LiDARとは？3D計測・自動運転・建設測量への活用事例を解説

LiDARとは？

LiDAR（Light Detection And Ranging）とは、レーザー光を照射して反射光の往復時間から距離を計測し、対象物の3D形状を高精度に取得するリモートセンシング技術です。計測結果を点群データ（Point Cloud）として記録します。「毎秒数百万」の発射回数は機器共通ではなく、レーザーパルスの発射頻度と複数リターンを含む点数を区別します。DJIの仕様でもレーザー発射頻度と点群取得率は別項目です。

MarketsandMarketsの2025年8月公開概要は、世界LiDAR市場を2025年32.7億ドルと推定し、2030年127.9億ドル、CAGR31.3%を予測しています。将来値は実績ではなく、ドローンだけの市場とも区別します。LiDARの導入は、市場予測や一律の普及頻度によらず、対象現場と必要な成果・作業範囲を基に検討します。メーカーの精度公表値は機種・距離・反射面・測位・後処理等の条件付きで確認します。

2026年の市場動向

市場規模

• グローバルLiDAR市場：同公開概要の2025年推定32.7億ドル→2030年予測127.9億ドル（CAGR 31.3%、2025〜2030年）。将来の確定値ではない
• LiDARドローン市場：対象に含む機器・搭載機体・関連サービスを確認し、全体市場の予測とは分けて扱う
• ドローン支援都市LiDARマッピング市場：都市マッピングに含む計測・処理・関連サービスの範囲と、基準年・予測期間を確認する
• 中国LiDAR市場：用途・出荷台数と売上・通貨・推計期間をそろえて比較し、世界市場と直接比較する前に定義を確認する

主要トレンド

1. ソリッドステートLiDARの普及：小型化や用途別の採用を検討する分野。固体方式でも走査方式・可動部の有無は機器ごとに確認し、全方式で低消費電力・高耐久・低価格または市場の主流と断定しない
2. 自律型ドローン測量：飛行・取得・後処理の自動化を検討する際は、対象面積・人員・成果物検査・再計測を含めて効果を測る
3. AI統合：AIによる点群データの自動クラス分類（地表面/構造物/樹木/ノイズ）、オブジェクト自動認識、Scan-to-BIM自動変換が実用化
4. 建設ドローンの日常ツール化：測量・建設・鉱業・林業・公益事業で活用を検討できる。稼働頻度と運用費は用途別に判断する

LiDARの仕組み

測距原理（ToF：Time of Flight）

レーザー光を照射し、対象物からの反射光が戻るまでの時間を計測して距離を算出します。光速は既知のため、往復時間÷2×光速＝距離。パルス式ではこの計測を繰り返して3D座標点（点群）を生成します。「毎秒数百万回」を全機種の共通性能とはせず、発射頻度とリターン数を含む点群取得率を分けて確認します。

マルチリターン検出

レーザーの照射範囲内で樹冠などと、隙間を通って到達した地表から複数の反射を検出する場合があります（樹冠・幹・地表面など）。葉や幹そのものを透過して必ず地表が見えるわけではありません。NOAAのLiDAR選定資料は、植生の隙間を通る光で地表を計測し、植生が密なほど地表に届く割合が下がると説明しています。飛行条件・季節・地表点密度・分類と検証点を確認し、地表データの欠測や誤分類を評価します。

LiDARの種類と用途

種類	搭載プラットフォーム	精度を確認する観点	主な用途	機器例（現行供給・保証条件は要確認）
地上型（TLS）	三脚設置	測距と点群座標の精度、距離・対象面・位置合わせの条件	建物内外の高精度スキャン・プラント設備	FARO Focus・Leica RTC360
ドローン搭載（UAV）	マルチコプター・固定翼	水平/鉛直、相対/絶対、測距/点群座標の指標と機種別の測定条件	大規模地形測量・i-Construction・森林調査	DJI Zenmuse L2・YellowScan
車載（MMS）	車両	測位・走行・位置合わせを含む点群座標の精度条件	道路測量・都市3Dマッピング・インフラ点検	Trimble MX50・RIEGL VMX
航空機搭載（ALS）	飛行機・ヘリ	飛行・測位・地表点の取得条件と成果物の検証方法	広域地形図・防災地形解析・国土調査	Leica ALS80・RIEGL VQ-780
車載自動運転用	自動車	距離・反射率・天候・検出範囲ごとの性能条件	自動運転の環境認識・ADAS	Velodyne・Luminar・Hesai
モバイル（SLAM）	ハンドヘルド	移動経路・位置推定・位置合わせと検証点の条件	室内スキャン・施設管理	NavVis VLX・GeoSLAM

建設業でのLiDAR活用：i-Construction

i-Constructionとは

国土交通省はi-ConstructionでICT活用等を進めています。2024年の「i-Construction 2.0」発表は、2040年度までに建設現場の生産性を1.5倍へ向上させる目標を示しています。達成済みの効果やLiDAR単独の改善率ではありません。LiDARは利用する計測技術の候補で、対象工事の要求を確認して選定します。

i-Construction準拠の測量基準

• 点密度：対象工種・計測段階・対象データと適用する要領の版に応じ、発注図書と該当要領で必要な点群密度を確認する
• 精度：九州地方整備局の土工編手引き等を参照し、対象工種・計測段階・適用する要領の版・試験方法・各座標成分の判定基準を発注者と確認する
• ワークフロー：3D起工測量→3D設計→ICT建機施工→3D出来形管理は工程の例。測量はLiDARに限らず、工種・精度・現場条件に合う計測方法を選ぶ

活用事例

• 道路工事：着工前→施工中→完成時の3Dスキャンを土量計算に活用する方法。効果は、対象工事・人員・検査・後処理の範囲をそろえ、従来の測量方法と比較して測定する
• ダム建設：広大な斜面をドローンLiDARで測量する方法。植生の隙間を通って地表に届いた反射を取得し、欠測・分類・検証点を確認する。植生下の全地表を必ず正確に取得するとはしない
• 都市開発：PLATEAUプロジェクト（国交省）で3D都市モデルの整備が進められており、LiDARデータも活用される場合があります

自動運転でのLiDAR活用

自動運転ではLiDARを環境認識に利用する構成があります。視野角はセンサーと搭載構成によって異なり、単一機器が必ず周囲360°を認識するわけではありません。カメラやミリ波レーダー等と組み合わせ、距離・反射率・天候・検出範囲を評価します。費用と採用状況は、対象機器・機能・契約条件をそろえ、個別の公表資料で確認します。

導入ステップ

1. 目的と精度要件の明確化：用途（建設測量/インフラ点検/BIM連携等）に応じた精度・点密度要件を定義
2. 機器選定：精度・範囲・コスト・可搬性・植生下で必要な地表点を取得できる条件に基づき機器を選定
3. 飛行計画・計測計画の策定：GCPの配置、飛行高度・速度・オーバーラップ率を設計
4. データ取得：RTK-GNSS基準局を設置し、ドローン/地上型スキャナで計測実行
5. 点群処理：レジストレーション（位置合わせ）→ノイズ除去→グラウンドフィルタリング→クラス分類→DEM/DSM生成
6. 成果物の活用：BIMモデル連携・土量計算・出来形帳票・3D可視化に活用

よくある質問（FAQ）

Q1. LiDARと写真測量（SfM）の違いは？

LiDARはレーザー測距、SfM写真測量は画像の対応点から3D形状を復元します。精度は、機種・測定条件・誤差指標をそろえて評価し、写真測量との比較も同じ対象で検証します。植生の隙間を通った地表反射を得られる場合がLiDARの利点ですが、地表が完全に遮蔽されていれば欠測します。撮影・測位・検証点・対象面の条件を揃え、精度と費用・色情報の要件で選びます。

Q2. ドローンLiDARの費用はどのくらいですか？

DJI Zenmuse L2は産業用機体に搭載するLiDARペイロードです。費用は、機器構成・精度条件・取得と後処理の範囲、税をそろえた見積もりで比較します。現行の見積もりで機体・測位・後処理ソフト・検査・運用費を分けて確認し、ペイロード価格だけを導入総額にしません。

Q3. i-Constructionの準拠は必須ですか？

適用は工種・発注者・特記仕様書・該当要領の版により確認します。ICT活用工事で3Dデータを用いる工程があっても、すべての公共工事でLiDAR測量が必須とは限りません。写真測量や地上型計測等の選択肢と精度・検査要件を確認し、民間工事でも用途と費用対効果に応じて判断します。