SuperMap Blog

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...