阪神・淡路大震災から30年に考える AIを活用した災害復旧のポテンシャル【土木×AI第30回】：“土木×AI”で起きる建設現場のパラダイムシフト（30）（3/3 ページ）

[阿部雅人（土木学会 AI・データサイエンス実践研究小委員会 副委員長），BUILT]

3次元点群の計測で目視では分からない部位の変形を把握

　地震発生後の道路橋の異常時点検では、被災状況を迅速に把握し、構造安全性や使用性などについて措置方針の決定を下す必要があります。人による外観目視に基づき判断される場合が多いため、定量的な評価につなげるべく、能登半島地震で被災した鋼アーチ橋の上部構造を対象に連載23回で取り上げた3次元点群の計測が行われています（下図）※10、11。3次元の点群データなので、目視では確認しにくい部位の変形が分かります。

橋全体の点群データ　出典：※11

側面から見た変形の状況。上流側（左）、下流側（右）　出典：※11

※10 BUILT “土木×AI”で起きる建設現場のパラダイムシフト（23）点群とAIを土木の設計や維持管理に応用する最新の技術動向【土木×AI第23回】

※11 「震後点検における点群計測による鋼アーチ橋のゆがみ調査」吉谷薫,小林巧,大住道生／AI・データサイエンス論文集5巻3号p678-687／「科学技術情報発信・流通総合システム（J-STAGE）」／2024年

　今後は頻発する災害に対し、AIで画像や計測データをリアルタイムかつ高精度に処理し、確実な意思決定や災害対応につなげ、より素早く、より効果的な防災／減災が可能になることが期待されます。

著者Profile

阿部 雅人／Masato Abe

ベイシスコンサルティング 研究開発室 チーフリサーチャー。防災科学技術研究所 客員研究員。土木学会 構造工学委員会 構造工学でのAI活用に関する研究小委員会 副委員長、インフラメンテナンス国民会議 実行委員を務める。近著に、「構造物のモニタリング技術」（日本鋼構造協会編／コロナ社）がある。

★連載バックナンバー：

『“土木×AI”で起きる建設現場のパラダイムシフト』

　■ロボットカーレースが転機となった「SLAM」は何がスゴイ？【土木×ICTのBack To The Basic Vol.2】

　■【第28回】最近聞くGNSS／RTK-GNSSってなに？【最新論文で学ぶ土木×ICTのBack To The Basic】

　■【第27回】“現場DX”を実現するAI×デジタルツイン　熟練者の技能をモデル化などの最新論文