―

特集

ドローンが活躍する未来

最新ドローン技術活用による保全業務の「超」
省力化
よし い

た ろう

吉井 太郎!センシンロボティクス エバンジェリスト
建設業従事者の減少やいわゆる「はじめに年問題 」

建設・建築分野、特に建築物や設備の保全といを控えて待ったなしとなっている建築物保全業務

う文脈でのドローン活用は、空撮や測量と並び、の効率化・省力化の一助となることを目指す。

ドローンの産業利用黎明期から注目されていた。
特に高所作業となる送電鉄塔や大型橋梁の点検、保全業務におけるドローン活用事例

足場の架設に多大なコストがかかる建物外壁点検

まず、最新の技術を活かしたドローンが実際になどでの活躍が期待されてきた。ところが、ドロ活用されている、当社における保全点検業務の事ーンに関する法整備が始まり、ドローン元年とも例を紹介し、「今ドローンに何ができるのか」の言われた年頃から今日まで、建設現場や建築具体的なイメージを持っていただく。業務対象は物を対象として、保全を目的としたドローン活用建築物に限定しないが、保全業務の効率化においが活発に行われているかというと、必ずしもそうて共通の要素を持っているものを選んだ。

ではないのが現状だ。研究開発や実証実験は盛ん） 建物外壁点検に行われているものの、しっかりと社会実装、業建築物保全へのドローン活用として、非常に分務実装されるところまで進んでいる例はまだ少な

かりやすいのが建物外壁の点検である。

い。これはドローンの技術的な課題や、法規制を建築基準法改正により、竣工または外壁改修から含む業務への実装・運用の課題が原因と考えられ年を経過した、一定以上の規模の不特定多数がるが、昨今のドローンを取り巻く環境を見ると、利用する建物について、外壁全面を打診等によりこれらの課題が時を同じくして解決に進み始めて調査することが義務付けられることとなったが、いるのを感じることができ、今後一気に活用が加

この改正に合わせ検査手法が打診「等」となり、速する可能性が出てきた。

主として赤外線カメラによる検査が認められるこ

本稿では、最新のドローン技術やその活用に関ととなった（国土交通省告示第年の号）。つまり、従来わる事柄について、実際の事例を交えつつ紹介す足場を架設して人の手で行う必要があった打診検る。また、ドローンはあくまで保全点検業務のう査を、ドローンに搭載した赤外線カメラで代替でちデータ収集を効率化するツールであり、取得しきるようになったのである。

たデータの管理分析も同時に行わない限り省力打診検査は外壁をハンマーで叩き、打音の変化化・効率化は達成し得ない。ゆえに、ドローン活によってタイルやモルタルに生じた空隙（浮き）を用に欠かせないデータ分析・解析技術、それらを管理するアプリケーションソフトウェアについても、合わせて紹介する。これによって、建築物保全業務に携わる読者のドローンへの理解を深め、
２４

Re・・No.

年 月 日に施行されたいわゆる「働き方改革関連法」において、建設業などに設定された 年間の猶予期間が終了する年に生じる諸課題のこと。特に時間外労働に罰則付きの上限が設けられることで、就業人口の減少ともあいまって大幅な効率化が求められるとされる。

最新ドローン技術活用による保全業務の「超」省力化

検出する検査だが、これを熱を可視化できるカメなども行えるアプリケーションで閲覧できる。変ラを使い、空隙によって生じた空気の層による建状を AI で自動検出する機能も開発されており、物躯体との温度差を検出するのが、赤外線カメラ補修計画などの工程も含めた抜本的な効率化を目による検査だ。このカメラをドローンに搭載し、指している。

対象の建物形状に沿って自動航行することで、建物全体の外壁を網羅的に撮影、検査することが可能だ。当然ドローンを使えば足場の建設・撤去が不要で、大幅なコスト削減につながる。また、図に示すとおり、打音検査でも検出できない狭い範囲のタイル浮きや、空隙の厚さが ．mm 程度の肌分かれ（浮きが出来る前の接着が剥がれた状態）に近い状態であっても浮きの検知が可能である。
図電力線等の点検） BIM を活用した屋内点検
基本的にドローンは自動航行に必要な自機の位置情報を、GPS に代表される衛星測位システムから得ていることが多い。よって、衛星からの電波が届かない屋内やトンネル、立て込んだ建築物の間等では、自動航行どころか安定した飛行すらできない。この課題に、BIM に含まれる建築物の次元モデルを活用し、衛星に頼らない自機位置
図

ドローンが撮影した赤外線画像から浮きを検知の把握・自動航行を実現したのが本事例である。
衛星以外の自機位置の把握には様々な手法があ） 送電鉄塔点検
がい し鉄塔や碍子を含む送電支持物、電力線や架空地るが、この事例ではドローンに備わった複数のカ線などの架渉線の点検も、高所の作業が伴いドロメラからの映像を基に、周囲のーンの活用が期待されている分野である（図し、それと BIM にある）。

次元情報を取得次元モデルを照合する

経済産業省の試算では、人による昇塔点検に比べこ と で 建 物 内 の 自 機 位 置 を 推 定 す る、Visual倍以上の効率化が実現すると予想されている。

SLAM という手法が採用されている。また、狭現在実現しているドローン点検においては、鉄塔

い屋内ではより高度な障害物検出、衝突回避のシの基本的な情報（中心座標、高さ、腕金形状等）からドステムが必要で、前述のカメラから取得するローンの飛行ルートを自動設計し、それに従って元情報に加え、赤外線やレーザー、ミリ波などを碍子等の付属物を含めた撮影を自動的に行う。電使ったセンサーが実装される。

線に関しても、カメラが捉えた画像から AI が電次ドローンが撮影する大量のデータの処理・管理線を検出し、機体と連動してカメラの向きを制御、細く長く弛んでいる電線を高品質に撮影することができるようになっている。
取得した画像データは、位置情報から地図上に配置された鉄塔ごとに分類され、経年変化の追跡

Building Information Modeling。建築物のデジタル 次元モデルに部材の情報、コスト、仕上げ、工事進捗、管理情報などの属性情報を付加したデータセット。設計、施工から維持管理まで、様々な工程での情報活用が可能。
年には建築確認申請とその審査を BIM で行えるようになるなど、活用が進む。
Re・・No.

２５

―特集

ドローンが活躍する未来が課題になるのは屋内でも同様で、衛星測位の座建築保全業務における点検作業は、様々な環境に標が得られないため、対象との紐付けはより難しある対象を計画に基づいて実施される必要があい（図次元情報に紐り、デリケートで可用性の低い手段は馴染まない。

度カメラによる画

しかし、ここ数年でドローンの基本性能は大幅次元モデルと画像データを紐付け、管理すに向上した。例えば、世界を代表するドローンメるアプリケーションの開発も同時に行っている。

ーカーである中国の DJI 社製の産業用ドローン）。当社では、ドローンのづいた位置情報を生成し、像やは、わずか年の間に航続時間で約倍、耐風性能は ．倍、その他飛行精度や防水防塵等の耐候性も現場での使用に耐え得るものになっている。
） 自己位置推定技術
ドローンの自動化において、自機の正確な位置情報が重要であることは既に述べた。この自機位置の情報を取得することを「自己位置推定」と呼ぶが、最新のドローン技術はこの自己位置推定技術の進化に負うところが大きい。事例で挙げた複図

屋内点検

数カメラの映像から次元情報を取得する Vis-ual SLAM のほか、次元 LiDAR を用いる Li-

このように、様々な最新技術を取り入れたドロDAR SLAM、ToF やモーションキャプチャなーンが、これまでは難しかった対象に接近した飛どの外部センサーと連動するシステムなど、多く行や屋内飛行とその自動化を実現し、適用できるの自己位置推定技術が存在する。特に、Visual保全業務の幅が広がっている。また、ドローンにSLAM と LiDAR SLAM は、必要なセンサーのよるデータ取得の自動化とともに増大するデータ小型軽量低コスト化やデータ処理技術の発達に合分析管理についても、AI による変状検出やクラわせて実用度が高くなっており、スマートフォンウドアプリケーションと組み合わせることで、省や自動運転車など他分野との共通技術であること力化・効率化を達成している。

も有利に働き、ドローンの自己位置推定技術において中心的な存在になっていくと予想される。

最新ドローン技術の現在
前述のように、ドローンに関する昨今の技術発）

次元モデルの活用

屋内自動航行の事例でも挙げたが、ドローンの展が、産業利用を活発にする可能性を拓いている。

高度化に次元モデルを取り入れる試みが活発にここで、ここ数年で大きく進歩した最新のドロー行われている。縦横に高さを加えたン技術にフォーカスし、その活用を紹介する。

が行えるのがドローンの大きな強みの一つである） 基本性能の向上

が、その最も根本的なドローン技術の進化として、基本のように飛ぶか」という経路計画を直感的に描く

次元の機動

次元機動を自動化するにあたって、「ど性能の向上が挙げられる。かつてのドローンは、〜 分程度の航続時間が一般的で、少しでも風や雨があると飛行できず、安全性は操縦者の技量に依存するものだった。これでは対応できる業務は非常に限られる上、効率の向上も限定的である。
２６Re・・No.

Light Detection And Ranging。レーザー光を用いて周囲の測距を行うセンサー。
レーザー光を多方向に射出して 次元的に測距を行うものを特に 次元 LiDAR（ D LiDAR）という。
Time of Flight。光の反射にかかる時間を計測し測距するセンサー。ドローンの測位では、多数の ToF センサーを飛行エリアに設置し、複数の測距データから測位を行う方式がある。

最新ドローン技術活用による保全業務の「超」省力化ことができる人は少ない。特に複雑な形状の建築ケーションも重要だ。これらをデジタルや IT のくま物を隈なく撮影するような経路や、数百〜数千の力で前後の工程も含めて効率化することで、初め撮影ポイントを手動で設定するのは至難の業だ。て圧倒的な省力化が実現できる。

形状データとして） ドローンシステムを前提とした業務改革次元モデルを取り込み、そこから自動的に飛行経路や撮影などのアクションをここまで述べてきたとおり、ドローンを活用し設定できる機能は、効率的なドローン運用においたシステムの導入は、保全点検業務に大きなインては不可欠な技術である。ドローンにおける次パクトをもたらす。例えば、足場をかけ人の目で元モデルの活用は、建設・建築分野では一般的にじっくりと行ってきた点検を、ドローンと AI でなってきた BIM との相性も良く、今後は必須の代替することで、これまでの 倍のスピードで点技術となっていくだろう。

検できるようになった時、これまでと同様のサイクル、やり方でよいのだろうか。

ドローンと DX
（デジタルトランスフォ

これまで年に回だった点検を回に増やせーメーション）

ば、故障による損害が減らせるのではないか。こここまで最新のドローン技術とそれを活用したれまで点検時には安全性の観点から建物や設備の事例を紹介してきた。それらの事例の中で共通し利用を停止していたが、ドローンの航路直下だけて分かるのが、いかに最新のドローンを用いて効の立入制限で行えば生産性の低下を限定できない率的にデータを収集しても、それだけでは保全業だろうか。

務の省力化・効率化は実現しないということだ。

このように、従来の手法や業務フローに捉われドローンを用いたデータ収集の自動化によって、ず、ドローンシステムの導入を前提に業務を見直効率的に大量の画像などが流れ込んでくることにすことが、導入の効果を最大化するにあたってはなるが、そのデータの分析や管理に大きな工数を非常に重要だ。

取られてしまっては、業務全体では省力化どころか却って非効率になってしまう恐れもある。そこまとめで重要になるのが、大量のデータ流入を前提とし本稿では最新のドローン技術とその活用事例をたシステムの開発と、それを活用する業務改革、紹介してきたが、冒頭で述べたとおり、ドローンいわゆる DX である。というのはあくまでデータ収集のためのツール、） AI と業務アプリケーションの活用手段の一つである。この技術を真に活用し、業務データ収集が自動化されると、大量のデータがの省力化を実現するには、データ収集が自動化・流れ込んでくる。例えば大きな建築物をミリ単位効率化される、再現性高く収集できる、成果物がの変状が検出できる解像度で撮影しようと思えデジタルネイティブであるといった特性を有効にば、数千、数万枚の画像を取得することになる。

活かすシステムの構築が必要だ。そして、これはこれを枚人間が確認するのは不可能だ。

ドローンではない他のロボットやセンサー、IoT

よって、特定の変状検出を自動的に行う AI によ枚デバイスなどでデータ収集を行う場合でも同様でる画像認識などの技術が必要になる。また、対象ある。本稿が、それらデータ収集の効率化によるをクローズアップして撮影した画像がどの建物の業務改革、「超」省力化を目指す読者の参考にな

どの部分なのか、またそれはいつ撮られた画像なれば幸いである。のか、以前撮影した時からどう変化しているかな
ど、点検後の工程に必要な情報を管理するアプリ
Re・・No.

２７