特集

安心・安全な社会インフラ

IOWN に向けたアクセスネットワーク技術

維持管理DX

アセット活用社会インフラ事業の課題解決を実現する
研究開発の取り組み
NTT アクセスサービスシステム研究所では，労働人口減少 ・ 老
朽化設備の増加 ・ 維持管理更新コスト増加 ・ 災害多発などの社会インフラ事業を取り巻く課題の解決とスマートワールドの実現をめ
ざし，維持管理 ・ 運用業務のデジタルトランスフォーメーション
あわた（DX）化，安心 ・ 安全な社会インフラ設備の構築，設備 ・ オペレー

てるひさ

ション等のアセット活用を柱とする研究開発に取り組んでいます．

粟田

本稿では，これら 3 つの柱にかかわる技術について紹介します．

NTT アクセスサービスシステム研究所

シビルシステムプロジェクトの取り組み

輝久動検出する技術などを創出しました．

維持管理 ・ 運用業務の DX 化

これらの技術は，NTT の設備状況診

NTTでは，MMS（Mobile Mapping

断業務に利用されていますが，画像認

社会インフラ事業を取り巻く状況とSystem）やドローン等を使って所外

識技術にはさらなる高機能化・高性能して，労働人口の減少，老朽設備の急の電気通信設備を撮影し，取得した画化が求められています．現在，沿道の増，維持管理・更新コストの増加に加像を用いて設備状況を確認し，設備の社会インフラ共同点検に資する画像認

え，気候変動や地震動などによる災害劣化等を診断しています．一方，シビ識技術の研究開発に取り組んでいまリスクが挙げられます．これらの状況

ルシステムプロジェクトでは，画像認す．この技術は画像認識 AI（人工知の中，社会インフラ設備においては，識を用いた通信基盤設備の点検診断技能）を用いて MMS で撮影された沿道人手をかけない保守運用，LCC（Life術について研究開発を進めてきましにある数多くのインフラ設備（ガードCycle Cost）が最適となる更新，防た．具体的には，画像特徴量解析や深レールなどの道路附属物やケーブルや災減災，環境負荷低減への対応という層学習を用いて，路上に設置されてい金物などの柱上設備）の画像から，道課題が急務となっています．NTT アる通信用マンホールの鉄蓋の劣化（表路附属物と柱上設備の画素領域を識別

クセスサービスシステム研究所シビル

面の摩耗や周辺道路との段差）や橋梁し，設備に発生した錆の画素領域を検システムプロジェクトでは，維持管理・に添架されている通信用管路の錆を自出することを目標としています（図 ２ ，
図1～4はそのまま使用いたします．

運用業務のデジタルトランスフォー
メーション（DX）化，安心・安全なスマートワールドの実現

社会インフラ設備の構築，設備・オペレーション等のアセット活用という 3
つの柱の研究開発に取り組み，これらの課題解決を進め，スマートワールドの実現に貢献していきます（図 1 ）．
本稿では，スマートワールド実現に向けたシビルシステムプロジェクトが取り組む技術を紹介します．

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2022.7

イノベーション創出による社会貢献

維持管理・運用業務のDX化
図1

安心・安全な社会づくり

安心・安全な社会インフラ設備の構築

社会資本有効活用

設備・オペレーション等のアセット活用

シビルシステムプロジェクトの
図1 シビルシステムプロジェクトの３つの取り組み 3 つの取り組み

特集₃ ）．そのため，画像認識 AI には複数る錆の画素領域を検出することができきます．将来は，共通的なプラットの機能を取り入れています． 1 つは設ます．現時点で，設備識別性能は約フォーム上で点検時に取得された設備

備識別 AI です．さまざまな形態・構₉₄％，錆検出性能は約₉₈％であり，実情報を一元的に管理することで，社会図で写る沿道のインフラ設備を十分に地での利用が十分に可能なレベルに到インフラの維持管理効率化をめざし学習させることで，高精度にインフラ達しています．この画像認識技術を沿ます．

設備を識別できるようにしています．

道の社会インフラ共同点検に展開してもう 1 つは錆検出 AI です．アンサン

いくことで，これまでそれぞれのインを用いて，柱上設備に発フラ事業者が実施していたオンサイト生した画素領域が微小な錆や逆光時に点検業務の一元化を促進し，AI によ撮影された画像において暗い部分に写る設備診断業務の高精度化が期待で

ブル学習

＊
（1）

図2

＊ アンサンブル学習：複数のモデル（学習器）を融合させて1つの学習モデルを生成する手法．

インフラ設備の認識と錆の検出結果

さまざまな設備種類 ･ 形状の画像，異なる照度や構図で撮影された画像を学習

図3

画像認識 AI の特長

2022.7

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特集

IOWN に向けたアクセスネットワーク技術

安心 ・ 安全な社会インフラ設備の構築■構造物の長寿命化技術

しての将来の耐力限界を判断する構造んでいます．具体的には，過去の大規解析技術の確立をめざしています．こ模地震時の被災状況に対して，設備情れからは，この構造解析技術により，報や地形・地盤の情報，地震動の情報構造体として最適な補強タイミングがなどの多数のパラメータを照らし合わ

NTT は全国にわたり，さまざまな明確となるため，LCC の最適化を図せた学習用のデータベースを作成し，環境における設備を保有しています．

りながら設備を安全な状態で長く運用

機械学習と変数寄与度分析により被害人手をかけず膨大な設備の安心・安全することができます（図 4 ）．

推定に有効なパラメータを特定し，簡な維持に向け，品質維持および運用リ■地震動による設備被災予測技術

便に利用可能な予測モデルを構築しま

ソース最適化を両立させることで「安2011年の東北地方太平洋沖地震などした．この予測モデルにより設備個々全を担保し限界まで使い切る運用」のの大規模地震では，通信設備も地震やの被災個所を把握できることから，計確立をめざしています．

津波により甚大な被害を受けました．

画的な事前対策，迅速な緊急点検・応

現在のインフラ設備点検は，点検周

今後も，南海トラフ巨大地震や首都直急復旧といったプロアクティブな対応

期の最適化を図りながら，一定周期で下地震などによる，大規模な被害想定が可能となります（図 5 ）．の定期点検を実施しています．点検稼が政府から発表されており，地震に対本取り組みを通じて，設備情報や周働のさらなる効率化のため，設備を構する設備の安全性への要求は一層高辺の環境情報を用いて機械学習した予成する材料，設置環境ごとの劣化メカまっています．

測モデルが被災予測に有効な手段であニズム，および劣化進行速度を解明す

とう道，マンホール，管路といったることを確認しました．機械学習に用ることにより，劣化事象および環境に通信基盤設備については，設備の継手

いる学習用のデータベースの内容は異応じた将来状態を予測可能とする劣化部にフレキシブル性を持たせるなどのなりますが，本技術のアプローチ方法予測技術の確立をめざしています．こ

耐震対策を加えてきたため，東北地方はさまざまな被災予測に展開できるとれからは，劣化予測技術により，設備太平洋沖地震をはじめとする大規模地考えており，今後は激甚化する風水害ごとに最適な点検時期を明確化するこ震に対しても高い耐震効果を発揮しての被災予測モデルの構築に取り組みまとで，定期点検レス化を可能とします .

きました．また，管路については，す．また電力，ガス，上下水道などラ

また，現在のインフラ設備補修は，PIT（Pipe Insertion Type）新管路

イフライン設備を有する事業者への展点検時に劣化事象を確認した場合，劣方式などの自立型ライニング技術によ開も可能と考えています．

化事象に応じた判定を実施し，要補修

り，道路を掘削することなくケーブルと判断した劣化事象に対して適切な補を収容したままで，旧仕様管路の耐震修を実施しています．さらなる維持管補強が実施できる技術の研究開発に取理コスト低減のためには，現在の劣化り組んできました．

アセット活用
2001年に一般家庭への光通信サービ

事象の部分補修から構造体の耐力評価

現在は，膨大に存在する管路に対しスが提供開始されてから，光通信サーに基づく補強への転換が必要です．各て，耐震補強が必要となる設備を見極

ビスの普及が急速に進み，現在のアク設備の将来の劣化状態を構造計算へ反めるため，地震に対する設備個々の被セスネットワークはメタルケーブルか映し耐力評価を行うことで，構造体と災を予測する技術の研究開発に取り組

ら光ファイバケーブルに移り替わって

これまで

これから健全度健全度
劣化事象に対する補修【劣化予測】
劣化事象・環境から将来状態を予測

耐力【構造解析】
劣化予測結果を反映し，構造体としての耐力評価

点検

点検
点検

劣化予測
結果の反映

点検

点検

点検

年数

年数

図412

設備 ・ オペレーション等の2022.7

LCC の最適化

図4 LCCの最適化

構造体としての補強基準
年数

特集

設備単位の被災予測を実現

設備被災予測モデル
地震

被災実績

管路A：

被災リスク大地表面における 過去地震時の最大速度
被災状況
最大加速度

管路B：

道

地盤/地形
平均標高
平均傾斜角
液状化履歴等

本取り組みを含め NTT グループで川河

被災リスク中

鉄設備
管種
亘長
経過年数

道路

管路C：
駅

被災リスク小機械学習

図₅

よび対策技術について検討しています．
培った「運用ノウハウ」「通信設備」「通信技術」の各アセットを活用して新たな社会的価値を創出するための技術開発に取り組んでいきます．

お わりに「維持管理・運用業務の DX 化」「安心・安全な社会インフラ設備の構築」「設備・オペレーション等のアセット

地震動による設備被災予測技術活用」についての取り組みと技術を示しました．今後，これらの研究開発を通信ビルより一層推進し，同じような課題を抱

通信マンホール

H2

通信管路
水素パイプライン（空管路利用）終点

H2〈設備構成例〉

2 重配管方式

終点
H2終点

H2

H2起点

（水素製造プラント等）（水素ステーション等）

起点

水素ステーション

・公共/業務用FCV車両基地・熱/電力（燃料電池）等

図₆

内径：80 mm

外径：62 mm

H2
水素パイプライン
通信管路

マンホール

終点

える社会インフラ事業へ技術・ノウハ
ウを還元することで社会全体の課題解決へ貢献していきます．
■参考文献（1） 川口 ･ 中谷：“ 推定結果の確からしさも評価する False-aware AI（FAI），” 電子情報通信
学会誌，Vol.104，No.2，pp.149-155，2021．

マンホール

通信設備を利用した水素の輸送

います．光ファイバケーブルは，メタ減が課題となっています．その解決策

ルケーブルに比較すると軽量で細径化の 1 つとして既存インフラを活用したされているため効率的に収容することパイプラインによる輸送方法がありまができ，通信基盤設備において利用可す．

能な空間が増えています．この空間をパイプラインによる水素輸送は，高有効利用する一例として「通信管路を圧での圧送が想定されるため気密性を活用した水素輸送」があり，関連する確保した輸送が必要になります．その技術検証を行っています．

ため NTT グループでは既設の通信管

水素は，再生可能エネルギーによる路に気密性の高い水素輸送用のパイプ

水の電気分解やバイオマスの改質で製ラインを収容する 2 重配管方式を検討造することができるため，エネルギーしています（図 ₆ ）．この方式では，供給・調達リスクの低減に資するカー

水素輸送用のパイプラインを既設の通ボンフリーなエネルギーとして，脱炭信管路，およびマンホール内で敷設可素社会の実現に向けた次世代エネル能とするためフレキシブルな構造とす

ギーの 1 つとして注目されています．

る必要があるため，パイプラインの素現在，水素の輸送手段はタンクロー材評価や施工性の検証を行っていま

リーなどによる配送が主流となっていす．また水素漏洩時における安全性評

ますが，輸送コストの低廉化と CO2削

価や通信設備に与える影響の評価，お粟田 輝久
労働人口の減少，老朽設備の急増，維持管理 ･ 更新コストの増加，災害リスクなど社会インフラ事業における課題への対応は急務です．NTT アクセスサービス
システム研究所ではこれら課題を解決する技術の実現に向け，研究開発を推進していきます．

◆問い合わせ先NTT アクセスサービスシステム研究所
シビルシステムプロジェクト
TEL 029-868-6202
E-mail asip-pmhosa-p-ml

2022.7hco.ntt.co.jp

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