スポーツ種目別・練習形態別の衝撃度実験によるスポーツフロアの性能劣化指標の構築

点击翻译按钮获取中文摘要

2017年に西が丘ナショナルトレセン（NTC）の体育館において発生した木製床板剥離（31針を縫う大ケガ）の後も公共体育館の床板剥離事故は止まらず事故原因の確定に至っていない（表1参照）。床板剥離のメカニズムと木製疲労の点検法の確立を試みたが、実験方法の複雑さと高額な実験費用のため、床板剥離のメカニズム究明から方向を転換し、予防保全の基礎となる床板剥離を引き起こす瑕疵（亀裂、打痕等）の感知システムの開発を進めてきた。木製床板の剥離を引起す瑕疵の感知は、専門家の「眼」でも見落とされやすいことから、床板の下地メーカーおよび建設工学のベンチャー企業と共同で「機械の目」を使った『AI機能搭載瑕疵感知システム』の開発に着手し、2020年1月から試作品（仮称・フロアドクター）を使った実験データ収集とデータ解析を開始した。また「瑕疵の感知」に加えて『瑕疵の重篤度』の判断基準（診断システム）が必要なことから、診断システムの開発を可能とする縦断的データの蓄積を進め、『AI機能搭載瑕疵感知・診断システム』構築の基盤形成に取り組んでいる。木製スポーツフロアの瑕疵感知システム開発には豊富なデータの蓄積が必要なため、使用頻度別・利用種目別・利用者別の複数の共用体育館を対象にしたデータ収集を計画した。また、性能劣化または管理劣化を確認するために調査対象の体育館において定点観測の準備をしてきた。2020年度は、COVID-19による公共施設や学校施設の閉館によって、2020年度は都内の公共体育館2ヵ所と大学の共用体育館及びNTCの共用体育館のみのデータ収集を行い、AI機能搭載のフロアドクターの瑕疵感知レベルは約90％であることから、感知レベルの改善に取り組んでいる。なお、本研究は、企業との共同研究であり、企業秘密を厳守する立場から現時点での研究知見の公表・論文化を控えている。