株式会社インフラ・ディープサーベイ

市場課題｜道路や護岸の形を測る作業に手間と費用

路面の調査は専用車が前提

舗装の傷みを数値で調べる路面性状調査は、路面性状測定車（測定装置を積んだ専用車）を用意して行うのが前提です。国の舗装点検要領は、ひび割れ率・わだち掘れ量（タイヤの通り道が帯状にへこんだ深さ）・IRI（路面の凹凸の大きさを表す国際指標）を基本の指標としています。専用車がなければ点検の範囲や頻度が限られかねません。

複雑な形の構造物は計測が困難

消波ブロック（波の力を弱めるため護岸の前に積むコンクリートブロック）のような構造物は、複雑な形を正確に測るのが困難です。ブロックが重なって隙間や影ができ、一点ずつ測ると全体の把握に手間を要します。波を受け続ける施設ほど変化を繰り返し確かめる必要があり、計測の回数が増えます。

他にも、道路や護岸の点検を担う技術者の不足、老朽化した施設の増加、維持管理・更新にかかる費用の増加、といった課題があるといわれています。

FrontJournalの解説

• わだち掘れ車のタイヤが繰り返し通る部分の舗装が、帯状に沈み込んだり削れたりしてできるへこみである。深くなると雨水がたまりやすくなり、ハンドルを取られるなど走行の安全性に影響する。

インフラ・ディープサーベイの強み｜「3次元計測」を研究

深度カメラ1台で路面を点群化

従来の路面性状調査は、測定装置を組み込んだ専用の車両で行うため、車両と装置をそろえる負担が大きくなります。

同社が開発に携わった「マルチファインアイ2.0」は、一般の車両に深度カメラとGPS（衛星の電波で位置を割り出す仕組み）の受信機を付けて使う計測手法です。走りながら、距離の情報を含む路面の画像を毎秒約20枚取り込み、点群データに変換します。その点群から、幅方向の断面でわだち掘れの深さを、進行方向の断面でIRIを、2mごとに算出する仕組みです。カメラは重さ約100gで車両に吸盤の治具で付けるだけのため、専用車を持たない道路会社でも、わだち掘れとIRIを数値で把握できるようになります。

ドローン写真で複雑な形も測量

測量機器で一点ずつ測る方法では、測れる点の数が限られ、複雑な形の全体を細かく再現するのが困難です。

同社のもう一つの柱は、汎用型ドローンで撮った多数の写真から、写真測量で構造物の点群データを作る技術です。消波ブロックのような複雑な形を対象に、平均誤差1cm程度・最大誤差5cm未満という、出来形測量（完成した構造物が設計どおりの形かを確かめる測量）で求められる精度の写真測量を手がけています。顧客のドローンで撮った写真を預かり、点群データの作成だけを請け負う分担も可能です。高価な測量機器をそろえなくても、手持ちのドローンで施設の形を記録し、変化を追えるようになります。

FrontJournalの解説

• 出来形測量工事で完成した構造物が、設計図どおりの位置・高さ・形に仕上がっているかを確かめる測量である。公共工事では誤差の許容範囲が定められており、検査の合否を決める資料になる。

3次元計測の未来｜道路や海岸の維持管理をデータで支える

国の点検技術カタログに掲載

福田道路株式会社と共同開発した「マルチファインアイ2.0」は、国土交通省の「点検支援技術性能カタログ」の舗装編に掲載されています。国の試験では、損傷の区分を見つける割合（検出率）と判定が当たる割合（的中率）が、わだち掘れ量とIRIのどちらも80%以上でした。2025年度には、新潟の国道の舗装点検で、延べ302kmの計測に使われています。道路の管理者は専用車を持たなくても、国が試験結果を公開した方法で、わだち掘れ量とIRIの数値を得られるようになりました。

道路計測の体制を拡充

同社は2025年4月、福田道路と日本電気株式会社と組み、道路計測の業務を始めました。ひび割れの解析は日本電気が担い、同社はわだち掘れとIRIの解析を担います。舗装点検の基本の3指標を、各社の技術を持ち寄って測る体制です。同じ月には道路計測の部門を新たに設け、道路会社や高速道路系の会社から注文を受けています。

建設業全体の効率化を目指す

同社が目指すのは、研究で培った計測と解析の手法を現場の業務に生かし、建設業全体を効率化することです。道路のほか、波の高さや海岸地形の変化を予測する数値計算（コンピューターによる模擬実験）も業務の一つ。生成モデル（新しいデータを作り出すAI）や機械学習を組み込んだ、建設会社向けのソフトウェアの開発にも力を入れています。舗装の傷みや海岸の変化を早く正確につかめれば、修繕の場所と時期を絞りやすくなり、限られた人手と予算でも道路や港を維持しやすくなります。

会社概要｜株式会社インフラ・ディープサーベイ

新潟大学の准教授が設立

インフラ・ディープサーベイは、2021年6月に新潟大学工学部の中村亮太准教授が設立しました。中村氏の専門は海岸工学で、ドローンによる干潟の地形計測や、点群データと機械学習を組み合わせた研究の論文に共著者として名を連ねています。最初の事業は、汎用型ドローンによる複雑な形の構造物の写真測量です。研究活動とは異なる事業のため、新潟大学から研究成果を活用する会社として設立の許可を得て、利益相反（研究者としての立場と会社の利益がぶつかること）に注意しながら業務を始めました。

新潟大学発ベンチャー第4号

同社は2022年10月、新潟大学から「新潟大学発ベンチャー」の称号を授与されました。同大学の称号認定制度で第4号にあたり、UAV（無人航空機）による社会基盤施設の計測と、画像解析による点検の事業が認定の対象です。2024年2月には、事業の拡大に合わせて新潟大学の産学連携棟に新潟営業所を開設しました。

受託と共同開発が事業の柱

同社の事業は、建設会社や測量会社から受ける計測・解析の受託と、インフラの維持管理に使うシステムの共同開発が柱です。2025年3月と2026年4月には、大手総合建設会社と共同開発の契約を結びました。2026年には、測量会社や海洋土木の会社からAIの開発・解析の注文も受けています。

編集後記｜FrontJournal編集部より

道路の舗装や海岸の護岸は、傷みが目に見える形で現れるまで気づきにくい施設です。インフラ・ディープサーベイは、その形を点群データとして写し取り、傷みを数値で示す仕組みを、大学の研究から現場の業務へと持ち込んでいます。研究者が自ら事業を担う、大学発ならではの形です。

印象的なのは、一般の車両に付けた深度カメラで国の性能確認を経た路面計測を実現し、ドローンでも出来形測量の精度で形を再現している点です。測量の受託に加え、点検で使う計測方法そのものの開発にも取り組んでいます。福田道路や日本電気と組み、この計測を実際の道路の点検業務に持ち込んでいる点に特徴があります。

新潟で育った計測と解析の技術が、全国の道路や海岸の維持管理をどこまで支えていくのか、引き続き注目していきたいと思います。

FrontJournal編集部

出典：経済産業省 大学発ベンチャーデータベース2026

出典：「Gビズインフォ」（経済産業省）（2026年9月28日に利用）を加工して作成

本記事は、FrontJournalが公開情報をもとに独自に分析した第三者コンテンツであり、対象企業・研究機関の公式見解ではありません。