[事例ニュース]

2026年1月28日(水)IT Leaders編集部、日川 佳三

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　清水建設は、発電所などの重要インフラ施設を対象に、デジタルツインとAIを活用したコンクリート構造物のひび割れ点検システムをリコー、リコージャパンと共同で構築した。

　インフラ施設で撮影した画像から発生しているひび割れをAIに検出させ、管理対象の施設を再現したデジタルツインにひび割れの長さ・幅、位置情報などのデータを自動で取り込んで可視化する（図1）

図1：ひび割れ状態をデジタルツイン上で可視化するイメージと、補修計画を立てるためにCADにデータを連携させるイメージ（出典：清水建設、リコー、リコージャパン）
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　取り組みの背景として、社会インフラとして重要な役割を担う発電所施設では定期的な点検が欠かせないが、広大な施設でひび割れを点検する作業には多大な時間と労力を要することを挙げる。「現場では、作業員による目視確認や計測、手書きによるスケッチなどアナログな作業も多く残っており、人手不足が深刻化する中で、こうした業務の効率化は喫緊の課題となっている」（清水建設）。

　デジタルツインを構築するソフトウェアに、リコーの空間データ作成/活用AIシステム「RICOH Digital Twin Workplace」を利用する。ひび割れの点検にデジタルツインを活用することで、実際に現場に行かなくてもひび割れの状況を確認できるようになるほか、点検時のひび割れの長さ・幅、位置情報の取得が不要になり、現場でのアナログな作業も減らせる。以下は新しい業務のフローである。

1. 建物全体を撮影し、そのデータからDigital Twin Workplace上に3Dモデルを作成する。ひび割れ箇所を撮影した高解像度画像とAI画像解析ツールで生成したひび割れスケッチを、作成した建物の3Dモデル内に位置情報を用いて自動配置し、3D空間上でひび割れを可視化する（点検・分析作業）。
2. 作成した3Dモデルとひび割れモデルをCADツールに取り込んで、補修箇所の2D図面とリストを生成する。これを基に補修計画を立案・実施する（補修作業）。

　清水建設は、さらなる点検業務効率化のため、現在、作成済みの3Dモデルと、次回点検時に撮影した同一箇所のひび割れ画像およびひび割れスケッチを比較し、AIが自動で差分を検出することで、ひび割れの成長度合いを自動判定する機能の開発を進めている。

　将来的には、発電所施設のほか、一般建築やインフラ設備などの土木構造物にも対象を広げ、ひび割れ点検における標準的な技術としての展開を目指す。