交通・都市分野のAI・ICT研究

AIを用いた公共空間の迷惑・不法行為検知 河川空間は、自然の豊かさや美しい景観を享受できる貴重なオープンスペースですが、ごみの不法投棄、違法・迷惑駐車などの迷惑・不法行為が多発し、現状復旧や注意喚起などの業務が管理者の負担となっています。 その解決策として、公共空間管理の高度化・省力化を目的に、AIを活用した迷惑・不法行為の検知技術を開発しています。実際の河川空間を対象に、本技術を実装した監視システムによる実証実験の結果、迷惑・不法行為のほとんどを見逃さず検知し、本システムの有効性が確認されました。 ■AI・データサイエンス論文集（2023年4巻3号）深層学習による河川空間内の迷惑・不法行為検知に関する実証的研究 ■当社リリース（2023.12.22）「AI・データサイエンス賞 奨励賞」を受賞しました AIを用いた砂防施設の変状抽出 砂防施設を点検する際は、主に目視により変状箇所を抽出し、健全度を評価しています。一方で、砂防施設は急峻な山間地に整備され、安全性や効率性の観点から施設全体を網羅的、客観的に変状を把握し、健全度を評価することが困難でした。 本研究では、砂防施設の変状抽出を可能にするAIを開発しています。今後も継続して、砂防施設点検に取り込んだ点検手法の検討を行うことにより、さらなる効率化が期待できます。 強化学習によるダムの最適操作（低水管理） 近年、気候変動や厳しい財政状況を背景として、既存ダムをより有効に活用し、限られた水資源を効率的に管理することが求められています。 本研究では、AIを用いて複数ダムの低水管理における放流操作を支援する手法を検討しました。運用ルールや貯水量、流入量などの条件を踏まえて適切な操作を予測することで、渇水調整を抑制しながら発電量を増加させることができる可能性が示されました。本手法は、ダム運用の高度化や管理者の負担軽減に向けた活用が期待されます。 ■土木学会論文集（2025年81巻16号）複数ダムの低水管理におけるＡＩを用いた連携運用高度化に関する一手法 AIによる氾濫予測 近年の水害の多発化・激甚化により、災害発生時に浸水深を迅速に予測・把握することが重要となっています。しかし、従来の氾濫シミュレーションは計算に時間がかかり、多数の条件を検討することが難しいという課題がありました。 本研究では、AIを用いて河川の氾濫による浸水状況を高速に予測する手法を検討しました。本手法は、流量条件を与えるだけで浸水深の時間変化や分布を高精度かつ高速に推定できます。防災・減災分野における迅速な浸水予測や多数ケース検討への活用が期待されます。 ダム堤体内のヘルスモニタリング手法の開発 構造物の地震による揺れを比較すると、下層から上層にかけて揺れが増幅し、上層と下層の振幅スペクトル比を比較すると、一定の周波数（≒固有振動数）で顕著に大きくなることが知られています。一方、構造物内部で何らかの劣化や損傷（一時的なものを含む）が生じると、固有振動数などの振動特性が変化します。 これらの特性はダム堤体内部のモニタリング技術として活用できますが、これまでは振動特性の変化を目視で確認していたため、労力と時間がかかっていました。そこで、AIを用いてわずかな変化も見逃すことなく検知する技術を開発しています。 ■ダム工学（2025年35巻2号）Autoencoderを活用した地震動データの分析によるダムの異常検知に関する基礎的研究

AIを用いた火山監視技術の開発 火山監視において、休日・夜間等の職員不在時に噴火発生の把握が遅れる可能性があり、噴火に伴う土砂災害等を迅速に把握・共有することが課題となっています。本研究では、カメラ画像とAIを活用し、火山監視の効率化・高度化を支援します。 AIにより噴煙の発生を自動で検知し、画像内における噴煙領域の割合を算出することで、噴煙発生量の定量的な把握を可能とします。また、解析結果が閾値を超えた場合に関係職員へメール通知を行うなど、異常時の迅速な情報共有を行う仕組みの導入も可能です。 ■土木学会論文集F3（土木情報学）（2019年75巻2号）深層学習による活火山監視効率化に関する研究 AIを用いた水質監視 工場や下水処理場等からの有害物質流出による水質事故を未然に防ぐためには、継続的な監視が重要です。水質センサを設置している施設もありますが、センサだけでは把握できない事象があり、目視監視に依存せざるを得ないという課題があります。 本研究では、工場の水質監視（右図）、下水道施設における水位計測・水質異常検知、ポンプ場の越流判定を対象に、AIを用いた監視・判定の自動化に取り組みました。あわせて、AIの判定結果に基づく薬剤添加ポンプの自動制御についても実証実験を実施しました。 ■AI・データサイエンス論文集（2022年3巻J2号）深層学習を用いた水質異常検知に関する研究－排水処理施設でのF/Sの実施－ AIを用いた人流軌跡検知 交差点や公園、工場など多数の人が移動する場面では、人流を把握することが重要です。それにより、最適な施設配置や効率的な誘導などの対策に貢献できます。一方で、人流の目視追跡には多大な労力を要するため、現実的ではありません。 本研究では、広範囲に撮影した複数のカメラ映像を対象に、AIで人を検知し、その移動軌跡を予測しながら、地図上に人流を可視化する技術を開発しています。これにより、効率的な人流把握が可能となります。 ■AI・データサイエンス論文集（2023年4巻3号）複数カメラ画像を用いた広域の歩行者移動軌跡計測システム開発研究 ■第69回土木計画学研究発表会講演集（2024年）スクランブル交差点におけるAIを活用した複雑な歩行者流動計測に関する研究 ■当社リリース（2025.07.30）複数カメラとAIによる歩行者の移動軌跡計測技術を開発しました ～スクランブル交差点での検証～ AIを用いた電力需要と太陽光発電量の予測 ビルの省エネ対策として、屋上で太陽光発電を実施し、消費電力量を可視化するエネルギー・マネジメント・システム(EMS)の導入が推進されています。一方で、一般的なEMSは、発電量や消費電力量の計測・可視化にとどまり、将来の発電量や電力需要量を予測するまでには至っていません。 本研究では、気象予報値や滞在人数などを基に、34時間後までの電力需要量と太陽光発電量を予測するAIを開発しています。それにより、余剰電力の効率的な売却、安価な夜間電力による蓄電池充電などの操作が可能となります。また、AI未使用の場合と比較して、年間で約2割の電力量料金の削減が期待できます。 ■AI・データサイエンス論文集（2023年4巻3号）業務用建物を対象とした電力需要・太陽光発電予測と予測制御型 BEMS の有効性検討 ■当社リリース（2024.04.26）AIを用いた予測制御型エネルギーマネジメントシステムを開発しましたAIを用いた予測制御型エネルギーマネジメントシステムを開発しました

設計図面照査システムの開発 公共工事における設計ミスは重大な問題です。また、設計成果である図面や設計計算結果の妥当性、および図面との整合性のチェック作業は項目や量が膨大で、人がチェックすると漏れが残る可能性があります。 そこで本研究ではDXを活用し、人が極力介在しないことでミスを可能な限りなくす「設計図面照査システム」を開発しました。図面や設計計算結果の整合性を自動的にチェックするシステムです。これまでは人が網羅的にエラーチェックの作業をしていましたが、自動化によってチェック漏れの懸念が軽減でき、設計成果のミス防止（品質確保）と照査技術者の負担軽減を実現しました。 ■当社リリース（2025.04.14）生産性向上と品質確保に向けた社内（業務支援／自動チェック）システムを開発しました 専門知識を獲得したAIを用いたチャットボットの開発 社内には多くの文章データが蓄積されていますが、これまではほとんど有効活用されていませんでした。生成AIの登場により、生成AIを用いたデータ検索システム（RAG）のサービスが展開されていますが、社内情報を扱うためには外部環境に依存しないシステム設計が必要です。 そのため、自社のクラウド領域内で検索システムを構築し、ユーザーがチャット入力によって自社の文章データにアクセスできるアプリを構築しました。また、当社独自のシステムであるため、自由なカスタマイズが可能で、ニーズに応じた改良が可能です。 ■当社リリース（2025.04.14）生産性向上と品質確保に向けた社内（業務支援／自動チェック）システムを開発しました 録音データから話者分離した自動議事録作成 AIを搭載したWeb会議ツールは多く存在しますが、当社のように機密性の高い情報を扱う場合は、外部ツールを使用できない場面があります。この問題を解決するため、自社のクラウド領域に限定したデータ保存と、音声認識AIを導入し、独立した環境で音声データの文字起こしを実現しました。 本システムは、録音・録画したデータをアップロードすることで、自動で文字起こし、話者分離を行います。また、上記の結果をもとに生成AIが議事録や要約資料を生成します。社内では、これらの機能をwebブラウザから利用できます IoTシステムの開発 Society5.0の社会では、ヒトとモノがインターネットにつながることでさまざまな情報が共有され、社会の課題解決や新たな価値の創出が期待されています。現状、IoTに関するサービスやビジネスは多数存在しますが、機能・コスト面での課題もあります。 本研究では、センサ類、通信方法、Webシステムなどについて調査・検討し、当社独自のIoTシステムを開発しています。さらに、社内ニーズに応じた実証実験を行い、調査業務の低コスト化、分析の高精度化など、社内業務の効率化・高度化に貢献しています。 ■第78回土木学会年次学術講演会概要集（2023年）IoT機器を活用した水位計測技術に係る研究 3Dモデリング・仮想空間に関する研究 BIM/CIM推進において重要な3次元点群データの実務活用に向け、深層学習を用いた点群セグメンテーション技術を適用し、3次元地形モデリング手法を検討しました。実データに基づき、設計・維持管理に必要な情報を保持しつつ効率的にモデル化できる手法を示し、モデリング作業の高度化・省力化への有効性を明らかにしています。 上記に加え、現実空間を仮想空間上に再現する技術も開発しています。デジタルツイン技術の基盤として、都市計画や自然再生などさまざまな分野への展開が期待できます。 本手法は、可視化のコストを引き下げる技術です。河川・道路分野等の幅広い分野に適用し、設計成果品の照査、景観検討、合意形成ツール等への展開が期待できます。 ■AI・データサイエンス論文集（2023年4巻3号）点群セグメンテーションを用いた３次元モデリング手法の検討　－河川構造物設計・維持管理分野への適用－ 因果分析モデルの開発 「なぜ起きたのか」「何を変えれば結果が変わるのか」を明確にするためには、観測された事象から原因と結果が連鎖する因果構造を推定する必要があります。類似した手法である相関分析や回帰分析では、1対1や1対多といった限定的な因果構造の把握は可能ですが、因果の方向性や、複数の要因が複雑に絡み合う多対多の因果構造を捉えるには十分ではありません。 そこで、AIを活用して変数間の関係を効率的に探索し、複雑な因果構造を自動的に推定するモデルを開発しています。現在、インフラ設備の劣化診断などへの適用を進めており、劣化要因の特定や対策効果の把握を通じて、維持管理計画の最適化への貢献が期待されます。 3次元設計支援システムの開発 近年、建設業界では、設計情報などの情報を設計・施工・維持管理等の各段階でデジタルデータとして共有・活用していこうとするBIM/CIMの取り組みが進められれています。 本研究では、BIM/CIMの中で重要な情報として位置づけられている3次元モデルを中心とした設計支援システムを開発しています。本システムでは、複数のテンプレートデータを活用して、2次元の図面や構造の安定計算と連動して、3次元モデルを作成することが可能であり、設計の効率化や高度化が可能となります。 ■当社リリース（2025.10.09）「3次元設計支援システム」の機能を向上し、設計業務の効率化・高品質化を進めています ～建設技術研究所の設計革命、そして次世代の標準へ～

人の手に頼らないロボット点検技術 従来、トンネルなどの保守保全作業のうち、点検は専門技術者の目視確認や打音検査により行われ、多くの手間や時間がかかるとともに作業中のつい落などの危険性が伴うものでした。また、打音検査を実施できる技術者不足も今後懸念され、これを補完・支援するための遠隔・非接触計測技術の社会実装が強く求められていました。こうしたニーズに応えるため、ハンマーの代わりに覆工コンクリートを振動させる「振動励起レーザー」と耳の代わりに振動を計測する「振動計測レーザー」の2種類のレーザーを用いて、打音検査を遠隔・デジタル化する「レーザー打音技術」の研究開発を進め本格的な社会実装に向け準備を進めてきました。 打音検査を遠隔・デジタル化することで安全確保と個人の技量差を解消 「レーザー打音検査装置」による計測では、技術者が危険な高所作業で打音検査を行う必要がなく本質的な安全が確保されるとともに、個人の技量差を解消することができます。さらに本装置で計測することにより、コンクリート損傷の診断品質が向上するとともに、トンネル健全性に関して定量的に記録を残すことができ、例えば数年前の記録と比較することで、コンクリートのはく落につながる劣化の進行度を診断することが期待できます。このような記録を継続的に取得することで、定量的な内部損傷等の経年変化の把握や劣化の進行把握も可能になり、点検・維持管理活動の効率化、高度化に寄与します。「レーザー打音検査装置」は、トンネルの覆工コンクリートに着目して開発されたものですが、今後はさまざまなインフラ構造物などへの適用を進めるとともに、人の手だけに頼らない安全で確実な点検ロボットの実現に向けた開発を進めていきます。 この技術は、以下の媒体に掲載されました。　◆朝日新聞　承諾番号：22-098　◆朝日新聞デジタルWeb　◆朝日新聞社YouTubeチャンネル

36時間先まで予測する水災害リアルタイム地図情報サービス 『RisKma』（水災害リスクマッピングシステム）は、近年頻発するゲリラ豪雨や集中豪雨などを予測し、それに起因する水災害の発生リスク情報をリアルタイムで発信するWebサービスです。一般ユーザーの方でも、ブラウザなどでアクセスしていただくことで、マップ上に表示される雨量予報や浸水リスク、ゲリラ豪雨予報などをご覧いただけます（無料）。現在の機能では、36時間先までの雨量分布予報が可能です。また、累加雨量分布を5分間隔で配信するため、現在の状況がリアルタイムで把握できます。浸⽔リスクに対しては、ゲリラ豪⾬による内⽔氾濫のリスク情報や、バーチャル⽔⾯マップの表⽰があります。内水氾濫は、リアルタイムかつ60分先までの浸水リスクの解析・予測情報を、全国250mメッシュで5分おきに提供しています。バーチャル水面マップでは、任意の場所の標⾼と、近隣のリアルタイムの河川⽔位を拡張した⽔⾯との標⾼差が表現されます。ゲリラ豪雨予報については、関東・北陸・中部地域を対象とし、2～3時間先までの豪雨情報を表示します。なお、これらの水災害リスクが発生した際には、情報をメールで配信するサービスも同時に展開。ユーザーに対して、リアルタイムな内水氾濫・ゲリラ豪雨リスクを伝えます。 流域水循環モデルの構築と自治体・法人向けサービス 当社では、西日本の四国全域を対象として流域水循環モデルを構築し、1ヶ月先までの渇水予測情報を提供できるシステムを構築しました。流域水循環モデルは、分布型流出解析モデルとUNSAF地下水モデルをカップリングしています。これにより渇水リスクの情報提供が実現。水資源の管理者による効果的な渇水対策の実施に貢献します。現在、このプラットフォームを発展させて、洪水時だけでなく平常時・渇水時の施設のオペレーションや河川利用に役立つ情報を提供するシステムを開発しています。そのほか、当社では自治体や法人向けに、豪雨・洪水・内水対策に対する水災害対策コンサルティングや、RisKmaの水災害関連データの提供を行っております。洪水浸水想定区域図や営業拠点登録、洪水警戒危険度分布、土砂災害警戒地域、数値データによる情報配信など、幅広い機能をカスタマイズしてご活用いただけます。

費用も時間も大幅削減〜特許：下水道雨天時浸入水検知システムの開発 大雨などが降ると下水道管路施設から水が溢れ出すことがあります。原因はさまざまですが、たとえば下水管の老朽化によってヒビやすき間ができていたり、マンホール蓋に破損があったりする場合、そこに雨天時浸入水（※）が流れ込む事態が引き起こされ、前述の現象が起こるのです。※雨天時浸入水とは、分流式下水道の汚水管に雨天時に浸入する水や、地下水位以下に埋設された汚水管に浸入する水などのこと 雨天時浸入水の放置は多くのデメリットを生み出します。たとえば計画量以上の水が流れ込んでしまうと、浸水被害やポンプ場に大きな負荷がかかります。さらに、土砂堆積などが雨天時浸入水と一緒に引き込まれると、浚渫費等の管路施設維持管理の増大にもつながるでしょう。そのほか、市町村で増大した雨天侵入水によって流域負担金の増加も考えられます。雨天時浸入水によって下水道処理場への流入量が増えると、それを処理するための費用も大きくなり、結果下水道経営の圧迫にもつながります。しかし、従来の流量計や水位計を用いた下水道の雨天時浸入水検知には高額の調査・分析費がかかるため、調査範囲を限定するしかありませんでした。こうした背景を踏まえ、当社は雨天時浸入水を安価で迅速に検知することを目的に技術開発をスタートさせました。 音響データによる機械学習モデルで雨天時浸入水を予測・検知 雨天時浸入水の検知を行うために、当社は音声データに着目しました。具体的には、流水音を含む音響データの音響特徴量パターンや、無降雨時の流水音を含む音響データと、無降雨時とは異なる条件下での流水音の音響データ、その一方もしくは両方から抽出された音響特徴量パターンなどを、機械学習を使いモデル化。観測データと照合させ、雨天時浸入水の有無をAIなどを使い予測・検知します。導入後、調査及び分析費用が従来比50％程度削減できたうえに、AIを用いることで分析時間も大幅に短縮されました。この下水道雨天時浸入水検知システム研究の成果は、国土交通省の実証事業で評価を受け、特許査定を得ることもできました。 特許番号　特願2018-207773発明名称　不明水検出装置、不明水検出方法、プログラム及び不明水検出システム※国立研究開発法人産業技術総合研究所と共同特許 ◆第5回インフラメンテナンス大賞「特別賞」（国土交通省）受賞◆電波タイムズ紙（2022年3月11日 金曜日 朝刊）で紹介されました（PDF）

土木・まちづくり視点からの地域貢献！　東京・日本橋地域の新たな魅力創出に向けて ※弊社独自の研究として取り組んだもので、他の機関・団体は一切関係ありません。 建設技術研究所は、一般社団法人日本橋浜町エリアマネジメントの正会員として、本社が位置する浜町・人形町地域の魅力向上のため、土木・まちづくり視点からの地域貢献活動を行っています。例えば、地形・地質の成り立ちを分析したうえで、地域らしい風景の抽出、埋め立てられた浜町川の水辺復活の技術検討、スーパー堤防などの技術・法令を踏まえた浜町・隅田川一帯構想の提案などを行い、これらの成果を、日本橋地域の過去・現在を知る小冊子『日本橋地域（浜町・人形町）　歴史・文化の再発見と新たな魅力創出』としてとりまとめました。日本橋周辺では、首都高速道路の地下化などが脚光を浴びる一方で、まだ広く知られずに埋もれている地域資源・地域文化が残されています。その奥深い歴史、誇るべき文化の形成過程を、建設技術研究所らしい土木・まちづくりの視点から分析し、その隠れた魅力を解き明かすことにより、日本橋地域がより一層魅力あるまちとして持続的に発展するための可能性を提案し続けています。 日本橋地域魅力復活プロジェクト 2018～2019年の「日本橋地域特性研究」のなかで、「日本橋地域魅力復活プロジェクト」と題した章を設け、日本橋の魅力を再発見する取り組みを行いました。 ■景観・観光スポット発掘の調査研究日本橋をさまざまな角度から捉え、最終的には「日本橋風景10選」をピックアップしました。この選考前には、日本橋地域らしさの評価や、日本橋地域らしい風景の抽出などを行っています。 1.浜町公園（清正公寺）2.水天宮3.日本橋七福神（小網神社ほか）4.トルナーレ広場（新しい地域交流拠点）5.浜町緑道（浜町川復活）6.清洲橋7.大観音寺に続く町並み8.蛎殻町公園（旧有馬邸）と有馬小学校（元復興小学校）9.明治座10.隅田川プロムナード

災害時やパンデミック時に重要性がさらに高まる物流について、道路交通計画や防災計画の視点から研究 当社は、苦瀬博仁研究顧問（東京海洋大学名誉教授）のご指導のもと、都市・地域の発展や災害時、パンデミック時に欠かすことのできない物流の重要性や必要性から道路交通計画の方法論ならびに災害時に備えたインフラストラクチャーやライフラインの防災計画などを研究する物流研究会を定期的に開催しています。これまでの主な研究成果は、苦瀬研究顧問の監修のもと当社社員が執筆した書籍「物流からみた道路交通計画」（大成出版社：2014年2月発行）、ならびに当書籍に新たな知見を加えて苦瀬研究顧問から当社社員にわたりリレー形式で執筆した輸送経済新聞のリレー連載「物流からみた道路交通計画（全12回）」（2015年9月～2016年6月）などがあげられます。また、これらの研究成果については、社内外でセミナーを開催するなど情報発信も積極的に行っています。ますます深刻化する多様な課題を解決すべく研究に取り組んでいます。 新聞連載「物流から見た道路交通計画」