ドローン測量とは？ わかりやすく10分で解説

はじめに

ドローン（無人航空機）の性能向上とデータ解析技術の進化により、測量の進め方はここ数年で大きく変わりつつあります。現地に人が入りにくい場所でも上空から安全に撮影でき、短時間で広い範囲の地形情報を取得できるため、建設・インフラ・災害対応・農業などで導入が進みました。

一方で、ドローン測量は「飛ばせば終わり」の手法ではありません。飛行の許可・安全管理、撮影計画、測量精度の担保（基準点やGNSSの扱い）、データの解析と成果物の品質確認まで含めて設計して初めて、現場の意思決定に役立つデータになります。この記事では、日本でドローン測量が求められている背景と、基本の仕組み、活用場面、関連技術、課題、今後の展望までを整理し、導入時に押さえるべきポイントを解説します。

ドローン測量の重要性

ドローン測量は、従来の地上測量や有人機による空中写真測量と比べて、短期間で広域のデータを取得しやすい点が強みです。たとえば造成地や法面、河川、土砂災害の現場など、足場が悪く危険が伴う場所でも、上空から状況を把握できます。結果として、現地作業の負担軽減や安全性の向上、工程の前倒しが期待できます。

また、取得した画像や点群データから、オルソ画像（歪み補正した地図画像）や標高モデル（DSM/DTM）、3Dモデルを生成できるため、関係者間での共有や、出来形の確認、進捗比較にも使いやすくなります。「現場を見に行く前に、判断材料をそろえる」手段として、ドローン測量の価値は高まっています。

日本におけるドローン測量の背景

日本では、地震や台風、豪雨などの自然災害が多く、被災直後に状況を把握し、復旧計画を立てるための情報が求められます。被災地は通行規制や二次災害のリスクがあり、人が入りにくいケースも少なくありません。そうした場面で、ドローンによる上空撮影や地形把握は、初動の判断を助ける手段になり得ます。

さらに、建設・インフラ分野では人手不足が継続的な課題であり、測量作業を含む現地業務の効率化が求められています。ドローン測量は、現場の省力化を支える選択肢として位置付けられ、導入検討の対象になりやすい領域です。

ドローン測量の基本

ドローン測量は、空から撮影・計測したデータを解析し、地形や構造物の形状を把握する手法です。測量といっても用途は幅広く、目的によって必要な機材や手順、精度の考え方が変わります。ここでは、まず「何をしているのか」を理解するために、基本の仕組みと特徴を整理します。

ドローン測量とは

ドローン測量とは、ドローンに搭載したカメラやセンサーで上空からデータを取得し、地形や建物、構造物などの情報を作成する方法です。代表的な方式は、複数枚の写真を重ね合わせて3次元形状を復元する写真測量（フォトグラメトリ）です。取得した画像を解析すると、点群データ、3Dモデル、オルソ画像、標高モデルなどの成果物を作れます。

もう一つはLiDAR測量で、レーザーの反射を用いて点群を取得します。植生の影響を受けやすい場面や、形状を点で捉えたい場面で選ばれることが多い方式です。いずれの方式でも、「現場の状態をデータとして再現し、関係者が共通の前提で議論できる」ことが、ドローン測量の本質的な価値になります。

ドローン測量のメリット

ドローン測量のメリットは、安全性とスピード、そして可視化のしやすさです。危険箇所や立ち入りが難しい場所でも、地上作業を最小限にしてデータを取得できます。撮影自体は短時間で終わる場合が多く、現地滞在時間を圧縮できる点も現場にとっては大きな利点です。

また、成果物が画像や3Dモデルとして可視化されることで、現場担当者だけでなく、設計・施工管理・発注者など、立場の異なる関係者間でも状況を共有しやすくなります。さらに、同じ条件で定期的に撮影すれば、工事進捗や地形変化を比較しやすく、記録として残す用途にも向きます。

「リアルタイム」という言葉は誤解が起きやすいものの、少なくとも従来より早いタイミングで俯瞰情報を得られる点は実務で効きます。撮影当日に状況を把hintと、関係者の動き出しが早くなるケースもあります。

ドローン測量のデメリット

一方で、ドローン測量には制約もあります。まず、天候や風の影響を受けやすく、雨天・強風・霧などでは飛行や撮影の品質に影響が出ることがあります。日照条件によっては影が強く出て画像解析が難しくなる場合もあり、飛行日時の選定は重要です。

また、ドローンの飛行時間には限りがあるため、広大な範囲を一度で取得するには複数回のフライトが必要になります。さらに、測量精度は「撮影の仕方」と「位置情報の扱い」に左右されます。目的が出来形管理や設計用データなど精度が求められる場合は、RTK/PPKなどのGNSS活用、地上基準点（GCP）の設置、品質確認の手順まで含めて設計しないと、期待した精度が出ないことがあります。

加えて、飛行には安全管理や周辺配慮が欠かせません。飛行可能な場所・条件が現場ごとに異なり、必要な申請や運用ルールの整備も求められます。データの取り扱い（個人情報や機密情報の写り込み、共有範囲、保管方法）も、導入時に無視できないポイントです。

日本におけるドローン測量の実践

ドローン測量は、単に「地形を測る」だけでなく、現場の判断や計画を支えるデータ取得手段として使われます。日本では、農業、災害対応、都市計画・インフラなど、目的の異なる現場で導入が進んできました。ここでは代表的な活用の方向性を整理し、どのような価値につながりやすいかを説明します。

実践事例1: 農業分野での利用

農業分野では、圃場の形状把握や排水状況の確認、圃場整備の計画、作物の生育状況の把握などにドローンが活用されることがあります。広い農地を歩いて確認するのは時間がかかり、視点も限定されがちですが、上空から撮影すると圃場全体を一度に俯瞰できます。

ただし、農業での「ドローン活用」は測量に限らず、空撮、診断、散布など複数の用途が混ざりやすい領域です。測量として扱う場合は、圃場の境界や高低差を把握して整備計画に生かす、排水の問題点を地形データから推定する、といった形で、地形情報を意思決定に結び付けることがポイントになります。

実践事例2: 災害対応と復旧作業

災害現場では、まず「何がどこで起きているか」を早い段階で把握することが重要になります。土砂崩れの範囲、道路の寸断状況、河川の変化、建物や構造物の被害状況などを、現地に人が入りにくい段階でも上空から確認できる点は、ドローンの強みです。

また、復旧作業の段階では、危険箇所のモニタリングや進捗記録にも活用できます。たとえば同じエリアを定期的に撮影して、地形や土砂の動きの変化を比較することで、二次災害のリスク評価や作業計画の見直しの材料になります。ここでは、データの正確性だけでなく、「誰が見て、どう判断し、どの関係者に共有するか」という運用設計が実務の成否を分けます。

実践事例3: 都市計画とインフラ整備

都市計画やインフラ整備では、既存地形や構造物の状況把握、工事の進捗管理、出来形の記録などにドローン測量が使われることがあります。現地の地形や障害物を把握することで、計画の初期段階でリスクを洗い出しやすくなり、手戻りを減らす方向に効く場合があります。

ただし、都市部は飛行に関する制約や周辺配慮が増えやすい環境です。安全確保、第三者への配慮、プライバシー保護などを踏まえた運用が前提になります。結果として、技術だけでなく、現場ルールと手順の整備が価値を左右します。

ドローン測量に関連する技術

ドローン測量の成果物は、「飛行」と「センサー」と「解析」の組み合わせで決まります。同じドローンでも、搭載するセンサーや位置情報の取り方、解析の方法が異なれば、得られる成果物や精度は変わります。ここでは代表的な技術要素を整理し、導入時にどこを見ればよいかの軸を示します。

使用される主要な技術

ドローン測量でよく使われるのは、光学カメラ（可視画像）と、LiDAR（レーザー）です。光学カメラは写真測量に用いられ、比較的導入しやすい反面、植生や光の条件に影響を受けることがあります。LiDARは点群を直接取得でき、植生下の地形把握などで有利な場面がありますが、機材や運用コストが上がりやすい傾向があります。

また、赤外線カメラは主に温度分布の把握などに用いられ、測量そのものというより点検・診断の文脈で利用されやすいセンサーです。測量用途で採用する場合は、「地形形状の把握」ではなく「設備や地表面の状態把握」に焦点が移る点を押さえておくと、目的がぶれにくくなります。

精度に関わる要素としては、GNSSの活用（RTK/PPKなど）や、地上基準点（GCP）による補正が挙げられます。目的が出来形管理や設計用のデータ作成であれば、ここを軽視すると後工程で困ることが多いため、最初の設計段階で前提条件を明確にしておくことが重要です。

データ収集と解析のプロセス

ドローン測量は、一般的に「計画 → 飛行 → 解析 → 品質確認 → 成果物出力」の流れで進みます。まず、対象範囲や必要精度に合わせて、飛行高度、重複率、撮影間隔、飛行ルートを設計します。ここでの設計が、解析の成否と品質に直結します。

次に、飛行中に画像や点群を取得し、解析ソフトウェアで処理します。写真測量では、画像のマッチングから点群生成、メッシュ化、オルソ化などを行い、必要に応じて標高モデルや等高線、断面図、体積計算用データなどを作成します。LiDARでは、点群の分類（地面・植生・構造物など）やノイズ除去、座標系の整合、必要な形式への出力が中心になります。

最後に重要なのが品質確認です。測量として使う以上、見栄えの良さだけでなく、誤差や欠損、整合性を確認する必要があります。基準点との照合、成果物の歪みや穴の有無、撮影条件による偏りなどを点検し、用途に耐える品質かを判断します。

技術の進化とその影響

近年は、ドローン本体の安定性やセンサー性能の向上に加え、解析ソフトウェアの自動化も進みました。これにより、以前は時間のかかった処理が短縮され、現場へのフィードバックが早くなる傾向があります。また、AI技術は、点群分類の自動化や異常箇所の抽出、作業計画の補助などに使われることが増えています。

ただし、自動化が進むほど「結果の妥当性を確認する役割」が重要になります。解析結果は入力条件や撮影の質に左右され、誤ったモデルが生成されることもあります。便利になった分、確認手順を省略しないことが、実務ではむしろ大切になっています。

ドローン測量の課題と将来

ドローン測量は導入効果が見えやすい一方で、運用設計や周辺環境の制約によって失敗も起こりやすい領域です。ここでは、日本で導入を進める上での代表的な課題と、技術進化によって広がる可能性、今後の市場・産業の見通しを整理します。

現在の課題点

課題としてまず挙げられるのは、飛行に関する制約と安全管理です。飛行可能なエリアや条件は現場ごとに異なり、周辺環境によっては飛行計画の調整や手続きが必要になります。都市部では特に第三者への配慮が増え、運用の難易度が上がりやすい傾向があります。

次に、プライバシーとデータ取り扱いです。空撮では意図せず人や私有地、車両、施設情報が写り込むことがあります。データの共有範囲、保管場所、持ち出し制限、マスキングなど、情報管理のルールを先に決めておかないと、運用が止まる原因になりがちです。

最後に、精度と品質の担保があります。現場では「3DができたからOK」ではなく、「用途に対して誤差が許容範囲か」が問われます。必要精度を明確にし、基準点、GNSSの運用、品質確認の手順を整えたうえで導入しないと、後工程で使えないデータになってしまうリスクがあります。

技術の進化による可能性

技術面では、GNSSの活用や自動飛行の安定化、センサー性能の向上、解析の高速化が進んでおり、ドローン測量の導入障壁は下がりつつあります。AI技術は、点群の自動分類や異常検知、成果物の品質チェックの補助などに応用され、運用の省力化に寄与する可能性があります。

ただし、AIが判断を代替するほど、結果の説明責任や再現性が重要になります。現場では「なぜそう判定されたのか」「どの条件で崩れるのか」を理解できる形で運用する必要があるため、AIは“人の判断を支える”位置付けから導入するのが現実的です。

今後の市場と産業の展望

ドローン測量の需要は、インフラ更新、災害対応、建設現場の省力化などの文脈で、今後も継続的に生まれやすい領域です。加えて、データを現場で活用する仕組み（点群や3Dモデルの共有、進捗比較、出来形管理）まで含めたサービスが増えるほど、測量が“単発の作業”から“運用の仕組み”へ変わっていく可能性があります。

その一方で、普及が進むほど、品質基準や運用ルール、データ管理の整備が重要になります。導入する側も提供する側も、「成果物が現場で使える」状態まで責任範囲を定義し、継続運用できる体制を整えることが、産業としての成熟に直結します。

まとめ

ドローン測量は、上空から短時間で広域のデータを取得し、オルソ画像や3Dモデル、点群などの形で現場の判断材料を提供できる手法です。安全性やスピードの面で導入メリットがある一方、飛行制約、周辺配慮、データ管理、精度担保といった課題もあり、目的に合わせた設計と運用が欠かせません。

ドローン測量の将来性

ドローン本体とセンサー、解析技術の進化により、データ取得から活用までの時間は短縮され、現場へのフィードバックも早くなる傾向があります。AIの活用により、解析や品質確認の省力化が進めば、より多くの現場で「継続的に使える」測量手段として定着していく可能性があります。

ただし、将来性を成果に変えるには、技術よりも先に「何のために測るのか」「どの精度が必要か」「誰がどう使うか」を決めることが重要です。ここが固まるほど、機材や手順の選定が合理的になり、導入効果も出やすくなります。

日本におけるドローン測量の位置づけ

日本では、災害対応やインフラ維持、建設現場の省力化といった課題に対して、ドローン測量が現実的な解決策として検討されやすい環境があります。今後は、単発の撮影・測量にとどまらず、データを現場運用に組み込む形での活用が広がっていくと考えられます。そのためにも、飛行と安全、精度、データ管理を含めた“運用の仕組み”として整備することが、価値を最大化する鍵になります。