土木工事の施工管理や維持管理では、現場ごとに多くの情報を扱います。進捗、品質、設備の状態などを、関係者間で正確に共有することに課題を感じている方も多いのではないでしょうか。
こうした課題への対応として、土木分野でもデジタルツインの活用が注目されています。現場の情報をデジタル空間で扱えるようにすることで、状況の把握や検討を進めやすくなるためです。
この記事では、土木におけるデジタルツインの基本やできること、国土交通省の実証事例を解説します。
土木におけるデジタルツインとは?
土木におけるデジタルツインとは、現実の現場や構造物の状態をデジタル空間に再現し、データをもとに可視化・分析・シミュレーションをおこなう考え方です。
現場で取得した画像や点群データ(対象物の形や位置を多数の点の集まりとして表したデータ)、センサーデータ、施工記録などを活用します。これらを組み合わせることで、現場の状況を関係者が確認しやすくなります。
土木分野では、施工計画や施工管理、品質管理、インフラの維持管理などでデジタルツインの活用が進められています。現実の状態とデジタル空間の情報を照らし合わせることで、判断や情報共有を支援する技術です。
BIM/CIMとデジタルツインの違い
BIM/CIMとデジタルツインは関連する技術ですが、同じ意味ではありません。
BIM/CIMは、構造物の形状を3次元モデルで表し、属性情報や図面、施工に関する情報を管理する仕組みです。一方、デジタルツインは、BIM/CIMモデルに現場で取得したデータを組み合わせ、現実の状態を把握・分析することまで含みます。
| 比較項目 | BIM/CIM | デジタルツイン |
|---|---|---|
| 主な目的 | 設計の可視化・図面作成 | シミュレーション・予測・最適化 |
| 扱う主なデータ | 3次元モデル、図面、属性情報 | 3次元モデルに加え、点群、画像、センサーデータ、施工記録など |
| 活用フェーズ | 主に設計〜施工 | 企画〜設計〜施工〜維持管理 |
| データの更新頻度 | 設計変更・施工・維持管理時 | リアルタイム(秒〜分単位)や定期更新 |
BIM/CIMは、デジタルツインを実現するための基盤の一つです。3次元モデルや情報を整備した上で、現場のデータを重ね合わせることで、より実務に生かせるデジタルツインにつながります。
土木分野でデジタルツインが注目される理由
土木分野でデジタルツインが注目されるのは、施工の生産性向上や品質管理の高度化に役立つことが期待されているためです。
国土交通省は、建設現場の生産性向上や品質管理の高度化等を図るため、PRISM予算により、AI・IoTをはじめとした新技術や、建設現場から得られるデジタルデータを活用した革新的技術を公募しています。
技術提案では、
- AI・IoT等を活用して土木・建築工事における施工の労働生産性の向上を図る技術
- 取得データを活用して土木工事における品質管理の高度化等を図る技術
対象とされています。
実際に、デジタルツインを活用した施工管理の効率化、遠隔地を含む関係者間の情報共有、現場情報をもとにした自動運転のコントロールなどの試行例も示されています。こうした活用により、現場の情報を生かして施工管理や品質管理を進めやすくなる点が、デジタルツインが注目される理由の一つです。
参考:「建設現場の生産性を飛躍的に向上するための革新的技術の導入・活用に関するプロジェクト」(国土交通省)(https://www.mlit.go.jp/tec/constplan/)
土木分野のデジタルツインでできること
ここでは、土木分野において、デジタルツインで実現できる代表的な3つのことを解説します。
土木分野のデジタルツインでできること1:施工計画・施工管理を効率化
デジタルツインを活用すると、現場データをデジタル空間で可視化・共有でき、施工計画や施工管理を進めやすくなります。
例えば、施工の進捗や現場の状況をモデル上で確認すれば、現場にいない関係者も情報を把握可能です。発注者や施工管理者、協力会社などが同じ情報を確認できるため、打ち合わせ時の認識のずれも抑えやすくなります。
また、施工計画の変更や現場での判断を共有する際は、形状や進捗だけでなく、判断した理由も残すことが重要です。変更理由や確認内容を記録に残し、属性情報として関連するモデルやデータに紐づけることで、後から経緯を確認しやすくなります。こうした情報整理により、手戻りの削減や意思疎通の円滑化につながります。
土木分野のデジタルツインでできること2:品質管理・安全管理を高度化
デジタルツインは、土木現場の品質管理や安全管理を高度化するためにも活用できます。
3次元レーザースキャナで取得した点群データや各種センサーの情報を活用すると、施工対象の形状や状態を面的に把握しやすくなります。従来は一部しか確認できなかった作業でも、より広い範囲の情報を扱える可能性があるでしょう。
ただし、点群データは計測機器から見える範囲を記録するため、障害物の裏側などの死角ではデータが欠ける場合があります。活用する際は、計測できている範囲を確認し、必要に応じて計測位置を増やしたり、目視点検などを組み合わせたりすることが必要です。
土木分野のデジタルツインでできること3:インフラの維持管理を効率化できる
デジタルツインは、道路、橋梁、ダムなどのインフラ維持管理にも活用できます。
点検で取得した画像や点群データ、過去の補修履歴を構造物ごとに整理すると、状態の変化や補修の経緯を確認しやすくなります。紙や複数のシステムに情報が分かれている場合にも、必要な情報を探す手間を軽減しやすいでしょう。
蓄積したデータは、点検結果や補修履歴を確認し、点検・補修の優先順位を検討する際の材料として活用できます。維持管理の記録を継続して更新することは、構造物の状態や対応履歴を把握し、維持管理業務を進めやすくする上で重要です。
土木業界におけるデジタルツインの活用事例
国土交通省は、AI・IoTや現場データを活用し、施工の労働生産性向上や品質管理の高度化を図る技術を現場で試行しています。
ここでは、同プロジェクトで紹介されているデジタルツインの活用例をもとに、施工管理・品質管理・維持管理での活用方法を紹介します。
施工管理における活用事例
五洋建設、大阪大学、ショージ、NSW、ネクストスケープのコンソーシアムによる「熊本57号笹原トンネル新設工事」の試行事例です。資料では、IoT機器情報・施工状況・施工記録を収集・可視化し、AI分析に活用する流れが示されています。
AI機能を搭載したデジタルツインを活用して現場の施工管理を効率化するとともに、VR遠隔臨場を実施し、遠隔地を含む関係者間で円滑なコミュニケーションを図るとしています。
また、切羽観察記録などをVRで可視化する例も挙げられています。デジタルツインに集約した現場情報をもとにした、自動運転のコントロールも取り組みの一つです。
品質管理における活用事例
五洋建設、大阪大学、ネクストスケープのコンソーシアムによる「熊本57号笹原トンネル新設工事」の試行事例です。
3次元レーザースキャナを搭載した自動巡回ロボットにより、覆工コンクリートの形状を面的に計測します。デジタルツイン上では、覆工コンクリートの厚さを自動計算・可視化します。
資料では、出来形管理の自動化による人員削減に加え、従来の「抜き取り検査」を「全量化」して不良の見逃しをなくし、品質管理の高度化を図るとしています。
維持管理における活用事例
愛亀、環境風土テクノ、建設IoT研究所、宮城大学、北海道大学のコンソーシアムによる「令和3-4年度 松二維持工事」の試行事例です。
この事例では、路面撮影映像による道路損傷調査に加え、補修工事で映像から再構成した3次元点群データを活用しています。道路損傷調査の結果と補修記録をデジタルツイン化することで、維持管理業務の効率化を図る取り組みです。
維持管理では、損傷の情報だけでなく、いつ、どこを、どのように補修したかという記録も重要です。点検・補修データを継続して蓄積し、確認しやすい形で可視化することが、適切な維持管理につながります。
出典:「建設現場の生産性を飛躍的に向上するための革新的技術の導入・活用に関するプロジェクト」(国土交通省)(https://www.mlit.go.jp/tec/constplan/)
まとめ:デジタルツインを活用して土木DXを推進しよう
- デジタルツインは、現場や構造物の状態をデジタル空間に再現し、データをもとに可視化・分析する考え方
- BIM/CIMはデジタルツインの基盤の一つであり、現場データと組み合わせることで施工・品質・維持管理に活用しやすくなる
- 国土交通省の実証事例では、施工管理の効率化、覆工コンクリートの全量管理、道路維持管理データの活用などが試行されている
デジタルツインは、BIM/CIMや現場データを組み合わせ、施工から維持管理までの情報を活用しやすくする考え方です。実際の現場では、施工管理・品質管理・維持管理など、目的に応じた活用が試行されています。
まずは、自社の施工管理や維持管理業務において、デジタルツインを活用できる場面がないかを確認してみましょう。
株式会社アラヤ
先端AIとニューロテックを基盤とするディープテックベンチャーです。ムーンショット型研究開発への参画をはじめ、企業・大学との共同研究実績を多数有し、現役研究者とエンジニアが一体となった研究支援を提供しています。大学・研究機関における持続可能な研究体制の構築と研究力強化に貢献してまいります。
主な事業概要:
AIアルゴリズム開発(ディープラーニング・エッジAI・自律AI)、建設DXソリューション、研究現場の業務効率化支援(Research DX)など、基礎研究から社会実装まで一貫して手がけています。
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