インフラ維持管理の高度化：AIとデジタルツインで実現する「予防保全」への転換

この東京の街を支える無数の橋やトンネル、そして地下に張り巡らされた水道管。その多くが高度経済成長期に建設され、今、一斉に老朽化という深刻な課題に直面しています。

「壊れてから直す」という、これまでの対症療法的なメンテナンスでは、増え続けるインフラを維持し、市民の安全を守ることはもはや困難です。

今回は、SuperMap GISが拓く、デジタル技術を駆使した「予防保全型メンテナンス」への転換について、その最前線をご紹介します。

1. ドローンとAIが実現する、インフラ点検の自動化

インフラメンテナンスの第一歩は、劣化の兆候を早期に発見することです。しかし、広大なインフラを人間の目で一つひとつ点検するのは、膨大なコストと時間がかかります。

そこで主役となるのが、ドローンとAIです。ドローンで撮影した橋梁の高解像度画像や、レーザースキャナーで取得した3D点群データを、SuperMapの「ImageX Pro」や「iDesktopX」で処理。AIの画像認識技術を用いることで、「コンクリートの微細なひび割れや鋼材の錆といった劣化の兆候を自動で検出」し、その位置と深刻度を地図上にマッピングします。

これにより、従来の人間の目視による点検に比べ、客観性、網羅性、効率性を飛躍的に向上させます。


2. 都市の神経網を再現する、統合デジタルツインの構築

次に重要となるのが、インフラ全体の状況を統合的に把握するための「デジタルツイン」です。

道路、橋梁、上下水道管、電力網といった多様なインフラ設備の台帳データ（設置年、材質、点検履歴など）と3Dモデルを統合。さらに、PLATEAUの3D都市モデルと重ね合わせることで、「都市全体の包括的なインフラデジタルツイン」を構築します。

これにより、例えば道路掘削工事を計画する際に、地下に埋設されているガス管や水道管との干渉を3Dで事前に確認でき、事故を未然に防ぐことができます。これは、都市の「神経網」をまるごとデジタル空間に再現する試みです。


3. AIによる劣化予測と、未来への最適投資

デジタルツインが真価を発揮するのは、リアルタイムデータとAIによる「未来予測」と組み合わせたときです。

インフラに設置されたセンサー（歪み計、振動計など）からのデータを「iServer」でリアルタイムに監視し、異常値を検知。さらに、過去の点検データや交通量といった環境データをAIで分析し、「将来の劣化の進行度を予測」します。

この科学的な予測が、修繕や更新の客観的な優先順位付けを可能にし、限られた予算を最も効果的に活用する予防保全計画の立案へと繋がります。


まとめ：単一プラットフォームが拓く「統合都市デジタルツイン」

これまで述べてきたインフラ点検の自動化、設備のデジタルツイン、そしてAIによる劣化予測は、それぞれが独立しているわけではありません。

SuperMap GISの真価は、これらの分野を個別にデジタル化するだけでなく、単一のプラットフォーム上でデータを統合し、分野横断的な分析を可能にすることで、「統合都市デジタルツイン」を構築できる点にあります。

これは、日本の行政が長年課題としてきた「縦割り行政」の壁を打ち破り、証拠に基づく政策立案（EBPM）を推進するための強力なツールとなります。そして、単一プラットフォームへの集約は、長期的にはライセンス費用や運用コストを削減し、TCO（総所有コスト）の大幅な低減にも貢献するのです。

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