全性向上が図れる

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④ 橋梁の復元図作成（補修設計での利用）
 レベル２：基準断面を作成し延長分を引延ばし成型、着目箇所は正確に復元、隣接支間は要素を複製する手法

隣接支間は要素を複製

該当支間のみデータ取得・成型、着目箇所（対策箇所）のみ正確に復元

 従来手法と比較して、現地作業が約50％縮減できる
 現況を反映したデータが得られる（施工空間の確認、搬入方法の検討など現地状況を正確に把握）
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④ 橋梁の復元図作成（耐震補強設計での利用）
 レベル３：全ての部材を正確に復元(部材厚等は現地計測) 、隣接支間は要素を複製する手法

全ての部材を正確に復元する、ミリ単位の正確性が求められる要素は現地計測

 従来手法と比較して、現地作業が約65％縮減できる
 現況を反映したデータが得られる（施工空間の確認、搬入方法の検討など現地状況を正確に把握）
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④ 橋梁の復元図作成（3次元モデルから作成した復元図）

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⑤ インフラデータ管理ツール（KKC３Dサービス）
 KKC3Dサービスの概要
 本システムは3種類のサービスプランから構成され、UAV等から撮影された画像をクラウド上にアップロードする事で、専門知識や経験が無くても短時間で３次元測量データを受け取ることができるサービス
 特に「Expert」サービスは「UAVを用いた公共測量マニュアル（案）平成28年3月-国土交通省国土地理院」に準拠し、弊社が長年培ってきた写真測量技術をもとにお客様にサービス提供
i-Construction
対応

サービスプラン（プロジェクト毎に選択可）

Basic

Advanced

Expert3次元解析サービス

3次元解析サービス

3次元解析サービス

標定点補正
サービス

標定点補正
サービス

ー

アドバイザリー
サービス

ー

オプション
Basicにオプショ（プロジェクト毎ンはに選択可）付加できません

断面作成サービス
地形差分解析サービス

ストレージ追加サービス（ユーザー毎に設定）
会費（基本ストレージ料、カスタマーサポートサービス、ドローン関連情報配信サービス含む）

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⑤ インフラデータ管理ツール（KKC３Dの画面）①ログイン画面③ジョブ一覧

②ジョブ登録④結果受取・確認画面

フィールド提供：大成建設株式会社様（気仙沼市防災集団移転促進事業）

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⑤ インフラデータ管理ツール（インフラ管理の課題）
 従来のインフラデータ管理の課題
 特別なソフトや高スペックマシン必要
対象物撮影

撮影画像

 作業分担が難しい
クラック
抽出

撮影画像

点群モデル

3Dモデルとクラックそれぞれにスケールが存在するが、座標系が一致していない
ため、統合できない➾一つの施設の情報を別々に管理・・・

フィールド提供：大成建設株式会社様（気仙沼市防災集団移転促進事業）

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⑤ インフラデータ管理ツール（２Dと３Dの融合）
 KKC３Dクラウド上に２D、３D間を相互に移動することができ、ひび割れ等の計測が可能なシステムを追加開発
 今後、インフラ維持管理において、取得したデータのビューワーや計測ツールとして社内外へ展開予定
この線分に関連する
写真画像一覧表示ステレオペアー選択表示
画像上で計測し3次元化

このスレテオ画像上でAI技術を用いて自動的に部材を2D計測し、3Dに変換する

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⑤ インフラデータ管理ツール（ツールの活用想定）
 橋梁や堤防、ダムなどのインフラ管理ツール

 構造物の設計データと施工状況の比較、施工精度確認
 構造物の施工精度確認のツールとしての活用

設計データ

施工モデル
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重ね合わせ属性情報40

⑤ インフラデータ管理ツール（堤防での撮影例）

鉛直写真と斜め写真を合わせたKKC-3Dの3次元解析結果を表示、斜め写真を選択し鉛直面の3次元クラック等を入力
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⑤ インフラデータ管理ツール（クラックの判読）
3次元点群上でクラック線を入力したものが選択されたステ
レオ写真上に連動して表示される

例えば、3次元点群上でクラック等を手動で入力する

水路側面（3次元点群とUAV撮影写真位置）
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⑤ インフラデータ管理ツール（ステレオ計測機能）

片方の写真でクラックを入力
するともう一方の写真にも入力結果が表示される。

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⑤ インフラデータ管理ツール（クラック幅の入力）

クラック幅入力スケール機能
で、マウスを持って行くと説明文が表示される。

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⑤ インフラデータ管理ツール（属性情報の入力画面）

クラックの座標値、長さ、面積等
ステレオ入力写真とクラック幅等

クラック名称（任意）クラックの3次元線分

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⑤ インフラデータ管理ツール（その他の機能）
 作業記録の保存機能
 図化、属性登録した記録をローカル、サーバそれぞれに保存できる
 作業中データはローカルへ、作業完了データはサーバへ保存するなど、データの管理が容易になる。また、一つのモデルを用いた作業分担が可能になる。

 担当者別の機能制限の付与機能

管理 ユーザ権限を付与することで、編集可能ユーザやビューワ機能限定ユーザ、などプロジェクト担当者に応じた閲覧権限機能を付与できる 担当に応じた権限を付与することで、作業データの品質を担保しながら、プロジェクト関係者全体へ共有することができる

作業のみ

閲覧のみ

 ベクターデータのアップロード機能
 他ソフトで三次元図化したデータをアップロードすることができる
 設計データと計測データを一つのビューワで閲覧可能になる※同一の座標系で作業されているデータ
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まとめ（各技術の活用に向けた対応）
AI 日常業務の中で教師データを貯める仕組みの構築が必要

 AIに100％の精度を求めるのは難しい、人のチェックや修正作業とどのように組合わせて使用するかが重要
３D技術
 ３Dデータを自動で処理するモデリング技術の向上
 大量データの保管、検索等の技術の向上
IoT
 画像系のデータを迅速に転送するための通信の高速化（５Gの利用）
 省電力で長期間動作するセンサー、長距離届く無線（LPWA等）の利用

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まとめ（今後の展望）
インフラ分野での新技術やデータの活用関する今後の展望
 インフラに関する設計技術者や点検技術者は、不足しており、新技術を導入して高度化、効率化をはかる必要がある
 インフラの寿命は長く、長期に渡って使えるデータを蓄えていく必要がある
 管理者ごとに異なる形式でなく、統一された形式でのデータ蓄積が必要である
 空間基盤データと連携したインフラデータの蓄積が必要である

国土交通省都市局が進める３D都市モデル
PLATEAU VIEWの画面

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情報をつなげる力で、人・社会・地球の未来をデザインする