No.15_都市環境を対象としたクラウド解析ツール群『PLATEAU Tools』

都市環境を対象としたクラウド解析ツール群『PLATEAU Tools』 (株)⼤林組上⽥博嗣 PLATEAU AWARD 2022

都市のデジタルツイン×物理情報（解析）

計算時間と精度のバランス⼊⼒ファイルの作成可視化処理⼯学的な解析ノウハウの習得解析⽤形状作成の⼿間⾼性能な計算機の使い⽅解析の課題しかし、解析は様々な専⾨知識が必要で、計算時間も⻑く、⾮効率な⼿作業が多いです。（数⽇〜数週間以上かかることもあります）都市のデジタルツイン×物理情報（解析）

計算時間と精度のバランス⼊⼒ファイルの作成可視化処理⼯学的な解析ノウハウの習得解析⽤形状作成の⼿間⾼性能な計算機の使い⽅解析の課題しかし、解析は様々な専⾨知識が必要で、計算時間も⻑く、⾮効率な⼿作業が多いです。（数⽇〜数週間以上かかることもあります）都市のデジタルツイン×物理情報（解析）
⾃然⾔語 × 物理情報（解析）ＡＩ（サロゲートモデル）⾃動化オープンソースクラウドHPC オープンデータシステム化ＢＩ・可視化 AI分野では『⾃然⾔語×画像⽣成』の活⽤が注⽬されています。物理値の情報も同じようにできるはずです。コンピュテーショナルデザインデータベースもっと⼿軽に短時間で正しい答えを出したい

PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤３つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、クラウド解析ツール群です。（解析ソフトは全てオープンソースで構成）

PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤３つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、クラウド解析ツール群です。（解析ソフトは全てオープンソースで構成） 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム形状加⼯
OBJ format 任意⽤途

PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤３つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、クラウド解析ツール群です。（解析ソフトは全てオープンソースで構成） 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム形状加⼯
OBJ format 任意⽤途⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ気象庁公開データ

PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤３つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、クラウド解析ツール群です。（解析ソフトは全てオープンソースで構成） 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム気象庁公開データ
教師データ⽣成教師データDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

教師データ⽣成教師データDB 学習推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

教師データ⽣成教師データDB 学習推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB

教師データ⽣成教師データDB 学習推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB ⽇射解析 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

教師データ⽣成教師データDB 学習推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB ⽇射解析 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ眺望評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

オープンソース解析ツール群 PLATEAU Toolsとは PLATEAUを使⽤した様々な都市環境評価を最⼤３つの⼊⼒だけで全⾃動解析する、クラウド解析ツール群です。（解析ソフトは全てオープンソースで構成） 3D City Model PLATEAU クラウド統合解析システム
気象庁公開データ教師データ⽣成教師データDB 学習推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB ⽇射解析 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ眺望評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

気象庁公開データ教師データ⽣成教師データDB 学習推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途可視化フォーマットを統⼀化⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB ⽇射解析 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ眺望評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ

気象庁公開データ教師データ⽣成教師データDB 学習推論モデルDB 形状加⼯ OBJ format 任意⽤途可視化フォーマットを統⼀化⾵環境評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ⾵速予測AI VTK format 予測結果DB ⽇射解析 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ眺望評価 VTK format 解析結果DB プロジェクトデータ Web UI or Smartphone Apps UI（将来）

タイプ LOD PLATEAUを解析利⽤するときの課題地域メッシュコード CADデータ OBJ形式の場合場所の特定が⼤変課題複数区画の場合はもっと⼤変
課題 1区画のデータ（3次メッシュ）場所の特定 LOD1とLOD2の合成形状がない課題

LOD1 LOD2 箱モデル整備範囲広い精度低い詳細モデル整備範囲狭い精度⾼い LOD12 置換合成モデル
整備範囲広い精度⾼い新たに作成 CityGMLから合成形状をOBJ形式で作成して、クラウドストレージに格納 PLATEAUを解析利⽤するときの課題形状再現度

lod12 住所キーワード Google Maps API 緯度・経度地域メッシュコード円筒領域半径 LOD PLTEAU
(OBJ形式) PLTEAU (CityGML形式) PLTEAU bldg(lod1,lod2,lod12), brid, dem (OBJ形式) クラウドストレージ⼊⼒関数 PLATEAU-Geometry（解析⽤の形状取得・加⼯ツール）形状クラウド⾃動化『住所キーワード』、『半径』、『LOD』の３つの⼊⼒で形状取得と加⼯を⾃動化機能 PLATEAU WEB 解析⽤の形状取得・加⼯

Standardワークフロー 66秒 71秒区画データ(地形) 建物抽出範囲1 建物抽出範囲2 地形抽出範囲2 地形抽出範囲1 区画データ(建物) 総解析時間
: 2分17秒 LOD : LOD12 建物抽出範囲1 : 半径750m 建物抽出範囲2 : 半径1,125m 地形抽出範囲1 : 半径1,500m 地形抽出範囲2 : 半径2,250m 区画データのダウンロード区画データから指定範囲を抽出 PLATEAU-Geometry 〜『住所キーワード』と『半径』で形状取得と加⼯を⾃動化〜形状処理の流れ形状取得・加⼯ほしい地点の形状のみを取得したい場合

『住所キーワード』、『気象観測所の地表⾯粗度区分』、『現地の地表⾯粗度区分』の３つの⼊⼒で⼀連の⾵環境解析を⾃動化住所キーワード Google Maps API 緯度・経度地域メッシュコード地表⾯粗度区分（気象観測所）
地表⾯粗度区分（現地） PLTEAU bldg(lod1,lod2,lod12), brid, dem (OBJ形式) クラウドストレージ⼊⼒ PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール）クラウド⾃動化機能 PLATEAU WEB 解析⽤⼊⼒データ作成並列解析×16⾵向の同時解析可視化⽤データ出⼒⾵気象庁公開データ解析⽤の形状取得・加⼯

PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール）⾵処理の流れ

PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール）⾵⾵向別評価可視化⾵速⽐地盤⾯＋1.5m ⾵向毎に要因分析⾵圧係数⾵配図過去10年の⾵向⾵速
データを統計処理評価項⽬と可視化フォーマットを決めて⾃動化

PLATEAU-Wind（都市の⾵環境解析ツール）年間評価⾵環境評価ランク（村上らの⽅法）地盤⾯＋1.5m ⾵圧係数感度 Σ(⾵圧係数×累積⾵向発⽣頻度) ⾵⾵害リスクの評価※ ⾃然換気ポテンシャルの評価
総処理時間︓ 2時間30分8秒可視化数百倍⾼速化従来⽐ ※植栽なしの解析のため、⾵環境評価ランクは⼤きい値となっています。

クラウドストレージデータ拡張（回転＋反転＋クロッピング） 256pixel×256pixel 約1.5万サンプルクラウド HPC解析出⼒ 364pixel×364pixel 12都市モデル 2次元化、基準化
Output ⾵速U成分⾵速V成分⾵速W成分地上1.5m地点の 16⾵向のCFD解析結果 PLATEAU-AI-Wind（都市の⾵速予測ツール）⾵AI 学習モデルの決定処理の流れ⼊⼒ 364pixel×364pixel PLATEAU 2次元化、基準化 Input 緯度経度形状⾼さ地盤起伏⾵向X成分⾵向Y成分 12都市モデル推論・可視化（VTKフォーマット）クラウド推論 256pixel×256pixel 256pixel x 256pixel クロップ範囲クラウド学習 256pixel×256pixel 推論モデル（学習モデルのパラメータを最適化）学習モデル Semantic Segmentation : U-Net 学習に使⽤する範囲

クラウドストレージデータ拡張（回転＋反転＋クロッピング） 256pixel×256pixel 約1.5万サンプルクラウド HPC解析出⼒ 364pixel×364pixel 12都市モデル 2次元化、基準化
Output ⾵速U成分⾵速V成分⾵速W成分地上1.5m地点の 16⾵向のCFD解析結果 PLATEAU-AI-Wind（都市の⾵速予測ツール）⾵AI 学習モデルの決定処理の流れ⼊⼒ 364pixel×364pixel PLATEAU 2次元化、基準化 Input 緯度経度形状⾼さ地盤起伏⾵向X成分⾵向Y成分 12都市モデル推論・可視化（VTKフォーマット）クラウド推論 256pixel×256pixel 256pixel x 256pixel クロップ範囲クラウド学習 256pixel×256pixel 推論モデル（学習モデルのパラメータを最適化）学習モデル Semantic Segmentation : U-Net

CFD解析 block1 block2 block3 block4 PLATEAU-AI-Wind（都市の⾵速予測ツール）クラウド推論⾵AI 推論・可視化（VTKフォーマット） 256pixel×256pixel
広域推論・可視化総処理時間︓ 1分40秒⾵速予測AI 都市デザインのスタディやプレゼン資料作成を⾼速に⾏いたいときに利⽤⾵予測AI ６４同時推論（4区画×16⾵向）数万倍⾼速化従来⽐サロゲートモデル

PLATEAU-Solar-Radiation 〜⽇射解析（年間・時刻別）× 全天・直達・拡散〜総解析時間 : 20分48秒 epwファイルの有無判定気象庁データをepw変換 Analemaの⽣成及びVTK変換
PLATEAUから形状取得解析⽤メッシュ⽣成メッシュ中⼼、法線取得同時実⾏⽤の配列を⽣成スカイドームの⽣成及びVTK変換 Radianceによる年間解析または任意時点での解析分散解析した結果を統合解析結果をVTK変換 53秒 32秒 1分18秒 4分35秒 8分23秒 1秒 6分6秒 18秒解析範囲 : 半径500m, LOD12 解析対象 :34,000点、年間解析 HPC解析直達拡散全天全天 Sky Dome 年間積算受熱量（全天）太陽数⼗倍⾼速化従来⽐都市のクールスポットや温熱環境太陽光発電量などに利⽤建物・地⾯での年間積算の⽇射受熱量評価

PLATEAU-VIEW-FIELD 〜地表⾯からの眺望解析〜評価点取得と可視化に使⽤メッシュ天空⽐評価⽅法各メッシュ中⼼から等⽴体⾓に Rayを放射し、衝突判定 10,000Ray/メッシュ 1メッシュ
Ray 眺望総解析時間 : 7分46秒 Expressワークフロー Standardワークフロー PLATEAUから形状取得解析⽤メッシュ⽣成メッシュ中⼼、法線取得 Radianceによる衝突判定⼀般化螺旋集合によるRayを⽣成同時実⾏⽤の配列を⽣成 HTC(⼤規模分散解析) による天空⽐解析 16秒 4分41秒 1分 HTC解析 14秒 1分49秒 45秒 1秒解析範囲 : 半径500m, LOD12 解析対象 : 7,000点×10,000Ray 700同時実⾏分散解析した結果を統合解析結果をVTK変換数百倍⾼速化従来⽐眺望、開放感の評価に利⽤地⾯での天空⽐評価

眺望太陽⾵形状 AI PLATEAU Tools 開放感景観⽇射受熱
⽇射反射⽇射軌跡⾵環境／⾵圧感度形状加⼯／LOD／属性⾵速予測AI

No.15_都市環境を対象としたクラウド解析ツール群『PLATEAU Tools』

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