橋梁・トンネル点検の効率化と点群データ活用法 

 点群データとは？ 

 

「点群データ」とは、3次元空間上の多数の点の集合で、各点がXYZの座標（場合によっては色や反射強度などの属性情報も含む）を持っています 。3Dレーザースキャナや写真測量（フォトグラメトリ）などの技術を使って現実の構造物や地形をスキャンすると、このような点の集まりとして形状をデジタル記録できます 。点群データは構造物や地形の形状を精密に再現できる価値の高いデータであり、土木・建設分野を含む多様な分野で活用が進んでいます 。 

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特に絶対座標付きの点群データが重要です。絶対座標とは、世界測地系などの統一基準に基づいた座標のことで、点群を地図座標や既存図面と照合したり、過去・未来のデータと比較したりする際に不可欠です。例えば橋梁点検では、構造物の点群モデルを毎回同じ基準座標で管理することで、わずかな変位や傾きの変化を把握できます 。絶対座標に紐づいた点群データなら、構造物の動きや変形を定量的に捉えることができ、長期的な維持管理に役立つと期待されています 。 

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橋梁・トンネル点検における

点群データ活用法 

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従来の橋梁やトンネルの点検は、技術者が高所作業車や足場を用いて近接目視で劣化を確認し、ひび割れ幅を定規で測るといった手作業が中心でした。これらの方法では作業時間が長く、危険を伴い、計測できる箇所も限られるという課題がありました。点群データを活用した点検手法は、こうした従来法と大きく異なります。ドローン搭載カメラや地上LiDARで構造物全体をスキャンし、高密度な3D点群と画像を取得することで、現場の隅々までデジタル記録することが可能です。取得した点群はオフィスでじっくり解析できるため、現地での作業回数を減らしつつ詳細な状態把握を実現します 。 

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具体的な活用方法として、まずクラック（ひび割れ）検出があります。点群データと高解像度の写真を組み合わせることで、画像上で発見したひび割れやコンクリート剥離が橋梁のどの部位にあり、実寸でどれくらいの大きさかを正確に把握できます 。最新の画像認識AIを活用すれば、撮影した写真を点群上の対応位置に自動マッピングでき、写真中のヒビや剥離の寸法を3Dモデル上で計測することも可能です 。これは、劣化の見落とし防止や補修箇所の正確な特定につながります。 

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次に変形測定です。例えばトンネルでは、従来は一定間隔ごとに定めた測点だけを計測し内空変位（断面収縮など）を推定していました。しかし3Dレーザースキャナでトンネル全周をスキャンすれば、断面全体のどの位置がどれだけ変位したかを面的に把握できます 。取得した3次元点群を解析することで、トンネルの変形量を任意の断面で算出でき、従来法では見えなかった微小なゆがみも検出可能です 。このように、点群データ解析による変位計測は、構造物の健全度を定量評価する強力な手段となります。 

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また、耐久性評価への応用も進んでいます。コンクリート橋梁の場合、点群データから表面の凹凸を精密に分析することで、剥離や鉄筋露出といった劣化現象を検知できます 。実際、LiDAR点群を用いてコンクリート表面の微細な欠陥を抽出し、劣化分布図を作成する試みも報告されています 。点群データを時系列で比較すれば、劣化の進行度合いを定量化することも可能になるため、構造物の耐久性や劣化進行の評価に役立ちます。 

 

点群データ活用による効率化事例 

 

事例1：橋梁の劣化診断 

ある道路橋の例では、ドローンを用いて橋梁全体を撮影・点群化し、劣化部位の診断に役立てました。高所や狭隘部もドローンで容易に近接撮影できるため、従来は困難だった支承部などの点検も安全に実施できます 。取得した点群と写真から橋のデジタルツイン（3Dモデル）を構築し、ひび割れや剥離の位置・規模を詳細に把握しました。点検技術者はこのモデル上で劣化箇所を一元管理し、補修の優先度判断に活用しました。その結果、作業車の使用期間短縮や高所作業の削減が可能となり、現地作業の負担が大幅に軽減しました 。実際に、自律飛行ドローンの導入によって「従来手法と比較し3～4割程度の業務省力化・効率化を実感している」ケースも報告されています 。点群データによる精密診断により、効率性と信頼性の両面でメリットが得られた好例です。 

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事例2：トンネルの変位測定 

トンネル点検では、3Dレーザースキャナを活用した変位計測が従来法を置き換えつつあります。従来はトンネル内径の変化を把握するためにごく限られた測点での計測しかできず、全体像を掴むのは容易ではありませんでした 。ある事例では、車載型のレーザースキャナをトンネル内で走行させ、走行しながらトンネル壁面をスキャンしました。その結果、前後20mの区間を約6分で測定し、点群データとして即座に表示することに成功しています 。得られた点群は約5ミリの精度でトンネル内面形状を捉えており、従来のトータルステーション計測では得られない高密度な変位分布を把握できました 。このように点群計測を用いることで、トンネルの沈下や収縮のごく小さな変形まで検出でき、しかも計測時間も大幅短縮できるため、トンネル健全度のモニタリングが効率的かつ高度になります。 

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事例3：維持管理の長期計画への応用 

点群データは、構造物の長期的な維持管理計画にも威力を発揮します。例えば橋梁の定期点検ごとに点群データを蓄積していけば、劣化や変形の進行を時系列で比較できます。ある自治体では、小規模橋梁の点検で取得した点群データからバーチャルな3Dモデル（デジタルツイン）を作成し、これを関係者間で共有して補修計画の立案に利用しました 。現地での確認作業は点検時の1回にとどめ、以降はデジタルツイン上で劣化箇所をマーキングしたり、補修工法の検討を行うことで、維持管理サイクル全体の効率化を実現しています 。3Dモデルは橋梁の現状を忠実に記録しているため、将来の改修時に過去の状態を振り返るアーカイブとしても有用です 。このように、点群データの継続的な活用は長期的な予防保全計画に役立ち、限られた予算内で効果的にインフラを維持管理することに貢献します。 

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点群データ導入のメリットと課題 

メリット: 点群データ活用によって橋梁・トンネル点検は様々なメリットを享受できます。まず時間短縮です。ドローンやレーザースキャナを用いることで、現地での点検作業時間を劇的に削減できます。実際に、高所作業車を用いた場合に4～6時間かかっていた現地調査が、ドローン点検では1～2時間程度で完了した例があります 。次にコスト削減も見逃せません。点検に必要な人員や重機の稼働時間が減るため、人件費や機材レンタル費用の圧縮につながります 。加えて、短時間で調査が終われば道路規制の短縮にもなり、社会的コストの低減効果も期待できます。 

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安全性向上も大きなメリットです。従来、人が立ち入るのが危険だった橋梁の桁下部やトンネル天井部なども、遠隔計測なら人が直接触れる必要がありません。実際に自動飛行ドローンと点群技術を組み合わせることで、検査員が橋梁下の狭隘空間に降りなくても劣化部を確認でき、安全性が飛躍的に向上した事例があります 。さらにデータの客観性と網羅性もメリットです。点群データは構造物全体をもれなく記録するため、従来法では見落としがちな微細な損傷までデジタルデータとして残ります 。これにより、後からデータを再解析したり専門家同士で検討したりといった柔軟な対応が可能で、点検結果の信頼性と再現性が高まります。 

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一方、導入にあたってはいくつかの課題も認識しておく必要があります。最大の課題の一つはデータ量と処理です。高密度な点群データはファイルサイズが非常に大きく、保管や共有が容易ではありません。例えば橋梁1径間を詳細にスキャンすると数千万点にも及ぶ点群が得られ、その容量は数GB単位になることもあります。そのため、データ転送に時間がかかったり、クラウドにアップロードするにも通信がボトルネックになる場合があります 。また、専門的なソフトウェアとハードウェアも課題です。点群データを可視化・解析するには高性能なワークステーションや高価なソフトが必要となるケースが多く、これが自治体や中小企業での活用を阻む一因となっています 。近年はオープンソースの点群処理ソフトも登場しつつありますが、依然として扱いには専門知識が求められる場面が少なくありません 。さらに、精度管理も重要な課題です。絶対座標で点群を取得するにはGNSS測位や既知点との合致が必要ですが、機材の校正誤差や測位誤差があると点群同士や図面との整合が取れなくなる恐れがあります。精度の高い測位（RTK-GNSSや既設基準点の利用）や十分な重複スキャンによる後処理調整（レジストレーション）など、データ取得・処理フロー全体での品質管理体制を整えることが求められます。 

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LRTKによる点群データの取得と活用 

 

近年、このような点群データ活用をより手軽にするソリューションとして注目されているのがLRTKシリーズです。LRTK（レフィクシア社）では、誰でも簡単に高精度の絶対座標付き点群を取得できるデバイスとクラウドサービスを提供しています。例えばLRTK Phoneは、スマートフォンに装着して使えるポケットサイズのGNSS-RTK受信機で、iPhoneやAndroid端末の内蔵LiDARと組み合わせて手軽に点群計測が可能です。RTK-GNSSによりセンチメートル級の測位を行いながらスマホの3Dスキャン機能で点群を取得することで、煩雑なターゲット設置なしに自動で座標を付与した3D点群を記録できます 。実際、マーカーを設置・測量して後で点群に合わせ込む従来手法に比べ、測定前の準備時間を大幅に短縮できる革命的な手法と言えます 。 

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一方、より広範囲の高精細スキャンにはLRTK LiDARデバイスが活用できます。LRTK LiDARはGNSS-RTK技術と高性能3Dスキャナを組み合わせたデバイスで、なんと最大200m先の構造物まで正確かつ迅速に点群取得可能です 。橋梁のように大きな構造物でも、これ一台で遠方から一気にスキャンでき、広範囲の測量や複雑な地形・構造物の計測にも対応します 。取得される点群は膨大ですが、LRTKではその場でスマホ上に最大1,500万点の点群を数分で仮表示し、欠測や乱れがないか即時チェックできる仕組みを備えています 。これにより、取りこぼしがあれば現場で直ちに再スキャンできるため、誰でも簡単にミスなく高精度データを取得することが可能です 。 

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さらにLRTKはクラウド解析・共有機能も充実しています。計測した点群データは自動でクラウドにアップロードされ、一元管理されます。専用ソフトを持っていなくてもウェブブラウザ経由で点群データを閲覧でき、座標の確認や距離・勾配の測定などもクラウド上で完結します 。これにより、離れたオフィス間でも同じ3Dデータを見ながら議論でき、遠隔地との共同作業も円滑です 。土量計算や出来形管理など土木分野特有の解析機能もクラウド上で提供されており、現場でスキャンしたデータを即座に土木設計や維持管理に役立てられます 。要するに、LRTKを導入すれば高精度な位置情報付き点群を誰もが手軽に取得・活用できる環境が整うのです 。 

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今後、LRTKのような手法が普及すれば、橋梁やトンネルの点検・維持管理はさらに効率化が進むでしょう。絶対座標付きの詳細な点群データが容易に得られることで、インフラ分野におけるデジタルツイン構築が加速し、AIによる自動損傷検出や劣化予測との連携も期待できます。点群データ活用はまさに土木DX（デジタルトランスフォーメーション）の鍵となる技術です。重要インフラの老朽化が進む中、安全・確実かつ省力的な点検を実現するために、点群データとその取得技術であるLRTKの活用をぜひ検討してみてください。