第 20 回 国土技術開発賞 最優秀賞受賞

首都高速道路のスマートインフラマネジメント
i-DREAMs®
首都高速道路株式会社 保全・交通部 点検・補修推進室 点検推進課

1.

はじめに

2.

おさ だ

たかのぶ

かん だ

しん や

長田 隆信，神田 信也

インフラマネジメントシステム

首都高速道路は，長大橋梁，高架橋やトンネル

i-DREAMs は，図− 1 に示すように調査・設等の構造物の比率が 95% と高いことに加え，総計（DIM），施工（CIM），維持管理（MIM）の延長約 320 km のうち 40 年以上を経過した路線プロセスにおける，各種データ（属性）をつなげ，が 全 体 の 約 40%，30 年 以 上 を 経 過 し た 路 線 が統合することにより，効率的な維持管理を実現す60% 以上と構造物の高齢化が進んでいる。そのるシステムである。

ため，点検で発見される損傷は増加傾向にあるこ

具体的には，GIS（地理情報システム）をベーとに加え，通常の維持管理業務は，社会的な影響スとするプラットフォームに，各プロセスで得らを考慮して，夜間作業や年間数日の通行止め時にれる情報を統合するとともに，維持管理のさまざ行うため，効率が悪く，時間を要しているのが現

まなシーンで 3 次元点群データを活用すること状である。

で，効率的な維持管理を支援する（図− 1 の青い

このように高度経済成長期以降に集中的に整備破線範囲の InfraDoctor）。加えて，画像解析やされたインフラの高齢化が急速に進むなか，少子AI 等の活用により，構造物の劣化・損傷に対す高齢化にともなう生産年齢人口の減少により，イる総合的な分析・判断が可能となり，「見える化」

ンフラの維持管理などを担う技術者が，将来不足が図られる。このようなメンテナンスサイクルをすることが懸念されている。

スパイラルアップすることにより，高度なインフそこで，近年目覚ましい進歩をとげている ICT（情報通信技術），AI（人工知能），IoT，ロボット技術などを積極的に活用し，維持管理の生産性の向上を図ることにより，持続可能なインフラをラのマネジメントが実現される。
以下に，
i-DREAMs の主な技術について記述する。

3.

実現するスマートインフラマネジメントシステム（i-DREAMs： intelligence-Dynamic Revolution⑴‌i-DREAMs の主な技術と‌その効果

GIS プラットフォームからの迅速な検索for Asset Management system）を開発した。首

従来の維持管理システムは，紙ベースのデータ

都高速道路株式会社では，2017 年度からその運を電子化し，検索機能を追加したものに留まって用を開始している。

いた。今回，図− 2 に示すように，GIS 上にデー86

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損傷推定AIエンジン

図− 1

i‑DREAMs 全体概要図

図面データ

図− 2

点検・補修データ

GIS プラットフォーム動作画面

タを統合することで，地図上から指定した構造物資料収集にかかる時間を大幅に短縮できるとともの図面や点検・補修履歴のデータを同時または瞬に，総合的な視点で迅速かつ適切に構造物の診時に検索することが可能となった。これにより，断・評価が可能となった。
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⑵システム上から現地調査・測量⑶

2D および 3D 図面の作成

図− 3 に示す MMS（Mobile Mapping System）

3 次元点群データから構造物の輪郭線，平面，を用いて交通を規制することなく，道路を走行し曲面を自動抽出する機能を装備した。これによながら効率的に 3 次元点群データや周辺の映像をり，図面がない構造物や，個別に構造物の図面は取得し，GIS 上で現場を確認することができる。

あるものの，全体が統合された図面がない構造物

点群データを構成する各点の座標は，測量と同じに対して，図− 6，7 に示すように容易に 2D あ精度を有している。図− 4 に示すように，道路幅るいは 3D の図面を作成できるようになった。

員等，指定した任意の箇所の寸法を正確に計測す

また，FEM（Finite Element Method）等のモることができる。また，図− 5 に示すように，道デルも 3D 図面から簡単に作成でき，高度な解析技

路の建築限界もシステム上で確認が可能である。

術と組み合わせることで，的確かつ効率的な構造

これにより，従来，交通を規制して測量を実施物の劣化診断や予測につなげることが可能となる。

し，現場の状況を確認していた業務等が，システ
ム上で全て行うことが可能となり，従来手法と比べて 1/10 程度まで削減することが見込める。

図− 6

図− 32D 図面作成

MMS（Mobile Mapping System）
3 次元点群図− 73D CAD 図

3D 図面作成⑷

3 次元空間上での各種シミュレーション①

設計シミュレーション
補強設計において，部材を 3D でモデル化し，図− 8 に示すように 3 次元点群データの空間に重図− 43D 寸法計測（道路幅員）図− 588

道路建築限界の確認

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ね合わせることにより，既設構造物と補強部材の干渉や配置検討，現場での部材設置時の取り回し

図− 8 設計シミュレーション（補強時の部材配置検討）2018 年 11 月号

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検討などが可能となる。これにより，現場の状況を踏まえた設計が実現され，設計の品質向上に加え手戻りの削減など大幅な設計の効率化が図れる。
②施工機械シミュレーション
図− 9 に示すように，予め準備した施工機械の3D モデルのツールを用いて，3 次元点群データの空間で容易に施工機械の動的シミュレーションが図− 10行える機能を開発した。これにより，現場状況に交通規制シミュレーション

適した重機の選定，配置位置，周辺構造物との干渉について事前に確認でき，現場作業における安全性の確保や手戻りを最小限にすることができる。

⑸

構造物の変状検出
点群データから構造物の基準面を作成し，その基準面から個々の点との差分を求めることで変状を検出する機能を開発した。これにより，コンクリートの浮き・剥離損傷等の早期発見や点検の一次スクリーニングを実用化し，点検業務の高度化，効率化が図られる。図− 11 に，近接目視点検により発見されたコンクリート剥離箇所に対して，MMS により取得した点群データで，変状検出の可能性について検証を行った結果を示す。壁面から 3 〜 7 mm 程度コンクリートが剥離してい図− 9 施工機械シミュレーション（橋梁点検車の例）る状況であったが，点群データからも同様の変状を検出することができ，その有効性が確認できた。

③交通規制シミュレーション

本機能により，接近が難しい箇所における構造

3 次元点群データ上で，パイロン等の規制資材物の異常を遠隔から定量的に把握することがでを規定されたルールに基づき半自動で配置するこき，詳細な点検が必要な箇所をスクリーニングすとにより，図− 10 に示すような交通規制シミュる技術としての活用も見込まれる。

レーションを容易にできる機能を開発した。これ

また，図− 12 に示すように MMS から測定距により，運転者の視点から，事前に適切な規制計離が一定で，精度が良い点群や画像データが取得画か否か確認することが可能となる。

できる舗装を対象に，損傷ランク判定から補修費

図− 11

コンクリートの剥離の変状検出
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率的に算出できることに加え，局所的なポットホールも自動抽出することができる。また，画像診断技術を組み合せることで，ひび割れも自動抽出することができ，これらの詳細なデータを蓄積・分析していくことで，ポットホール等の局所的な損傷の劣化メカニズムの解明にもつなげることができる。
⑹

AI を活用した構造物劣化推定
各種構造物の維持管理データやセンシングデー

図− 12 舗装マネジメントシステム（青枠内を自動化）

タに加え，交通量等の環境条件を含めて蓄積されたビッグデータを図− 13 に示すように，AI を用算出までの自動化に向けて，システムの開発・検いて処理し，構造物の劣化状況や損傷の進展を精証を進めている。

度よく推定することにより，適切な補修時期や補特に，点群データを用いることで，わだち掘れ量や平坦性については，従来手法より精度よく効図− 13修工法の決定等が実現でき，予測保全へと進化が可能である。

AI エンジンを用いた先進的な維持管理タを取得し，維持管理へ活用することで，交通規4.

おわりに制時間を大幅に縮減でき，社会的損失の削減へつなげることができる。

i-DREAMs の運用から 1 年が経過し，維持管本システムは，首都高速だけでなく，他のイン理の基本となる現場確認作業のリードタイムが縮フラにも活用できる可能性を有している。安全で減される等の効果が現れ始めている。さらに，交安心な社会インフラの実現に貢献できることを期

通規制を行うことなく，MMS で 3 次元点群デー待する。

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