合同会社SORABOTは八千代エンジニヤリング株式会社が実施する、能登半島輪島地区地すべり災害区域内（管轄：国土交通省 北陸地方整備局 能登復興事務所、工事施工：株式会社大林組）における地すべり調査業務にて、2025年8月21日から10月3日までの期間、オフグリッド型※ドローンポートを活用した遠隔自動操作による斜面監視の実証実験に協力した。
※オフグリッド：電力会社の電力インフラなどとつながらず、独立して発電・蓄電した電力や、公共インフラ（水道、ガスなど）を自給自足で確保している状態。
■実証実験の背景
建設業界では、労働人口の減少や働き方改革への対応が急務となる中、ICT技術を活用した生産性の向上が求められている。特に、落石や崩落のリスクが伴う山間部や海上などの施工現場では、地域住民や作業員の安全確保と日々の施工管理の効率化をいかに両立させるかが大きな課題であった。
従来、現場の地形変化の確認は、人による巡視やドローンで撮影した平面的な写真（オルソ画像）の目視比較に依存していた。これらの方法は多大な労力と時間を要するだけでなく、落石の移動距離や土砂の移動量といった定量的な変化を把握することが困難であった。
そこで、商用電源や通信網が整備されていない山間部や海上などでも運用可能なオフグリッド型ドローンポートを活用し、遠隔自動操作による斜面安全監視を行うことで生産性を確保し、災害現場や砂防分野において目視外の地形変化の確認や定量的な変化を把握する技術の検証を行った。
■本実証実験の内容
本実証実験は、現場に常設したドローンポートから毎日定時にドローンを自動飛行させ、取得したデータをクラウド上でAIが自動的に比較・解析することで、遠隔地から斜面の状態を正確に把握するものである。
オフグリッド型ドローンポートで、あらゆる現場に対応
現場にドローンポートを常設し、衛星通信によって通信環境を確保した。ソーラーパネルとポータブルバッテリーを組み合わせることで、電源がない環境でもドローンの自動運用を可能にした。また、精密機器であるドローンが安定稼働できるよう、ポート内の温度を最適化するシステムや、盗難対策用の監視カメラも備えた。
これにより、電源確保が困難な山岳・砂防エリアにおける土砂災害、火山の噴火予兆、海岸・海上の津波といった人手では困難なリスク監視はもちろん、河川巡視のような日常的な管理においても、人手不足の解消や生産性の向上に貢献する。
3D 点群データによる高精度な地形変化検知と専門的な分析
本実証実験における最大の特長は、従来のドローンがとらえる平面的な写真（オルソ画像）比較に加え、地形を立体的に捉える「点群データ」の差分解析を行う点である。点群差分解析では斜面に特化したプログラムを使用することで、目視では見逃しがちな微細な変化や、崩落した土砂の体積（物量）までを定量的に把握できる。また、地質・地盤技術者による専門的な分析により精度の高いリスク評価につながる。
日常の業務プロセスに組み込むことで徹底した情報管理が可能
遠隔自動操作による飛行は毎朝6時30分に行い、ドローンがポートに戻ると即座にオルソ画像、点群、3Dメッシュモデルが自動で生成される。その後、オルソ画像については前日との差分をAIが自動で比較・解析する。その結果は毎朝8時の施工者の朝礼で確認され、その日の作業計画の策定やリスク評価に活用する。
また、雨天時などで大きな変状が確認された際は、点群データをダウンロードし、手動で点群差分解析を行うことで、地形変化を詳細に把握できる。客観的なデータに基づくことで、より高度な安全性の確保が可能である。
■本実証実験の成果
本実証実験を通じて、データに基づいた客観的なリスク評価とそれに基づく具体的なアクションプランの策定・実行が可能となり、現場の安全管理レベルの飛躍的な向上につながった。
日次での安全確認プロセスを確立
毎朝の自動解析により、前日との地形差分を関係者が迅速に共有。その日の作業計画に潜むリスクを未然に洗い出し、安全性を高めた。
抜本的な業務効率の向上
従来、現場に赴いて行っていた巡視や立ち会いの多くを遠隔で代替可能とし、大幅な時間の削減と業務効率の向上を実現した。
データに基づく迅速な安全対策の実現
実証期間中に落石を検知した際、3Dデータで崩落箇所と規模を正確に共有。関係者間の迅速な合意形成を促し、大型土のうの設置といった具体的な安全対策に直結させた。
■今後の課題
今後は、本実証実験で確立したワークフローの完全自動化を目指す。ドローンが取得した点群データにおいても自動で差分解析を即座に行う仕組みを検討する。
これにより、災害時には災害の予兆をより迅速かつ正確に捉え、リスク評価の精度を向上させる。これにより、現場の安全確保と迅速な対策立案を強力に支援する。日常的な監視（特に土工の工事現場の進捗管理）においては、人手不足の解消やヒューマンエラーの削減に貢献し、生産性の向上に役立てることが可能である。
