現在、政府では、サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムを構築することにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会「Society5.0」を実現すべく取り組んでいる。
 
Society5.0の実現は、都市の問題を扱う都市政策にとっても重要な課題であり、スマートシティの取り組みをはじめとして、都市政策の領域においても、データや新技術を活用し、人間中心のまちづくりをさらに進めていくことが喫緊の課題となっている。
 
このような問題意識のもと、国土交通省都市局では、2020年度から「Project PLATEAU（プラトー）」を新たにスタートさせ、「まちづくりのデジタルトランスフォーメーション（UDX：Urban Digital Transformation）」に取り組んできた。
その目的は、都市空間を「3D都市モデル」と呼ばれるデータによって再現し、これを活用してまちづくりに新たな価値をもたらすことにある。
このため、2020年度のPLATEAUでは、全国56都市を対象に、面積約10,000km²、建物約１千万棟という世界的にも前例のない規模で3D都市モデルを整備し、さらに、これを活用して40以上の実証実験やフィージビリティスタディを展開した。
 
また、3D都市モデルはオープンイノベーションの観点から、オープンデータ化を前提として整備しており、2021年３月から「Ｇ空間情報センター」において順次データを公開し、2021年８月に全国56都市のオープンデータ化を完了した。
データについては、政府標準利用規約などのオープンライセンスを採用することで二次利用を可能としており、各分野における研究開発や商用利用の活性化を狙っている。
 
本書では、Project PLATEAUの概要と今後の展開について紹介する。

PLATEAUでは、都市空間のデジタルツインあるいはまちづくりのDXを実現するための中核となる概念として、「3D都市モデル」を定義している。
 
3D都市モデルとは、単なる“都市空間の3Dモデル”ではない。
既に商用サービスやオープンデータとして提供されている一般的な“都市空間の3Dモデル”は、都市を構成する建物や橋、道路などのさまざまなオブジェクトをCADソフトなどを用いてモデリングし、サイバー空間上で表示する。
つまり、都市空間の“幾何形状”をサイバー空間上で再現するものであり、いわゆる「ジオメトリモデル（Geometry Model）」と呼ばれるものである。
 
PLATEAUが整備を進める3D都市モデルは、このような幾何形状（ジオメトリモデル）に、「建物」、「壁」、「屋根」などの地物定義や、「用途」、「構造」、「築年」、「災害リスク」などの活動的な意味（属性情報）―つまりヒトにとっての都市空間の意味―を付加した形で構築される点に最大の特長がある。
このような“都市空間の意味”は「セマンティクス（Semantics）」と呼ばれており、3D都市モデルとは「ジオメトリとセマンティクスの統合モデル」と呼ぶことができる（図-1）。
 
このような統合モデルを可能とするデータ形式として、「CityGML」が国際的な標準規格として定められており、今回整備した3D都市モデルもCityGMLを採用したものである。
PLATEAUでは、「3D都市モデル」を「CityGML形式により都市スケールで整備されたジオメトリとセマンティクスの統合モデル」と定義している。
 
3D都市モデルのセマンティクスを用いることで、ジオメトリモデルのみではできなかった高度な分析、可視化、シミュレーションを都市スケールで実現することが可能となる。
 
例えば、「屋根（roof）」の属性値が含まれたジオメトリを抽出し、角度や傾き、日陰などを入力することで、都市スケールで太陽光発電シミュレーションが可能とな
る。
また、屋内外の歩行可能な「床（floor）」や「歩道（sidewalk）」を抽出すれば、屋内外を含む立体的な避難シミュレーションを行うこともできるようになる。
他にも、建築物の「壁面（wall）」の位置や材質（material）情報を活用することで、騒音や電波の拡散・減衰シミュレーションなども可能となる。
 
このように、ジオメトリとセマンティクスの統合モデルは、都市空間の再現を限りなく緻密に行うポテンシャルを有している。
換言すれば、コンピューター／プログラムが認識する3D都市モデルのデータを限りなく現実に近づけることが可能となる、このようなデータの“マシンリーダブル（machine readable：機械可読性）”こそが、まちづくりのDX／都市空間のデジタルツインの実現に向けた3D都市モデルのポテンシャルであるといえる。
 
3D都市モデルのセマンティクスを生かしたユースケース開発はまだ萌芽的ではあるものの、国外ではCityGMLを採用する
動きが広がっており、今後のユースケース拡大が期待されている。
 
PLATEAUでは、3D都市モデルの整備とともに、これを用いたユースケースの開発、3D都市モデルの整備・利活用ムーブメントの惹起、オープンデータ化に取り組むことにより、まちづくりのDXを推進し、「全体最適・持続可能なまちづくり」、「人間中心・市民参加型のまちづくり」、「機動的で機敏なまちづくり」を実現していくことを目指している。

図-1　３D都市モデルの導入ガイダンス（国土交通省都市局）

前述のとおり、2020年度のProject PLATEAUでは、東京23区をはじめ全国56都市を対象に3D都市モデルのデータ整備を実施した。
 例え
3D都市モデルは、都市計画のために作成されている都市計画基本図などの都市の図形情報、航空測量などによって取得される建物・地形の高さや形状情報、都市計画基礎調査などによって取得された建物・土地の利用現況や災害リスク情報などの属性情報を用いて整備される。
すなわち、3D都市モデルの整備は、地方公共団体が保有する既存データを利用して作成することを基本としており、新規測量や新規データの取得は補完的に行われる。
このような方法によって、比較的低コストで3D都市モデルを整備することが可能となる（図-2、3）。

図-2　３D都市モデルの導入ガイダンス（国土交通省都市局）

図-3　３D都市モデルの導入ガイダンス（国土交通省都市局）

 
また、CityGML形式によって作成される3D都市モデルは、建物などの地物の表現に関して、LOD（Level of Detail）と呼ばれる概念を定義している。
LODとは、モデルの「詳細さの度合い（詳細度）」であり、一つのオブジェクトの幾何をその利用や可視化の目的に応じて、複数の段階に抽象化することを可能とする、マルチスケールなモデリングの仕組みである。
例えばLOD1は、建物図形に高さを与えた単純なモデルであり、低コストで都市スケールの3D都市モデルを整備するのに適している。
他方、LOD4は建物の屋内や付属物を含めたモデルであり、建物内外を含めた高精度のシミュレーションに利用可能である。
 
この仕組みにより、3D都市モデルは同じ地物に関する詳細度の異なるさまざまな情報を統合的に管理・蓄積・利用することが可能である。
例えば、投影縮尺に応じた適切な詳細度での可視化やユースケースに応じた最適なモデルの適用が可能となるなど、多様なアプリケーションで柔軟な利用が可能となる（図-4）。

図-4　３D都市モデルの導入ガイダンス（国土交通省都市局）

Project PLATEAUでは、多様な領域での活用ポテンシャルを実証するため、各種実証実験やフィージビリティスタディ（実証可能性調査）を実施している。
うち建設関係のユースケースとしては、BIMモデルとの連携がある。
bSI（buildingSMART International）が策定した三次元モデルデータ形式である「IFC」を介して「CityGML」に再変換を試み、そこで得られた知見を令和３年３月末に「3D都市モデル整備のためのBIM活用マニュアル」として公表している。
同マニュアルにおいては、建築情報が財産的な価値を有することがあることなどについて例示するとともに、特に機密情報や安全性に関わる可能性のある情報の取り扱いなどについては利用権限について当事者間の合意が必要であることについて記載している。
 
現在、具体のユースケースとして２つ紹介する。
一つ目は屋内外をシームレスにつなぐ避難訓練シミュレーションである。
東京都港区虎ノ門ヒルズのBIMデータを用いて作成した細密な屋内モデルと3D都市モデルをシームレスにつなぐバーチャル空間を構築。
建物内から建物外への避難の動きを再現・検証できる避難シミュレーションツールと徒歩出退社訓練を支援するツールを開発した。
これにより、屋内外をシームレスにつなぐシミュレーションを可能とし、ビル管理者やワーカー向けの訓練や安全な避難経路の検証に活用することができた。
 
二つ目はエリアマネジメントのデジタルツイン化である。
東京ポートシティ竹芝のBIMデータをベースとしたLOD4の3D都市モデルを作成し、周辺エリアの3D都市モデルと統合した『バーチャル竹芝』を構築した。
システム上ではエリア来訪者向けのルート案内表示サービスや、ビル管理者向けの混雑状況監視・要注意者検知・警備員オペレーション支援などのファシリティマネジメントサービスを提供し、3D都市モデルと設置された多数のセンサーから取得されるデータを用いてビル管理の業務効率化やエリア来訪者の利便性向上を検証するなどの取り組みを行った。
それぞれの取り組みについては、同マニュアルにおいて、目的に応じて異なるデータ形式間で引き継いで活用した具体のデータタイプや、データの取り扱いに関する合意などの概要についても紹介している（図-5、6）。

図-5　屋内外をシームレスにつなぐ避難訓練シミュレーション

図-6　エリアマネジメントのデジタルツイン化

PLATEAUでは、官民の幅広いプレーヤーや技術ホルダに関心を持っていただき、3D都市モデルの整備・活用のムーブメントを全国へと広げていくため、プロジェクトに関する情報発信に力を入れている。
 
情報発信の一環として、ウェブサイトの開設や、各種イベント開催などを行っている。
また、ウェブサイトでは、ユースケースの紹介記事の配信、コンセプトムービー・ユースケースムービーの公開、有識者インタビュー記事の掲載など豊富なコンテンツを発信している（図-7）。

図-7　Project PLATEAUウェブサイト

 
3D都市モデルのビューアとして、「PLATEAU VIEW」を開発・公開している。
PLATEAU VIEWは、3D都市モデルをインターネットブラウザ上で閲覧可能とするシステムであり、専門的な開発環境がなくてもPLATEAUの成果を体感することができる。
また、属性情報やユースケース（人流・環境など）のデータを重畳して表示する機能や、BIMモデルの可視化機能も搭載している（図-8）。

図-8　PLATEAU VIEW

PLATEAUの取り組みはまだ始まって間もない黎明期にあり、今後は、全国の地方公共団体等と連携し、整備・更新の動きを活性化していく必要がある。
 
このため、2020年度の取り組みの成果を取りまとめる形で、地方公共団体の職員向けの「3D都市モデルの導入ガイダンス」や、民間企業、研究機関、エンジニア向けの技術資料など、10編の「3D都市モデル導入のためのガイドブック」をウェブサイト上で公開している（https://www.mlit.go.jp/plateau/libraries/）。
 
今後も、国土交通省都市局では、ウェブサイトやSNSなどを通じてPLATEAUの成果を紹介するとともに、さらなる取り組みの深化を図っていく。
そのメインスコープは、3D都市モデルの整備・更新・活用のエコシステムの構築である。
3D都市モデルを全国に展開し、スマートシティをはじめとするまちづくりのDX基盤としての役割を果たしていくため、BIMモデルから必要なデータを統合しての活用も柱の一つとしつつ、3D都市モデルの整備都市の拡大、簡易・効率的な整備・更新手法の開発、自動運転やロボット運送などのユースケース開発の深化、街路空間や街路樹・標識など緻密なスケールの地物のデータ仕様定義などに取り組んでいく。

 
 
【出典】

わが国は、現在、人口減少社会を迎えており働き手の減少を上回る生産性の向上などが求められている。
そこで、国土交通省では、2025年度までに建設現場の生産性を２割向上することを目指して2016年度より「i-Construction」の取り組みを推進している。
具体的には、①建設現場において調査・測量、設計、施工、検査などのあらゆる建設生産プロセスにおいてICT（情報通信技術）を活用すること（図-1）、②設計、発注、材料の調達、加工、組立などの一連の生産工程や、維持管理を含めたプロセス全体の最適化が図られるよう、全体最適の考え方を導入し、サプライチェーンの効率化、生産性向上を目指すこと、③国債などの活用により年度末に集中する工事量を平準化することをトップランナー施策として推進する他、BIM/CIMなどの３次元データの利活用促進や「i-Construction」を推進するための広報など、建設現場の生産性を向上させるためのさまざまな取り組みを推進してきた（図-1）。
 
また、今般の新型コロナウイルス感染症を踏まえ、政府を挙げたデジタル社会への変革が求められる中、国土交通省においてもデジタルを積極的に活用し、これまでの建設現場の生産性向上はもとより職員自身の働き方改革なども含めたインフラ分野のDX（デジタル・トランスフォーメーション）を推進しているところであり、建設ITガイド2021に掲載された拙稿にてその取り組み状況を紹介した。
 
本稿では、その後の進展などを含めた、国土交通省におけるインフラ分野のDXに関する最新状況を紹介する。

図-1　建設生産プロセスを3次元でつなぐ

インフラ分野のDXの加速化に向け、国土交通省では、省横断的に取り組みを進めるべく、「国土交通省インフラ分野のDX推進本部」を令和２年７月29日に設置するとともに、第１回本部会議を開催した。
その後、令和２年10月19日に第２回本部会議、令和３年１月29日に第３回本部会議を開催した。
 
第２回本部会議では、インフラ分野のDX施策概要を議論し、その中で、大きく４つの方向性で取り組みを推進することとした。
 
１点目は、「行政手続きや暮らしにおけるサービスの変革」である。
これは、デジタル化による行政手続きなどの迅速化や、データ活用による各種サービスの向上を図る取り組みである。
具体的には、特殊車両通行手続きなどの迅速化や港湾関連データ基盤の構築等による行政手続きの迅速化に加え、ITやセンシング技術などを活用したホーム転落防止技術の活用やETCによるタッチレス決済の普及などに取り組むこととしている（図-2）。

図-2　行政手続きや暮らしにおけるサービスの変革

 
２点目は、「ロボット・AI等の活用で人を支援することによる、現場や暮らしの安全性の向上」である。
これは、ロボットやAIなどの活用により危険作業や苦渋作業の減少を図るとともに、経験が浅くても現場で活躍できる環境の構築や、熟練技能の効率的な伝承などに取り組むこととしている。
具体的には、無人化・自律施工による安全性・生産性の向上やパワーアシストスーツ等による苦渋作業の減少による安全で快適な労働環境の実現、AIなどによる点検員の判断支援やCCTVカメラ画像を用いた交通障害自動検知等によるAIなどを活用した暮らしの安全確保、人材育成にモーションセンサーなどを活用するなど熟練技能をデジタル化した効率的な技能習得などの取り組みである（図-3）。

図-3　ロボット・AI等の活用で人を支援することによる、現場や暮らしの安全性の向上

 
３点目は、「デジタルデータを活用した仕事のプロセスや働き方の変革」である。
これは、調査・監督検査用務における非接触・リモートの働き方の推進や、データや機械の活用により日常管理や点検の効率化・高度化を図る取り組みである。
具体的には、衛星を活用した被災状況把握等による調査業務の変革、画像解析や３次元測量などを活用した監督検査の効率化やリモート化に加え、AI活用や技術開発により点検・管理業務の効率化などを図る取り組みである（図-4）。

図-4　デジタルデータを活用した仕事のプロセスや働き方の変革

 
４点目は、「DXを支えるデータ活用環境の実現」である。
これは、スマートシティなどと連携し、データの活用による社会課題の解決策の具体化に加え、その基盤となる３次元データの活用環境を整備する取り組みである。
具体的には、都市の３次元モデルを構築し、各種シミュレーションによるユースケースの開発に加え、データ活用の共通基盤となる位置情報の基盤整備、さらには3次元データの保管・活用や通信環境の整備などを進める取り組みである（図-5）。

図-5　DXを支えるデータ活用環境の実現

 
第３回本部会議では、インフラ分野のDX施策概要のそれぞれに紐付く個別施策の整理や将来的な取り組みの方向性を議論し、それに基づき、令和３年２月９日にインフラ分野のデジタル・トランスフォーメーション（DX）施策を公表した（図-6）。

図-6　インフラ分野のデジタル・トランスフォーメーション（ＤＸ）の概要

さて、上述の通り、インフラ分野のDX施策を公表したところであるが、令和３年度からは、それをより具体的に進めるべくアクションプランの策定に着手することとした。
また、国土交通省の内外に「インフラ分野のDX」をより分かりやすく説明するため、その概要をあらためて整理した。
 
まず、「インフラ分野のDX」とは端的に言うと、「デジタル技術の活用でインフラまわりをスマートにし、従来の『常識』を変革」する、ということとした。
また、具体的な施策を「手続きなどいつでもどこでも気軽にアクセス」「コミュニケーションをよりリアルに」「現場にいなくても現場管理が可能に」の３つの観点から整理した（図-7）。

図-7　インフラ分野のデジタル・トランスフォーメーション（DX）の概要

 
その３つについて、以下で具体的に述べる。
 
まず１点目の「手続きなどいつでもどこでも気軽にアクセス」であるが、これはインフラに関係する諸手続きやサービスについて、その利便性向上を図るもので、例えば、特殊車両通行手続きの効率化や民間事業者・港湾管理者における手続きの効率化・非接触化、高速道路やその他多様な分野におけるETC等によるキャッシュレス化・タッチレス化などが挙げられる。
 
次に２点目の「コミュニケーションをよりリアルに」については、対象者の内外を問わず、より理解しやすいコミュニケーションを図るもので、例えば、水害リスク情報の３次元での提供によるリアルに認識できるリスク情報の提供や、官庁営繕事業におけるBIM活用などが挙げられる。
 
続いて３点目の「現場にいなくても現場管理が可能に」であるが、これは本誌の読者であれば容易に理解できるであろう。
すなわち、従来から進めている建設現場の生産性向上を図る取り組みである「i-Construction」に包含されるICT施工について、そのさらなる拡大、といったイメージとなる。
具体的には、受注者・発注者を問わず、建設現場の省人化や効率化のさらなる追求を図るものであり、例えば建設施工における自動化・自律化の促進やAI・ICT・新技術の導入による道路の点検・維持管理の高度化・効率化などが挙げられる。
 
また、上記３つの観点に加え、位置情報の共通ルール（国家座標）の推進やDXデータセンターの整備などといった、「インフラ分野のDXを支える仕組みや基盤の整備」も重要である。
 
令和３年11月５日に開催した第４回国土交通省インフラ分野のDX推進本部会議では、上記の「インフラ分野のDX」の概念について認識共有をするとともに、主な施策の進捗紹介や、年度内のアクションプラン策定に向けた今後のスケジュールについて議論を行った。

それぞれのDXに関する取り組みを推進することは重要であるが、こうした取り組みで得られたデータなどの利活用促進や、データを連携し横断的に活用することにより新たな価値を創造していくことも重要な取り組みである。
その事例を紹介する。

国土交通省では、2023年度までの小規模なものを除く全ての公共工事でBIM/CIMを原則適用する予定であり、調査・計画・設計・施工・維持管理の一連のプロセスにおいてBIM/CIMなどの３次元データを積極的に活用していくことを目指している。
各事業段階でBIM/CIMを活用していくためには、調査・計画・設計の段階からBIM/CIMを導入し、その後の施工・維持管理の段階においてもBIM/CIMを連携、発展させ、事業プロセス全体にわたって関係者がBIM/CIMを活用して情報共有を行うためのシステムを構築する必要がある。
また、このシステムを利用してBIM/CIMなどの３次元データを活用していくためには、大容量データの蓄積、表示、編集、受け渡し、検索などを円滑に行えることが不可欠である。
そこで、国土技術政策総合研究所では、BIM/CIMなどの３次元データを一元的に保管し、活用するためのシステムとして、DXデータセンターの構築を進めている。
 
DXデータセンターの構築により、国土交通省の直轄事業の業務や工事で作成されるBIM/CIMを一元的に保管し、保管したデータの表示や検索、BIM/CIMを共有したWEB会議などを行うことが可能となる。
今後は、施工管理と検査、構造物点検、災害対応などの現場においてBIM/CIMをさらに広く活用できる環境を整備するために、現場で使用するタブレット端末などを介してDXデータセンターに接続し、BIM/CIMを容易に取り扱うことができるアプリケーションソフトを開発し、実装していく予定である。

上記BIM/CIMなどの３次元データを含む各種データを連携する基盤として、「国土交通データプラットフォーム」の構築にも取り組んでいるところである。
これまで、国・地方自治体の保有する橋梁やトンネル、ダムや水門などの社会インフラ（施設）の諸元や点検結果に関するデータ約８万件、全国のボーリング結果などの地盤データ約25万件、平成30年度の発注の直轄工事のBIM/CIMデータ10件と３次元点群データ約570件、地方公共団体の電子納品データ約200件、さらに、全国幹線旅客純流動調査のデータや浸水想定区域などの防災に関するデータなどの表示・検索・ダウンロードが可能となっている。
 
今後は、３次元データを含む電子成果品のほか、他省庁や民間、地方公共団体などが保有するデータとの連携拡大に取り組んでいく予定である。

本稿では、国土交通省が推進しているインフラ分野のDXの取り組みについて紹介した。
新型コロナウイルス感染症の発生を契機に時代の転換点を迎える中、陸海空のインフラの整備・管理により国民の安全・安心を守るという使命と、より高度で便利な国民サービスの提供を担う国土交通省が、学界や民間と連携・協調を図りつつ、インフラ分野のDXの先導役を果たしていきたいと考えている。

注意）
本稿は執筆時点（令和３年11月中旬）での情報である。
インフラ分野のDXの最新状況については、国土交通省HPなども適宜、参照されたい。

 
 
【出典】

静岡県では、2019年度から現実空間をレーザースキャナーなどで広範囲に測量し、バーチャル空間に点群データで仮想県土を創る「VIRTUALSHIZUOKA」構想を推進しています（図-1）。
 
本稿では、2021年７月３日（土）に発生した静岡県熱海市伊豆山地区の土石流災害において、本県がオープンデータとして公開していた点群データを活用し、産学官の有志による「静岡点群サポートチーム」が、短時間で崩壊の原因となった盛土の存在確認や崩壊土砂量の算定など、速やかな初期対応を実現できた背景を紹介します。

図-1　VIRTUAL SHIZUOKA構想

本県では、南海トラフ巨大地震など、「明日起こるかもしれない災害への備え」として、被災前の点群データを取得・蓄積しております。
 
点群データは三次元の位置情報（x,y,z）を持った点の集まりで、さらに色情報（RGB）や反射強度、クラスコード（建物or地面）が一点一点に含まれています。
色情報を含む点群を使えば立体的景観が再現でき、地表面データからは精密な地形図を作成することができます。
 
蓄積した点群データは、G空間情報センターなどでオープンデータとして公開されており、クリエイティブコモンズライセンス（CC-BY4.0）のもと、誰もが自由に二次利用できることから、3Dハザードマップや自動運転用の地図、観光やゲームなどにも活用されています。

土砂災害が発生すると、被災関連の各種の情報を集約するとともに地図上に被災場所や発災原因となった事象の特定が行われます。
発災時は救助活動が最優先される一方で、二次災害を防ぐ視点から救助隊員や測量作業員の安全確保も重要な課題です。
 
2019年に面的なデータを取得したことにより、2020年度に発生した災害においては、被災後にドローン等による計測を行うことで、被災前後のデータの重ね合わせが可能となりました。
被災対応として災害査定や復旧工事に必要となる測量作業に点群データを活用することにより、従来の現地計測と比較して、作業時間の短縮や安全性の向上などの効果が得られました（図-2）。

図-2　災害対応におけるデータ活用効果

梅雨前線による大雨に伴い、2021年７月３日（土）の10時30分頃に静岡県熱海市伊豆山の逢初川（あいぞめがわ）で土石流が発生しました。
この土石流は逢初川源頭部の標高400ｍ付近で発生した崩壊土砂が、伊豆山港付近の海まで、約2km逢初川を流下し、死者26名、行方不明者１名（2021年11月19日時点）、被害建物数128棟（135世帯）の甚大な被害をもたらしました。

発災後、直ちに有志で「静岡点群サポートチーム」を結成して、土石流の流下経路や崩壊箇所の特定などの分析を独自に始めました。
チームのメンバーは、多種多様な知見と技術を持った産学官の16名の集まりですが、以前から本県と一緒に、点群データの可能性や利活用手法を検討してきた同志であり、普段からコミュニケーションを取っていたメンバーです。
チーム内の情報交換はSNSのグループチャットやオンラインで行い、「命懸けで救援・救助活動を行う救助隊員の二次災害を防ぐため、点群データを活用して災害の全体像を把握する」ことをチームの共通認識として取り組みました。
 
ここからは、「VIRTUAL SHIZUOKA」の点群データ（図-3）を用いた地形の分析内容を紹介します。

図-3　G空間情報センター：静岡県富士山南東部・伊豆全域点群データ

災害の全体像を把握するために、以下に示す３時期の点群を用いています。
 
①2009年データ：国土交通省（沼津河川国　道事務所）による航空レーザー計測データ
航空レーザー計測で作成した１ｍメッシュの標高データで、時期的に盛土前の地形データに相当します。

②2019年データ：静岡県による富士山南東部・伊豆全域航空レーザー計測データ
点群データはＧ空間情報センターで公開しています。
地形差分解析のため、点群から不整三角網（TIN：Triangulated Irregular Network）内挿により10cm解像度のメッシュデータを作成しました。

③災害後のデータ：UAVレーザーによる計測データ
災害後に、（株）ウインディーネットワークの自主計測による７月５～６日のUAVレーザー測深データ（UAVALB点群）と、静岡県との災害協定による（株）東日の７月６日のUAVレーザーデータ（UAVLP点群）が取得されました。
両データとも７月７日にＧ空間情報センターからオープンデータとして公開しています。
地形解析では逢初川源頭部から中流域はUAV LP点群、中流域から下流域は濡れた地表面も計測されているUAV ALB点群を用いて、TIN内挿により10cm解像度のメッシュデータを作成しています。

①2009年データと2019年データを用いた盛土範囲の抽出と盛土量算出
発災当日の22時30分頃までに、報道による逢初川源頭部の崩壊地の空撮が行われ、SNSでは特定された崩壊発生場所の過去の空中写真などから人工改変（谷埋め盛土）地での崩壊の可能性が指摘されていました。
そこで、盛土範囲の抽出と盛土量を算出するため、2009年と2019年の地形差分図（図-4）を作成しました。
解析作業は発災から約11時間後の23時22分に完了し、結果はチーム内で共有・検証された後に、現地対応中の県の幹部職員に共有しました。
翌日の早朝から行われた現地踏査では、この解析結果を踏まえて、盛土の崩壊という視点から現地確認されています。
 
その後、さらに検証を進め、詳細な差分図（図-5）から逢初川源頭部付近の谷部には高さ10ｍを越えるプラスの地形変化と整地された階段状の地形が確認され、この部分が2009年から2019年までの間に盛土された地形と判断されました。
盛土の体積をメッシュ法で算出し、その土量が約54,000m³と判明したのは災害発生翌日の７月４日（日）の９時22分でした。

図-4　地形差分図（2009年と2019年の地形差分による地形変化）

図-5　地形差分図（2009年と2019年の地形差分による盛土厚の計測）

②2019年データと災害後のデータを用いた地形変化の抽出と崩壊規模の算出
月７日に公開された災害後のUAV計測と2019年地形データとの差分を行いました（図-6）。
 
源頭部崩壊地と砂防堰堤付近での土砂の変化量（図-7）をメッシュ法で算出した結果、約55,500³が崩壊し、約7,500³が流下途中で砂防堰堤に捕捉され、その残りが下流の市街地に流出したと推定され、この結果は、７月８日の９時頃にチーム内での検証を経て、県の担当部局に共有され即日公表されました。

図-6　地形差分図（被災前の2019年と被災後の2021年の地形差分）

崩壊前後の地形差分により、
崩壊土砂量を約55,000m3と算出

崩壊前後の地形差分により、
堰堤に捕捉された土砂量を約7,500m3と算出

  図-7　地形差分図（左）逢初川源頭部付近、（右）逢初川中流砂防堰堤付近
 

③未崩壊盛土の抽出と対応
点群データによる地形差分結果や現地写真から、源頭部の右岸側には未崩壊の盛土が残存していることが判明しました。
この土量（図-8の領域Ａ＋領域Ｂ）は約20,000³で、特に多くの亀裂が認められる不安定な領域Ａの土量は約9,400³でした。
これらの情報もチームの検証を経て県の担当部局に共有され、７月13日に公表されています。
一方、二次災害を防ぐ観点から、国土交通省により速やかに現地に伸縮計などが設置され、エリアメールやサイレン・回転灯などを組み合わせた監視警戒態勢が構築されました。

図-8　崩壊後に残存している盛土の抽出（背景図は2019年地形）

今回の災害では、点群データを活用し、崩壊の原因となった盛土の存在や、崩壊した土砂量や流下経路の砂防堰堤で捕捉された土砂量の算定などを行い、災害の全体像に関わる情報を迅速に提供することができましたが、これを可能にした背景には次のような要因があると考えています。
 
① 発災前から、点群データの蓄積とオープンデータ化を進めていた
② 発災前から、点群データを活用する取り組みが行われていた
③ 発災後、直ちに有志による「静岡点群サポートチーム」が機能した
④ チームによる多面的分析がオンラインで実施され、情報共有と検証が迅速に実施された
⑤ チームの情報が県の担当者に迅速に共有される環境が整っていた

今回は、被災前の点群データがオープンデータとして公開されていたからこそ、多くの方々の支援を受けて迅速に被害状況を把握することができましたが、大容量のデータに自由かつ迅速にアクセスできる「Ｇ空間情報センター」のクラウド環境やSNS、Web会議システムなどのオンライン環境がなかったら、このような対応は不可能であったと思われます。
 
いつ、どこで発生するか分からない災害に備え、速やかな初動対応を実現するためには、国土の基礎データとして全国規模で高精細な地形データが整備され、オープンデータとして自由に活用できる環境の整備が必要であると考えます。
 
点群データの収集・利活用の取り組みはさまざまな検討が行われているところですが、いまだ発展途上であり、標準化に向けては、多くの方々のお力添えが必要であると考えています。
このため、本県ではこれまでに取り組みを実施している産学官の連携に加えて、今後も多業種の民間企業の参画を促進するとともに、国土交通省や国土地理院などのご指導、ご支援をいただきながら、「VIRTUAL JAPAN」構築につながるよう、積極的に取り組みの拡大を図って参ります。

●VIRTUALSHIZUOKAイメージ動画（３次元点群データでめぐる伊豆半島）
https://youtu.be/dbRRwQje9Fo 
●Ｇ空間情報センター（富士山南東部・伊豆全域）
https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/shizuoka-19-20-pointcloud 

 
 
【出典】