Press Release

プレスリリース

令和５年２月２１日

報道関係各位

令和５年度 道総研の重点的な取組(研究課題)について
地方独立行政法人北海道立総合研究機構（道総研）では、令和５年度から新たに以下の研究課題に重点的に取り組みます。
■実用化、事業化につながる研究や緊急性の高い研究（８課題）
課題名

研究の概要

衛星画像による大規模草地の植生判別法の開発

衛星画像を利用した新しい植生判別法を開発し、牧草地の生産性及び品質の向上を図るための草地管理技術を提示する。（資料１）（Ｒ５～７）○酪農試験場、酪農試験場天北支場、帯広畜産大学

深刻化する養殖ホタテガイ大量死発生機序の総合理解（Ｒ５～７）○函館水産試験場、中央水産試験場、栽培水産試験場、東京大学、北海道大学

道産アオサ類と寒天原藻を併用した周年生産可能な陸上養殖技術を開発する。また、これらの海藻類について、高効率かつ安定した有機種苗生産技術を開発 する。（資料３）

海藻類の陸上養殖技術の開発と生産モデルの構築（Ｒ５～７）○稚内水産試験場、網走水産試験場

グイマツ雑種 F1 の充実種子の増産に向けた施肥技術の開発（Ｒ５～７）○林業試験場、岡山大学
シーラス

ホタテガイ稚貝の成育不良のしくみと、ストレス環境下における最適な稚貝の管理条件を解明し、養殖における大量死を防ぐガイドラインを作成する。
（資料２）

ライダー

単木計測 AI 技術とCLAS-LiDAR計測技術による森林資源量推定システムの実用化（Ｒ５～７）○林業試験場、ものづくり支援センター、工業試験場、北海道大学、(株)コア

苗木が不足しているグイマツ雑種 F1 の種子生産量を増やすため、肥料の葉面散布効果を明らかにするとともに、高木化した採種園で施用できる散布手法を検証し、施肥管理技術を確立する。（資料４）
UAV 空撮画像から正確な樹高測定を可能とする技術を開発し、樹木の太さを推定するモデルの適用樹種の拡張を図り、全道で利用できる森林資源量推定システムの実用化を目指す。（資料５）
ど そ う あつ斜面の崩壊要因となる土層厚や降水量等から斜面崩壊

機械学習による斜面ハザード評価手法の構築の生じやすさを機械学習により評価し、将来を見据えた北海道の地域特性を反映した斜面ハザード評価手法を構築する。（資料６）（Ｒ５～８）○エネルギー・環境・地質研究所、北見工業大学

AI を活用した RC 造建築物外壁調査・診断等の支援技術の開発（Ｒ５～７）○北方建築総合研究所、(株)コンステック

既存住宅流通促進に向けた戸建て空き家・空き家予備軍の把握・評価ツールの開発（Ｒ５～７）○北方建築総合研究所

鉄筋コンクリート造建築物の外壁劣化調査・診断等において、AI を活用した支援技術を開発する。
（資料７）
既存住宅の流通促進に向けて、戸建て空き家・空き家予備軍の特定手法及び流通ポテンシャルの推定手法を構築し、道内の各市町村が高精度かつ容易に把握、評価できるツールを開発する。（資料８）＊予算規模は各年度 5,000 千円～10,000 千円/課題を想定。

お問い合わせ先地方独立行政法人 北海道立総合研究機構（道総研） 研究戦略部 連携広報グループ
電話 ０１１－７４７―２８０４ FAX：０１１－７４７－０２１１
Email：hq-entry@hro.or.jp※平日 8:45～17:30 土・日・祝日・年末年始はお休みです。

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Hokkaido Research Organization

＜参考＞ 令和５年度 主な継続課題■道の重要な施策等に関わる分野横断型の研究
課題名

地域特性に応じた再生可能エネルギー供給と省エネルギー技術の社会実装（Ｒ１～５）〇エネルギー・環境・地質研究所、林業試験場、林産試験場、北方建築総合研究所

研究の概要
再生可能エネルギーの利用拡大と省エネルギー化の推進のため、市町村等と連携して地域特性を踏まえた技術開発を行い、北海道が有するエネルギー資源を最大限に活かしつつ、環境と調和した持続可能な循環型地域社会の創造に貢献する。

近未来の社会構造の変化を見据えた力強い北海道
食産業の構築（Ｒ２～６）○食品加工研究センター､中央農業試験場､上川農業試験場､中央水産試験場､釧路水産試験場､網走水産試験場､林産試験場､工業試験場

持続可能な農村集落の維持・向上と新たな産業振興に向けた対策手法の確立（Ｒ２～６）○北方建築総合研究所、中央農業試験場､十勝農業試験場､北見農業試験場､林業試験場､工業試験場､エネルギー・環境・地質研究所､建築研究本部

道産食品の移輸出拡大､高付加価値化や人口減少などに伴う生産力低下に対応した食品製造技術を開発する。

地域・集落機能の維持・再編に向けた運営システムに関する研究や､産業振興の視点からの地域づくりに向けた研究に取り組む。

■実用化、事業化につながる研究や緊急性の高い研究
課題名

研究の概要

北海道加工にんじんの安定供給を目指した栽培・出荷体系の確立（Ｒ２～５）

北海道加工にんじんの播種・収穫時期調整と貯蔵方法により加工歩留まり向上と供給期間延長を図り､収穫・出荷ピークを平準化する供給体制を確立する。

○花・野菜技術センター、十勝農業試験場

水資源の利用・管理支援システム「水資源Navi(地域別)」の開発（Ｒ２～５）○エネルギー・環境・地質研究所、北方建築総合研究所、林業試験場

水資源を見える化し､水資源の利用・管理を支援するシス
テム「水資源 Navi(地域別)」を開発する。
しっぺい

北海道の気候に適した牛舎の機械換気システムの開発（Ｒ３～５）

乳牛の疾病低減と生産性向上のため、大規模牛舎における○酪農試験場、北方建築総合研究所

気システムを開発する。

リモートセンシングと圃場情報を活用した干湿害

農地整備の省力化と費用節減のため、リモートセンシング

多発農地の診断手法の開発（Ｒ３～６）と圃場情報を活用した農地の干湿害リスク診断手法を開発○中央農業試験場、十勝農業試験場、北見農業試験場

する。

気象データを活用したバレイショ疫病の初発前薬

えきびょう

剤散布指示システムの開発（Ｒ３～５）○道南農業試験場

しょねつかんれい

乳牛の暑熱及び寒冷ストレスを最小限にするための機械換

ほじょう

かんしつがいほじょう

疫 病 による減収被害回避のため、全道のバレイショ圃場
やくざいで利用できる、薬剤散布指示システムを開発する。

道産ガゴメの生産性を向上する促成養殖生産システムの開発（Ｒ３～６）

コンブ漁業者の増収のため、天然物に匹敵する品質のガゴ○函館水産試験場、中央水産試験場開発する。

貝類の循環濾過蓄養システムの開発（Ｒ３～５）

北海道産ヤマトシジミの高付加価値化のため、現場への導○網走水産試験場、中央水産試験場、林産試験場

入が容易な循環濾過システムを開発する。

北海道産農産物を活用したロングライフチルド食

道内食品産業の振興のため、おいしさと保存性を兼ね備え、冷蔵で 90 日間保存可能なロングライフチルド（LLC）食品の製造技術を開発する。

品の製造技術開発（Ｒ３～５）○食品加工研究センター、中央農業試験場

そくせい

メコンブを安定供給することが可能な促成養殖生産技術をろ

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かHokkaido Research Organization

課題名

研究の概要

製材からプレカットまでを行う垂直統合型・垂直連携型事業体の成立条件の解明（Ｒ３～５）○林産試験場、林業試験場

低コスト化による道内木材産業の競争力強化のため、製材、集成材、プレカットの３部門を統合・連携した垂直事業体の成立条件を解明する。

IoT 金型と加工状態推定・補正技術による高品質

コスト削減と品質向上による道内板金加工業の市場競争力板金加工システムの開発（Ｒ３～５）

強化のため、 I○工業試験場

出・補正する高品質板金加工システムを開発する。

道産かぼちゃ 3 トンどり省力栽培法と長期安定出

かぼちゃの品種選択、栽培方法（育 苗 方法・栽培密度・枝荷技術の開発（Ｒ４～６）の整理方法）の改善、収穫直後の管理（調製）と貯蔵方法の改良により、収量向上、省力化、長期貯蔵できる技術を開発する。

○花野菜技術センター、中央農業試験場、十勝農業試験場

持続可能な施設園芸のための環境制御技術の高度化（Ｒ４～６）○上川農業試験場、道南農業試験場、
花・野菜技術センター、工業試験場、
北方建築総合研究所

アイ・オー・ティーかながたoT 金型 を用いて適切な加工条件を導いくびょう

花きの越冬加温作型で、増収、省力化、化石燃料使用量削減技術を開発し、無加温周年栽培ハウスでは、天気予報値を利用した制御プログラムを開発し、太陽光発電を用いたオフグリッド型環境制御システムを構築する。

秋から冬に行うキタムラサキウニの養殖技術開発（Ｒ４～６）○栽培水産試験場、工業試験場、北海道大学、
北海道立工業技術センター、(株)北三陸ファクトリー札幌営業所

カラマツ類及びトドマツの種苗配置適正化と優良品種導入による炭素吸収量増加効果の評価（Ｒ４～６）○林業試験場、(国研)森林総合研究所北海道支所、(国研)森林総合研究所林木育成センター北海道種苗場、東京大学

農産物を対象とした目視品質検査の自動化技術の開発・実用化（Ｒ４～６）○工業試験場

日本海沿岸で未利用のキタムラサキウニに秋から人工の餌を与え、国産ウニが品薄で高値になる冬に出荷できる技術を開発する。

しゅびょう

気候の将来予測に基づいた種 苗 の適正配置の分析と炭素吸収量が高いトドマツ品種の選抜により、北海道の主要造林樹種であるカラマツ類とトドマツの炭素吸収量を現行の種苗配置を続けた場合と比較して１割以上増加させる技術を開発する。
食品製造工場における省力化のために、AI・IoT 技術を活用した品質検査技術・異物検出技術および生産管理工程自動化技術を開発する。

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Hokkaido Research Organization

衛星画像による大規模草地の植生判別法の開発

資料１

担当機関：酪農試験場、酪農試験場天北支場、帯広畜産大学
協力機関：根室・釧路・宗谷・十勝農業改良普及センター
ホクレン農業協同組合連合会、株式会社GIS北海道

背景と目的

自給粗飼料の生産性・品質の向上 ⇒ 植生の把握、適切な草地管理が重要⇒ 大規模草地での植生把握は労力的に困難

リモートセンシングによる植生判別が有用だが、UAVも衛星も一長一短

広すぎて無理・・

衛星画像からのUAV撮影による草地の牧草
雑草は多種

植生判別は、現在の技術では一部草種のみ可能。

植生判別は高精度だが、時間、労力が障害に。

目的：衛星画像を用いて正答率70％を目指した植生判別法を開発
更新草地の位置・順序を模式化、管理改善が必要な草地の抽出

研究内容①衛星画像による高精度な植生判別法を開発

画像解像度1cm/pixel

UAVの植生判別アルゴリズム（川村ら、2020）を活用し、衛星画像の植生判別法を開発②植生判別法の現地検証
現地で圃場情報、衛星画像を入手し、草地管理を改善すべき圃場・更新をすべき圃場を抽出する。

活用例

3年前

圃場Ａ 牧草合計 70%
圃場Ｂ 牧草合計 60％
圃場Ｃ 牧草合計 85％画像解像度5-30m/pixel

衛星用アルゴリスムを開発

今
65% → ○当面ＯＫ50% → △そろそろ更新か
25% → × 更新＆管理方法の点検、改善

成果の活用・波及効果【将来像】 衛星画像による植生判別技術を一般公開→衛星画像を活用する企業等でサービスを展開

TMRセンター等の大規模草地の草地管理の改善に活用
・草地の牧草割合が7～8ポイント向上(更新率3.7％で試算)

衛星画像から植生を判別し活用

雑草群落→購入濃厚飼料が削減し飼料自給率が向上、植生改善の啓蒙・促進

道総研 函館水産試験場

重点研究 ・ R5～R7

深刻化する養殖ホタテガイ大量死発生機序の総合理解

資料２

共同研究機関（協力機関）：東京大学、北海道大学、中央水産試験場、栽培水産試験場（渡島北部地区水産技術普及指導所、渡島地区水産技術普及指導所）
15150000

稚貝の‘でき’が鍵

噴火湾ホタテガイ生産量(2000～2020年)

10100000

550000「北海道水産現勢」（北海道）のデータを利用

0200020012002200320042005200620072008
2009
2010
2011
2012
2013
20142015
2016
2017
2018
2019
2020

00

研究状況と課題

05

10
年 度

1520

稚貝の成育と耳吊後の生残の関係

100 ▲00～15年
100

耳吊り貝の生残率（%）

ホタテガイは➢ 道内生産・国内輸出金額最大の水産物➢ 近５年の噴火湾の生産量は半減⇒原因究明と被害軽減策の実装が急務

生産量（万トン）

研究の背景●16～20年

5050

大量死
成育不良

00

20406080
100
20100
406080
稚貝の正常貝率（%）
ここに➢ 稚貝の成育不良が生じると、耳吊り問題あり後に大量死が発生
噴火湾におけるホタテガイの耳吊り養殖工程➢ 夏から秋の環境・管理等ストレスが成１年目=稚貝２年目＝耳吊り貝（成貝）
３年目
育不良の原因？
春
夏
秋
冬
春
夏
秋
冬春
➢ 環境ストレスとして、荒天による養殖中間育成（篭に収容）
本養成（ロープに垂下）篭の振動が有力採苗 仮分散 本分産
出荷
耳吊り
サイズ選別と密度調整
選別⇒実験室での要素研究と環境データの分析はあるが。野外実証に至っていない。
稚貝の生育不良の発生機序の仮説

貝の異常

環境はストレス予測可能環境（振動）が起因？ ス ト レ ス にどう応答？
管理が深刻化？

異常貝

正常貝

成育不良

管理は人が変更可能

殻の形成が異常な稚貝や死亡した稚貝の割合が20%を超える状態＝成育不良

各要素の測定手法を開発済み

研究内容
１）環境ストレスの定量化

夏に大量死

生残減

【研究目的】
・成育不良発生機序の実証的解明
・中間育成期の管理手法によるストレス低減効果の実証

２）管理ストレスの影響検証➢ 養殖施設の環境観測➢ 仮分散・本分散作業の条件（作業時期や収容密度）別の稚貝育成試験（主に施設の振動）⇒最適な管理条件をデータベース化.
生産者が調整可能な➢ 稚貝の行動解析
仮分散
本分散
耳吊り直前
育成
条件で実証試験⇒ストレスの定量化
結果
条件
条件
条件
AIによる画像認識技術を用いた行動解析
①-A
①-A-ア
①
同じAIで稚貝を行動変化を種苗認識（青線）検出（赤塗）
条件
条件
条件
①-B
①-A-イ
②

連続画像

育成試験の条件
分岐のイメージ

成果の活用２）の副標本を３）に利用①ホタテガイ養殖における大量死を防ぐガイドラインを作成

３）ストレス応答反応の解明

稚貝の成育不良低減のための、環境に応じた管理のイメージ
正常貝率＞80%
生育環境 安全 ストレス 安全 従来
生残率＞70%（170億円*）
管理
良好
予測
観測

養殖開始

ストレス

高精度化

管理の最適化ストレス管理の最適化

従来
管理

生育
不良

正常貝率＜60%
生残率＜50%（＜120億円*）

生育不良 正常貝率＞70%
生残率＞60%（145億円*）
を低減*（）内は想定される噴火湾のホタテガイ年生産額②成育不良発生予測の高精度化のための技術開発課題を開始
既存手法を改良③ストレス低減のための中間育成の手法改良を検討➢ 生理異常の指標物質の探索・
生理異常発生時期の特定➢ 貝殻の形成異常や死亡の発現時期の特定⇒各ストレスに対する応答を整理して、成育不良の全体像を理解

R5-7：重点研究課題 稚内水産試験場・調査研究部・管理増殖G

資料３

海藻類の陸上養殖技術の開発と生産モデルの構築
研究の背景＜北海道の水産業の問題＞＜海藻養殖が注目＞
・生産額・・・国内：1,400億円以上
国外：1.5兆円以上
・国内外で需要が拡大
・道内では海藻養殖への関心高まる・漁業就業者数の減少・高齢化が深刻化（図1）・多くの魚種で資源量が減少⁉
・気候変動の影響（図2）
省力化が必要！

海藻類の養殖事業化の好機！

天然コンブは減少
養殖でも問題が！

＜海藻類の陸上養殖＞

図1 漁業就業者数の推移

・生産効率が良い・他の養殖に比べて容易
・小規模施設でも実施可能
・環境の影響を受けにくい

図2 渡島管内（道南海域）の天然コンブの生産量

環境の影響を受けず、手軽に取り組める養殖事業があれば！

道内の水産業の実態に合った新しい養殖事業として期待できる！

研究目的
STEP1

道産アオサ類との陸上養殖技術を開発

STEP2

道産寒天原藻を併用した陸上養殖技術を開発

STEP3

アオサ類と寒天原藻の高効率かつ安定した有機種苗生産技術を開発、高付加価値化な製品作りを実現

これらを併用することで、効率的な周年生産を実現

研究内容＜使用する海藻類＞
3種の海藻類を使用
・生育時期が異なる（≒水温特性が異なる）
・国内外で高需要

アオサ類

テングサ類

オゴノリ類
寒天原藻

＜研究の工程＞STEP１）道産アオサ類の陸上養殖技術の開発

STEP２）道産寒天原藻の陸上養殖技術の開発

1. 陸上養殖に適する株の選定
2. 生産コストを低減するための養殖手法の検討
3. 新しい養殖モデルの検証

1. 効率的な育成条件の検討
2. 陸上養殖試験

温度特性の異なる複数の株を組み合わせることで、生産コストを低減、より長期間の生産が可能に！

アオサ類の生長量が低下する、夏季や冬季の生産を補完する！

低生産コストな周年の陸上養殖技術を確立
STEP３）高付加価値化を実現する海藻類の生産技術の開発
1. 有機種苗生産技術の開発
2. 種々の海藻類を用いた種苗生産試験
育成環境を改善する養殖資材を開発し、有機認証を取得可能な海藻類の有機種苗生産技術を確立する

種苗の生長を促進する技術の開発（イメージ）期待される成果••

アオサ類、寒天原藻の養殖事業化によって、道産海藻類の知名度向上と利用拡大につながる。
有機海藻の生産技術の向上によって生産量が増大する。有機海藻は海外の安価な製品と差別化でき、海外市場における競争力を強化し、販路拡大と海外市場への輸出促進に貢献する。

森林研究本部・林業試験場
●重点研究

資料４

グイマツ雑種F1の充実種子の増産に向けた施肥技術の開発
令和５～７年度（３年間）
雌花が沢山着いても、種子の品質が悪く、発芽率は平均30％

背景
毎年、140万本の苗木が不足
白く見えるのが雌性配偶体が詰まった充実種子

グイマツの球果

提案のきっかけ様々な肥料を葉面散布したところ（経常研究：H28～R2）

品質向上↑

光合成を活性化させる働きが研究目的あるペプチド配合肥料で、充実率（発芽率）が向上

葉面施肥で光合成を向上させること普及できる技術になで、種子の発芽率を30％から60％に向上させる施肥技術を開発する。

るのではと期待！

研究内容
１

雌性配偶体の発達に適した施用条件の特定（林業試験場）濃度

5-アミノレブリン酸（ALA）【アミノ酸】

散布量
光合成を促進酸化型グルタチオン（GSSG） 【ペプチド】
窒素・リン酸・カリ（NPK）

肥料の3大要素

散布時期

生産種子の品質もチェック

アミノ酸・ペプチド配合肥料の施用による種子発達過程の解明（林業試験場・岡山大学）
現象が生じるメカニズムを解明

どんな肥料を、いつ、どのように散布すればよいか特定
種類

２

複数
年
繰り
返
し光合成関連形質の測定

光合
成葉・種子等の養分分析

理解が進み最も良好な施用条件

３

採種園における葉面散布手法の確立（林業試験場）
・作業功程（作業時間／母樹、作業人数）
・実際の採種園で、機材の走行性、液剤の散布高の調査、課題の抽出期待される成果と展開

100万本の生産増で道全体で5千万円／年の所得増（カラマツ苗との差額分）
育林コスト（ネズミ被害による再植林）は1億円／年の削減が期待

2年以内：採種4年後：森林所

5年後：播種ｺﾝﾃ

10年後：ｸﾘｰﾝﾗｰﾁ、園で事業化

有者に種苗供給

ﾅ苗の生産開始

F1採種園で活用

森林研究本部

林業試験場
資料５

●重点研究

単木計測AI技術とCLAS-LiDAR計測技術による森林資源量推定シス
テムの実用化
令和5～7年（3年間）
林業試験場・道北支場、林業試験場・森林経営部・経営グループ、共同（協力）機関

ものづくり支援センター、工業試験場、北海道大学、株式会社コア（株式会社フォテク）

研究背景・目的

近年のスマート林業の取組
・事業単価が高額・得られるデータが限定的などの問題
航空機レーザ測量

従来のサンプリング調査
・数haの森林に0.1ha程度の調査区を幾つか設定（コンパス等を使う）
・1本1本直径，樹高等測定
・人的コスト最大 1人日/ha・成林状態によっては不正確

UAV写真測量

理想 ： レーザ測量とＵＡＶ撮影の組み合わせ
目標 ： UAV撮影だけで、後は自動で森林資源量推定が可能になるようにしたい

撮影面積数ha～100ha/日
程度☆ 従来の人力調査より資源量推定精度向上
人的コスト50％削減（最大1人日/ha →0.5人日/ha）

研究内容
開発する森林資源量推定システム（想定する解析フローのイメージ）
研究項目１）CLAS測位技術並びに半導体LiDARを利用した高精度DEM計測技術開発
ユーザーによる現地空撮およびDEM計測

研究項目２）道総研AIの高度化と対応樹種拡張手法の開発
AIによる単木認識
道総研既往研究

CLAS信号による高精度測位

DBH推定モデルによる資源量推定

半導体LiDARによるDEM計測

オルソ画像

DCHM※
研究項目３）森林資源量推定システムの実用化

ユーザー取得データ

画像データ
入稿後はPC上で作業完了期待される成果と効果
平易な
LiDAR‐DEMの作成

各地のデータ追加トドマツ
カラマツ
新樹種対応（スギ）画像アップロード

解析結果
ダウンロード・単木単位、原木単位での材積推定
・道内各地域での精度検証
単木計測AI
DBH推定モデル
クラウド
orPC等
森林資源量推定システム※DCHM：樹冠高モデル。空撮画像の写真測量から作成する表層高モデルとDEMとの 差分から得られ、樹高計測に用いる。

レーザDEM未整備地域でも資源量推定が可能に

収穫調査の軽労化、出材量の推定高精度化達成

安定したサプライチェーンの構築へ産業技術環境研究本部

重点研究

エネルギー・環境・地質研究所

機械学習による斜面ハザード評価手法の構築 資料６
斜面災害の起こりやすさ（感受性）を気候変動の影響を含めて迅速・的確に示す手法を提供します（用語：ハザードとは災害を起こしうる斜面崩壊などの自然現象を言い、被害を受けうる事物を対象とした災害やその危険性・リスクとは区別します）

背 景⚫ 気候変動の影響により豪雨災害の激甚化・頻発化が懸念され、とりわけ防災・減災対策は急務です。
⚫ 斜面災害リスクを予測する技術は、航空レーザー測量（LP）技術と機械学習による解析技術の進歩により近年になって大きな進展を遂げています。
⚫ 斜面災害リスクを予測する上で、斜面にのっている土の厚さ（土層厚）は崩壊の重要な因子であるにもかかわらず、現在、公表されている斜面危険度マップに反映されたものはほとんどありません。
⚫ 実用性のある感受性評価手法を構築するためには、地域特性を反映した解析用データセットを構築して、その推定結果の適合性を検証することが不可欠です。

研究項目と見込まれる成果

1

2 機械学習用の要因データの取得と整理

崩壊箇所の自動検出手法の構築

R5-8

R5-8 崩壊・地すべり跡・土石流痕跡など

高精度地形データ

現地調査

崩壊箇所

既存資料の収集・整理

3要素

降水量

→代表地域を選定

自動
検出

測定値
地形量（傾斜、曲率、…）
地形区分、植生区分、崩壊箇所密度… etc.
.

土層厚推定式北海道ポータル
アーカイブ資料＋
LPドローン測量

崩壊箇所データ→要因データ（崩壊箇所密度等）→教師・検証、テスト用

LPデータから、崩壊箇所等を自動で検出できるようになります。大量に必要な機械学習データとして崩壊箇所データを使用します。

3

気候変動に伴う豪雨のR5-7 将来変化の確率的評価

土層厚空間分布

要因データセットハザード要因に関わる機械学習用のデータセットを作成します。

4 斜面ハザード感受性マップの試作と評価
R6-8

フィードバック

要因データセット
将来予測デーセットを作成（代表地域版）

機械学習要因データセット（修正代表地域版）

要因データセット(道内一般化試作版）

将来気候モデル

要因データセット(道内一般化版）

気候変動影響下での将来の豪雨に関するデータセットを作成します。

+将来予測データ

教師・検証用データ
代表地域で学習・検証

テスト用データ
テスト用モデル

代表地域外でテスト意見聴取・合意形成
試用版モデル

感受性マップ(試作)
一般化モデル
将来の感受性マップ(試作)

評価手法・マップ作成手順書

期待される効果

斜面ハザードの評価手法と感受性マップの作成手順書を構築します。

・斜面ハザード評価手法は、防災・減災対策のための詳細調査の必要性判断や優先度決定の根拠となることから、これにより防災対策に関わる機関等では効率的かつ効果的なインフラ整備・管理が可能となります。
・将来の気候変動によって斜面災害のリスクが高まる地域を抽出することで、適応策の必要性を示す根拠の基礎資料として道の環境関連部局で活用されます。
共同研究機関：北見工業大学 協力機関： 寒地土木研究所、北海道大学・北海道建設部/水産林務部・林業試験場

重点研究 令和5～7年度

建築研究本部北方建築総合研究所

AIを活用したRC造建築物外壁調査・診断等の支援技術の開発
共同研究機関：㈱コンステック

資料７

協力機関：産業技術環境研究本部工業試験場，北海道建設部

研究背景
道内のRC造建築物：数万棟規模
法定点検（共同住宅や病院等）の対象
長寿命化診断や改修時期を迎えた建物
調査の合理化が必要 ➡ AIの活用に期待
土木：打放しが主で活用が進んでいる
建築：外壁の仕上げが多様であるため活用が進んでいない

目視（肉眼・双眼鏡）による外壁調査
・対象となる建築物が多数・労力や調査の正確性が課題

長寿命化
診断・改修工事の対象既往研究でAI活用の基礎検討を実施

法定点検の対象

・RC造建築物（低中層）
・打放し・塗り仕上げ・劣化（ひび割れ・欠損等）

出典：建築物着工統計調査

道内のRC造建築物着工棟数の推移
法定点検
（3年毎）

実務で使用可能な技術開発・ソフトウェア等の整備➡ AIの活用による点検・調査の合理化や労力の大幅な削減

長寿命化
診断（30年程度）

改修設計（30年程度）

改修工事

調査・診断等業務での活用場面

研究目的
RC造建築物の外壁調査・診断等において，調査の合理化や正確性向上を図るため，AIを活用した調査・診断等の支援技術を開発する。

研究内容
1) 外壁の撮影条件・撮影方法の検討・構築
・AIによる劣化の検出精度の確保と現場使用した場合の支障の有無を検討し，標準的な撮影条件・撮影方法を構築■撮影条件
撮影距離，撮影仰角，画像解像度，焦点距離，照度等■撮影方法
撮影順序，画像重複度，飛行手順等

ドローン撮影（中高層）

2) 外壁劣化検出AIの構築
・既存データで不足の外壁仕様と劣化種類毎の教師
画像データの追加作成（2～30,000セット予定）
・AI学習のための適切な学習パラメータ・学習ネッ
トワークの設定
教師画像データ
・既存追加データを用いた＋
AI学習と検出精度の検証（目標精度：F値 ≧ 0.8）

地上撮影
（低中層）

原画像

撮影画像

ラベル画像
AI検出例

仰角
撮影距離3) 調査・診断支援ソフトウェアの開発
・実務に必要な仕様（劣化箇所や種別・診断等表示）の検討
・実務使用における検証と検証結果を基にしたソフトウェア改良支援ソフトウェア機能■画像処理（撮影画像の正対化・画像統合等）■AIによる撮影画像からの劣化検出■出力表示（劣化種別・箇所表示・劣化判定等表示）

4) 調査・診断支援技術の有効性の検証
・実建物を対象とした調査・診断支援技術の試行による，作業労力等の負担軽減効果や調査の正確性の検証

目指す成果と活用策

デジタルカメラ等を用いた外壁撮影

ソフトウェア処理

画像補正・結合

AI劣化検出検出劣化量・劣化判定

図面出力表示ひび割れ量：〇〇 m 劣化ランク：B＋

欠損量：〇〇 ㎡ 劣化ランク：C

劣化検出集計■開発した調査・診断
支援技術の公開

鉄筋露出量：〇〇 m 劣化ランク：B■外壁調査の負担軽減

ふくれ量：〇〇 ㎡ 劣化ランク：Aや正確性の向上

建築研究本部 北方建築総合研究所

重点研究 令和５～７年

既存住宅流通促進に向けた戸建て空き家・空き家予備軍の把握・評価ツールの開発
研究協力機関：旭川市，帯広市, 豊浦町, 下川町, (公社)北海道宅地建物取引業協会

研究の背景

資料８

・新築住宅価格の高騰

・一定の性能を確保した空き家の増加

北海道の空き家の実態→築41年より築浅なら新耐震基準＊→築30年より築浅なら新省エネ基準

500
合計すると全住宅の21％400
300
2001000
H10 H15 H20 H25 H30
0100
200300400500
空き家予備軍
流通している空き家
流通していない戸建て以外の空き家
流通していない戸建て空き家→ウッドショック等の影響

・既存住宅取得のニーズの増加→約４割の世帯が既存住宅も検討＊ 一定の耐震性能を確保した住宅

しかしながら、本道の既存住宅流通率は依然として低い
市町村の空き家対策を戦略的に考えると…
空き家予備軍**①.おさえる：空き家になる前に状況を把握空き家②.おこす：所有者へ流通に向けた意識啓発③.つなげる：不動産業者等の専門家に繋げる④.つかう＊＊ 高齢者のみの世帯が居住している戸建て持ち家：市場流通させることを支援

戸数（千戸）

進んでいない市町村の取組が重要（出典：住宅・土地統計調査）

研究の目的【必要な対策】
・空き家・空き家予備軍の特定・所有者に対して働きかけ→その際、住宅の流通ポテンシャ
ルを伝えることは有効＜ボトルネック＞

研
究の目
的

市町村として・予算・人員的に調査を頻繁にできない・流通ポテンシャルの推計は技術的に難しい

市町村が特定調査を容易に実施でき、ストックの流通ポテンシ
ャルを把握できるツールを開発
民間との連携による効果検証

研究計画
１）戸建て空き家・空き家予備軍の特定手法の開発
住民基本台帳と固定資産税台帳から空き家・空き家予備軍の特定は可能だが…

住民基本台帳：各世帯の住所を座標変換（①.おさえる）

戸建て空課題き
現状、住宅と世帯家のデータを１つず・つ手作業で紐づけ空するしかない
き家
予
凡例
備
補正作業
特定結果と空上手く座標変換
軍
若い世帯の自動処理
き家現地調査できていない点の高齢者のみ世帯
プログラム
固定資産税台帳：各建物の面積・築年数・用途等含むの結果を比較の洗い出し把
空き家(判別結果)
握２）戸建て空き家・空き家予備軍の流通ポテンシャル推計手法の開発（①.おさえる→②.おこす） ・評
空き家・空き家予備軍の資産価値推計：所有者の視点
流通ポテンシャルを推計：買い手（借り手）の視点
価・売却・賃貸の成約
パターン①
アンケート調査
所有者が希望１）の手法で特ツ条件
フルリフォーム
定した各ストッ
する売却・賃ーパターン②
クの固定資産税
貸価格
・売却・賃貸活用時
省エネ改修
ル
既存住宅
台帳のデータ
既存住宅の各既存住宅 リフォーム
パターン③の住宅価格比較
取引データの取得を決断の資産価値費用
浴室・トイレ改修
する価格
etc
開開発
推定
代入
発
空き家等各既存住宅
賃貸・売却
所有者にの面積や築の資産価値
価格予測式
リフォーム費用に年数etc
提示する
ついては北総研の研究実績を活用
情報
住宅の上に世帯のポイントが重ならない⇒空き家

高齢者のみの世帯のポイントが重っている⇒空き家予備軍

３）把握・評価ツールを活用した空き家・空き家予備軍掘りおこしの社会実験 （②.おこす→③.つなげる）

イン
プッ
ト
用の情報

意識啓発のための情報ツールから把握する情報

・空き家を放置するリスク
・行政の空き家活用支援策
・不動産業者等
専門家を紹介・空き家・空き家
予備軍特定結果
１）の結果

・流通ポテンシャ
ル推定結果
２）の結果

整理

社会実験

売却？
賃貸活用？

所有者へのインプット

協力市町村
民間の協力
事業者
北総研

情報提供
機会提供

所有者

ツールの効果検証

インプットの前後で意識や行動が変化したのかを調査（アンケート：３回予定）④.つかうに繋げる