i-net Vol.60 2022年1月発行

2022

建設・環境技術レポート＆トピックス

January
V o l . 6 0
Contents
新たな取り組みAIを活用した貧酸素水塊の実態把握

画 像 解 析 技 術 を 活 用 し た 土｢ 石 流 検 知 ア ラ ー ト シ ス テ ム

3次元データを活用した河川維持管理の検討

06 04 02｣08

空からのアプローチ～UAVヘリコプターによる災害時調査～

わが国の社会経済状況が生物多様性にもたらす影響の評価

10

ColumnCOP26が示す今後の気候変動対策の方向性－ 気候変動とSDGｓ全体の視点で未来社会を創造 －気候変動枠組条約第26回締約国会議(於英国

大気中のCO2を吸収固定化する等のいわゆるネガティ

グラスゴー：以下、COP26)が2週間にわたる交渉のブエミッション技術の実用化が重要となるでしょう。

末、2021年11月13日に閉幕しました。本稿では、もう1つは、既存の経済・社会システムを脱炭素と脱COP26の成果を整理したうえで、今後の気候変動対

炭素以外のSDGs(持続可能な開発目標：Sustainable

策の方向性を紹介します。

Development Goals)を同時に達成できる仕組みに創り

参加国・地域の全員の意思決定であるCOP決定

かえる、というものです。これをコベネフィット・アプロー

では、多くの合意が得られました。なかでも、①1.5℃

チといいます。ベネフィットは便益という意味で、1つ

目標追求の決意の確認、②パリ協定ルールブックのの取り組みで2つ以上の便益(例えばCO 2 の排出削完成(カーボンクレジットの国際取引に関するルール

減、生物多様性の維持向上、資源の効率的利用)の確定)、③各国の取り組みの加速(インドの2070年を同時に獲得しようという、いわば一石二鳥型のアプ

脱炭素目標設定等)、④先進国の途上国への適用

ローチのことを指します。国連レベルでも、コベネフィッ

分野の支援の加速(2025年までに2019年水準からトは今後SDGsを実現するために欠かせないアプロー

資金を倍増)は重要な決定です。なお、④は、先進

チとみなされています。

国全体で途上国に2020年までに年間1,000億ドル

2022年には、第5回国連環境総会(UNEA5)第2の資金支援をする目標が未達であることを踏まえた部や生物多様性条約第15回締約国会議第2部の措置の1つです。注目されていた石炭火力や化石燃開催が予定されています。そこでも持続可能な生産料補助金については、前者は“段階的削減に向けた消費、生物多様性の保全向上に加え、気候変動の努力を加速”、後者は“非効率な補助金を段階的に緩和と適応を含む、SDGs全体の視点から未来社会

禁止”という表現となりました。

を創造していこうとする動きが強まると考えられます。

COP26の成果を踏まえ、今後世界は脱炭素社会

当社は、環境・建設分野の総合コンサルタントとしの構築に向けた取り組みを加速させていくことになりて、自然・生態系、健康・環境、防災・減災の各分ます。その際、2つのアプローチが重要と言われてい野で高い技術力を持っています。今後も、気候変動ます。1つは、エネルギーの供給・消費のシステムをとSDGs全体の視点から、健やかな暮らしや豊かな自脱炭素型に転換することです。省エネの推進、再生然生態系、安全で安心な地域社会や活力ある経済

可能エネルギーの導入、電化の促進に加え、電力セの創造に役立つサービスをご提供していくことで、人クターの脱炭素化、持続可能性型燃料の開発導入、と地球の未来に貢献してまいります。

気候変動対策とのコベネフィットの例
サーキュラー・エコノミー

農業・食料システム

生物多様性〇資源を完全に循環利用することでCO2
排出量の約45％を削減〇製品のライフサイクル全体で、材料に関わる情報(例：CO2排出量、化学物
質・人権関連)を共有〇GHG※発生源の1/3は“食”に関係〇サプライチェーンを通じた削減ポテン
シャルは大〇熱帯雨林消失と食料問題（大豆と牛肉）など〇生物多様性保護が、気候変動対策（緩和＆適応）に効果的- 生態系を利用したGHG排出削減- 生態系を利用した防災・減災※温室効果ガス：CO2、メタン、N2Oなど

Vol.60 JANUARY 2022
Point

貧酸素水塊等の実態を把握するため、当社はこれまで数々の観測および数値シミュレーションを実施しています。本稿では、AIを活用して貧酸素水塊の実態を把握した事例と、観測地点の有効性の評価について紹介します。

AIを活用した貧酸素水塊の実態把握
国土環境研究所 応用モデリング部 阿部 真己、小山 悠人、工藤 健太郎、畑 恭子※本業務は、長野県環境部水大気環境課からの委託で実施しました。

はじめに
貧酸素水塊は溶存酸素濃度(Dissolved Oxygen：以下、DO)が極めて低い水塊で、湖沼や海域で発生して水環境に悪影響を及ぼし、水生生物にも影響することが知られています。
当社の数値解析部門では、湖沼の貧酸素水塊の消長予測や海域の赤潮発生予察等、さまざまな自然現象の予測にAI(深層学習モデル)やデータ同化技術を活用しています。環境の予測には以下に示す2点の特徴があります。
①大気・海域・湖沼・流域等を対象とする観測は、リモートセンシング等で全域を把握できる一部の場合を除き、
時空間的に断片的な観測結果しか得られない(全体に対して観測結果が少ない)。
②物理化学モデルを用いた数値シミュレーションが進んでおり、時空間的に連続した予測結果を得ることができる。
数値シミュレーションの結果は、観測結果とのズレはありますが、海域・湖沼等における環境現象の全体像や挙動の特徴を捉えることができます。この両者を組み合わせることによって、限られた観測結果から全体像を推定することが可能になります。

AIモデルに応用した既存技術
ここでは、観測結果から全体像を把握する手法として画像系の深層学習で取り入れられている技術を応用した事例を紹介します。具体的な手法としては、Convolutional
Conditional Neural Process1)(以下、ConvCNP)と呼ばれる手法です。手法の概要を示すため、論文を参考に模式図を作成しました(図1)。図1左側の青いエリアには断片
的に色のついた点がプロットしてあります。これだけでは人の目で見ても何が写っているかわかりませんが、ConvCNPを使うことで図1右側のように全体像を推定することが可能です。これは、ConvCNPというAIがあらかじめ学習する
ことにより「数字はこういった分布である」という事前知識を持ち、それを活用しながら全体像を推定することによって結果を得ています。
2

IDEA Consultants, Inc.

【ヒント】
隠れているのは数字

AI予測

正解

AI

：目隠しのエリア

図1 断片的データから全体像を推定する模式図

本稿で紹介するAIモデルは、図1のような推定を環境の予測に応用したものです。AIが断片的なデータから全体像を予測するために必要な事前知識は、数値シミュレー
ション結果を使用して学習させます。図1の例は2次元平面ですが、環境の予測の場合は立体構造と時間変動が存在するので、4次元時空間に展開し、水温や風等の条件を適切に予測に反映できるよう拡張します。
応用例として、諏訪湖内の貧酸素水塊の把握をターゲットとした事例を紹介します。

AIによる諏訪湖の貧酸素水塊の予測

N

長野市

長野県
諏訪湖
諏訪湖は、夏季は水温躍層の発達とともに湖心を中心に底層で貧酸素水塊が発生しやすく、その他の季節は上下層での水温差が小さくなり、鉛直混合すること
で貧酸素水塊が解消される湖沼です。湖
内ではDOの観測が月1回21地点で実施
月1回観測地点
連続観測地点され、連続観測は6地点で鉛直方向に表
図2 諏訪湖のDO観測地点
層・底層を含めた2～4層で実施されてい(2019年時点)
ました(図2)。断片的なDOの観測結果と毎日の気象条件から、貧酸素水塊の立体構造を予測・可視化する独自のAIモデルを、図1で示したアイデアにもとづいて構築しました(図3)。諏訪湖内の貧酸素水塊の全体像と気象条件の対応は、数値シミュレーション結果を使って学習させました。この数値シミュレーション結果は、2016～2018年の実際の条件を用いて再現性を確認した計算結果に、ランダムな気象条件下での計算結果を追加したものです。

新たな取り組み【モデルA】
入力された気象条件の時系列から、
水温・流れ・貧酸素の立体的な動きを展開するモデル(シミュレーションのトレース)

水温・流れ【モデルB】
推定結果と観測結果を見比べて、実際の観測値を予測するモデル(予測の不確実性も推定)

貧酸素
DO予測値

アメダス
DO観測値

図3 構築したAIモデルの模式図

予測結果を図4に示します。3次元空間の可視化によって、諏訪湖内の貧酸素水塊が動き回っている実態が俯瞰できました。定点での連続観測では貧酸素水塊が消失したように見える場合(または定点観測結果を用いた研究でそのように理解されているような事例)でも、単に場所が移動しているだけで、貧酸素水塊の体積はそれほど変化していない可能性が示唆されました。
：DOが4mg/L以下の貧酸素水塊の境界位置：DOが3mg/L以下の貧酸素水塊の境界位置：DOが2mg/L以下の貧酸素水塊の境界位置
矢印：風向(角度)および風速(長さ)軸の数値はシミュレーションモデルの座標番号

行政サービスへの活用事例
ここで構築したAIには、予測の不確実性も同時に推定できるという特徴があります。この特徴を用いて、どの観測地点がより重要度が高いかというスコアを定量的に試算することが可能です。また、ある地点で観測しなかった
場合に、観測した場合に比べて予測の不確実性が大きくなるか、評価したい項目(貧酸素水塊の体積等)に対する誤差がどれくらい大きくなるか、といった視点でも評価することが可能です。
地点A～Eの観測結果を用いて推定した貧酸素水塊(ここではDO濃度3mg/L以下)の体積を真として、1地点を除いた4地点の観測結果を用いて推定した体積との誤差を算出した事例を図5に示します。地点Dのように観測結果を除いた場合に大きな誤差を生じる地点は、重要度が高いと評価できます。他方、誤差が小さい地点は、観測しなくても推定結果への影響が小さいと考えられます。
最小限のコストでより効果的な観測を行い、観測結果を漁業等に活かすことができる、より良い行政サービスの展開に貢献できると考えています。
全データを用いた推定との誤差(％)
8

湖心

A
水深(m)
0
5
10

6

E

B
C

D

4

0

1

2
0

A

B
4月

5月

C
6月

7月

D
E
観測結果を除いた地点
8月
9月
10月

図5 観測地点の重要性を定量評価した事例

今後の展開
予測へのAI活用はまだ黎明期にあり、さまざまな業務でフィールドの特性に応じて新たな予測モデルを構築しています。今後、データ同化とAIの融合等も重要な視点になると考えられます。その他、画像情報から直接予測す
る、音声や言葉の情報を予測の入力・出力に取り入れる
等、自由な実装が可能です。
病気の予測、フェイクニュース伝搬の予測、社会全体の最適化等、予測モデルが貢献できる領域は広く、今まで困難だと思われていた予測が高い精度で可能な世の中になると考えています。今後も予測技術で社会に貢献
してまいります。
図4 AIを用いた貧酸素水塊※予測結果の一例※環境省は底層DOについて、底層を利用する水生生物の個体群が維持できる場を保全・再生する観点から環境基準として類型区分を4mg/L、3mg/L、2mg/Lで設定〔参考文献〕
1) Gordon et al . (2019), Convolutional Conditional Neural Processes,
ICLR 2020 Conference Paper2232 Decision.

32km

Vol.60 JANUARY 2022
Point

毎年のように発生する土砂災害により、人命被害や家屋流失等が頻発しています。土砂災害
による被害の軽減のためには、土石流の発生をいち早く検知することが重要です。本稿ではCCTV映像を活用した非接触で誤検知の少ない土石流検知アラートシステムを紹介します。

画像解析技術を活用した｢土石流検知アラートシステム｣
情報システム事業本部 情報システム事業部 防災情報システム部 望月 優生、小薮 剛史、鄧 朝暉、久保山 敬介、
社会基盤本部 国土保全事業部 流域減災部 樋田 祥久、東北支店 河川水工部 越智 尊晴※本報告は、国土交通省中国地方整備局日野川河川事務所からの委託業務で実施した取り組みについてまとめたものです。
「PIV手法｣により砂防堰堤を流下する土石流の｢流れ｣のみを検知し、土石流発生状況を監視する

はじめに
土石流発生検知の技術として、接触型のワイヤーセン
サーや、衝撃センサー、振動センサーが開発されています。しかし、ワイヤーセンサーは落石や動物等による切断・誤報の可能性があり、切断された場合は再度張り直す必
要があります。また、衝撃センサーや振動センサーは、落石等で誤検知が発生しやすく、精度を上げるためにはセンサーを複数台設置する必要があります。
そこで当社は、画像解析技術を活用し、CCTVカメラ※１
映像から非接触で安全かつ誤検知が少なく土石流の発生監視ができる「土石流検知アラートシステム」を開発しました。
※1 CCTVカメラ：Closed Circuit Television(閉回路テレビ)カメラ。ここでは国土交通省により河川管理用に設置されている監視カメラを指す。

土石流検知アラートシステムの概要

検知枠
流れのベクトル

検知枠

検知枠

Δt秒
T=t0

T=t0+Δt

図2 PIV手法による砂防堰堤の土石流検知イメージ(2)土石流検知の検知枠・計測点の設定
画面内に複数個の検知枠を設置します。設置した検知枠(縦12ピクセル×横12ピクセル)内には、ピクセルをグループ化した縦6×横6の合計36個の計測点を設定し、それぞれの計測点の流向・流速をPIV手法により解析しま
横：12ピクセル
す(図3)。

土石流が発生しました。

砂防堰堤←検知枠

カメラで渓流を監視 → 映像から土石流発生を検知 → アラートメールでお知らせ

図1 土石流検知アラートシステムのイメージ

新たな土石流検知の仕組み(1)PIV手法による土石流検知
本システムでは、粒子画像流速測定法(Particle Image
Velocimetry：以下、PIV手法)により土石流を検知します。
PIV手法は、時間経過で変化する2枚の動画像から、画像の小領域内の粒子の移動量をパターンマッチングで求める技術で、主に川の流向・流速を求める技術として利用されています。このPIV手法を利用して、砂防堰堤の法面を突発的に流下する土石流の「流れ」を捉えることで、土石流を検知します(図2)。
4IDEA Consultants, Inc.

縦：12ピクセル

図3 検知枠内のピクセルと計測点の設定

検知枠

2ピクセル

計測点

本システムは、CCTVカメラの映像を利用して突発的に流下する土石流を瞬時に捉え、土石流発生のアラート
メールを関係者に送信することが可能です(図1)。また、画像を用いた非接触型センサーであるため、何度でも繰り返して検知できます。
警戒！

2ピクセル

(3)土石流発生検知の判定条件
土石流発生を検知する条件は「①計測点の流速が2ピクセル以上であること」「②計測点36個のうち、15個以上(約40％)が流下方向に移動していること」の2点です。
上記2つの条件を同時に満たした場合、土石流と判断します(図4)。これにより土石流発生時と、それ以外(平常時や雨等)を判別することが可能となります。
平常時の傾向雨の傾向

土石流の傾向流向がバラバラ

流向が下側に向いているが土石流の流速よりも大きくない

流向が一定方向に向いていて流速が大きい

検知しない

検知しない

検知する

図4 土石流発生検知の判定条件例

新たな取り組み

PIV手法における土石流検知の検証結果＜土石流と判断する例＞＜土石流と判断しない例＞

検知枠

検知枠

(1)土石流検知の検証結果
PIV手法による土石流検知について、土石流の発生映像をもとに検証を行い、突発的に発生する土石流を適切に検知すること(図5)、検知枠内を人や自動車等が通行することに対して、誤検知しないことを確認しました(図6)。

1回目の検知(2秒間)

1回目の検知(誤検知)

検知枠

検知枠

2回目の検知(2秒間)(4秒間連続の検知で検知済みとなる)

2回目の検知(誤検知なし)
凡例：

図8 誤検知回避対策

未検知(3)PIV手法による検知精度の向上
誤検知の少ないPIV手法による土石流検知でも、霧の流れや夜間照明によるハレーション等、さまざまな要因に
より誤検知が発生することがあります。
これらの現象による誤検知対策として、検知枠内の画図5 土石流発生の瞬間をPIV手法で検知した事例
人が通行しても誤検知とならない検知

自動車が通行しても誤検知とならない像の特徴量を数値化し、しきい値により判断することで、誤検知を回避する仕組みを取り入れました(図9)。今後、
夜間や荒天時における土石流検知についても適切な判別ができると考えられます。

図6 人・自動車通行時の誤検知回避の事例(2)画像差分法とPIV手法による精度検証結果
PIV手法による土石流の検知精度について、既存手法の画像差分法と比較検証を行いました。その結果、PIV
手法を利用することで誤検知回数が大幅に減少していることを確認しました(図7)。

検知枠内の画像を切り出し土石流の画像例

特徴を数値化してしきい値で判断する

土石流発生時刻2018/9/30 16：40

検知枠内の画像を切り出し画像差分法による検知

ハレーションの画像例

土石流発生までに1時間40分で73回誤検知

図9 画像特徴量の数値化による誤検知対策

PIV法による検知

おわりに土石流発生までに1時間40分で2回誤検知
15:00
2018/9/30

15:30

16:00

16:30

17:00

図7 画像差分法とPIV手法による検知状況の比較結果

既存手法である画像差分法では、人や車両の通過、降雨時にカメラレンズに付着する雨滴、光の陰影等の色調変化等のさまざまな要因により数分に一度の誤検知が発生していました。
一方、PIV手法では人や車両が検知枠内を通過しても誤検知せず、カメラレンズに雨滴が付着した状態の映像
でも、1時間40分の間に2回しか誤検知が発生しません
でした。この誤検知については、雨滴がカメラレンズを流れ落ちることにより発生したことがわかっており、システム
側で「連続した検知」のみを土石流と判断させることで、誤検知を回避する対策を行いました(図8)。

当社で開発したPIV手法による土石流検知技術は、｢土石流検知アラートシステム(登録番号:QS-200028-A)」としてNETIS※2に登録されました。今後は、土石流発生時の映像を収集し、AIを用いた土石流検知の精度のさらなる向上について検討していく予定です。
※2 NETIS：新技術情報提供システム

謝辞
本システムの開発・精度検証にあたり、国土交通省中国地方整備局日野川河川事務所より、土石流の映像のご提供およびご助言をいただきました。ここに厚く御礼を申し上げます。
〔参考文献〕
1) 永瀬ら(2020), 画像解析手法を活用した「土砂流検知システム」の検討,
第72回中国地方技術研究会
2) 望月ら(2021), 画像解析技術を利用した「土石流検知システム」の検討,
令和3年度(公社)砂防学会研究発表会

5Vol.60 JANUARY 2022
Point

3次元データを活用し、事業の効率化や品質向上を図るCIM(Construction Information Modeling/
Management)が進められています。河川においても3次元データの取得が進み、活用するための手法が確立されつつあります。｢河川CIM｣による河川維持管理の効率化・高度化を検討しました。

3次元データを活用した河川維持管理の検討
大阪支社 河川水工部 兵藤 誠、髙田 彩乃、高地 敏幸、情報システム事業本部 防災情報システム部 渡邉 健介※本業務は、国土交通省近畿地方整備局姫路河川事務所からの委託で実施しました。

はじめに

河川CIMを活用した河道の状態把握と分析･評価

河川維持管理のうち、河道流下断面(河積)の確保には、現状の把握と、過去の変化を踏まえた将来の予測によって、河道掘削・樹木伐採等の維持管理対策の必要性を判断することが重要です。
従来の手法では、定期横断測量成果や目視点検等により、河道や樹木群の変化を把握し、維持管理基準に対して水理解析による定量評価や定性評価を行い、対策の必要性を判断してきました。しかし、定期横断測量
は距離標または一定距離(例：200m)ごとに左右岸を結ぶ線上で実施され、その間の情報はないため局所的な変化を捉えることができません。また、目視点検では河川延長が長い場合には多大な労力がかかります。
近年、航空レーザー測深(ALB)や無人航空機(UAV)等により河川区域の3次元測量が実施されるようになり、これらの技術で取得したデータを用いた｢河川CIM｣による維持管理を進める環境が整ってきました。
効率的・効果的な河川維持管理の実践を目的として、
兵庫県加古川・揖保川においてデータを統合した3次元地形を作成し、維持管理対策を検討しました。

河川維持管理では、土砂堆積や洗掘など河道の変化と、樹木群の消長等の状態を把握する必要があります。
また、その変化を維持管理基準に対して定量的に分析・評価することが重要です。
そのため、河道変化と樹木消長の属性情報を3次元データとして3次元地形に統合しました(図1)。さらに、地形・樹木の変化や堤防防護ライン※１に対して、水理解析
モデルによる計算結果(水面分布、流速分布・ベクトル、
無次元掃流力分布等)も統合し、河道の状態を定量的に把握することで、分析・評価や課題抽出を行いました(図2、図3)。
※1 堤防防護ライン： 維持管理基準の一つ。洪水時の堤防の破壊を防止する目安として設定され、このラインよりも堤防側の河岸が侵食を受けると、堤防が危険な状況となる。
※2

ICT施工 に繋げるための維持管理対策の検討手法(1)河川環境への配慮
維持管理の段階においても河川環境に配慮することが重要です。河川CIMで検討を行うためには、河川環境の情報も3次元データに変換する必要があります。しかし、広範囲に及ぶ河川環境の情報を加工するには多大の労力と※2 ICT施工： 建設事業において、情報通信技術(ICT：Information and Communication

Technology)を活用することによって効率的で高精度な施工を実現するシステム。

3次元現況河道(2017.12)

3次元現況河道(2019.1)河道

3次元樹木繁茂状況(2013.7)

3次元樹木繁茂状況(2019.10)

河道

3次元地形変化の算出
3次元地形の河床変動高(侵食・堆積)分布(2017.12→2019.1)

樹木群の変化量の算出
樹木群の3次元変化(成長・消失)
河道(2013.7→2019.10)
平常時水面樹木群の成長(左岸砂州内岸側で拡大)
樹木群の成長(中州周辺で拡大)
流向

流向

堆積
侵食

(a) 河道形状の状態変化の把握(加古川)図1 河道の状態の分析・評価手法の例
6IDEA Consultants, Inc.

樹木群の消失(部分的)(b) 樹木群の消長の状態把握(揖保川)

樹木群(2013.7)
樹木群(2019.10)
成長した樹木群
消失した樹木群

新たな取り組み

時間がかかります。そのため、2次元の河川環境基図や河川環境情報図を3次元地形に投影することで、比較的簡易に統合できるようにしました(図4)。
(2)河川維持管理対策の検討(河道断面の設定)
維持管理対策を検討する段階では、机上で2次元の諸元等を検討・設定しても、簡易に3次元地形に反映することはできません。しかし、対策後に洪水流が安全に流下できるのか、端部の擦り付けが妥当であるのか等について、関係者間で共有認識を持つには河道断面を3次元で確認することが効果的であり、合意形成を効率的に行うことができます。
本検討では、距離標または一定距離ごとの2次元の情報から3次元河道を自動生成させて掘削断面形状を作成し(図5)、中州の掘削効果について、洪水時の高流速の緩和や堤防に向かう流れの解消による堤防の安全性向上、揖保川で特徴的なカワラヨモギ-カワラハハコ群落
樹木群の状況（2013.7）
平常時

樹木群の変化（2013.7→2019.10）

おわりに
本稿では河川維持管理に着目していますが、調査・測量段階の3次元データ取得から、計画・設計段階の環境配慮や河道設計(河道掘削、自然再生、多自然川づくり
等)、施工・維持管理段階の河川の状態把握や維持管理対策検討等におけるデータの活用まで、事業の一連の段階で、河川CIMにより河川管理の効率化・高度化を図るための手法が確立されつつあります。
当社では部門横断的組織としてCIMセンターを設置しており、これからも河川CIMを含む新技術の活用に取り組んでまいります。
現況河道（2019.10）

河道
樹木群
成長した樹木群
消失した樹木群

流向の成立適地の増加等を評価しました。3次元で作成した断面は、公開ツールを活用して点群データに変換し、水理解析モデルで検討できるようにしました。このように2次元と3次元を組み合わせることで、検討の高度化を図りました。

落葉広葉
樹林

植林地
(竹林)

単子葉
草本群落
(その他)

樹木繁茂による影響はない
流向

流速

掘削・
樹木伐採
範囲

植林地
(その他)
その他の
低木林

流向

(m/s)
成長した樹木が冠水→
5.0
洪水時に樹木の成長による4.5
流下阻害への影響が懸念
4.0

洪水時

3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5

図4 河川環境情報の統合による環境配慮の例(揖保川)現況河道(2019.10)

中規模洪水時

大規模洪水時

流速
(m/s)
5.0
4.5
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5

流向

対策河道

河道地形
掘削範囲
掘削範囲

図2 地形や樹木群の変化に対する分析･評価の例(揖保川)
平常時

対策河道

流向

流向

堤防際の高流速と流速分布・ベクトル(洪水時) 堤防に向かう流れ

流速
高流速の緩和と堤防に向かう流れの解消 (m/s)

5.0
4.5
4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5

流向

右岸堤防防護ラインより堤防側で局所洗堀と高流速が発生
河道
大規模
堤防防護ライン

洪水時

流向

右岸堤防防護ラインより堤防側の局所洗堀（距離標間で確認）

図3 維持管理基準に対する分析・評価の例(揖保川)

堤防際の掃流力が低下 カワラヨモギ-カワラハハコ 無次元
無次元掃流力(洪水時) (局所洗堀を抑制)
群落の成立適地が増加 掃流力

0.10
0.09
0.08
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01

中規模
洪水時
流向

平常時

図5 維持掘削断面の作成と効果の定量把握の例(揖保川)7Vol.60 JANUARY 2022
Point

当社で運用しているヘリコプタータイプのUAVを紹介します。マルチコプタータイプのUAVに比べて、航行中のバッテリー消費が少ないため、長距離・長時間飛行、重量物搭載が可能です。
通常の写真撮影やレーザー測量はもちろん、アクセスが困難な場所の測量にも活躍しています。

空からのアプローチ～UAVヘリコプターによる災害時調査～
環境調査事業本部 技術開発室 西林 健一郎、西 翔太郎、環境調査事業本部 外洋調査部 高島 創太郎

はじめに
近年、線状降水帯による長時間・局所的集中豪雨等の激甚災害や台風の大型化に伴う沿岸地域の被災が増加傾向にあります。また、火山の噴火、地震等の自然災害も頻発しています。
災害の発生時においては迅速な状況把握が求められますが、現場へのアクセスが困難な場合が多く、UAV(Unmanned Aerial Vehicle：無人航空機)の活用が有効です。しかし、一般的なUAVの航続時間は15～20分程度であるため、広範囲・長距離の活動が困難です。また、搭載機材を追加すると、さらに航続時間が短くなります。
これらの問題を解決するため、当社は2018年にヘリコプタータイプのUAVを導入し、機能の強化・改良試験を重ねることで性能・安全性の向上を図ってきました。当該
UAVはシングルロータータイプであるため、マルチコプター
タイプのUAVと比較して、航行中のバッテリー消費が少な
く、長距離・長時間の運用が可能です。本稿では当社のUAVヘリコプター(表1、写真1)の機能と活用事例について紹介します。
表1 当社所有のUAVヘリコプター仕様
項目仕様
機体寸法(全長×幅×高さ)
対風速性能
搭載可能重量
最大離陸重量搭載機器
撮影写真の地表解像度
レーザー測量時の点群密度(平均)
動画・位置情報
巡航速度・航続時間・航続距離
カメラ搭載時レーザー測量機搭載時
航行方法
安全対策

8

IDEA Consultants, Inc.

2360×400×660mm
15m/s
16kg
30kg
レーザー測量機(精度15mm、確度10mm)、
4Kカメラ、4Kビデオ、サーモカメラ
1.02cm/pic(高度60m時)
70点/m2(速度4m/s、高度50m、1計測)
無線によるリアルタイム伝送
5m/s・30分・9km
5m/s・25分・7.5km
ルート設定による自律航行制御
手動によるフライト
バッテリー電圧低下時のRTH機能
前方障害物検知レーザー
対地高度監視レーザー
パラシュート機能(落下時の衝撃緩和)
イリジウムビーコン(衛星回線による位置情報の伝送)

写真1 当社所有のUAVヘリコプター(福島ロボットテストフィールドにて)

災害時対応を想定した飛行試験
災害時には長距離・目視外でのミッションが想定されますが、災害時に備えたテスト運用を通常のフィールドで実施することは安全上の問題があります。そこで、福島ロボットテストフィールド(福島県南相馬市)において、長距
離運用・目視外(疑似)飛行試験を実施しました。具体的には福島ロボットテストフィールドの航空機エリアを借用し、災害時に必要となるカメラやレーザー測量機を搭載した状態での航続距離・時間の計測、目視外飛行を想定したUAVから伝送される映像確認のみでの操作、搭載しているイリジウムビーコンからの送信座標による飛行位置確認等の試験を実施しました。
この飛行試験によって、安全率を考慮したうえで、レーザー測量機を搭載した状態で飛行時間25分、航続距離7.5kmのフライトが可能であることが確認できました。この時の巡航速度は5m/sでしたが、シングルロータータイプ
は航行速度を上げてもバッテリー消費への影響が少ない
ため、巡航速度を上げることで航続距離を延ばすことが
可能です。

活用事例
(1)崩落箇所の測量
山麓の崩落箇所のレーザー測量を実施した事例を紹介します。当該箇所はダム湖の湖畔に位置しており、傾斜が大きいためアクセスが難しく、人力による測量は困難な場所でした。また、アクセスできた場合でも安全面・費用面の問題から、測量は困難であると考えられます。

新たな取り組み

そこで、当社のUAVヘリコプターによるレーザー測量を実施しました。
崩落箇所は山の尾根付近から湖岸まで到達していました。また、崩落箇所近辺にはUAVヘリコプターが離発着可能な場所はありませんでした。そこで約900m離れた湖岸の広場を発着場としてフライトを実施しました(写真2)。
発着場から最上部(山の尾根付近)までの直線距離は、
約1.5kmでした。
離陸から帰還までの所要時間は約15分、総飛行距
離は約3.5kmでした。また、崩落箇所(高低差500m、奥行640m、幅400m)の測量にかかった時間はおよそ2分
でした。

崩落箇所

今回はUAVヘリコプターによる測量であったため、所要時間は数分と短く、安全な場所から遠隔操作で測量を実施できましたが、同様の3D測量を人手によって実施した
場合は、膨大なコストと時間がかかり、安全面のリスクが生じることとなります。
(2)防波堤の測量
航続時間の長さを活かした事例として、防波堤の測量を紹介します。図2は陸から沖合へ約1kmの距離にある防波堤の3Dモデルです。従来は防波堤まで機材を運び測量を実施していましたが、当該UAVヘリコプターであれば、陸からのフライトによる測量が可能です。沖合1kmまでの往復と防波堤延長1kmの測量を約18分で行いました。ケーソンの接合部や消波工の状況が詳細に把握できるため(図3)、平時の維持管理はもちろん、被災時の緊急点検にも効率的かつ安全に対応が可能です。

高低差500m
奥行640m
幅400ｍ

図2 防波堤の点群モデル

水平距離900m

消波工

湖岸の発着場上部工

写真2 崩落箇所の状況

図1はレーザー測量により得られた点群を3Dモデルで示したものです。左は得られた全ての点群によるモデル(標高値でグラデーション)、右は植生を除去し、地盤デー
タのみから作成した点群モデルです。空からのレーザー
スキャンは植生の隙間を貫通するため、地盤のデータも取得することができます。
崩落箇所

崩落箇所

500m

400m
図1 崩落箇所の点群モデル

640m

ケーソン

上部工

ケーソン目地
（接合部）
下部工

下部工

海面

消波工

海底地盤

図3 拡大した防波堤の点群モデル(左)と設置イメージ(右)安心・安全な社会の実現に向けて
本稿では崩落箇所と防波堤の測量事例を紹介しましたが、当社は河川堤防や砂州、干潟、森林、山地、崩壊地等、さまざまな場所・条件下で、UAVヘリコプターを用いた測量実績を有しています。また、レーザー測量機以外に、4Kカメラやビデオ、サーモカメラ等を搭載することが可能で、空撮や写真測量、温度異常点の検出・マッピ
ング等にも活用しています。
当社ではUAVヘリコプターにさらなる機能付加・改良を加え、平時の空撮・測量・維持管理等の顧客ニーズへの対応はもちろん、緊急時や災害発生時への対応能力を向上させ、安心・安全な社会の実現への一助となるべく邁進してまいります。ご期待ください！
9Vol.60 JANUARY 2022
Point

わが国の生物多様性および生態系サービスの変化傾向を把握するとともに、生物多様性損
失の根本的な要因である社会・経済活動との関係性を初めて定量的に評価しました。その結果をもとに、環境省から2021年3月に公表された「生物多様性及び生態系サービスの総合評価
2021(JBO3)」の作成を支援いたしました。

わが国の社会経済状況が生物多様性にもたらす影響の評価
国土環境研究所 環境技術部 幸福 智、那花 美奈、宮田 洋実※本業務は、環境省自然環境局自然環境計画課生物多様性戦略推進室からの請負業務として実施しました。

はじめに
私たちの暮らしは、生物多様性から得られる恵みである生態系サービスによって支えられています。しかし、2019年に｢生物多様性及び生態系サービスに関する政府間科学-政策プラットフォーム(以下、IPBES)｣、2020年に生物多様性条約事務局により、生物多様性の損失は依然として続いていることが指摘され、損失を低減・回復させるためには、根本的な要因である社会・経済活動の影響を低減させることが必要であることが示されました。
本稿では、2021年3月に環境省から公表された「生物多様性及び生態系サービスの総合評価2021(Japan
Biodiversity Outbook3:以下、JBO3)」での評価概要と、当社が作成支援において実施した社会経済状況による
生物多様性への影響評価について紹介します。

JBO3の概要
2010年と2016年に実施された総合評価において、わが国の生物多様性は図1に示す4つの危機(直接要因)によりその状態が長期的に悪化傾向にあること、生態系
サービスの多くが過去と比較して減少または横ばいで推移していることが明らかとなりました。他方、直接要因の背後に潜む社会・経済活動は間接要因と呼ばれ、それらの評価・分析に関しては、十分な先行研究や方法論が確立されている状況にはありませんでした。
人間の福利
豊かな暮らし 自然とのふれ 暮らしの 自然とともにあるの基盤
あいと健康 安全・安心 暮らしと文化

生態系サービス

間接要因

対策

価値観と行動の変化

第2の危機への対策
第3の危機への対策
第4の危機への対策

人口に係る変化

文化的サービス

直接要因への対策
第1の危機への対策

経済に係る変化

間接要因への対策

制度とガバナンスに係る変化

供給サービス

調整サービス

第1の危機
開発等人間活動による危機
第2の危機
自然に対する働きかけの縮小による危機
第3の危機
人間により持ち込まれたものによる危機
第4の危機
地球環境の変化による危機

生物多様性
森林生態系

都市生態系

沿岸・海洋
生態系

農地生態系

陸水生態系

島嶼生態系

注：点線で示した矢印は関係性の重要性は認識されているが、JBOでの評価対象ではないことを示す。

図1 わが国における生物多様性および生態系サービスとその変化要因1)
10

IDEA Consultants, Inc.

評価方法と分析結果(1)わが国における主要な間接要因の検討
評価の実施にあたり、まずは、これまで類型化されていなかったわが国における主要な間接要因の検討を行いました。
IPBESでは、生物多様性に影響を与える主な間接要因として、①人口と社会文化、②経済と技術、③制度とガバナンス、④紛争と伝染病、そしてそれらの背後にある⑤価値観と行動の5項目が示されています。今回これらをベースにしつつ、わが国の社会経済状況を踏まえた間接
要因項目を新たに設定しました(図１に示した間接要因)。
(2)アンケート調査の実施と評価
本評価の目的は、直接要因・間接要因間の関係性、間接要因による影響の低減に向けた施策の方向性を整理することにありました。どのような施策(介入)が必要かだ
けでなく、図2に示す介入点と呼ばれる施策を行うべきポ
イントも考慮することが重要であることから、それらを踏まえた有識者へのアンケート調査を実施しました。さらに、回答数(N=114)を比率とした解析により、介入点・間接
要因・直接要因の相互関係を定量評価し、その結果を可視化しました(図3)。
特に介入点（レバレッジ・ポイント）で適用される、統合的、順応的、情報に其づく、包摂的なガバナンスアブローチ（スマートな政策の組
み合わせを含む）
複数主体によるガバナンスの介入（レバー）

・
価値観と行動の変化

直接要因

変化要因

今回の総合評価(JBO3)では、過去50年程度のトレンド評価に加え、有識者へのアンケート調査や統計解析により、間接要因による生物多様性への影響評価に取り組み、その成果として社会変革に向けた政策面での課題と今後実施すべき施策の方向性が整理されました。

間接要因

人間活動 直接要因
例：

・漁業
・農業
・エネルギー 第１の危機
・林業～
・経済活動に係る変化 ・鉱山採掘
第４の危機
・観光
・制度とガバナンス
・インフラ
・環境保全
・人口に係る変化など

・インセンティブと能力強化
・部門横断的な協力・先制行動・強靭性（レジリエンス）と不確実性を考慮した意思決定・環境法とその実践

介入点（レバレッジポイント）
・良い暮らしについての多様な観念の受容
・消費と廃棄の総量の削減
・価値観と行動の開放・拡大・不平等の是正
・保全における正義と包摂の実践
・外部性とテレカップリングの内部化
・環境に優しい技術、革新と投資の確保
・教育及び知識の形成と共有の促進

反復学習の
ループ

図2 社会変革をもたらすための介入点と直接要因・間接要因の関係図2)

新たな取り組み(3)分析結果
図3に示す結果から、わが国においては、産業構造の変化、人々の自然に関する関心、生産と消費の3項目が直接要因全般、ひいては生物多様性の損失に大きな影響を与えていることが明らかとなりました。
また、万能な施策はないものの、間接要因や介入点の特徴を踏まえたうえで、さまざまな施策を効果的に組み合わせ、社会・経済活動への働きかけも含めた統合的な対策を行うことが重要であることが示唆されました。

社会変革の実現に向けた施策の方向性
本評価は、IPBES等の国際動向を受けて、わが国で初めて実施したものとなります。自然環境分野では、これまで生物多様性損失の間接的な要因となっている社会・経済活動への働きかけや社会変革を意図した施策は十分に実施されてきませんでした。
分析結果を踏まえた具体的な施策として、特に、経済活動における持続可能性の向上、多様な価値の考慮を促すESG金融の促進、自然に支えられた生活に対する価値観の醸成に加え、都市と地方における就業・学習機会等に関する不平等の解消等が重要とされました。次期
生物多様性国家戦略には、社会変革に向けた具体的な行動や目標が盛り込まれる見込みです。
L1
良い暮らしに
ついての
多様な観念
の受容

I3

I2人々の地域に対する関心
自然災害による
価値観や行動の変化
I5 住宅・住生活の変化

I8 余暇活動の変化

I10

I4

感染症リスクによる価値観や行動の変化

I7 労働の変化

定住人口

I11 交流人口

I13

経済状況

L3

I14

人工資本

I15 人的資本

I16

L4
不平等の是正

産業構造の変化

正義と包摂の実践

外部性と
L6 テレカップリング
の内部化

I19
I20

D3
野生動物の
直接的利用の
減少

第1の危機

第2の危機

D4
外来種の
侵入と定着

・間接要因および介入点の各BOXの大きさは、直接要因全体に対する関係の強さを示しています。
・また、各色はD1～8の直接要因にそれぞれ対応しており、間接要因および介入点のBOX内に占める割合が各
直接要因との関係の強さを示しています。
・間接要因のBOXのうち、産業構造の変化、人々の自然に関する関心、生産と消費が大きいことから、直接要因に特に影響を与えていることが分かります。

第3の危機

I18 伝統産業

第一次産業に関する技術

L7
環境にやさしい
技術、革新と
投資の確保

D2
里地里山の
管理・利用の縮小

D5
水域の富栄養化

I17
生産と消費

L5 保全における第一次産業以外に関する技術

I21

D6
化学物質による
生物への影響エネルギー利用

D7
地球環境の
変化の状態

I22
物のグローバルな移動
I25 個人や企業レベルでの制度・ガバナンス

I23人のグローバルな移動
I26

I24 持続可能な開発に関わる資金フロー
自治体レベルでの制度・ガバナンス

I27

国家レベルでの制度・ガバナンス

介入点
社会変革に向けて施策を実施するポイント

D1
生態系の
開発・改変

人口動態

価値観と行動の
開放・拡大

L8

〔出典〕
1)～3) 環境省Webサイト「生物多様性及び生態系サービスの総合評価2021
政策決定者向け要約報告書」掲載資料を加工して作成(https://www.biodic.go.jp/biodiversity/activity/policy/jbo3/generaloutline/files/jbo3_spm.pdf)

I9

I12 関係人口

教育及び知識の形成と共有の促進

次期生物多様性国家戦略にもとづき、わが国の生物多様性の損失を低減・回復させるためには、多様なセクターによる取り組みが必要不可欠となり、特に前述の施策の方向性に関しては、地方公共団体と民間企業(産業界)の役割は欠かせません。そのためには、今回のような
マクロ的な分析だけでなく、施策や事業単位でのきめ細かい評価や戦略・計画づくりが必要となります。
当社は、本質的な部分での持続可能な社会の構築に向けて、特に生物多様性分野において多くの取り組み、支援業務を実施してきました。今回の評価・分析だけではなく、生態系サービスの経済評価や地図化、エコロジ
カル・フットプリント(地球環境への負荷を表す指標)の算定等に関する支援実績も有しています。社会変革の実現に向けて、地方公共団体や民間企業の役割にもさらに着目し、表面的ではなく実効性のある取り組みを社会全体で実行していけるよう、自然環境およびそれを取り巻くさまざまな要素の評価・分析技術を持つ専門家として引き続き支援してまいります。

I1
人々の自然に対する関心

I6 食生活の変化

L2
消費と廃棄
の削減

おわりに

間接要因
直接要因へつながる人間活動や意思決定を含む社会経済の変化およびその背後にある人間の価値観や行動の変化

D8
地球温暖化による生物への影響

第4の危機

直接要因
自然へ直接的に影響を与える
自然的・人為的な要因

図3 介入点・間接要因・直接要因の相互関係3)11

CORPORATE DATA
社会基盤の形成と環境保全の総合コンサルタント
商
号
創
立
本社所在地
資 本 金
役
員
従 業 員 数

いであ株式会社
昭和28年5月
東京都世田谷区駒沢3-15-1
31億7,323万円
https://ideacon.jp/
代表取締役会長 田畑 日出男
代表取締役社長 田畑 彰久
1,013名 (2021年4月1日現在、嘱託・顧問を含む)

事業内容■建設コンサルタント事業
河川・海岸・港湾・道路・橋梁の整備・保全、交通・都市・地域計画、防災・減災対策■環境コンサルタント事業
環境調査、環境評価・環境計画、自然環境の保全・再生・創造、環境化学分析、環境リスク評価、廃棄物・有害化学物質対策、食品分析、衛生検査、生命科学■情報システム事業
情報基盤の構築支援、防災・減災システム開発、気象・健康・生活情報の提供・配信■海外事業
インフラマネジメント、環境保全・創出「お部屋の健康診断」
してみませんか？

ホコリや汚れの中に存在するダニ・花粉などのDNA量を測定して、お部屋の衛生状態を評価します。

お客様の状況に合わせた診断プランを用意しております。
詳しくは下記のウェブサイトをご覧ください。

お申し込みは、Webショップからhttps://lifecare.ideacon.co.jp/

本社
社 会 基 盤 本 部
国 土 環 境 研 究 所
環 境 創 造 研 究 所
食品・生命科学研究所
亜 熱 帯 環 境 研 究 所
大
阪
支
社
沖
縄
支
社
札
幌
支
店
東
北
支
店
福
島
支
店
北
陸
支
店
名
古
屋
支
店
中
国
支
店
四
国
支
店
九
州
支
店
山
陰
事
務
所
シ ス テ ム 開 発 セ ン タ ー
IDEA
R&D
Center
富
士
研
修
所
営
業
所
海
連

外
結

JANUARY 2022 Vol.

事
子

務
会

所
社

電話：03-4544-7600〒154-8585 東京都世田谷区駒沢 3-15-1
電話：03-6805-7997〒158-0094 東京都世田谷区玉川 3-14-5
電話：045-593-7600〒224-0025 神奈川県横浜市都筑区早渕 2-2-2
電話：054-622-9551〒421-0212 静岡県焼津市利右衛門 1334-5
電話：06-7659-2803〒559-8519 大阪府大阪市住之江区南港北 1-24-22
電話：0980-52-8588〒905-1631 沖縄県名護市字屋我 252
電話：06-4703-2800〒559-8519 大阪府大阪市住之江区南港北 1-24-22
電話：098-868-8884〒900-0003 沖縄県那覇市安謝 2-6-19
電話：011-272-2882〒060-0062 北海道札幌市中央区南二条西 9-1-2
電話：022-263-6744〒980-0012 宮城県仙台市青葉区錦町 1-1-11
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60 (2022年1月発行)

人と地球の未来のために

206

編集・発行：いであ株式会社 経営企画本部企画広報部〒154-8585 東京都世田谷区駒沢3-15-1
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