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分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 株式会社スカイピーク

配信日時: 2026年4月3日 10:00

参考リンク: 公式サイトを見る

提供元タグ: DRONE / スカイピーク / JR東海 / KDDI / DX / 点検 / 産業ドローン / 実証実験 / 自動化 / 人手不足


株式会社スカイピーク(本社:東京都渋谷区、代表取締役:高野 耀、以下 スカイピーク)は、東海旅客鉄道株式会社(本社:愛知県名古屋市、社長:丹羽 俊介、以下 JR東海)と、KDDIスマートドローン株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:博野 雅文、以下 KDDIスマートドローン)と共に、2026年1月29日、ドローンポート「Skydio Dock for X10」を活用した、変電所自動巡視点検の実証実験を実施しました。

本取り組みは、将来的な労働力不足での作業負担が課題となる変電所の設備巡回を、ドローンポートによる遠隔運航技術を活用した自動航行による変電設備の保守業務の効率化・高度化に向けた検討を行うものです。

<JR東海 春日井変電所>                  <現場に設置したSkydio Dock for X10>

実施背景

社会インフラを支える変電所においては、設備の老朽化や人手不足を背景に、巡視点検業務の効率化や高度化が検討されています。また、鉄道変電所は、沿線に広く点在するため移動に多大な時間を要するといった課題があります。

課題解決に向けて、 ドローンポートを活用した遠隔運航(注1)による、鉄道インフラに最適化された保守モデルの構築が期待されています。一方で、鉄道変電所は列車走行に伴う電流の変化によって、磁界の変化が大きくなるという特有の環境であり、実運用に向けては、こういった環境でのドローンの安定飛行といった技術面のみならず運用方法や、関連する法規制の正しい理解など実務的な課題も少なくありません。

このような状況を踏まえ、スカイピーク、JR東海、KDDIスマートドローンは 、遠隔かつ自動航行を前提とした巡視点検の効率化および実装に向けた検討を目的として、実証実験を行いました。

実施概要

実施日

2026年1月29日

実証場所

JR東海 春日井変電所

使用機体

Skydio Dock for X10

実施内容

本実証実験では、Skydio Dock for X10を活用し、鉄道の変電所における設備巡回点検について、以下の観点から検証を行いました。

実施体制

スカイピーク

プロジェクト統括、運用方法の検討、機材提供、運航業務

JR東海

実証実験の計画策定、フィールド提供、運用方法の検討

KDDIスマートドローン

機材提供、運航業務

実証実験の結果

鉄道の変電所構内の環境下において、安定した自動運航が実現可能であること、また主要設備および計器類における、目視点検の代替を見据えた撮影が実施できることを確認しました。加えて本実証実験では、遠隔運航における運用方法の検討や、関係者との調整および飛行申請や関連法規制においても整理を行うことで、技術検証に加えて実運用を想定した検討を実施しました。

<自動飛行時の碍子撮影>
<自動飛行時の計器撮影>

(注1)遠隔運航とは、ドローンポートと通信ネットワークを活用し、現地に操縦者を配置せずに、離着陸から飛行・撮影までを自動で行う運用形態です。あらかじめ設定した飛行ルートに沿って自動飛行を行うことで、定期巡視や点検業務の効率化が期待されます。

<各社概要>

社名:株式会社スカイピーク

設立:2017年5月19日

代表取締役:高野 耀

本社所在地:東京都渋谷区渋谷2-24-12 渋谷スクランブルスクエア41F

事業内容:産業用ドローンの教育・人材育成事業/導入支援・運用代行事業/コンサルティング事業

WEBサイト:https://japandronelicense.com/

会社紹介動画:https://youtu.be/xRxoyGsqv8Q

社名:東海旅客鉄道株式会社

設立:1987年4月1日

代表取締役:丹羽 俊介

本社所在地:愛知県名古屋市中村区名駅1丁目1番4号 JRセントラルタワーズ

事業内容:鉄道事業、関連事業

WEBサイト:https://jr-central.co.jp/

社名:KDDIスマートドローン株式会社

設立:2022年4月1日

代表取締役:博野 雅文

本社所在地:東京都千代田区飯田橋3丁目10番10号 ガーデンエアタワー

事業内容:ドローン事業

WEBサイト:https://kddi.smartdrone.co.jp/

【本件に関するお問合せ先】

株式会社スカイピーク  広報担当  E-MAIL:info@skypeak.jp

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: セイコーグループ株式会社

配信日時: 2026年4月1日 14:00


大成建設株式会社(代表取締役社長:相川善郎)と、セイコーグループ株式会社(代表取締役会長 兼 グループCEO 兼 グループCCO:服部真二)の事業会社であるセイコーフューチャークリエーション株式会社(代表取締役社長:市村誠)およびセイコーソリューションズ株式会社(代表取締役社長:関根淳)は協働し、衛星測位システム(以下、GNSS*¹)が利用できない屋内や地下空間などでも高精度に位置を把握できる「屋内対応高精度測位システム Chrono Locate™(クロノロケート) *² 」の建設現場への適用に向けた実証実験を実施しました。

本取り組みでは、GNSSが建設現場にもたらしてきた測量作業の効率化やICT施工、出来形管理のデジタル化といった機能を、非GNSS環境へ拡張することを目指しています。さらに、セイコーの「Chrono Locate™」の高精度かつコンパクトな特長を生かし、大成建設株式会社の統合プラットフォームである「T-iDigital Field」のアプリケーションの一つとして、以下のような展開を想定しています。

具体的には、AR(拡張現実)などの先端技術と組み合わせることで、ドローンによる高精度測量や3D設計図のAR表示、作業員の動線管理による安全管理の高度化に加え、重機や施工機械の位置を高精度に測位・把握することが可能となります。これにより、これまで測量機器を用いて作業員が行っていた重機位置の測量や確認作業を補完することができます。

また、本実証により、本システムを活用することで3次元の位置情報を高精度かつリアルタイムに取得できることを確認しました。これにより、非GNSS環境下においても施工の高度化と生産性向上を図ることが可能となります。

今後、本技術の活用により、建設現場における担い手不足への対応、生産性向上、安全性向上への貢献を目指していきます。

国土交通省が推進する「i-Construction」をはじめ、ICTやIoT機器の積極的な活用により、建設現場の生産性を飛躍的に向上させる取り組みが建設業界全体で進められています。代表的なツールの一つがGNSSであり、地形測量から土工支援、建設機械やダンプトラックの運行管理まで、位置情報の効率的な把握とそれによる生産プロセスのDXに幅広く活用されています。

一方、GNSSはトンネル内や地下空間など衛星電波が届かない環境や、電波反射が発生する施工環境では利用できないため、非GNSS環境でも効率的に位置情報を把握できる新たなシステムの開発が求められていました。

そこで大成建設株式会社は、GNSSに依存せず位置情報を取得できるセイコーの「Chrono Locate™」技術に着目し、自社の統合プラットフォーム「T-iDigital Field」と連携して、建設現場への適用に向けた実証実験を開始しました。

本技術は、測位対象エリアに設置した複数の基準局と移動局が電波を双方向に送受信することで、従来では難しかったナノ秒精度の時刻同期とセンチメートル精度の測距を同時に実現する技術です *³ 。GNSSが衛星からの一方向の電波受信に基づくのに対し、本技術は双方向の電波が到達する時間差を計測することで距離を測ります。さらに、双方向通信によりデバイス間の時刻をナノ秒単位で高精度に同期させることで計測精度を高め、センチメートル級の測距を実現しています。

本技術は、GNSSを地上に展開した「ローカルGPS」ともいえる仕組みで、衛星の代わりに複数の基準局を測位対象エリアに設置し、移動局に届く電波の到達時間差を極めて精密に計測することで、高精度に位置情報(座標)を算出します。

【実証実験の概要】

■適用現場

首都高速道路の日本橋区間地下化事業の一環である「(改負)高速都心環状線(日本橋区間)常盤橋地区トンネル工事」(発注者:首都高速道路株式会社、施工:大成建設・川田工業JV)。

東京都千代田区大手町2丁目~中央区八重洲1丁目の首都高速道路高架橋下で、GNSSが受信できない施工環境において、Chrono Locate™による試験測位を実施し、適用可能性を検証しました。

■内容

首都高速道路高架橋下の施工エリアに基地局を12カ所設置し、日本橋川を行き来する通船(移動局)の追尾試験を実施しました。

また、浚渫作業を行う台船上のバックホウについて、運転席と車体後部にそれぞれ移動局を設置し、ブームの旋回状況を追尾する試験を行いました。

■結果

① 本技術によって追尾した通船の軌跡はレーザ測量結果とほぼ一致し、所定の測位精度が得られることを確認しました。複数のエリアを結合運用することで、広範囲の施工区間をカバーし、通船が複数エリアにまたがって移動する場合でも連続的な測位を実現しました。

② バックホウ前後に取り付けた2つの移動局により、ブーム旋回を連続的に安定して追尾できることを確認しました。将来的には、浚渫位置の正確な把握に応用できることを確認しました。

今後大成建設株式会社は、建設現場の施工管理をデジタル技術で支援する統合プラットフォーム「T-iDigital Field」のアプリケーションの一つとして、本技術を用いた測位機能を実装する予定です。これにより、非GNSS環境下における出来形・品質・安全管理の高度化を図り、建設現場の生産プロセス全体のDXを推進してまいります。

一方、セイコーは、本技術をGNSS電波が受信できない物流倉庫や工場内での動線最適化、自動搬送ロボットの制御など、建設・土木以外の多様な産業分野へも展開し、位置情報を活用した新たな社会インフラの構築と生産性向上に寄与してまいります。

写真:実証実験の様子(通船の追尾による作業状況)

写真1.現場の状況
図1.レーザ測量との比較
図2.複数エリア拡張

写真:実証実験の様子(バックホウ台船による作業状況)

写真2.浚渫の様子
写真3.浚渫時の移動局の位置
図3.旋回挙動の測位

*¹ GNSS:GPS(米国)、QZSS(日本)、GLONASS(ロシア)、Galileo(EU)などの測位衛星が送信する電波を受信し、現在地の特定・ナビゲーション・正確な時刻の取得を可能にする、衛星を利用した測位技術の総称。全球測位衛星システム。

*² Chrono Locate™は、セイコーグループ株式会社の商標(出願中)であり、セイコーが長年培ってきた高精度時刻同期技術を応用した測位システムです。最低4箇所の基準局から得られる距離情報を統合し、移動局の3次元位置(XYZ座標)を正確に特定します。

*³ 本技術には、国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)の研究成果が含まれています。

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 株式会社QPS研究所

配信日時: 2026年3月30日 16:30

参考リンク: 公式サイトを見る

提供元タグ: 衛星データ活用 / 小型SAR衛星 / 衛星コンステレーション / 衛星データビジネス / 日特建設 / 法面・斜面 / インフラマネジメント / 法面変位監視 / 共同実証 / コーナーリフレクタ


世界トップレベルの小型SAR(※1)衛星の開発・製造・運用を行う株式会社QPS研究所(福岡市中央区、代表取締役社長 CEO:大西 俊輔、以下「QPS研究所」)は、この度、「日特建設株式会社(東京都中央区、代表取締役社長:和田 康夫、以下「日特建設」)と共同して、法面変位監視の実証を開始いたしましたのでお知らせいたします。

日特建設は「安全・安心な国土造りに貢献する会社」をミッションに掲げる環境保全・防災、維持補修、都市再生等の専門工事に特化した企業で、現在では法面事業や地盤改良事業を主力としています。

今、日本の法面は老朽化が進行しており、外見では判別できない内部の空洞化や土砂流出が深刻な課題となっています。しかし、国内の膨大な点検対象に対し、予算や人員の制約、さらに危険を伴う現場調査のコストや二次災害のリスクが、予防保全の大きな障壁となっています。

こうした課題に対し、夜間・悪天候下でも観測可能なSAR衛星によるコンステレーション(※2)は、宇宙からの広域かつ高頻度な監視を実現します。また、特定の斜面を定点観測することで地表面の変位を継続的に捉えて崩落の予兆検知に役立てることも可能となります。高頻度で高分解能なQPS-SAR衛星データを活用した新たな法面・斜面監視手法は、法面や斜面の健全性を保つための総合的なマネジメント技術の向上に直結します。

この度の共同実証により、QPS研究所は、現場主導の点検等に加え、衛星データを組み合わせ、我が国の法面・斜面インフラの健全性を守り、国土強靱化に貢献してまいります。

共同実証内容の詳細

本実証ではSARの電波を反射する一辺60cmの小型三面コーナーリフレクタが準備され、日特建設が2025年に茨城県坂東市に開設した開発技術の実証実験を行う試験場「NITTOCテストフィールド」内の盛土法面に複数設置されました。

NITTOCテストフィールドに設置されたコーナーリフレクタ群

リフレクタの設置工事後、複数の衛星による観測機会がある中、2026年3月29日5時52分(日本時間)に商用稼働中のQPS-SAR14号機「ヤチホコ-Ⅰ」がNITTOCテストフィールドの観測を実施。得られたSAR画像において、コーナーリフレクタの位置、状況(画像の赤で囲った箇所)を確認することができました。

この結果は、高精細SAR画像が地すべりや法面崩落などの監視およびリスク評価に適用可能な見込みを示しています。そして、「昼夜・天候を問わず、広域で法面・斜面の定点観測データの蓄積が可能」な今回の取り組みは、法面・斜面インフラマネジメント技術の向上に貢献できることを示しています。

QPS研究所は2030年に36機のQPS-SARコンステレーション(※2)の構築を目指しており、これにより特定のエリアを平均10分間隔で観測することが可能になります。今後の実証の展開として、機数が増えるごとに観測頻度が上がるため、切迫度や危険度に応じて特定のエリアを高頻度に観測したり、多数の法面・斜面を監視対象として設定したりするなど、実証機会の拡大をしてまいります。

QPS研究所は今後も日特建設との実証を継続し、SARデータの社会実装に向けて推進していくことで、

ともにより安全・安心な国土造りに寄与してまいります。

日特建設株式会社 常務執行役員技術開発本部長 菅 浩一 様 コメント(写真左から3番目)

「近年、斜面インフラマネジメントにおいては、広域に点在する斜面の状態を効率的かつ継続的に把握し、変状の兆候を早期に捉えることの重要性が高まっています。しかしながら、従来の現地点検を中心とした管理には、人員面・時間面・安全面での制約があり、限られたリソースの中で適切に状況を把握し、優先順位を付けて対応することが課題となっています。当社は、斜面防災・インフラ整備に長年携わってきた会社としての責任を踏まえ、こうした課題に対する解決手法の一つとして、QPS研究所のSAR画像活用に取り組んでまいります。今後は、現場で培った知見と先端技術を組み合わせながら、斜面インフラマネジメントの高度化に向けた取り組みを進めていきたいと考えています。」


(※1) SAR (合成開口レーダー):Synthetic Aperture Radarの略。地表にマイクロ波を照射し、反射して返ってきた信号を分析することで地表の画像を得るレーダー。雲や噴煙を透過し、昼夜や天候に関係なく地表の状況を把握することができる点が特長。

(※2) 複数の人工衛星の協業によって高頻度な地球観測を可能とするシステム。(コンステレーションは「星座」の意。)


<「QPS-SARプロジェクト」について>

QPS研究所は収納性が高く、軽量でありながら大型の展開式アンテナ(特許取得)を開発。そのアンテナによって強い電波を出すことが可能になり、従来のSAR衛星の20分の1の質量、100分の1のコストとなる高精細小型SAR衛星「QPS-SAR」の開発に成功しました。QPS-SARは民間SAR衛星で世界トップレベルの46cm分解能の画像取得が可能です。2028年5月末までに24機、そして2030年には36機の衛星コンステレーションで平均10分間隔という準リアルタイム観測データ提供サービスを目指しています。

<株式会社QPS研究所について>

QPS研究所は2005年に福岡で創業されました。名前のQPSは「Q-shu Pioneers of Space」の頭文字を取っており、九州宇宙産業の開拓者となること、更には九州の地より日本ならびに世界の宇宙産業の発展に貢献するとの思いが込められています。その名の通り、九州大学での小型人工衛星開発の技術をベースに、国内外で衛星開発やスペースデブリへの取り組みに携わってきたパイオニア的存在である名誉教授陣と若手技術者・実業家が一緒になって、宇宙技術開発を行っています。また、QPS研究所の事業は、創業者たちが宇宙技術を伝承し育成してきた北部九州を中心とする、全国25社以上のパートナー企業に力強く支えられています。

<株式会社QPS研究所>

社名  :株式会社QPS研究所

本社住所:福岡市中央区天神1-15-35 レンゴー福岡天神ビル6階

代表者 :代表取締役社長 CEO 大西俊輔

創業  :2005年6月

URL  :https://i-qps.net/

事業内容:人工衛星、人工衛星搭載機器、精密機器、電子機器並びにソフトウエアの研究開発、設計、製造、販売 

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 三菱電機株式会社

配信日時: 2026年3月30日 12:10

参考リンク: 公式サイトを見る

提供元タグ: 三菱電機 / 神戸大学 / スマートセンシング / 講座開設 / DX / 事業創出 / エナジーハーベスト技術 / 産学連携 / 産学共同講座 / IoT


産学共同講座「スマートセンシング講座」の概要

 三菱電機株式会社(以下、三菱電機)と国立大学法人神戸大学(以下、神戸大学)は、センシングとエナジーハーベスト技術(※1)を融合した次世代システムの研究開発を推進し、その社会実装を目指す産学共同講座「スマートセンシング講座」を、神戸大学大学院システム情報学研究カレッジ(CSI)(※2)内に2026年4月1日に開設します。本講座では、配線や電池交換を必要としないバッテリーレスIoTセンサーの実用化を目指します。これにより、環境監視、防災、インフラ保全などの「現場」における継続的なデータ取得を可能にし、DX(デジタルトランスフォーメーション)の推進と新事業創出に寄与することで、持続可能な社会の実現に貢献します。

 DXの実現には、現場データの取得・分析が不可欠で、世界中の都市・地域や産業分野において、多様な環境でのセンシングが必要とされています。しかし、実際はセンサーを設置する際に配線が困難な場所が多く、また、設置後の電池交換が頻繁に行えないなど、電源面の制約によって必要なデータをタイムリーかつ継続的に取得することが課題となっています。これらの課題を解決するため、センサーへの自律的な電源供給と高精度センシングを一体化した新たなシステム構築が求められています。

 神戸大学は、研究活動と社会実装を重視する新たな学術拠点として、2025年4月にCSIを開設しました。これを受け、三菱電機と神戸大学は、両者としては初となる産学共同講座を2026年4月にCSIに開設します。神戸大学が有する地域に根差したネットワークと、兵庫県内に研究・事業拠点を持つ三菱電機の技術力を融合させ、地域自治体や企業との連携を強化することで、研究成果の社会実装に向けた活動を推進します。

 本講座では、神戸大学のセンシング技術と三菱電機のエナジーハーベスト技術を融合した研究開発を通じて、センサーが自律的に電源を確保する仕組みを構築することで、従来設置が困難だった場所でのセンシングの実現に取り組みます。これにより、センサーの適用領域を拡大し、環境監視、防災、インフラ保全など幅広い分野のDXを加速します。さらに、応用可能性を重視した実践的・課題解決志向の研究を進めます。研究開発成果は迅速にPoC(※3)を実施し、検証結果を基に確実かつ円滑な社会実装プロセスを構築することで、インフラ設備における劣化診断などの新事業を創出し、地域の社会課題解決に向けた活動を推進します。

■産学共同講座の概要

名称

スマートセンシング講座

設置場所

兵庫県神戸市灘区六甲台町1-1

神戸大学大学院システム情報学研究カレッジ(CSI)

設置期間

2026年4月1日~2029年3月31日(予定)

研究題目

センシングとエナジーハーベストを融合した次世代システムの研究開発と社会実装

研究体制

<神戸大学 システム情報学研究科>

 研究代表 小林 太 教授

 研究担当 中本 裕之 教授

 後藤 幸夫 特命教授(三菱電機から出向予定)

 武舎 武史 特命教授(三菱電機から出向予定)

<三菱電機 先端技術総合研究所 センサ情報処理システム技術部>

 研究代表 応用物理ソリューショングループ 林 真照グループマネージャー

 研究担当 応用物理ソリューショングループ 1名

■三菱電機グループについて

 私たち三菱電機グループは、たゆまぬ技術革新と限りない創造力により、活力とゆとりある社会の実現に貢献します。社会・環境を豊かにしながら事業を発展させる「トレード・オン」の活動を加速させ、サステナビリティを実現します。また、デジタル基盤「Serendie®」を活用し、お客様から得られたデータをデジタル空間に集約・分析するとともに、グループ内が強くつながり知恵を出し合うことで、新たな価値を生み出し社会課題の解決に貢献する「循環型 デジタル・エンジニアリング」を推進しています。1921年の創業以来、100年を超える歴史を有し、社会システム、エネルギーシステム、防衛・宇宙システム、FAシステム、自動車機器、ビルシステム、空調・家電、デジタルイノベーション、半導体・デバイスといった事業を展開しています。世界に200以上のグループ会社と約15万人の従業員を擁し、2024年度の連結売上高は5 兆5,217 億円でした。詳細は、www.MitsubishiElectric.co.jpをご覧ください。

■神戸大学について

 1902(明治35)年に設置された「神戸高等商業学校」を源流とし、「真摯・自由・協同」の学風のもと、「学理と実際の調和」を建学の精神として発展を続けてきました。現在では、人文・人間科学系、社会科学系、自然科学系、生命・医学系の4つの学術分野を核に、11学部15大学院を擁する総合大学として国内屈指の規模を誇ります。さらなる進化に向け、「知と人を創る異分野共創研究教育グローバル拠点」を長期ビジョンに、特色と強みを持ち、地域と世界に貢献する世界トップレベルの研究教育拠点を形成すべく、「デジタルバイオ&ライフサイエンス・リサーチパーク(DBLR)」を設立し、DBLRを中心にイノベーションの創出と社会実装化などの取組を大学全体へと展開することで、グローバル・イノベーション・キャンパスへと変革することを目指しています。

※1 光や熱、振動、電波など多様な形態で世の中に存在する微小なエネルギーを電気エネルギーに変換して活用する技術。

2025年2月12日広報発表 https://www.MitsubishiElectric.co.jp/ja/pr/2025/0212/

※2 College of System Informaticsの略で、神戸大学が2025年4月に開設した学術拠点。工学部情報知能工学科を改組してシステム情報学部とし、学部と大学院を一体的に運用

※3 Proof of Conceptの略で、新しい概念・理論・アイデアを製品化に移す前に、実現可能性や効果を検証すること

<お客様からのお問い合わせ先>

三菱電機株式会社 先端技術総合研究所

〒661-8661 兵庫県尼崎市塚口本町八丁目1番1号

FAX:06-6497-7285

https://www.MitsubishiElectric.co.jp/corporate/randd/inquiry/index_at.html

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 沖電気工業株式会社

配信日時: 2026年3月30日 11:00


OKI所有の固定式計測バージ「SEATEC NEO」

OKIは、東洋エンジニアリング株式会社(代表取締役社長 細井栄治、以下TOYO)、日鉄エンジニアリング株式会社(代表取締役社長 石倭行人、以下NSE)、株式会社FullDepth(代表取締役社長 吉賀智司、以下FullDepth)と共同で、AUV(注1)などを活用した洋上風力発電設備の水中点検作業の無人化に向けた実証試験を実施しました。

静岡県沼津市にあるOKI所有の日本で唯一の固定式計測バージ(注2)「SEATEC NEO」においてAUVなどを活用した実証試験を行い、洋上風力発電設備の水中点検作業におけるリスク低減や無人化に資する点検システムの将来像を整理し、社会実装に向けたロードマップを提案しました。なお、本実証試験は内閣府総合海洋政策推進事務局の「自律型無人探査機(AUV)利用実証事業」への採択を受け、4社共同で実施したものです。

実証試験の概要

2025年10月、OKI保有の固定式計測バージ「SEATEC NEO」において、AUV、ROV(注3)、ASV(注4)を組み合わせた実証試験を実施しました。観測対象(注5)の水中部に対し、映像およびソナー(音波探査)による点検を行い、洋上風力発電設備の水中点検の無人化・自律化に向けた技術的・運用的課題(例:海底部の点検方法、運用体制など)を抽出しました。本実証試験の背景や試験の様子、結果の詳細は、PR動画(©東洋エンジニアリング)をご覧ください。

AUV社会実装に向けたロードマップの提案

本実証試験で抽出した課題を踏まえ、洋上風力発電設備の水中部点検の効率化・コスト低減を目的に、2030年と2040年時点での点検システムの将来像を検討しました。広範囲の点検作業を自律的かつ無人で行うためのAUVとASVを組み合わせたシステム構成など海洋ロボティクスの役割分担と最適配置と、技術開発・検証や長期実装試験など早期社会実装に向けたマイルストーンを整理し、2030年までのロードマップとして提案しました。

2040年に想定されるAUV等海洋ロボティクスを活用した点検システムの将来像(イラスト:©東洋エンジニアリング)

①ホバリング型AUVは水上基準点の測位支援により自己位置を把握し、係留ライン・送電ケーブルなどを点検する。

②ASVはAUVが収集したデータを水中通信により受信し、DXパネルへ送信する。

③AUVは自身のバッテリー残量が低下すると、自律的に海底ステーションへ移動し、充電やデータ通信を行う。

④航行型AUVは海底基準点の測位支援により自己位置を把握し、ソナー等を用いて海底ケーブルの状態を点検する。

OKIの主な取り組み

実証フィールドの提供・試験支援

OKIは、沼津市内浦湾周辺海域に係留されている自社保有の固定式計測バージ「SEATEC NEO」を実証フィールドとして提供しました。また、OKIグループで海洋音響関連事業を手掛ける株式会社OKIコムエコーズ(代表取締役社長 大塚竜治、以下OKIコムエコーズ)とともに、試験の計画・実施を支援しました。本バージの係留チェーンを水中点検の実証対象として風力発電設備などの基礎構造物を模擬した環境を提供し、AUVなどを組み合わせたロボティクス技術の現場適用性や点検精度の明確化に貢献しました。

水中インフラの要素技術・運用要件の整理

OKIは、AUVなどの円滑な運用や自律運転・無人化に不可欠な「水中インフラ」(水上/海底基準点、給電・充電設備、通信システムなど)の技術要素や運用要件を体系化しました。また、高精度な自律航行のための基準点設置、作業継続性を確保する水中給電設備、多様な情報伝達ニーズに対応する水中-水上-陸上通信システムの要件の明確化など、インフラ構築の課題を抽出し、今後の検討課題を整理しました。

今後の展望

OKIは、AUVなどによる洋上風力発電関連の点検・保守業務に対応した水中インフラ技術の開発・検証で得られた知見を活かし、可用性・信頼性・効率性の高い運用基盤の構築を目指します。加えて、実海域における海上試験環境基盤と、試験の計画立案から安全管理、実施運営、データ取得までを支援するOKIコムエコーズの「海上試験エンジニアリングサービス」の提供を通じて、AUVなどの海洋ロボティクスの長期実装試験や反復検証を支援します。実証成果を基に、水中インフラの標準化や他事業分野との連携拡大にも取り組み、洋上風力発電事業をはじめとする海洋産業全体の発展に貢献します。

参考

当社を除く各社の役割および詳細内容は、各社のプレスリリースにてご確認ください。

TOYOプレスリリース:事業全体取り纏め/社会実装に向けた各種課題の取り纏めとロードマップの作成/サービスプロバイダ、海洋データ利活用基盤の検討

NSEプレスリリース:実証試験の取り纏め/AUVなど海洋ロボティクスの社会実装に向けた運用的課題の整理/サービスプロバイダ/海洋データ利活用基盤の検討

FullDepthプレスリリース:ROV「DiveUnit 300 Lite」の提供・運用/AUVなど海洋ロボティクス開発における技術的課題の整理

用語解説

注1:AUV(Autonomous Underwater Vehicle)

機器自身が水中の位置や周囲の状況を認識し、自律して動く無人潜水機。本実証試験では、東京大学生産技術研究所巻研究室で開発された「Tri-TON」を使用。

注2:バージ

バージ(barge)は港湾内で重い貨物を運ぶ平底の艀(はしけ)で、通常はタグボートに牽引される。OKIの水中音響計測施設は航行しない固定設備だが、平底船体の形状を持つため「バージ」と呼称している。

注3:ROV(Remotely Operated Vehicle)

遠隔操作により水中を潜行する無人潜水機。本実証試験では、FullDepth製の「DiveUnit300 Lite」を使用。

注4:ASV(Autonomous Surface Vehicle)

自律制御により水上を航行する無人機。本実証試験では、株式会社エイトノットが開発した自律航行プラットフォーム「エイトノット AI CAPTAIN」を搭載した小型船舶「Eight Knot Ⅰ」を使用。

注5:観測対象

本実証試験では、OKIが所有する固定式計測バージ「SEATEC NEO」の水中部を観測対象とした。

関連リンク

内閣府ホームページ「海洋政策 利用実証事業について」

内閣府が公募した「自律型無人探査機(AUV)利用実証事業」に採択

「OKI海洋の取り組み」紹介サイト

  • 沖電気工業株式会社は通称をOKIとします。

  • その他、本文に記載されている会社名、商品名は一般に各社の商標または登録商標です。

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分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 富士通株式会社

配信日時: 2026年3月27日 16:30

参考リンク: 公式サイトを見る


当社は、防衛や防災分野で監視能力を拡張するため、世界トップレベルの高感度かつ高精細な赤外線センサーを開発しました。本センサーは、100万画素を超える高精細なTS2L赤外線センサー(注1)で、中赤外線と遠赤外線の2波長を検知することで、温度差0.05℃以下のわずかな熱の違いも鮮明に捉える高い感度を持つため、昼夜を問わず高精度な監視を実現します。100万画素を超える高精細な2波長T2SL赤外線センサーは世界初となります。
本センサーを防衛・防災のための各種監視装置へ搭載し、熱の変化を正確かつ敏感に捉えることで、例えば、人や物の移動による監視対象物の活動予兆、災害時などに取り残されている人、初期の森林火災、津波の進行などを昼夜問わずに検知できるため、防衛や防災分野における情報収集能力の向上や安全保障の強化への貢献が可能です。
本技術は、防衛省 防衛装備庁からの「広帯域・高感度赤外線検知器の研究試作」を受注し開発したもので、当社は試作品となるセンサーを防衛装備庁に納品完了しました。
当社は2026年度以降(当社の決算期は3月末日)、本センサーの製造技術を基に製品を展開し、監視・観測カメラ向けにも広く販売していく予定です。

背景

安心・安全な社会を支える安全保障分野では、様々な脅威を早期に検知し、その予兆を正確に捉えることができる高度なセンシング技術が求められています。しかし、監視シーンの多様化や監視対象の複雑化に伴い、センサーのさらなる高精細化や、複数波長の同時検知による識別能力の向上が求められています。このような中、防衛装備庁においては現有システムよりもさらに遠方かつ広域な範囲で目標物の探知識別を可能な技術を確立すべく研究試作が事業化され、これまで高感度な赤外線センサーを開発・量産してきた当社がこれを受注し、このたび開発に成功しました。

開発したセンサーの概要

赤外線センサーは、熱を持つ物体から自発的に放射される赤外線を捉え、表面の温度分布を可視化します。
このたび当社は、化合物半導体の超格子構造により物性の制御が可能なT2SLの特長を活かし、検知できる温度差0.05℃以下の高い感度で中赤外線(MWIR)と遠赤外線(LWIR)の二つの波長帯(注2)を受光できる、独自の2波長センサーを実現しました。単一素子で二つの波長を同時に検出するため、単一波長では背景のノイズに埋もれて捉えられなかった対象も正確に検知・識別することが可能になります。さらに、繊細なT2SL材料に適した製造プロセスや実装技術の開発で素子の微細化を進め、より遠方の対象捕捉が可能な100万画素を超える高精細化も実現しました。
高感度・高精細・2波長検知を同時に実現する本赤外線センサーは、高い識別性能が求められる防衛・防災等の監視用途に適しています。

また、この世界初となる当社の技術は、従来の赤外線センサーのさらなる高感度化、多波長化、高精細化を推し進め、多様な製品展開を可能とするものです。

図:開発した2波長T2SL赤外線センサーと撮像した画像例

今後について

今回開発した技術は、赤外線センサーの探知や識別性能を飛躍的に向上させ、その適用分野は多岐に渡ります。例えば、衛星や航空機に搭載する光波センサーシステムに適用することで、災害状況の早期把握や環境モニタリングなど、幅広い分野において新たな価値創出に寄与します。また、熱の分布や経時変化をこれまでにない精度で可視化できるため、インフラ点検や分析機器などの社会課題解決や科学の進展への大きな貢献も期待されます。当社は今後、本センサーの製造技術を基にセンサー製品を展開し、監視や観測カメラ向けにも広く販売していく予定です。
当社は、今後も最先端の半導体技術を活用した高度なセンシングの研究開発を推進し、より豊かで安全な社会の実現に貢献していきます。

商標について

記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。

注釈

注1 T2SL赤外線センサー:

異なる半導体材料をナノメートル(10億分の1メートル)レベルで層状に積み重ねた超格子(Superlattice、SL)構造を採用することで、高い感度に加えて検知波長の制御性や製造性に優れた特徴を持つセンサー。超格子を構成する半導体材料について、バンド構造のエネルギーオフセットが大きい組み合わせを選択することにより(Type II超格子、T2SL)、可視光よりもエネルギーの小さい赤外線の検出が可能。T2SL=Type-II Superlattice

注2 中赤外線(MWIR)と遠赤外線(LWIR)の二つの波長帯:

中赤外線は、高温物体や長距離・高精細が求められる場合、または高湿度環境に適した波長帯。遠赤外線は、常温の日常的な監視・診断や霧・煙がある環境に適した波長帯。

当社のSDGsへの貢献について

2015年に国連で採択された持続可能な開発目標(Sustainable Development Goals:SDGs)は、世界全体が2030年までに達成すべき共通の目標です。当社のパーパス(存在意義)である「イノベーションによって社会に信頼をもたらし、世界をより持続可能にしていくこと」は、SDGsへの貢献を約束するものです。

本件が貢献を目指す主なSDGs

本件に関するお問い合わせ

富士通株式会社

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プレスリリースに記載された製品の価格、仕様、サービス内容などは発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。あらかじめご了承ください。

分類: 調査・研究

令和8年2月20日に開催した第56回新道路技術会議において、道路行政ニーズを実現するため、FS(フィージビリティスタディ)研究及び短期研究の募集を令和8年度も引き続き実施することとしました。
国土交通省では、「学」の知恵、「産」の技術を幅広い範囲で融合し、道路政策の質を一層向上させるため、平成16年10月より新道路技術会議(委員長:那須 清吾 高知工科大学 経済・マネジメント学群 教授)を設置しており、この度、下記のとおり技術研究開発を募集します。

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 株式会社テムザック

配信日時: 2026年3月26日 16:00

参考リンク: 公式サイトを見る

提供元タグ: ロボット / AI / 下水道 / 下水道点検 / インフラ点検 / インフラ / DX / 多脚式ロボット / 劣化予測 / インフラ点検ロボット


NTTドコモソリューションズ株式会社

京都府流域下水道事務所

株式会社テムザック

NTTドコモソリューションズ株式会社(本社 東京都港区、以下、NTTドコモソリューションズ)は、京都府流域下水道事務所(所在地 京都府長岡京市)および株式会社テムザック(本店 京都府京都市、以下、テムザック)と共同で、2025年4月から12月に、京都府内の流域下水道管路を対象とした点検業務の高度化に向けた調査・検証(以下、本検証)を行いました。本検証では、テムザック開発の下水道管内走行用多脚式ロボットにLiDARを搭載して取得した下水道管内データに対して、NTTドコモソリューションズ開発の新設時の管壁形状を推定し、現状の管壁形状と差分解析を行うAI(特許出願中)を適用しました。その結果、本検証の対象とした下水道管の一部区間において、腐食劣化に伴う減肉の深さおよび範囲の定量的な把握・可視化に成功しました。また、京都府の保有する過去の管路点検データを用い、既存の劣化予測モデルについて下水道分野への適用可能性を分析しました。その結果、劣化が進行しやすい区間や劣化の要因などについて、下水道管理者が経験則として感じていた傾向と一部整合する分析結果が得られました。

下水道の標準耐用年数は50年とされていますが、全国約50万kmに及ぶ下水道管路のうち、2022年時点で約7%が耐用年数を超えており、2043年にその割合は約42%になる見込みです。※1 これらの下水道管路の点検・更新が自治体の財政と技術面での課題となっています。また、近年、下水道の老朽化に起因する道路陥没事故が相次いでいることを受け、国土交通省は下水道点検のガイドライン改正を進め、点検・調査の対象や頻度の増加、定量的な評価項目の追加等を検討しています。このガイドライン改正により点検・調査の対象や頻度が増加する中で、下水道管理者には多くの管路について修繕等優先順位を適切に判断することが求められる状況となっています。しかし、従来の目視や画像による点検では、腐食の有無やひび割れなどの表面状態は確認できる一方、腐食の深さや範囲を定量的に把握できないため、修繕の緊急性や優先順位の判断が困難でした。

こうした背景から、NTTドコモソリューションズと、京都府流域下水道事務所、テムザックは本検証を実施しました。

【本検証の概要と成果】

■実施時期

2025年4月~2025年12月

■目的

京都府内の流域下水道を対象とした減肉の定量評価および管路の劣化予測

■3者の役割

NTTドコモソリューションズ

AIやデータ分析技術を用いて減肉の定量把握を実現する技術の検討、蓄積された点検データを用いた劣化予測や劣化要因分析の実施、本検証の企画・実行

京都府流域下水道事務所

広域的な幹線管路を管理により蓄積された知見を活かした対象管路の選定、検証フィールド・蓄積された点検データの提供、本検証の成果評価

テムザック

高い走破性を持つ多脚式ロボット「SPD-X」の開発実績を活かした下水道管渠内でのデータ収集、運用に向けた課題の抽出

■実施内容と成果

1. 下水道管の減肉定量把握

下水道管路の劣化状態把握で特に重要となるのが、腐食による「減肉」の早期把握です。下水道管内では硫化水素などにより、コンクリートが化学的に反応・劣化して管壁の厚みが失われる「減肉」が起こります。この現象は外観からは把握しづらく、劣化部分の深さや範囲の把握を誤ると、管の破損や道路陥没といった重大事故につながる恐れがあります。このような背景から、本検証では下水道管内の点群データから減肉の定量把握が可能か確認を行いました。具体的には、まず多脚式ロボットに取り付けたLiDARにより管内の点群データを取得しました。取得したデータをもとに、新設時の管壁形状をAIにより推定するとともに、差分解析を行うNTTドコモソリューションズ独自技術(特許出願中)を適用しました。その結果、新設時と現状の差分を算出し、差分を腐食に伴う減肉と定義することで、本検証の対象とした下水道管の一部区間において、減肉の深さおよび範囲の定量的な把握に成功しました。

<主な成果>

・点群データから新設時の管壁形状を推定、差分解析により新設時と現状との差分を確認

・誤差1cm程度の精度で形状推定が可能なことを確認

・減肉の深さ・範囲を定量的に把握可能であることを確認

<将来的に期待される実業務での活用例>

・減肉量・管厚の定量測定作業の効率化

・減肉の深さ・範囲の定量把握による、修繕箇所判断の高度化

・減肉進行のモニタリングと進行度合いをふまえた予防保全の実施

図1 減肉定量把握の概要

2. 下水道管路への劣化予測モデルの適用

京都府が保有する過去の管路点検データをもとに、NTTドコモソリューションズが道路・橋梁分野で展開している混合マルコフ劣化予測ハザードモデル※2の下水道分野への適用に向けた分析を行いました。具体的には劣化が進みやすい区間の推定、期待寿命の算出、劣化に影響を与えると考えられる要因の分析を行い、周辺にカーブが存在する管路の期待寿命が短い傾向にあることなど、下水道管理者が経験則として感じていた傾向と一部整合する分析結果が得られました。

<主な成果>

・過去点検データより、検証フィールドにおいて劣化が進行しやすい区間を推定

・期待寿命の算出により、将来的な健全度の変化傾向を推定

・管路のカーブ※3 が劣化に影響しうることを、データ分析により示唆

<将来的に期待される実業務での活用例>

・劣化速度の傾向をふまえた点検箇所の優先度付け

・将来的な劣化予測に基づく修繕・更新計画の最適化

・長期的な維持管理戦略の高度化

図2 劣化予測結果(管路のカーブからの距離と期待寿命の関係性)

本検証では、多脚式ロボットに搭載したLiDARにより取得した点群データを用いた減肉の定量的な把握と、過去の管路点検データに基づく劣化予測モデルを用いたデータ分析を実施しました。これらの結果の妥当性や適用範囲を評価するためには、今後さらなる検証が必要となります。

NTTドコモソリューションズは本検証で得られた知見をもとに検証を継続し、NTTグループをはじめとするパートナーと連携して自治体や下水道点検に携わる事業者への展開にむけて取り組みます。

※1 出典:国土交通省HP 下水道の維持管理

※2 「混合マルコフ劣化予測ハザードモデル」は、大阪大学大学院工学研究科の貝戸清之教授らが階層ベイズ推計手法をもとに開発した、社会インフラの健全度の推移を確率論的手法を用いて推定するモデルです。NTTドコモソリューションズと大阪大学大学院工学研究科は、共同研究として「混合マルコフ劣化予測ハザードモデル」の社会インフラ維持管理への活用を検討しており、本検証では下水道管の特性を考慮した劣化予測を行っています。

※3 本分析では、管路の進行方向が大きく変わる箇所を「カーブ」と定義し、具体的には隣接する管路区間同士のなす角が150度未満となる箇所をカーブと定義しています。

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 株式会社松尾研究所

配信日時: 2026年3月26日 10:00

提供元タグ: AI / 業務効率化 / システム化


株式会社松尾研究所(本社:東京都文京区、代表取締役:川上登福、以下「松尾研究所」)は、オムロンフィールドエンジニアリング株式会社(本社:東京都中央区、代表取締役社長:立石 泰輔、以下「OFE」)と共同で、作業現場で撮影された点検写真をAIにより自動判定する新たなシステムを開発しました。

本システムは、松尾研究所が有する生成AI・画像認識技術と、OFEが長年にわたり培ってきた保守業務の現場知見を融合し、現場DXの実現を目的として共同開発したAI判定技術です。社内現場における実運用を通じて高い効果を確認できたことから、2025年10月より本格導入を開始しています。

近年、労働人口の減少を背景に、保守・点検業務の分野では、作業品質の維持と人的リソースの効率化を両立させることが重要な課題となっています。OFEは、鉄道・金融をはじめとする社会インフラ領域において保守運用業務を担い、長年にわたり高品質なサービスを提供してきました。一方、点検写真の確認作業は重要なダブルチェック工程であるがゆえに、これまで人手に大きく依存してきた業務でもあります。

本プロジェクトでは、特に属人性が高く作業負荷の大きい「設置機器の設定値(大量の文字情報)の照合作業」に着目しました。OFEが蓄積してきた現場ノウハウと松尾研究所の先端AI技術を融合し、生成AIを活用した自動判定モデルを構築。従来は人手に頼っていた判断プロセスをシステム化することで、省リソースでありながら高品質な保守業務を実現する基盤を整えました。

実運用における効果検証

本システムは、社内現場にて約4か月間の効果検証を実施し、以下の成果を確認しました。

  • AI判定回数: 8332件

  • AI精度(*1): 89%

  • システムエラー率(*2): 0.2%(高い安定稼動を実現)

これらの結果から、本システムが実業務に耐えうる精度および安定性を備えていることを確認しました。

2025年10月より、特にAI適用効果の高い点検業務を中心に優先的な導入を開始しています。現場での利用にあたっては、実際の作業で使用する点検画像を用いた事前検証を行ったうえで運用しており、AI活用による作業効率化に加え、人手作業では避けられない見落としリスクの低減など、品質向上にも寄与しています。

技術的特徴:人の判断プロセスをAIで再現

本システムの最大の特徴は、従来の外観検査に代表される画像パターン認識にとどまらず、写真に含まれる文字情報を読み取り、その内容が正しい設定値かを意味的に判断する高度なAI処理にあります。このような判断は、従来の画像認識のみでは対応が困難でした。

本プロジェクトでは、松尾研究所のAI技術を基盤に、文字認識(OCR)による文字抽出と大規模言語モデル(LLM)による意味理解を組み合わせることで、人がマニュアルを参照しながら行ってきた判断するプロセスをAIで再現する高度な判定モデルを開発しました。

  • OCR(文字認識):点検写真から設定値などの文字情報を抽出

  • LLM(大規模言語モデル):抽出した文字をマニュアルに基づいて照合し、正誤を判定

  • Chain-of-Thought(推論過程の可視化): AIの判断理由を段階的に提示することで、判断の透明性と安定性を向上

AIの判断過程を可視化することで、現場担当者が結果の妥当性を確認しながら活用できる仕組みを実現しています。

今後の展望

松尾研究所とOFEは、今後も先端AI技術への積極的な投資および研究開発を継続し、保守運用現場のDX推進と作業品質のさらなる向上を図ります。労働力不足が進む社会において、省リソースでありながら高品質を維持できる次世代の保守運用モデルを構築し、安全で持続可能な社会インフラの提供に貢献してまいります。

(注釈)

*1 AI精度:AIが出力した結果が、あらかじめ定義した正解データとどの程度一致しているかを示す指標。本数値は実際の業務データを用いた検証結果に基づいて算出しており、現場業務における実用性の高さを示すもの。

*2 システムエラー率: 本システムの運用・検証過程において、想定された処理フローが正常に完了しなかった割合を示す指標。通信障害や処理停止、結果が出力されないケースなど、システムとしての動作不具合を対象としており、安定的な稼働性を評価するために用いられる。

オムロンフィールドエンジニアリング株式会社について

オムロン フィールドエンジニアリング株式会社は、オムロン株式会社のグループ会社として、製造や流通、鉄道・道路交通、金融、ICTネットワークや再生可能エネルギーなど幅広い分野で、機器やシステムの運用・保守・設計施工を通じて誰もが安心して暮らせる社会を創り、守り、支えています。全国を網羅するサービス拠点を配置し、お客様や社会と誠実に向き合う「温もりのあるサービス」で持続可能な社会づくりに貢献します。

https://socialsolution.omron.com/field-engineering

株式会社松尾研究所について

株式会社松尾研究所は国立大学法人 東京大学大学院 工学系研究科 松尾・岩澤研究室に伴走し、大学を中心としたイノベーションを生み出す「エコシステム」を作り、大きく発展させることを目的に設立された研究所です。松尾研究所は、アカデミアから生み出される研究成果・技術の「開発・実装」を行い、広く社会に普及を目指し、日本の産業競争力の向上に貢献しています。

http://matsuo-institute.com

共同研究・共同開発をご検討の皆さまへ

松尾研究所では、アカデミアの研究知見を基盤に、戦略設計から開発・実装、人材育成までを一気通貫でご支援しています。

AIを活用した新規事業創出、既存事業の変革、生成AIの業務実装、AIプロダクトの共同開発などをご検討の企業様は、ぜひお問い合わせください。

▼お問い合わせはこちら
https://matsuo-institute.com/contact/

<本リリースに関するお問い合わせ>

株式会社松尾研究所 広報担当 pr@matsuo-institute.com

分類: 調査・研究

一般社団法人 日本設備管理学会 2026年度春季研究発表大会における一般講演,オーガナイズド・セッションを下記の要領にて募集いたします。奮ってご応募下さいますようご案内申し上げます。
日時: 2026年6月23日(火)9時~18時(予定) 
    研究発表会,特別講演会,招待講演会,学生発表(優秀学生発表審査)
場所: オンラインでの発表です
    開催本部:大阪工業大学(大阪府大阪市北区茶屋町 1-45)(予定)
発表者の資格
発表者,連名者のうち,少なくとも1名が本会,名誉会員,正会員,または学生会員・研究室会員であること。

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: NTTドコモソリューションズ株式会社

配信日時: 2026年3月24日 15:00

参考リンク: 公式サイトを見る

提供元タグ: 下水道点検 / 下水道管減肉 / 下水道腐食 / LiDAR / 劣化予測 / 減肉定量把握 / 点検業務の高度化 / AI×ロボット / 混合マルコフ劣化予測ハザードモデル


NEWS RELEASE

2026年3月24日

NTTドコモソリューションズ株式会社

京都府流域下水道事務所

株式会社テムザック

NTTドコモソリューションズ株式会社(本社 東京都港区、以下、NTTドコモソリューションズ)は、京都府流域下水道事務所(所在地 京都府長岡京市)および株式会社テムザック(本店 京都府京都市、以下、テムザック)と共同で、2025年4月から12月に、京都府内の流域下水道管路を対象とした点検業務の高度化に向けた調査・検証(以下、本検証)を行いました。本検証では、テムザック開発の下水道管内走行用多脚式ロボットにLiDARを搭載して取得した下水道管内データに対して、NTTドコモソリューションズ開発の新設時の管壁形状を推定し、現状の管壁形状と差分解析を行うAI(特許出願中)を適用しました。その結果、本検証の対象とした下水道管の一部区間において、腐食劣化に伴う減肉の深さおよび範囲の定量的な把握・可視化に成功しました。また、京都府の保有する過去の管路点検データを用い、既存の劣化予測モデルについて下水道分野への適用可能性を分析しました。その結果、劣化が進行しやすい区間や劣化の要因などについて、下水道管理者が経験則として感じていた傾向と一部整合する分析結果が得られました。

下水道の標準耐用年数は50年とされていますが、全国約50万kmに及ぶ下水道管路のうち、2022年時点で約7%が耐用年数を超えており、2043年にその割合は約42%になる見込みです。※1これらの下水道管路の点検・更新が自治体の財政と技術面での課題となっています。また、近年、下水道の老朽化に起因する道路陥没事故が相次いでいることを受け、国土交通省は下水道点検のガイドライン改正を進め、点検・調査の対象や頻度の増加、定量的な評価項目の追加等を検討しています。このガイドライン改正により点検・調査の対象や頻度が増加する中で、下水道管理者には多くの管路について修繕等優先順位を適切に判断することが求められる状況となっています。しかし、従来の目視や画像による点検では、腐食の有無やひび割れなどの表面状態は確認できる一方、腐食の深さや範囲を定量的に把握できないため、修繕の緊急性や優先順位の判断が困難でした。

こうした背景から、NTTドコモソリューションズと、京都府流域下水道事務所、テムザックは本検証を実施しました。

【本検証の概要と成果】

■実施時期

2025年4月~2025年12月

■目的

京都府内の流域下水道を対象とした減肉の定量評価および管路の劣化予測

■3者の役割

  • NTTドコモソリューションズ:AIやデータ分析技術を用いて減肉の定量把握を実現する技術の検討、蓄積された点検データを用いた劣化予測や劣化要因分析の実施、本検証の企画・実行

  • 京都府流域下水道事務所:広域的な幹線管路を管理により蓄積された知見を活かした対象管路の選定、検証フィールド・蓄積された点検データの提供、本検証の成果評価

  • テムザック:高い走破性を持つ多脚式ロボット「SPD-X」の開発実績を活かした下水道管渠内でのデータ収集、運用に向けた課題の抽出

■実施内容と成果

1. 下水道管の減肉定量把握

下水道管路の劣化状態把握で特に重要となるのが、腐食による「減肉」の早期把握です。下水道管内では硫化水素などにより、コンクリートが化学的に反応・劣化して管壁の厚みが失われる「減肉」が起こります。この現象は外観からは把握しづらく、劣化部分の深さや範囲の把握を誤ると、管の破損や道路陥没といった重大事故につながる恐れがあります。このような背景から、本検証では下水道管内の点群データから減肉の定量把握が可能か確認を行いました。具体的には、まず多脚式ロボットに取り付けたLiDARにより管内の点群データを取得しました。取得したデータをもとに、新設時の管壁形状をAIにより推定するとともに、差分解析を行うNTTドコモソリューションズ独自技術(特許出願中)を適用しました。その結果、新設時と現状の差分を算出し、差分を腐食に伴う減肉と定義することで、本検証の対象とした下水道管の一部区間において、減肉の深さおよび範囲の定量的な把握に成功しました。

<主な成果>

・点群データから新設時の管壁形状を推定、差分解析により新設時と現状との差分を確認

・誤差1cm程度の精度で形状推定が可能なことを確認

・減肉の深さ・範囲を定量的に把握可能であることを確認

<将来的に期待される実業務での活用例>

・減肉量・管厚の定量測定作業の効率化

・減肉の深さ・範囲の定量把握による、修繕箇所判断の高度化

・減肉進行のモニタリングと進行度合いをふまえた予防保全の実施

図1 減肉定量把握の概要

2. 下水道管路への劣化予測モデルの適用

京都府が保有する過去の管路点検データをもとに、NTTドコモソリューションズが道路・橋梁分野で展開している混合マルコフ劣化予測ハザードモデル※2の下水道分野への適用に向けた分析を行いました。具体的には劣化が進みやすい区間の推定、期待寿命の算出、劣化に影響を与えると考えられる要因の分析を行い、周辺にカーブが存在する管路の期待寿命が短い傾向にあることなど、下水道管理者が経験則として感じていた傾向と一部整合する分析結果が得られました。

<主な成果>

・過去点検データより、検証フィールドにおいて劣化が進行しやすい区間を推定

・期待寿命の算出により、将来的な健全度の変化傾向を推定

・管路のカーブ※3が劣化に影響しうることを、データ分析により示唆

<将来的に期待される実業務での活用例>

・劣化速度の傾向をふまえた点検箇所の優先度付け

・将来的な劣化予測に基づく修繕・更新計画の最適化

・長期的な維持管理戦略の高度化

図2 劣化予測結果(管路のカーブからの距離と期待寿命の関係性)

本検証では、多脚式ロボットに搭載したLiDARにより取得した点群データを用いた減肉の定量的な把握と、過去の管路点検データに基づく劣化予測モデルを用いたデータ分析を実施しました。これらの結果の妥当性や適用範囲を評価するためには、今後さらなる検証が必要となります。

NTTドコモソリューションズは本検証で得られた知見をもとに検証を継続し、NTTグループをはじめとするパートナーと連携して自治体や下水道点検に携わる事業者への展開にむけて取り組みます。

※1 出典:国土交通省HP 下水道の維持管理

※2 「混合マルコフ劣化予測ハザードモデル」は、大阪大学大学院工学研究科の貝戸清之教授らが階層ベイズ推計手法をもとに開発した、社会インフラの健全度の推移を確率論的手法を用いて推定するモデルです。NTTドコモソリューションズと大阪大学大学院工学研究科は、共同研究として「混合マルコフ劣化予測ハザードモデル」の社会インフラ維持管理への活用を検討しており、本検証では下水道管の特性を考慮した劣化予測を行っています。

※3 本分析では、管路の進行方向が大きく変わる箇所を「カーブ」と定義し、具体的には隣接する管路区間同士のなす角が150度未満となる箇所をカーブと定義しています。

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 株式会社インプレスホールディングス

配信日時: 2026年3月24日 10:00

提供元タグ: ドローン


インプレスグループでIT関連メディア事業を展開する株式会社インプレス(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:高橋隆志)は、国内のドローンビジネス市場の動向を調査し、ドローンビジネスに関する調査結果を発表いたします。なお、本調査結果をまとめた新産業調査レポート『ドローンビジネス調査報告書2026[『実証』から『社会実装』への転換 ── 産業基盤強化と2030年への戦略]』(https://research.impress.co.jp/drone2026)を2026年3月27日(金)に発売いたします(予約受付中、26日(木)出荷開始)。

ドローンの業務活用は、これまでの実証実験のフェーズから、業務での実運用や、そのためのサービス提供を事業化していくフェーズに移行しつつあります。このような状況を反映して、本年度版は市場分析や産業分野、各省庁の動向に加え、新たに利用企業動向調査と技術動向を掲載し、リニューアルを行いました。利用企業動向調査では幅広い企業へのアンケートにより、企業のドローンの導入状況や活用実態、導入や運用の課題等を浮き彫りにします。また、技術動向ではドローンを構成する要素技術や、AIなど最新技術による今後のドローン市場やビジネスモデルに及ぼす影響などを解説します。

[ドローンビジネス市場規模予測]

■2025年度国内ドローンビジネス市場規模は前年度から602億円増、2030年度には9544億円に

2025年度の日本国内におけるドローンビジネス市場規模は、4973億円(前年度比13.8%増)と推測され、2024年度の4371億円から602億円増加しています。2026年度は5501億円(前年度比10.6%増)に拡大する見込みです。また、2025~2030年度には平均13.9%の成長率で、2030年度には9544億円に達するとインプレス総合研究所は予測しています。

ドローンビジネスの市場は、機体とサービスと周辺サービスの3つで構成される。

機体市場は、業務用(固定翼および回転翼、ローバー型、ボート型、潜水艦型)の完成品機体の国内での販売金額。軍事用は含まない。サービス市場は、ドローンを活用した業務の提供企業の売上額。ただし、ソリューションの一部分でのみドローンが活用される場合は、その部分のみの売上を推計。企業や公共団体が自社保有のドローンを活用する場合は、外部企業に委託した場合を想定し推計。周辺サービス市場は、バッテリー等の消耗品の販売額、定期メンテナンス費用、人材育成や任意保険、ドローンポート等の市場規模。

出所:インプレス総合研究所作成 図表1. 日本国内のドローンビジネス市場規模の予測

2025年度に市場規模が最も大きかったのはサービス市場で2711億円(前年度比18.1%増)となり、機体市場が1227億円(前年度比8.2%増)、周辺サービス市場が1036億円(前年度比10.0%増)と続きます。各市場ともに今後も拡大が見込まれ、2030年度までに、機体市場が14.6%、周辺サービス市場が14.1%と、いずれも2桁の年間平均成長率が見込まれます。

機体市場では、引き続き国内および海外メーカーが点検や測量、農業、物流などの産業分野に利用可能な機体を提供しています。高いシェアを誇るDJIやSkydioが引き続きドック(ドローンポート)に注力しています。ドックにより充電・格納・離着陸を自動化されれば、インフラ点検、工事進捗確認、測量、巡回警備などが「完全無人・定時」に行え、活用シーンが拡大します。ビジネスモデルも、ドックや通信網、さらに解析AIを含む「システムパッケージ(ソリューション型)」へのシフト加速も予想されます。

狭所空間点検用ドローンの需要も急増しています。2025年1月に発生した道路陥没事故は、インフラ老朽化のリスクを浮き彫りにしました。これを機に国土交通省が全国下水道管路の緊急点検を要請し、全国自治体での点検義務化や調査手法見直しを促しました。事故対応等で下水道に限らず人が立ち入れない過酷な環境でのドローンの有用性が認識され、国の推進会議等でドローン活用技術の高度化・実用化方針が示されました。新たな活用方法が認知されるとともに、ドローンがより多様な場面で活躍すると予想されます。

サービス市場では、点検、土木・建築、農業などの分野でドローンの実運用が進んでいます。規模が大きいのは点検分野で、上述した下水道分野でドローンの活用が拡大したほか、橋梁分野ではドローンで取得した画像から損傷を検出するAI技術の開発が進められ、鋼材のサビとコンクリートのひび割れを同時に検出するサービスも始まっています。

農業分野ではドローンによる農薬散布が定着しつつあります。政府の様々な補助金・支援策の後押しも加わり、今後もさらなる普及が見込まれます。林業分野では、最大積載重量の大きい運搬用ドローンの登場で、資材や苗木の運搬の利用が進みました。

今後、大きな市場拡大が予想されるのが土木・建築現場です。特に建設現場の進捗管理用途でドローンポートの利用が急速に広がりつつあります。国土交通省の新技術情報提供システム(NETIS)にもドローンを使った測量技術が複数登録されるなど、技術面は実用レベルに達しています。測量は公共測量だけでなく出来形・出来高管理などにも広がっています。

ドローンショーは、この数年急速に拡大している分野です。2025年は大阪・関西万博において184日間ほぼ毎日1,000機規模のショーが開催されてギネス記録を更新するなど、エンタテインメントとして社会的に大きく定着しました。広告代理店との提携による広告効果・集客予測の可視化サービスなど、マーケティングツールとしての活用も進んでいます。

その他では運搬分野が大きく拡大しています。最大80kgの積載能力を持つ「DJI FlyCart 100」の登場は、「ドローンは軽いものしか運べない」という概念の打破を推し進めました。従来の建設機械や農業機械と同様、深刻化する人手不足を補い、現場の生産性を向上させるツールとして、今後も市場拡大を後押しすることが期待されます。

出所:インプレス総合研究所作成 図表2. 国内のドローン市場規模におけるサービス市場の分野別市場規模の予測

周辺サービス市場は、ドローンの産業利用が進むにつれて機体市場が拡大し、バッテリー等の消耗品や定期的なメンテナンスなども加えて引き続き成長していくことが予想されます。なお、レベル3.5飛行では保険加入が要件の1つとなっており、業務環境に即した保険のバリエーションが増えています。

ドローンの充電、取得データをクラウド等へのアップロードなどが可能なドローンポートは、DJIやSkydioなどから新モデルが発売されました。上述の通り土木・建築、インフラ点検、警備など様々な分野で自動化ソリューションが導入され、その前提となるドローンポートの売上も急速に拡大しています。

図表3. 分野・用途別のドローン活用の進捗度

[ドローンの利用企業動向調査 注目の結果]

■ドローン活用に関与する企業は26.8%、インフラや建設・通信業で高い利用率

調査対象企業全体のうちドローンを業務に「利用している」企業は13.1%、「利用したことがある」が7.2%で、計20.3%に利用実績がありました。「利用を検討している」の6.5%とあわせ、26.8%がドローン活用に関与しています。企業規模が大きいほど利用率は高く、業種別では「電気・ガス・熱供給・水道業」のインフラ系が突出しています。「建設業」や「通信業」とあわせ、インフラ・現場産業での普及が顕著です。一方で「利用を検討していない」が45.9%と半数近くを占め、業務内容や企業規模等の要因から二極化の傾向が見られます。

図表4. ドローンの利用・検討状況

■ドローン利用企業の7割以上がPoC(概念実証)を終えて実装フェーズに

ドローンの利用実績のある企業を対象に活用の進捗を聞いたところ、「実運用」段階にあるのは約半数の48.9%でした。「運用実証」の24.7%を含めると、7割以上がPoC(概念実証)を終えて実装フェーズに入っています。現在もドローンを「利用している企業」では、「実運用」が64.5%となり、「運用実証」が21.3%に達します。一方、ドローンを「利用したことがある企業」(現在は利用していない)では「実運用」が20.5%にとどまるのに対し、「運用実証」と「実証実験」の合計が55.2%と高く、「実運用」に至る前に断念している状況もうかがえます。

業種別では「実運用」が建設業で67.6%と突出しており、測量や現場進捗管理といった業務にドローンが組み込まれています。電気・ガス・熱供給・水道業でも66.7%と高く、ドローン活用がインフラ点検業務に定着していることがうかがえます。

図表5. ドローン活用の進捗段階(ドローン利用実績別)

■ユースケースは土木・建設(現場状況把握)や点検(設備外観)、土木・建設(測量)が上位

ドローンの利用実績のある企業および利用意向のある企業を対象にドローン活用のユースケースを聞いたところ、「土木・建設(現場状況把握)」が24.6%で最多であり、「点検(設備外観)」が20.4%、「土木・建設(測量)」が18.0%、「倉庫工場(屋内在庫管理)」が17.6%となりました。

図表6. ドローンのユースケース上位10項目(複数回答、ドローン利用実績別)

■ドローンポートは約半数の48.4%が利用または利用を検討、運用の自動化・省人化に高い関心

ドローンの利用実績か利用意向のある企業を対象にドローンポートの利用状況を聞いたところ、「利用している(17.6%)」、「利用を検討中(30.8%)」の割合が高く、あわせて約半数の48.4%が運用の自動化・省人化に関心を持っています。ドローンポートは、操縦者が現場に行く必要をなくす「遠隔・完全自動運用」の核心技術で、市場の関心は単なる「飛行」から「運用の無人化」へシフトしているとみられます。現在ドローンを利用している企業に限定すると、ドローンポートを「利用している」のは32.6%で、テスト運用も含めて強い関心があることがうかがえます。

図表7. ドローンポートの利用状況と利用意向

<<構成・各章の概要>>

本書は、市場動向、事業者動向、活用分野や用途での実態、行政の動向、企業でのドローン活用実態、技術動向、法律や規制における現状と課題など、ドローン市場を多角的に分析し、国内ドローン関連ビジネスの成功戦略を企画・立案するための情報を掲載しました。ドローン活用を進めたい企業や、それらの企業に向けてドローンを活用したビジネスを行いたい事業者にとって、参考となる具体的な情報を網羅した1冊です。

第1章の「ドローンビジネス市場分析」では、ドローンビジネスの市場規模やロードマップ、産業構造や事業レイヤーごとの動向と分析、市場全体の最新動向、法規制と今後の展望、米国市場からの影響など、ドローン市場を知る上で必須の情報をまとめています。

第2章「事業者動向」は、ドローンビジネス市場を構成する企業について、機体や部材を手がける「ハードウエア」をはじめ、「ソフトウエア」「サービス」「周辺」「スクール」「業界団体」などに分類し、それぞれの動向をまとめています。また、今後のドローンのサプライチェーンと参入が期待される他業種のメーカーも考察しています。

第3章の「各省庁の動向」では、今後のドローンビジネス市場を展望する上で重要なとなる内閣官房・内閣府、国土交通省、農林水産省、経済産業省、総務省の動きをまとめています。

第4章「業界別動向」では農業、土木・建築、点検、物流、警備、公共など14業界の産業・業務用途ごとに、ドローンを活用したビジネスの現状と課題、ドローン活用のメリット、市場成長性などを分析しています。

第5章の「技術動向」では、ドローンを構成するハードウエアやソフトウエア、通信、セキュリティといった要素技術とその動向を解説しています。また、AIなど最新技術について、ドローンへの導入状況や今後の市場への影響をまとめています

第6章の「利用者動向」では、ドローンを活用している企業を中心としたアンケート調査の結果を掲載しています。ドローンの導入状況や課題、ユースケースや運用体制、今後の方針などをまとめています。

<<調査概要>>

■利用企業動向調査(第6章に掲載)

調査目的

企業でのドローンの導入状況や活用実態、導入や運用の課題等を把握すること

調査対象

NTTコムリサーチを利用したWebアンケート

サンプリング条件

企業規模:従業員100人以上役職:課長職以上職種:経営、事業企画、新規事業開発、経営企画

調査方法

対象者にメールを送付し、Web上のアンケートフォームへ誘導

有効回答数

1076人

調査期間

2026年2月2日~2月4日

調査企画・実施

株式会社インプレス インプレス総合研究所

<<調査報告書の製品形態、および販売に関するご案内>>

書名 :ドローンビジネス調査報告書2026

  [『実証』から『社会実装』への転換──産業基盤強化と2030年への戦略]

著 :春原 久徳、青山 祐介、伊藤 英、インプレス総合研究所

監修 :ドローンジャーナル編集部

発行所 :株式会社インプレス

発売日 :2026年3月27日(金)

価格 :CD(PDF)版・電子版 143,000円(本体130,000円+税10%)

CD(PDF)+冊子版  154,000円(本体140,000円+税10%)

判型 :A4判

ページ数 :562ページ

ISBN :9784295024194

詳細、ご予約は右よりご覧ください。https://research.impress.co.jp/drone2026

以上


【株式会社インプレス】 https://www.impress.co.jp/

シリーズ累計8,000万部突破のパソコン解説書「できる」シリーズ、「デジタルカメラマガジン」等の定期雑誌、IT関連の専門メディアとして国内最大級のアクセスを誇るデジタル総合ニュースサービス「Impress Watchシリーズ」等のコンシューマ向けメディア、「IT Leaders」をはじめとする企業向けIT関連メディアなどを総合的に展開・運営する事業会社です。IT関連出版メディア事業、およびデジタルメディア&サービス事業を幅広く展開しています。

【インプレスグループ】 https://www.impressholdings.com/

株式会社インプレスホールディングス(本社:東京都千代田区、代表取締役:塚本由紀)を持株会社とするメディアグループ。「IT」「音楽」「デザイン」「山岳・自然」「航空・鉄道」「モバイルサービス」「学術・理工学」を主要テーマに専門性の高いメディア&サービスおよびソリューション事業を展開しています。さらに、コンテンツビジネスのプラットフォーム開発・運営も手がけています。

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 合同会社ソウルグッド

配信日時: 2026年3月24日 09:00

参考リンク: 公式サイトを見る

提供元タグ: 施工管理 / 施工管理DX / 建設DX / saas / 建設 / ツール


現場TECHでは、建設業従事者426名を対象に、施工管理業務におけるデジタル化の実態に関するWEBアンケートを実施しました。

建設業界ではDXの必要性が高まっている一方で、実際の現場運用では依然としてExcelや紙・手書き帳票中心の管理が主流となっており、デジタル化の浸透にはギャップが見られます。

本調査では、施工管理業務における管理手段やアプリ導入の実態、DXが進みにくい背景について整理しました。

◾️サマリー

  • 施工管理DXの必要性は92.5%に達する一方、実務の中心は依然としてExcel(68.5%)

  • 施工管理アプリ導入後も62.5%がExcel中心で運用、脱Excelは進んでいない

  • DXが進まない要因はコストよりも「現場定着」「操作負担」「二重管理」といった運用面の課題

◾️施工管理DXの現状 進まない「脱・Excel」

施工管理DXの必要性は広く認識されている一方で、実務の中心は依然としてExcelに留まっており、「脱Excel」は十分に進んでいない実態が明らかになりました。

施工管理業務のデジタル化については、「強く必要だと思う」が38.7%、「ある程度必要だと思う」が53.8%となり、合計92.5%がデジタル化の必要性を感じている結果となりました。

一方で、実際の施工管理業務の主な管理手段として最も多かったのは「Excel等のPCソフト中心」で68.5%「紙・手書き中心」も12.7%に上りました。「クラウド型施工管理アプリ中心」は8.5%にとどまっています

このように、「必要性の認識」と「実際の運用」の間には大きなギャップが見られます。

さらに注目すべき点として、施工管理アプリを導入している企業においても、「Excel等のPCソフト中心」が62.5%と最も多い結果となりました。

アプリ導入後も、業務の中心はExcelであり、アプリとExcelを併用した運用が一般的となっていることが分かります。

近年は施工管理アプリやクラウドサービスの普及が進んでいるものの、ツール導入だけでは業務全体のデジタル化には直結しておらず、「脱Excel」が進みにくい状況がうかがえます。

次に、施工管理DXが進まない要因として、現場が感じている主な課題について見ていきます。

◾️「現場定着」「操作習得の負担」「二重管理」の壁

続いて、施工管理DXが進まない理由について質問したところ、「現場定着」「操作習得の負担」「二重管理」といった、現場運用と業務構造の両面にまたがる課題が明らかになりました。

最も多かったのは「現場で定着しない」(36.9%)で、次いで「操作習得の負担が大きい」(35.9%)「二重管理が発生する(既存のExcelや紙への転記・再入力)」(32.2%)と続いています。

これらの結果は、単なる操作性やITリテラシーの問題にとどまらず、業務運用そのものの構造に起因する課題であると考えられます。

特に「二重管理」は、施工管理DXの大きな障壁となっています。建設業界では、元請企業への提出書類が「指定のExcel様式」で求められるケースが多く、自社でアプリを導入しても、最終的にExcelへの転記が必要になることがあります。

その結果、「アプリへの入力」と「Excelへの転記」が同時に発生し、業務負荷がかえって増加します。こうした状況では、現場側にとってアプリを利用するメリットが感じにくくなり、ツールが定着しない要因となります。

また、機能が多いツールほど操作習得の負担が大きくなりやすく、結果として一部の機能しか使われない、あるいは従来の運用に戻ってしまうケースも考えられます。

このように、「二重管理」「操作負担」「現場定着の難しさ」はそれぞれ独立した課題ではなく、業界特有の業務フローや運用構造が相互に影響し合って生じている問題といえます。

導入後のアプリに対する不満は?

施工管理アプリを導入している企業に対してアプリに対する課題・不満点を聞いたところ、「現場への定着が進んでいない」(36.0%)が最も多く、次いで「機能が多すぎて使いこなせない」「操作性に課題がある」が同率(32.4%)で続きました。

これらの結果から、施工管理DXではツールの導入自体よりも、現場で無理なく使い続けられる設計や、既存の業務フローとの整合性が重要な要素となっていることがうかがえます。

◾️本調査の位置づけと今後

本調査では、建設業における施工管理DXの実態について、管理手段やツール導入状況、DXが進まない要因などを整理しました。

その結果、DXの必要性は広く認識されている一方で、実務の中心は依然としてExcelにあり、アプリ導入後も含めて「脱Excel」が進みにくい状況が確認されました。また、現場定着や二重管理といった運用面の課題が背景にあることが示唆されます。

こうしたことから、施工管理DXの推進には、ツール導入に加えて業務フローや運用設計の見直しが重要になると考えられます。

今後も調査・分析を通じて、建設業のDX推進に資する情報発信を行ってまいります。

調査概要

調査名称:建設業における施工管理DX実態調査

調査内容:施工管理業務のデジタル化の必要性、管理手段、DXが進まない理由、施工管理アプリの導入状況などの実態把握

調査方法:インターネット調査

調査主体:現場TECH(合同会社ソウルグッド)

調査時期:2026年3月

調査対象:建設業従事者

有効回答数:426件

※本調査データを引用する際は、引用元の明記をお願いいたします。

例)

施工管理DX実態調査:https://kensetsu.gemba-tech.jp/research/survey-sekokanridx/

現場TECH: https://kensetsu.gemba-tech.jp/

現場TECHについて

現場TECHは、建設業向けのDXツールや施工管理アプリ、業務効率化サービスなどを比較・解説する情報メディアです。

施工管理、工程管理、工事写真管理、図面管理など、建設現場の業務に関するデジタルツールの情報発信や比較記事、調査レポートなどを通じて、建設業のDX推進や業務効率化に役立つ情報を提供しています。

本件に関するお問い合わせ

E-mail:info@saulgood.jp

分類: 調査・研究

NTT株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:島田 明、以下「NTT」)と国立大学法人東京大学大学院工学系研究科(所在地:東京都文京区、研究科長:加藤 泰浩、以下「東京大学」)は、既存の光ファイバーケーブル構造を活用したセンシング用光ファイバーケーブルを用いて非常に緩やかな形状変化(数m以上の曲率半径)を検出できる光ファイバーセンシング技術を世界で初めて実証しました。
将来的には、大規模設備にセンシング用光ファイバーケーブルを実装することで、大型構造物や社会インフラのデジタルツイン上での可視化や設備の予防保全への活用が期待されます。

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 株式会社kubell

配信日時: 2026年3月19日 15:30

参考リンク: 公式サイトを見る

提供元タグ: kubell / クベル / Chatwork / チャットワーク / セキュアSAMBA / セキュリティ / ファイル管理 / kubellストレージ / BPaaS / DX


法人向け国産オンラインストレージサービス「セキュアSAMBA」を提供する株式会社kubellストレージ(本社:東京都港区、代表取締役社長:中 哲成)は、中小企業のファイル管理とセキュリティに関する実態を明らかにするため、情報の正確性と現場の機動力が事業の信頼性に直結する6つの特定業種に絞り、ビジネスチャット「Chatwork」を利用する全国のビジネスパーソン116名を対象にアンケート調査を実施しました。

<特定業種>

  • 医療・介護・福祉

  • 建設・建築・リフォーム

  • 製造・メーカー(工場含む)

  • 卸売・商社

  • 士業(税理士・行政書士・社労士など)

  • 不動産(管理・仲介)

調査の結果、重要書類の約25%が個人PCに保存されている管理実態や、外出先からのアクセス制限が現場の生産性を著しく下げている現状など、特定業種における「情報の重要度」と「管理実態」の深刻なギャップが浮き彫りになりました。

特定業種が抱えるファイル管理における課題

「医療・介護・福祉」「建設・建築・リフォーム」「製造・メーカー(工場含む)」

「卸売・商社」「士業(税理士・行政書士・社労士など)」「不動産(管理・仲介)」の業種が共通して抱えるファイル管理の課題として、以下4点が考えられます。

  • 「記録情報の膨大さ」:日々大量の図面、写真、報告書などの書類が発生し、管理すべき情報量が極めて多い。

  • 「証跡(エビデンス)の重要性」:ミスが許されない、法的・契約的な重要書類を扱う。

  • 「現場と事務所の多拠点性」:デスク以外の現場(施工現場、店舗、工場、往診先)でデータが必要。重要書類を現場が扱うことも多い。

  • 「記録の長期保持義務」:数年〜数十年単位で過去の図面やカルテ、契約書を参照する必要がある。

調査結果からも、上記業種が扱うファイルの半数以上が経営リスクと直結する「会社の重要データ」であるという結果が出ています。

調査結果

1. 「見つからない」コスト。ファイル管理最大のストレスは「時間の浪費」という現実

日々膨大な量の書類を扱う特定業種では、必要なタイミングで必要な書類が「見つからない」場面が日常的に発生しがちです。本調査では、ファイルを「探す・編集する」などの【利用作業】において、約41%が検索において欲しいファイルが見つからないことが最もストレスを感じると回答しました。こうした「ファイル探し」による時間の浪費は、業務全体の生産性を低下させる大きな要因となっています。

2. 重要書類ほど「守られない場所」に置かれている

半数以上が経営リスクに直結する「会社の重要データ」を扱うにもかかわらず、重要書類の保存場所として約25%が「個人のPCの中」と回答しました。また、顧客リスト(個人情報)については、約10%が「保存場所を把握していない」実態も明らかになっています。

3.「現場のデジタル化」がストレスを増幅させている

重要書類の個人管理は、「部分的なデジタル化」が原因かもしれません。業種別の分析では、それぞれの業務スタイルに起因するストレスの違いが鮮明になりました。建設業では「外出先からファイルが見られない」という場所の制約への不満が高く、卸売・商社では「目的のファイルが見つからない」という検索性が最大のネックとなっています。また医療・介護・福祉業では「紙やFAXの電子化・整理」が大きな負担となっている実態が浮き彫りになりました。

これは、「現場と事務所の分断(多拠点性)」が強い業種ほど、中途半端なデジタル化が逆に「現場の障壁」になっており、外での機動性を重視する現場職と、情報管理の一元化を求める管理側の「ニーズの乖離」が、業務効率を著しく下げている要因のひとつと考えられます。

4.「属人化」「データ消失」が事業継続を脅かす致命的なリスクに

特定の担当者のみ情報にアクセスできる「情報のブラックボックス化」が深刻な課題となり得ます。特に、現場の営業職の約50%が「自分しか知らないフォルダ構成になっている(引継ぎ不安)」と回答しているように、ファイル管理において「属人化」が常態化している実態が明らかになりました。一方、事務職の約30%は、操作ミスによる重要なデータの消失に強い危機感を示しています。特定業種では、現場・事務所双方がデータ共有にまつわる異なるリスクを内包していることが明らかになりました。

調査結果を受けて

今回の調査により、特定の業種における「情報の重要度」と「管理実態」の間に、深刻なギャップがあることが浮き彫りになりました。特に以下の4点は、中小企業のDXを阻む大きな壁となっています。

  • 生産性を削ぐ「ファイル迷子」:約41%が「必要なファイルが見つからない」ことに最大のストレスを感じているという現実は、忙しい現場ほど「小さな非効率」が業務全体のスピードを大きく落とす要因となっていることを示しています。

  • セキュリティの盲点:重要書類の約25%が「個人PC」に保存されている実態は、個人任せの管理に構造的な限界があることを示しています。

  • 現場の生産性低下:外出先からデータに触れられない「情報の壁」が、現場の機動力を削ぎ、非効率な業務を生んでいます。

  • 事業継続の不安:長年のデータが担当者の記憶に依存する「情報のブラックボックス化」は、人手不足の中での離職リスクを増大させています。

これらの課題は、単にITツールを導入するだけでは解決しません。ITの専門知識がなくても、「現場で使いやすく、組織で一元管理できる」という、実務に即した仕組み作りを合わせて行うことが求められています。労働人口が減少する中、一人の担当者に依存しない「情報の共有化」は、中小企業が持続的に成長するための重要な条件です。

本調査の詳細結果

業種別、職種別の詳細な分析結果は、以下URLより無料でダウンロードいただけます。

調査概要

  • 調査名:ファイル管理とセキュリティに関する意識調査

  • 調査期間:2025年12月中旬より1週間

  • 調査機関:自社調査(株式会社kubellストレージ)

  • 調査方法:インターネット調査

  • 調査対象:ビジネスチャット「Chatwork」を利用している全国のビジネスパーソンの以下業種

    • 医療・介護・福祉

    • 建設・建築・リフォーム

    • 製造・メーカー(工場含む)

    • 卸売・商社

    • 士業(税理士・行政書士・社労士など)

    • 不動産(管理・仲介)

  • 有効回答数:116サンプル

「セキュアSAMBA」の特長

「セキュアSAMBA」は、8,000社以上の導入実績と98%以上の継続利用率を誇る法人向け国産オンラインストレージサービスです。IT専任者が不在な中小企業でも迷わず使える直感的な操作性と、国内拠点の専任スタッフが導入から定着までを手厚くサポートすることで、社内でのスムーズな活用を支援します。世界トップクラスのセキュリティ、そしてユーザー数無制限のシンプルな料金体系により、現場の利便性と安全なファイル管理・共有を両立することができます。

株式会社kubellストレージについて

「働くをもっと楽しく、創造的に」をグループミッションとして掲げるkubellグループは、「DXを通じた中小企業の生産性向上」という社会課題に取り組んでいます。株式会社kubell(旧Chatwork株式会社)の100%子会社である株式会社kubellストレージは、オンラインストレージサービス「セキュアSAMBA」を通して、デジタルの専門知識がない方でも直感的に操作できるファイル管理・共有ツールを提供。仕事の効率化とセキュリティ強化の実現に寄与しています。

代表取締役社長:中 哲成(なかば てつじょう)

会社設立:2021年7月1日

事業内容:オンラインストレージ事業の開発運営

コーポレートサイト:https://www.kubell-storage.com/

本調査結果の引用・転載に関するお願い

本レポートの著作権は、株式会社kubellストレージが保有します。本調査結果の内容は、原則として自由にご活用いただけます。転載・引用される際は、必ず出典として「株式会社kubellストレージ調べ」とご明記ください。Web媒体にて引用される場合は、上記クレジット表記に加え、公式サイト「セキュアSAMBA(https://info.securesamba.com/)」へのリンク設置をお願いいたします。

※調査データの改変や、商用目的での再販売は固くお断りいたします。

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: KDDIスマートドローン株式会社

配信日時: 2026年3月13日 13:51

参考リンク: 公式サイトを見る

提供元タグ: 首都高速 / ドローン / 狭小空間 / 非GNSS / 暗所 / 屋内 / Liberaware / IBIS2 / AVATA2 / KDDI


 首都高速道路株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:寺山 徹)、首都高技術株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:加古 聡一郎)、株式会社JDRONE(本社:東京都新宿区、代表取締役社長:大橋 卓也)、KDDIスマートドローン株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:博野 雅文)、NTTドコモビジネス株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:小島 克重)は、狭小(閉鎖空間)で電波環境が悪く通信機器の使用が制限された空間でのドローンを活用した構造物点検及び災害時の被害状況把握を目的として、首都高速道路八重洲線のトンネル換気ダクト内を対象に2月9日(月)、2月12日(木)に実証実験を実施しました。

 本実証では、狭小(閉鎖)空間において飛行可能である様々なドローンを用いて、機体特性の把握と構造物の健全性確認や遠隔地からの状況把握が可能であることを確認しました。

 トンネル換気ダクト内に代表される狭小空間は、「非GNSS(GPSが届かない)」「暗所」「電波不感地帯」という過酷な環境にあり、従来のドローンでは安定した飛行やリアルタイムな情報共有が困難でした。 本実証では、こうした悪条件下において、最新の通信技術と機体に応じた飛行運用技術を組み合わせることにより、構造物の健全性確認や災害時の迅速な被害状況把握にドローンが適用可能かを検証しました。

実証実験当日の様子(ダイジェスト動画)はこちらをご覧ください。

本実証の概要及び各社の実証実験の詳細は下記をご参照ください。

【添付資料】

   実証実験の概要

【別紙1】実証実験の詳細(株式会社JDRONE)

【別紙2】実証実験の詳細(KDDIスマートドローン株式会社)

【別紙3】実証実験の詳細(NTTドコモビジネス株式会社)

以 上

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 株式会社染めQテクノロジィ

配信日時: 2026年3月13日 11:30

参考リンク: 公式サイトを見る

提供元タグ: 株式会社染めQテクノロジィ / 埼玉県 / 下水道管路 / 八潮市


株式会社染めQテクノロジィ(本社:茨城県猿島郡五霞町、代表取締役:菱木貞夫)は、埼玉県が公募した「埼玉県下水道管路マネジメントシステム共同研究」*¹において、当社を含む民間事業者6社で構成される共同研究体が選定され、本日2026年3月10日(火)埼玉県庁にて、埼玉県および埼玉県下水道公社と8者にて共同研究協定を締結しましたことをお知らせいたします。

本プロジェクトは、全国約48万kmにおよぶ下水道管路の老朽化対策として、ドローンによる自動点検、AIを用いた劣化診断、そして当社独自の高密着な特殊塗装技術を組み合わせた、日本初の「インフラ延命モデル」の確立を目指す共同研究となります。

<協定式の様子>

当社は、素材を選ばず 劣化・老朽化した個所を強力に結合し、強靭化する技術を開発。下水道管などの改修に於いて、従来のように道路を掘削することなく下水道内部からのアプローチのみで強靭化を可能にすることで、工期の大幅な短縮とコストの格段の削減を実現します。

本取り組みの推進により、老朽化が進む全国の公共インフラに対し、低コストかつ効率的な維持管理手法を提供することで、自治体の財政負担軽減と、陥没事故などの未然防止に貢献してまいります。

*¹下水道管路マネジメントシステムの共同研究に参画する事業者等を公募します – 埼玉県

株式会社染めQテクノロジィ 代表取締役 菱木貞夫のコメント

「 “ そんな事ができる訳がない ”  頭から否定される程の技術革新です。勿論、多くの試練、失敗を経ての現状ですが、圧倒的な強靭化が可能になり、下水管問題始め全ゆるインフラ問題解決に貢献できると思います。

今回、とりわけ地元 埼玉県のために 大きな役割が果たせるのでは、と 担える喜びを実感している次第です。」

【共同研究協定概要】

目的 :埼玉県の下水道管路の点検調査から補修に至る管路全体のマネジメントに係る課題解決のため、下水道DX(ドローン、AI、GIS等)及び補修技術を活用した新たな維持管理手法の検証を共同で実施するにあたっての基本事項を定め、共同研究の円滑な実施を図る。従来手法では、点検・調査、補修が困難であった箇所に対して、最新技術を活用することで、安心・安全・効率化を実現し維持管理手法の抜本的な改善を図り、将来的には県内流域全体を対象とした新しい維持管理モデルの構築を目指す。

日時 :2026年3月10日(火)10:30~11:00

締結者:

    埼玉県

    公益財団法人埼玉県下水道公社

    株式会社NTT東日本 埼玉事業部

    株式会社NTTe-Drone Technology

    NTTインフラネット株式会社 関信越事業部

    国際航業株式会社

    日特建設株式会社

    株式会社染めQテクノロジィ

          

本研究体は、全国約48万kmにおよぶ下水道管路の老朽化対策として「点検→診断→補修」の一連の工程を官民連携で一貫して実施する体制を構築するものです。

株式会社NTT e-Drone Technologyがドローンによる管路内の点検データ収集を担い、国際航業がAIを活用した劣化診断を行います。そのうえで、診断結果に基づく補修・施工を日特建設株式会社と染めQテクノロジィが担当いたします。管路延長が約2万kmに達する埼玉県を実証フィールドとし、各社の専門技術を組み合わせることで、点検から補修までを一気通貫で実行できる管路管理の仕組みを確立します。本研究体の取り組みにより、ドローン点検・AI診断・補修施工を組み合わせた一気通貫の管理手法が実証段階で有効性を示すことで、全国の自治体が導入を検討する際の技術的・制度的な指針となることが期待されます。

 

【参考情報:下水道事業の現状について】

日本の下水道事業は、高度経済成長期から整備が本格化し、数十年にわたり国民生活と都市機能を支えてきました。しかし、整備開始から半世紀以上が経過した現在、管路の老朽化は全国的な課題となっています。国土交通省の統計によれば、標準的な耐用年数である50年を超えた管路は年々増加しており、道路陥没などの重大事故につながる事例も報告されています。

一方で、すべての老朽管路を新設に置き換える全面更新は、膨大な費用と長期の工期を要するため、財政面・技術面の双方から現実的ではありません。こうした状況を受け、国は「予防保全型」の維持管理への転換を推進しています。劣化が深刻化する前に適切な点検・診断を行い、必要な補修を施すことで管路の寿命を延ばし、更新費用を抑制する考え方です。

しかし、点検・診断・補修の各工程を担う事業者や技術が分散しているため、自治体が一貫した維持管理体制を構築することは容易ではありません。特に管路延長が大きい自治体ほど、効率的かつ体系的な管理手法の確立が急務です。

染めQテクノロジィは、独自の密着技術を核とした「補修」の担い手として、本研究体での実証を通じて得られる成果を、自治体やインフラ事業者の皆さまに広くお届けし、インフラ長寿命化による持続可能な社会基盤の維持管理に取り組んでまいります。

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 株式会社 日立製作所

配信日時: 2026年3月11日 11:00

参考リンク: 公式サイトを見る

提供元タグ: 日立製作所 / 故障診断AI / 設備保全 / 知識継承 / 設備マニュアル / 設備トラブル


 日立は、装置メーカーのメンテナンス担当者や、装置を導入した工場の設備保全担当者が設備トラブルに迅速に対応できるよう、設備マニュアルをAIで解析して故障原因の候補を提示する故障診断AI技術を開発しました。従来は、現場に蓄積された故障対応の履歴情報をもとに、機械学習*1を用いて故障原因の候補を示す仕組みがありました。しかし、導入にあたっては設備機種ごとにマニュアルを読み込み、故障原因と症状の関係を人手で整理する必要があるため、多くの工数を要していました。また運用面でも担当者の経験に依存しやすく、判断や対応にばらつきが生じやすいことが課題でした。本技術は、生成AIを活用してマニュアルの故障対処手順に書かれたフローチャートや表を自動で読み取り、分岐や項目の対応関係を整理した上で、症状と原因の関係や分岐条件などを初期知識として反映し、ベイジアンネットワーク*2と呼ばれる確率推論モデルとして構築します*3。これにより、故障原因の候補を確率の高い順に提示でき、経験の浅い担当者でも優先度を判断しやすく、迅速な復旧に寄与します。さらに、現場で実施した確認・復旧の結果をモデルに取り込むことで、設備の経年劣化などに伴う故障傾向の変化を反映した診断が可能です。原因切り分けに要する探索作業の削減を通じて非稼働時間の低減や保全工数の抑制に寄与し、持続可能なものづくりの基盤強化に貢献します。日立は、本技術を起点に、装置ごとの保全ノウハウとAIを融合した保全の高度化を進め、IT×OT×プロダクトによる現場力強化を通じて、持続可能な産業基盤の実現に貢献していきます。

*1 データから学習した規則性やパターンを元に予測や分類を行う技術。

*2 複数の要因や事象の関係性をグラフ構造で表現し、確率的に推論できるAI技術。

*3 マニュアル読み込みからモデル構築までの工数が約1/10に短縮されることを確認(従来、担当者がマニュアルを読み解いて故障原因・症状・確認手順の関係を整理し、モデル化していた作業と比較)。

図1 本技術の適用イメージ(マニュアル解析から原因候補提示、現場フィードバックによる更新までの流れ)

■背景及び課題
 製造業の現場では、装置メーカーのメンテナンス担当者や工場の設備保全担当者が、機種や型式の異なる多数の装置トラブルに迅速に対応する必要があります。従来技術では、装置ごとの症状と原因の関係を定義するために、モデル構築時に装置ごとのマニュアルを読み解き、故障原因と症状、故障対処手順の関係を人手で整理する必要があり、工数がかかっていました。これらの整理は熟練者の知見に依存しやすく、担当者の入れ替わりや人材不足の中で、知識継承と保全業務の標準化が進みにくいことが課題でした。

■課題を解決するために開発した技術・ソリューションの特長
 そこで日立は、設備マニュアルを起点に、故障診断に必要な知識の整理から診断・改善までを一連で支援する故障診断AI技術を開発しました。技術の特長は以下の通りです。

1. マニュアルから診断用のベイジアンネットワークを自動構築
 マニュアルの故障対処手順に書かれたフローチャートや表を、画像認識と自然言語処理を組み合わせたAIで解析、故障原因と症状、確認手順の関係を抽出します。抽出結果は機械学習モデルの一種であるベイジアンネットワークとして構築されます。

2. 原因候補を確率で提示し、確認の優先度を明確化
 設備に起きている症状の情報をベイジアンネットワークに入力することで、故障原因の候補を確率の高い順に提示します。装置メーカーのメンテナンス担当者や工場の設備保全担当者が、限られた時間で確認すべきポイントを絞り込みやすくなります。

3. 現場フィードバックでベイジアンネットワークを継続更新
 現場からのフィードバックとして故障原因の確認結果や復旧のレポートを取り込むことで、ベイジアンネットワークの確率を継続的に更新します。設備の経年劣化などに伴う故障傾向の変化を反映した診断が可能です。

■今後の展望
 今後、抽出精度の向上に加え、手順書や点検記録など多様な保全文書への適用拡大をめざします。現場での迅速な復旧と知識継承を支える仕組みとして社会実装を進め、設備の非稼働時間低減と持続可能なものづくりに貢献していきます。

 なお、本成果の一部は2026年3月11~13日開催のCIRP LCE 2026 (33rd CIRP Conference on Life Cycle Engineering)で発表予定です。

■関連情報

 日立の研究開発ウェブサイト

■照会先

 株式会社日立製作所 研究開発グループ

 問い合わせフォーム

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: 株式会社ビーマップ

配信日時: 2026年3月10日 16:00

参考リンク: 公式サイトを見る

提供元タグ: ビーマップ / 日本航路標識協会 / JANA / 灯台 / 航路標識 / ドローン / 海上インフラ点検 / 人手不足対策 / 維持管理 / 試験運用


 株式会社ビーマップ(本社:東京都千代田区内神田、代表取締役社長:杉野 文則)は、海洋インフラ点検および海上監視用途を想定した最新型ドローンの試験納品運用を開始したことをお知らせいたします。

 一般財団法人 日本航路標識協会(東京都千代田区)に対し、海洋分野における活用実証を目的として、当社ドローンを貸与形式により試験納品いたしました。

 本試験運用では、航路標識等の海上インフラ管理におけるドローン活用の可能性を検証し、将来における関係先への導入可能性も視野に入れた実証を進めてまいります。

※(写真)本試験運用向けに貸与するドローン

■背景

 日本周辺海域では、

 

 ・航路標識(灯台・ブイ等)

 ・海洋ブイ

 ・港湾施設

 

 などの海上安全インフラの維持管理が重要な国家的課題となっており、近年は

 

 ・作業員不足

 ・海上作業の安全性

 ・点検効率化

 

 といった課題から、ドローンによる遠隔点検技術への期待が急速に高まっています。これらの設備は海上や離島に設置されていることが多く、点検には高いコストと危険を伴う作業が必要とされることから、国際航路標識機関においてもドローンによる航路標識維持管理の指針が発出されています。

 

■今回の取り組み

 今回の試験運用では、海洋環境における以下等の評価の実施に取り組んで参ります。

 ・航路標識等の海上インフラ点検

 ・沿岸域や港湾の監視

 ・海洋環境下における飛行性能や安全性の評価

 ・海上安全分野での活用可能性検証

 

■今後の展開

 日本航路標識協会の実証結果を踏まえ、

 

 ・海上インフラ点検

 ・海上監視

 ・災害時の海上状況確認

 

 など、海上安全分野における新たなツールとしての幅広い用途の検討を進めてまいります。

 

■一般財団法人 日本航路標識協会について

 日本航路標識協会は、灯台・ブイ等の航路標識に関する調査研究等を行う専門技術団体であり、国土交通省、海上保安庁、自治体、海外機関等からの委託を受け、航路標識に関する調査研究や維持管理、規格制定等の業務を実施しています。

 ※公式サイト:https://www.jana.or.jp/

 

■株式会社ビーマップについて

 株式会社ビーマップは、通信・位置情報・先端技術分野を中心としたソリューション企業として、

 

 ・  モビリティ分野

 ・  ドローン関連技術

 ・  先端材料技術

 ・  次世代通信

 

 などの分野で事業を展開しております。近年は、社会インフラ分野における無人システムおよび先端技術の社会実装にも注力しております。

 

 ※会社概要

  株式会社ビーマップ

  所在地:東京都千代田区内神田二丁目12番5号

  代表者:代表取締役社長 杉野 文則

  証券コード:4316(東証グロース)

  当社HP:https://www.bemap.co.jp/

分類: 調査・研究

情報源: PR TIMES

配信企業: NTT東日本株式会社

配信日時: 2026年3月10日 12:20

提供元タグ: NTT東日本 / 埼玉県 / 工程一体化DXモデル / 下水道管理 / 点検 / 解析 / 補修 / AI / ドローン / 老朽化


 下水道管路の点検・調査、補修などの維持管理業務は、工程ごとに専門性や実施主体が分かれていることや、各工程が人手に依存していることなどから、工程や情報が構造的に分断されやすいという課題を抱えています。さらに下水の流況や硫化水素の発生など下水道管路内での作業は常に危険が伴うことから、点検・調査自体に制約を受けることも多く、慢性的な人手不足の中で、工程間の連携や情報共有を十分に行うことが難しい状況です。その結果、下水道管路全体のマネジメントに必要な情報の連携に課題が残り、異常の早期発見や予防保全を妨げる要因となっています。

 このような課題を解決するため、埼玉県は「埼玉県下水道管路マネジメントシステムの共同研究」※1を公募し、NTT東日本 埼玉事業部を代表とする民間事業者で構成される共同研究体が選定されました。2026年3月10日に埼玉県、埼玉県下水道公社、共同研究体を構成する6社※2の計8者にて共同研究協定を締結し、下水道管路維持管理の「工程一体化DXモデル」創出に向け取り組みを開始いたしました。

 これは、下水道管路の維持管理プロセス全体(点検・調査、解析、補修、情報管理等)を通じて、各工程の先端技術を持つ各社が連携して参画することで、工程や情報をシームレスにつなぎ、一気通貫で完結する業務フローとして再設計するという、異常の早期発見と予防保全を目指す画期的な取り組みです。

 過去に発生した下水道管路に起因する事故等を踏まえ、埼玉県と連携して全国に先駆けて課題解決に取り組むことで、全国の自治体にも展開可能な新たな運用モデルの確立を目指します。

※1: 下水道管路マネジメントシステムの共同研究に参画する事業者等を公募します – 埼玉県

※2:構成企業は項番2(2)「協定概要」を参照

▼共同研究体(民間事業者6社)

▼「工程一体化DXモデル」イメージ

1. 背景

 2025年1月に埼玉県八潮市で発生した下水道管路に起因すると考えられる道路陥没事故を受け、再発防止に向けて全国的に老朽化した大口径下水道管路の維持管理の見直しが急務となりました。埼玉県が設置した原因究明委員会の最終報告では、「従来手法による点検・調査の難しさ」「点検・調査の品質確保」「下水道管路の維持管理を担う関係者間の情報共有や体制強化」などが重要な論点として整理されています。一方、下水道管路の維持管理に係る多くの工程は危険作業や人手依存の状態が続いており、各工程で得られる情報の品質が低下したり情報がつながりづらいという状況があります。また、現場を担う点検・調査事業者からは、「下水道管路内部に立ち入ることなく、より安全に点検・調査を実施したい」「点検・調査結果を、その後の解析、補修計画の立案、情報管理まで一貫して活用できる仕組みが必要である」といった要望が寄せられています。

 こうした状況を踏まえ、埼玉県は点検・調査から補修、情報管理までを一連の流れとしてつなぐ「工程一体化」の仕組みづくりを目的とした共同研究を公募し、選定された本研究体が、県及び埼玉県下水道公社とともに下水道管路施設の適切かつ持続的な維持管理を行うための、管理マネジメント体制の確立を目指します。なお、下水道管路の維持管理分野は、全国で年間約1.1兆円規模の市場を形成しており、構造的な課題の解決は社会インフラの持続性と公共投資の効率化の両面から重要性を増しています。

2. 取り組み概要

(1) 実施事項と意義

 本取り組みでは、下水道管路維持管理に関する専門技術を持つ各社が技術開発・検証を行い、NTT東日本は全体統括を担います。各社が連携し、各工程で発生する下水道管路全体のマネジメントに必要な情報をデジタルで接続することで、工程を一気通貫でつなぐ「工程一体化DXモデル」構築に共同で取り組みます。

 これにより、点検・調査の効率化や補修判断の迅速化、補修時間の短縮が進み、限られた人員で維持管理が可能となります。さらに、デジタル化や予防保全への転換、県民向けの可視化、異業種企業の協働による横断的な課題解決などにより、社会的コストの低減や地域全体の安全・安心の向上に寄与する、自治体インフラ管理の新たな維持管理モデルとなることが期待されます。

(2) 協定概要

本取り組みは、埼玉県、埼玉県下水道公社および共同研究体による共同研究協定に基づき実施します。

名称 :下水道管路マネジメントシステムの共同研究に関する協定

共同研究期間:2026年3月10日~2027年度末

締結者

埼玉県 知事                                    :大野 元裕

公益財団法人埼玉県下水道公社 理事長                        :武井 裕之

共同研究体(6社)

 代表企業:NTT東日本株式会社 埼玉事業部長                    :小池 哲哉

 その他構成企業(五十音順):

            株式会社NTT e-Drone Technology代表取締役社長       :滝澤 正宏

            NTTインフラネット株式会社 関信越事業部長         :出原 克也

            国際航業株式会社 代表取締役社長                :藤原 協

            株式会社染めQ テクノロジィ 代表取締役社長         :菱木 貞夫

            日特建設株式会社 代表取締役社長              :和田 康夫

共同研究テーマ

① マネジメント技術開発:下水道管路内の3D点群データ化やAIによるひび割れ・腐食等の自動検知及び点検・調査、補修、情報管理をつなぐデータ連携とマネジメント手法の検討

② 点検・調査技術開発:ドローンを活用した安全・効率的な下水道管路内点検・調査、撮影条件の仕様化検討

③ 補修技術開発:吹付け工法などを用いた短時間施工技術の高度化/省人化・無人化を見据えた補修方法の検討

④ 県民への見える化:情報・3D点群・補修履歴などのデータ統合によるGIS/3D可視化手法の検討

各テーマに関連して、本共同研究で検証・活用を予定する主要技術は「(参考)主要技術一覧」を参照。

(3) 各社の役割

埼玉県・埼玉県下水道公社:

 実証フィールドとなる流域下水道管路選定/提供/実証計画や安全管理に関する調整/

 実証結果に基づく技術評価・有効性の判断

NTT東日本

 研究全体の統括・調整/DXモデル設計/成果報告書作成

NTT e-Drone Technology

 ドローンによる下水道管路内情報取得/劣化箇所を検知するAI解析の開発

NTTインフラネット

 点検情報管理ツールの提供と情報連携による可視化

国際航業:

 下水道管路3D化・GIS等を用いた情報設計/見える化画面の検討

染めQテクノロジィ:

 特殊塗料による既設下水道管路の修復強靭化技術を用いた再生延命と短期施工

 省人化・無人化補修プロセス検討

日特建設:

 長距離圧送が可能な吹付技術を用いた補修技術の高度化検討

<各社の関連実績等>

NTT東日本:行田市との下水道管路のDX関連協定(2026.2)

 https://www.ntt-east.co.jp/saitama/news/detail/pdf/hp20260205.pdf

NTT e-Drone Technology:

 公共下水道管路にてドローン(ELIOS 3/SkydioX10)の飛行検証を実施(2025.11)

 https://www.nttedt.co.jp/post/elios3-20251119

NTTインフラネット:下水道スマートメンテナンスツールの導入事例

 https://www.nttinf.co.jp/case/gesuisumame-ip

国際航業:「下水道情報システム SonicWeb-せせらいん」による施設情報管理

 https://www.kkc.co.jp/service/item/161/

染めQテクノロジィ:https://somayq.com

日特建設:老朽化した導水路トンネルを吹付工法で補修

 https://www.nittoc.co.jp/wp-content/uploads/2023/11/TA14.pdf

3. 今後の展開

 共同研究体は、2026〜2027年度の約2年間、実証フィールドにおいて点検・調査・解析・補修・情報管理(連携)の一連プロセスを検証し、工程一体化の有効性(迅速性・確実性・省人化等)を確認します。検証結果を踏まえ、実用化に向けた運用手順・情報の仕様改善および標準化を進めます。また、「実証」にとどめず、現場適用の幅と精度を高めるため、必要に応じて連携企業・関係機関との協働を拡大するとともに、従来の維持管理手法の課題や改善点について、関係機関や現場関係者と課題認識を共有しながら意見交換を行い、本研究成果の現場適用性および維持管理業務への活用可能性を検証していきます。これらの取り組みを通じて、より強固で再現性の高いプロセスへ継続的にアップデートします。

 これにより、点検・調査結果が補修判断・施工・記録まで途切れなくつながり、リスク情報が関係者間で迅速に共有される、予防保全を前提とした統合的な維持管理運営への転換を目指します。研究成果は県内流域全体への展開を見据えるとともに、他自治体への横展開も視野に入れ、社会実装につながる持続可能な下水道管路マネジメント(維持管理)モデルの構築を目指します。

4. 埼玉県土木施設維持管理協会様※3からのコメント(点検・維持管理現場を担う実務者の立場から)

 下水道管路の点検・調査現場では、老朽化の進行に加え、人が下水道管路内に立ち入る高リスク作業や人手不足が大きな課題となっています。また、点検で得た情報が解析や管理に十分つながらず、現場での判断や次工程に手間がかかる状況も少なくありません。今回の取り組みは、現場に立ち入らずに安全に点検を行い、点検から管理までを一体的に扱える仕組みを目指すものであり、現場の負担軽減と業務の効率化の両面で大きな期待を寄せています。こうした仕組みが定着することで、点検品質の安定化と、より確実な維持管理につながることを期待しています。

※3:県内の道路・橋梁・下水道などの土木施設について、点検や災害対応を担う現場実務者で構成される団体

   https://www.ijikanrikyokai.org/

5. 本件に関するお問い合わせ先

(施策全体につきまして)NTT東日本 埼玉事業部 ビジネスイノベーション部 まちづくり推進担当

Tel:048-626-5440  Mail : kanshinetsu-connect-ml@east.ntt.co.jp

(参考)主要技術一覧

【点検・調査技術】

◆点検・調査用ドローン:ELIOS 3(国土交通省「上下水道DX技術カタログ」※7掲載技術)

 提供事業者:NTT e-Drone Technology(製造:Flyability)

  閉鎖空間・暗所における安全かつ高精度な点検・調査を実現する専用ドローン。

  人が立ち入ることが難しい環境でも安定飛行が可能で、飛行と同時に設備の3Dデータ化を行います。

URL:https://www.nttedt.co.jp/prod/elios3

※7:上下水道:上下水道DX技術カタログ – 国土交通省

<飛行イメージ>

◆AIによる解析・診断:eドローンAI

(国土交通省「点検支援技術性能カタログ」※8掲載技術)

 提供事業者:NTT e-Drone Technology

  インフラ点検向けAI画像解析サービス。

  ドローンなどで撮影した構造物画像をAIが自動解析し、

  ひび割れやサビ等の劣化箇所を検出。

  点検業務の高度化・効率化に寄与します。

  URL:https://www.nttedt.co.jp/edrone-ai

※8:道路:点検支援技術性能カタログ – 国土交通省(技術名:コンクリート「ひびわれ」AI解析サービス)

【マネジメント技術】

◆下水道スマートメンテナンスツール(国土交通省「上下水道DX技術カタログ」掲載技術)

 提供事業者:NTTインフラネット

  下水道管路施設の点検効率化スマートツールと、設備データ・点検データを地図上でデジタル管理するGIS(地理情報システム)から構成されるサービス。
URL:https://www.nttinf.co.jp/service/smartinfra/gesuisumame

【補修技術】

◆キロ・フケール工法(長距離圧送吹付け):

 提供事業者:日特建設

  1,000m級の長距離圧送を可能にする高強度吹付け補修技術

  人しか入れないような狭隘な箇所でも吹付けによる補修が可能

<導水路内での吹付け>
<鍾乳洞内での吹付け>

◆NKRN-66、コンクリ欠損部補強 066

 提供事業者:染めQテクノロジィ

  橋梁やトンネルなど社会インフラでの実績を多数持つ。コンクリートの細孔に浸透し、基材と鉄筋を同時に再生延命。水分・空気を残存させず、施工後の透水性もゼロであり、耐久性を向上させる専用強靭化材料

<トンネル内部の補強・塗布面>
<橋脚(海・河川部)の補強施工部>

【県民への見える化技術】

◆管路 3D モデリング(管路三次元化):

 提供事業者:国際航業

  下水道情報の属性を利用した管路の3次元化技術。これにGISデータ(維持管理情報含む)、3D点群データや画像データを重畳し「県民への見える化」が可能となる。

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