AI・IoT・ビッグデータなどを活用した「ひろしまサンドボックス」の実証プロジェクトを決定

多くの自治体では、道路など社会資本の老朽化の進行や維持管理・更新費の増加、若手の担い手不足などの様々な課題が懸念され、効率的・効果的な維持管理が求められている。このような中、広島県では、デジタルトランスフォーメーションを推進する一環として、AI、IoT、ビッグデータ等のデジタル技術を活用して、様々な課題解決を図るオープンな実証実験の場「ひろしまサンドボックス」に取り組んでいる。

今回、道路施設の課題にフォーカスした実証プロジェクト（行政提案型）を県内外から広く募集し、8件の実証プロジェクトが決定した。取り組んでいくテーマは以下の通り。

法面崩落の予測
県管理の道路法面は、斜面状況や構造物の変状の有無を週1回の道路巡視な、人の目により確認している。法面崩落や落石は事前に予測し対応することは困難で、事後的な対応となることが多いという課題がある。法面崩落につながる前兆を把握することなどによる法面の崩落予測技術の構築が必要だ。
除雪作業の支援
除雪作業は、雪で覆われているマンホールなど道路周辺の障害物を避けながら除雪機械を運転する必要があるため、道路を熟知した、熟練のオペレータの技術に支えられているが、オペレータの高齢化や若手の担い手不足が課題となっている。そこで、経験の浅いオペレータであっても除雪作業が可能となる支援技術を構築する
路面状態の把握
舗装は、週1回の道路巡視や5年に1回の路面性状調査（ひび割れ率、わだち掘れ、平坦性）を実施している。同県が管理する道路延長は、約4,200kmと膨大な施設規模であるため、従来の調査手法にとらわれない、効率的かつ低廉な調査手法が必要となっている。そこで、道路舗装について、効率的かつ低廉な路面性状調査手法と路面陥没を予測する技術の構築を行う。

広島県では，令和2年度にかけてこれまで確立されていない技術などに取り組み、将来的には、県内あるいは全国への展開ができる取り組みとなるように目指す。