RoadTwin AI — 道路デジタルツイン自動生成基盤

課題

道路の維持管理や設計業務では、現地調査、図面作成、台帳更新など多くの作業を人手に依存しており、道路データが複数のシステムや資料に分散して最新状態の把握や情報共有に時間を要していました。

• MMS（モービルマッピングシステム）やドローンで取得した膨大な点群・画像データが、処理・整形の手間から活用されずに眠っている
• ガードレール・標識・区画線・信号機などの地物抽出が手作業で、技術者によるバラつき、納期の長期化、コスト増が慢性化
• 3Dモデルと台帳などの属性データが分断され、設計・維持管理の意思決定に使える「生きたデジタルツイン」になっていない
• 点群処理からAIモデル実装、Web可視化までを一気通貫で内製できる人材が不足し、部分最適な外部発注ではシステムが繋がらない

道路情報をAIが自動的に構造化

AIモデルが、画像や点群の中から道路を構成するさまざまな情報を抽出します。主な対象は、車線、道路区画線、道路境界、道路幅員、縦断・横断勾配、進行方向を示す矢印、停止線、横断歩道など。各対象の位置、形状、方向、種別などをデータ化し、検索・計測・比較・更新が可能な道路情報として管理します。

点群と画像、それぞれの特長を活用

点群データは、道路の立体的な形状や高さ、勾配を把握することに適しています。一方、カメラ画像には、車線や矢印、文字、路面標示などの視覚的な情報が含まれています。RoadTwin AIは、両方のデータを組み合わせることで、道路の幾何形状と意味情報を統合した、実用性の高い3Dモデルを生成します。

道路管理業務を、より効率的に

デジタルツイン上では、現地へ移動することなく道路形状を確認し、距離、幅、高さ、勾配などを計測できます。過去のデータと比較することで、道路環境の変化を把握することも可能です。現地調査や資料作成にかかる時間を削減し、道路維持管理、補修計画、設計、施工、交通安全対策などの業務を支援します。

• 道路3Dモデル作成工数の削減と、図面・台帳作成の効率化
• 道路情報のデジタル化・一元管理と、道路状態の視覚的な把握
• 調査・設計・維持管理業務の高度化と、データ更新作業の迅速化
• 道路管理品質の標準化と、将来的な劣化分析・維持管理計画への活用

成果・価値

当社はAI技術パートナーとして、データ特性や業務要件に応じたシステムを設計します。AIモデルの開発だけでなく、点群・画像データの処理、3Dモデル生成、精度評価、可視化画面、既存システムとの連携まで一貫した技術支援を提供し、小規模な実証実験から対象地域や認識項目を段階的に拡張することも可能です。RoadTwin AIが生成する道路デジタルツインは、道路維持管理にとどまらず、スマートシティ、防災、交通計画、自動運転、高精度地図など、未来の社会インフラ基盤としての活用が期待できます。