2022 年度研究成果報告書

データ駆動型道路アセットマネジメントモデルの構築

研究課題

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研究課題/領域番号	20K04730
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分22050:土木計画学および交通工学関連
研究機関	室蘭工業大学
研究代表者	有村幹治室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 教授 (40548062)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード	道路アセットマネジメント / 深層学習モデル
研究成果の概要	本研究では、地方自治体が管理する道路インフラの維持管理の合理化を目的として生活道路を含む道路舗装の劣化状況をIoTとAI技術により簡便に調査し、その結果をデータベース化する手法を開発した。また自治体の保有するデータを活用することにより、現在および将来の街区単位の詳細な人口分布を推計し、複数の利用目的から道路の重要度を総合的に評価する手法を開発した。
自由記述の分野	土木計画学および交通工学関連
研究成果の学術的意義や社会的意義	本研究の学術的・工学的意義は、深層学習を用いた画像処理による点検システムによる道路劣化状況データベースの構築、補修リンクと工法の選定、Web－GISを用いたオープン・プラットフォームの構築といった、各種のデータサイエンス手法を市町村管理道路における道路アセットマネジメントモデルに導入することにある。これにより現在まで自治体担当者のカンや経験により定性的に行われていた道路維持管理を、より客観的な定量評価の対象に押し上げ、かつ、その精度を飛躍的に向上させた市町村道路アセットマネジメントモデルを構築することができた。