■スカパーなど／衛星防災情報サービス提供／衛星と地図データ活用して災害予測

衛星通信サービスを手がけるスカパーJSAT、地図事業を展開するゼンリン、建設コンサルタント企業の日本工営の3社は15日、各社が保有する衛星データや地図データ、氾濫予測情報などを組み合わせ、近年多発する水害や土砂災害、地震、火山などにより発生する災害リスクの予測や減災、被災後の早期復旧に活用することができる国内初の「衛星防災情報サービス」の開発・提供に向けて業務提携したと発表した。本サービスは2021年の提供開始を目標としている。スカパーJSATと日本工営は、19年11月に業務提携しており、衛星データを活用した防災ソリューションを共同で開発し、平時におけるインフラモニタリングによる減災・防災事業を進めてきた。今回の業務提携により、防災ソリューションとゼンリンが保有する詳細な住宅地図データを組み合わせて解析することで、企業や自治体が管理する敷地や施設における災害リスクや災害発生後の被災状況を日本全国1741市区町村全地域において、より高精度に把握することができるようになる。個別建物レベルでの状況把握ができるものとしては、国内初のサービスだという。3社が開発する「衛星防災情報サービス」は、平時には衛星データを活用し、土砂斜面や河川堤防、道路などの社会インフラを広域にモニタリングする。そして災害発生時には衛星データを活用し、広域かつ、迅速に被害状況を把握し、救難・復旧活動の支援や2次災害の防止につなげる。昨今、多発している水害対策として、衛星データによる浸水検知技術に加え、今後は地形データや気象データに基づく氾濫予測技術や、SNSによる氾濫推定技術を活用し、速報性を高め、避難活動への活用に資するものを目指していく。（2020.10.28／3面）

■SIP自動運転／「SIP-adus Workshop」で先行公開

国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO、石塚博昭理事長）が管理法人を務め、内閣府が実施する戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第2期「自動運転（システムとサービスの拡張）」は、自動運転・運転支援に向けた地理系データ分野のアーキテクチャを設計し、交通環境情報の他分野での利活用を促進する情報ポータルサイトの構築を進めているが、今般、開発中の機能の一部を国際ワークショップ「SIPadusWorkshop2020」で先行公開することにし、Society5.0の早期実現を目指すことになった。SIP第2期「自動運転（システムとサービスの拡張）」では、自動運転を実現するために高精度3次元地図データや、インフラや車両プローブから生成される道路交通データなどの交通環境情報の整備・配信に取り組んでいる。これらの地理系データは自動運転分野以外の様々な分野でも利活用することが期待されており、これらの情報がより安全に使いやすい形で流通できるための仕組みづくりが重要であると考え「自動運転・運転支援に係るアーキテクチャの設計及び構築のための調査研究」事業を推進している。さらに、SIPの課題間連携として、自動運転と防災のデータ連携について実証してきた。この取組みを、より多くの人たちに知ってもらい、フィードバックを得るため、SPI第2期「自動運転（システムとサービスの拡張）／自動運転・自動支援に係るアーキテクチャの設計及び構築のための調査研究」事業で構築中の交通環境情報等について、国際ワークショップデータ利用者のニーズとデータ提供者のシーズについてマッチングを促進するポータルサイトを、11月10日から12日まで開催を予定している国際ワークショップ「SIP-adus Workshop2020」にて先行公開することにした。（2020.11.02／4面）

■国交省／i-Constructionを推進／新規7技術課題採択

国土交通省は、令和2年度建設技術研究開発助成制度に、i-Constructionを推進する、三次元視覚データを活用したトンネル施工管理の高度化など7技術を新規採択した。新工法、新材料を活用した技術開発について、3月～7月に公募し、建設技術研究開発評価委員会により、新技術課題7技術、継続課題10技術を採択した。今年度は、政策課題解決型技術開発公募（一般タイプ）応募15件のうち、「新工法を活用した建設現場の生産性向上に関する技術」のテーマより新規課題3件を採択。政策課題解決型技術開発公募（中小企業タイプ）新規課題応募9件のうち同テーマにより新規課題4件を採択。また、政策課題解決型技術開発公募（一般タイプ）継続課題応募10件の全てを採択した。政策課題解決型技術公募（一般タイプ）、及び同（中小企業タイプ）の概要（関係分）を次に示す。カッコ内は申請者・予定額。◎三次元視覚データを活用したトンネル施工管理の高度化（東京都市大学・包躍氏／898万円）：山岳トンネルにおける発破掘削では、発破後に設計断面と比較し凸部があれば整形作業を行う必要があるが、計測や把握の効率性に課題がある。そこで、カメラを用いて3D実映像と距離データとを取得し、3D実映像にトンネルの3D設計情報を重ね合わせて提示するシステムを開発する。遠隔からの切羽観察や形状データの取得を可能とするだけでなく、距離データから施工管理に必要な数値データを算出し、設計データと比較することで、次掘削や覆工計画に活用し、安全かつ効率的で経済的なトンネル掘削管理を実現する。◎3次元点群データを用いた公共構造物デジタルツインの成長型AI基板モデルの開発（法政大学・今井龍一氏／988万円）：この研究では、CIM及びi-Constructionの成果である3次元データ、道路管理者保有の道路図面・地図及び自動運転用地図のダイナミックマップを用いて、3次元点群データから道路地物を自動抽出する人工知能を開発する。そして、静岡県下を対象に、3次元点群データを構造化して法面、標識、電柱や車道部等の地物単位で時空間解析ができる公共構造物デジタルツインを実装し、有用性を検証する。これにより、対象地物の3次元点群データや台帳等へのアクセス時間の効率化を実現する。（2020.11.06／5面）