【2025】SLAMとは？概要と活用例をわかりやすく解説

自動運転技術やドローンの自律飛行、さらには拡張現実（AR）などの最先端技術において、環境を正確に把握し、リアルタイムでマッピングする技術は不可欠です。そこで注目されるのが「SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）」という技術です。

SLAMは、センサーやカメラを用いて現在位置を特定しながら周囲の環境をマッピングする手法で、GPSが使えない環境でも高精度な自己位置推定を可能にします。今回は、SLAMの基本原理や歴史、具体的な活用事例を解説するとともに、メリット・デメリット、最新の技術動向についても詳しく紹介します。

SLAMとは

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）とは、移動する機械が自己の位置を特定しながら、同時に周囲の環境を地図化する技術です。ドローンやロボットなどの移動体に搭載されたセンサーやカメラを用いることで、リアルタイムに位置を把握しながら、未知の環境でも正確にマッピングが可能になります。

近年では、自律走行ロボットや自動運転車、ドローンのナビゲーションシステムなどに活用されており、特にGPSが使用できない屋内や地下、障害物の多い環境での有効性が注目されています。測量・土木分野においても、現場の3Dマッピングや建設管理に役立つ技術として、幅広く導入が進んでいます。

SLAMの技術的原理

SLAMは、「データを取得するセンサー」と「取得データを処理するアルゴリズム」という2つの要素によって機能します。センサーが移動体の位置や周囲の環境をリアルタイムで測定し、アルゴリズムがその情報を処理して自己位置推定とマッピングを行います。ここでは、それぞれの要素について詳しく解説します。

センサー

SLAMの精度は、搭載されるセンサーの種類や組み合わせによって大きく変わります。代表的なセンサーには、次のようなものがあります。

LiDAR（Light Detection and Ranging）：レーザー光を照射し、対象物に反射して戻るまでの時間（Time of Flight、ToF）または位相のずれ（フェーズシフト法）を利用して、距離を測定するセンサー。高精度な3Dマッピングが可能で、暗所や悪天候でも利用しやすい。
カメラ：単眼カメラ、ステレオカメラ、深度カメラなどがあり、画像処理技術を用いて環境を認識するセンサー。コストが比較的低いが、光量不足や特徴点の少ない環境では精度が低下する。
IMU（Inertial Measurement Unit）：加速度計、ジャイロスコープ、磁気センサーを組み合わせ、移動体の加速度・角速度・方位を測定するセンサー。短時間の自己位置推定に有効だが、長時間の使用では累積誤差が発生しやすい。

SLAMは、用途に応じて異なるセンサーを組み合わせて使用することが一般的です。

アルゴリズム

SLAMのアルゴリズムは、センサーから取得したデータを基に自己位置推定と地図作成を行います。環境の複雑さやノイズの影響に対応するため、多くの手法が開発されており、主に次の3つが代表的です。

EKF-SLAM（Extended Kalman Filter SLAM）：拡張カルマンフィルタを用いた手法で、確率的推定に基づいてロボットの自己位置と周囲環境を同時に計算する。線形近似による誤差の影響を受けるが、計算コストが比較的低いため、古くから多くのロボットシステムで採用されている。
Graph-Based SLAM：ロボットの移動経路をグラフ構造として表現し、最適化計算を行う手法。後処理による誤差補正が可能で、大規模な環境のマッピングにも適している。
Particle Filter SLAM：粒子フィルターを用いた確率的手法で、環境内の自己位置を複数の仮説（粒子）として管理し、センサー情報を基に適切な位置を推定する。非線形な環境やノイズの多い状況でも有効に機能するが、計算負荷が高くなりやすい。

これらのアルゴリズムは、それぞれ異なる特性を持つため、用途に応じた適切な選択が求められます。

SLAMの歴史

SLAMの研究は、1980年代にロボット工学や計算機科学の分野で始まりました。

当初はコンピューターの処理能力やセンサー技術が未発達であり、実験環境も限られていました。しかし、技術の進歩とともにSLAMの応用範囲は拡大し、現在では自動運転やドローン、測量・建設分野などで不可欠な技術となっています。

ここでは、SLAMの発展を4つの年代ごとに解説します。

1980年代後半〜1990年代：SLAMの誕生
2000年代〜2010年代：技術の進化と実用化
2020年代：応用範囲の拡大
今後：AI・クラウドを活用した発展

1980年代後半〜1990年代：SLAMの誕生

1980年代後半、SLAMの概念はロボット工学者や計算機科学者によって研究が開始されました。当時のコンピューターは処理能力が低く、センサー技術も発展途上だったため、研究は主にシミュレーション環境や単純な実験環境で進められています。

1990年代になると、数学的な手法の発展により、確率的アプローチを用いたSLAMの研究が活発化。しかし、インターネットや大容量データ処理技術が未成熟だったこともあり、実用化には至らず、基礎研究の段階にとどまっていました。

2000年代～2010年代：技術の進化と実用化

2000年代に入ると、センサー技術とコンピューターの計算能力が飛躍的に向上しました。この時期には、LiDARや高解像度カメラが普及し、より複雑な環境でSLAMを実証することが可能になっています。

また、EKF-SLAM（拡張カルマンフィルタSLAM）やParticle Filter SLAM（粒子フィルタSLAM）などのアルゴリズムが開発され、ロボットや自律移動システムへの応用が進展。研究段階から実用フェーズへ移行し、産業界での導入が本格化しました。

2020年代：応用範囲の拡大

2020年代に入り、SLAMの活用範囲は飛躍的に広がっています。

自動運転車やドローンの自律飛行、ロボット掃除機といった消費者向け製品に加え、拡張現実（AR）・仮想現実（VR）、建設・測量分野でも不可欠な技術になっています。また、人工知能（AI）との統合が進み、機械学習を活用したSLAMの精度向上や、リアルタイム処理の効率化が進んでいます。

今後の展望：AI・クラウドを活用した発展

今後、SLAMのさらなる進化が期待される技術領域は、主に次の2つです。

AIの活用：ディープラーニングによるデータ解析が進み、より高精度な自己位置推定と環境認識が可能になります。
クラウドベースのリアルタイムSLAM：クラウドを活用することで、端末側の計算負荷を軽減し、より大規模な環境でのSLAMの実装が容易になります。

これらの技術が発展すれば、SLAMはさらに高精度化し、導入のハードルも下がることが期待されます。自動運転やロボティクスの発展を支える重要な基盤技術として、今後の進化が楽しみです。

SLAMの種類

SLAMは、使用するセンサーの種類によって次の5つに分類されます。

Visual SLAM
Depth SLAM
LiDAR SLAM
Landmark based SLAM
Visual Relocalizer

ここでは、それぞれの特徴と用途について詳しく解説します。

Visual SLAM

Visual SLAMは、カメラを使用して環境を認識し、特徴点を抽出して自己位置を推定する手法です。ステレオカメラや深度カメラを活用することで、より精度の高いマッピングが可能になります。

使用するカメラには「単眼カメラ」「ステレオカメラ」「深度カメラ」などがあり、取得する情報の種類に応じて使い分けます。カメラはLiDARに比べて安価で、コストを抑えられることが大きなメリットです。また、カラー情報の取得が可能なため、歩行者や標識などの認識にも適しています。

ただし、カメラの性能は光の影響を受けやすいため、暗所や特徴点の少ない環境では精度が低下します。そのため、IMUやLiDARなどの他のセンサーと組み合わせることで、より安定した自己位置推定が可能になります。

Depth SLAM

Depth SLAMは、ToF（Time of Flight）センサーや深度カメラを使用し、移動体から周囲の物体までの距離を測定することで、自己位置を推定する手法です。

特徴点が少ない環境や暗所など、Visual SLAMが苦手とする条件でも高精度なマッピングが可能なことが大きな強みです。しかし、一般的なカメラよりもセンサーの価格が高いため、導入コストが高くなりやすい点には注意が必要です。

LiDAR SLAM

LiDAR SLAMは、LiDAR（Light Detection and Ranging）を用いて、レーザー光を照射し、物体に反射して戻る時間を測定することで距離を算出し、自己位置を推定する手法です。

長距離測定が可能で、障害物が多い環境でも高精度な3Dマップを作成できるため、自動運転や測量分野で広く活用されています。また、レーザー光を利用するため、暗所や悪天候でも安定した測定が可能です。

一方で、LiDARは高価な機器であるため、導入コストが高いことが課題です。また、障害物の少ない場所ではデータ取得が難しくなり、精度が低下しやすいことにも注意が必要です。

Landmark based SLAM

Landmark-based SLAMは、環境内の特徴点や人工マーカー（QRコード、ARマーカー、ビーコンなど）を活用して自己位置推定と地図作成を行う手法です。具体的な手順は次のとおりです。

建物内にQRコードなどのマーカーを設置し、地図と対応付ける。
ロボットやドローンが移動しながらマーカーを検出する。
取得した情報を基に、自己位置を推定する。

倉庫や工場の自動搬送システムなど、あらかじめマーカーを設置できる環境で特に有効です。一方で、広範囲の環境に対応するためには、多くのマーカーを設置する必要があり、準備に手間がかかるため、用途を限定した活用が求められます。

Visual Relocalizer

Visual Relocalizerは、事前に撮影した画像データを活用し、移動体の自己位置を推定する手法です。基本的なプロセスは次のとおりです。

必要なエリアの画像を事前に撮影し、データベース化する。
ロボットやドローンが移動しながら、カメラ映像とデータベースの画像を比較する。
一致する画像情報を基に、現在の位置を推定する。

画像データを活用するため、高精度な自己位置推定が可能ですが、事前のデータ収集やデータベースの管理に手間がかかる点がデメリットとなります。

SLAMのメリット

SLAMは、自己位置の推定と地図の作成を同時に行える技術です。これにより、未知の環境下でもリアルタイムに正確な地図を作成できる点が大きな強みとなります。また、2次元の平面情報にとどまらず、3次元の空間情報も取得できるため、さまざまな環境での応用が可能です。ここでは、SLAMの主なメリットについて詳しく解説します。

GPS信号が届かない屋内や地下でも利用できる
3次元空間として周囲の環境を把握できる

GPS信号が届かない屋内や地下でも利用できる

SLAMの最大のメリットは、GPSに依存せずに自己位置を推定できる点です。

一般的に、自動運転車やロボット、ドローンなどの移動体は、カメラやLiDARなどのセンサーを使用し、周囲の環境を認識しながら自己位置を把握します。これにより、GPS信号が届かない屋内や地下でも正確な位置推定とマッピングが可能になります。

特に、大規模な商業施設や地下街、倉庫、大学のキャンパスなど、屋内構造が広く複雑な環境では、地図データが不足しがちです。そのような環境でもSLAMを活用することで、移動体が自律的に周囲を認識しながら正確なナビゲーションを行えます。

さらに、周囲の障害物をリアルタイムで検出し、安全で最適なルートを選択できることも大きなメリットです。この特性は、自動運転や自律飛行の分野において、極めて重要な要素となります。

3次元空間として周囲の環境を把握できる

SLAMは、2次元の平面情報にとどまらず3次元空間を認識できるため、より精密な環境把握が可能です。

たとえば、ドローンの飛行制御や自動運転車のナビゲーションでは、障害物の高さ情報が重要になります。SLAMを用いることで、単なる平面上の位置だけでなく、高さや奥行きの情報を含めた正確な3Dマッピングが可能となり、移動体の安全性と走行精度が向上します。

また、建築や都市開発の分野では、3Dマップを活用することで、新たな建物の設計時に都市景観の変化をシミュレーションすることが可能です。これにより、建築計画の精度を高め、より効率的な都市設計を行うことができます。

SLAMのデメリット

SLAMには多くのメリットがありますが、導入や運用においてデメリットもあります。主なデメリットとしては、次の2点が挙げられます。

高性能なハードウェアや専門知識を持つ人材が必要となり、コストがかかる
環境によってセンサーの性能に制約があり、適切な整備が求められる

それぞれの課題について詳しく解説します。

高性能なハードウェアや専門知識を持つ人材が必要となり、コストがかかる

SLAMでは、カメラやLiDARなどのセンサーから取得した3D環境データをリアルタイムで処理し、自己位置推定とマッピングを行います。そのため、高度な計算処理が求められ、演算負荷が非常に高くなる点が課題です。

高速な処理を実現するためには、最新のCPUやGPUを搭載した演算装置や、大容量のストレージが必要です。また、センサーから得られるデータ量が膨大であるため、処理能力が低いハードウェアではリアルタイム処理が難しく、計算遅延が発生する可能性があります。

さらに、SLAMシステムの開発・運用には専門的な知識が求められます。

異なるセンサーの同期処理
センサーのキャリブレーション（補正）
ノイズの除去
SLAMアルゴリズムの最適化

これらを適切に扱うには、高度なプログラミングスキルやロボティクスに関する専門知識が必要です。そのため、システムの導入や維持にかかる人件費も無視できません。

導入コストが高くなる要因

高性能なCPU・GPUなどの演算装置
大容量のストレージ（HDD・SSD）
ソフトウェア開発やメンテナンスを行う専門人材の確保

これらのコストを考慮し、SLAMの導入を検討する必要があります。

環境によってセンサーの性能に制約があり、適切な整備が求められる

SLAMの精度は、使用するセンサーの種類や周囲の環境によって大きく左右されます。環境が適切に整備されていないと、誤差が生じやすくなる点が課題となります。

センサーごとの特性と課題

Visual SLAM：カメラを利用するため、暗所では認識精度が低下する。
LiDAR SLAM：障害物の少ない広い空間では、適切な測定が難しい。

対策として、環境の整備が必要になります。

Visual SLAMの場合：暗い場所では赤外線センサーや超音波センサーを併用する、照明を増設する。
LiDAR SLAMの場合：測定が難しい空間では、ランドマークや人工マーカーを設置し、環境の認識精度を向上させる。

これらの対策には追加の設備投資が必要であり、導入コストがさらに上昇する可能性があります。

SLAMの活用例

SLAMはすでに多くの機器や技術に組み込まれており、私たちの生活や産業のさまざまな場面で活用されています。代表的な事例として、次のような用途があります。

掃除ロボットの自律走行
自動運転
ドローンの自律飛行

それぞれの活用方法について詳しく解説します。なお、建設分野における事例については、次の章で紹介します。

掃除ロボットの自律走行

SLAM技術が最も身近に活用されている例の一つが掃除ロボットです。

家具の配置や落ちているゴミの状況は日々変化するため、ロボットが効率的に掃除を行うには、環境の変化をリアルタイムで認識しながら移動する必要があります。掃除ロボットはSLAMを用いて、センサーで周囲の環境を把握し、障害物を回避しながら部屋の隅々まで移動し、最適な掃除経路を決定します。

この技術により、より効率的かつ正確な清掃が可能となっています。

自動運転

SLAMの「移動しながら自己位置を推定し、同時に環境の地図を作成する」特性は、自動運転技術と密接に関連しています。

自動運転車は、SLAMを用いて自らの位置を特定し、歩行者や車両、障害物をリアルタイムで検知しながら、GPSが利用できない環境（地下駐車場や都市の高層ビル群など）でも正確な移動を可能にします。

2023年4月に施行された「改正道路交通法」により、日本国内でも特定の条件下でレベル4の自動運転が認可されました。ただし、現在の適用範囲は限定的であり、公道での全面的な運用には至っていません。

そのため、SLAMを活用した自動運転は、空港のランプバス、特定エリアでの無人配送車、遠隔監視型の自動運転バスなど、限定的な環境での導入が進められています。今後、法整備が進むにつれて、より広範な場面での活用が期待されます。

ドローンの自律飛行

SLAMの「3次元空間で自己位置を推定し、同時に環境のマッピングを行える」という特性は、ドローンの自律飛行技術にも応用されています。

ドローンは、SLAMを活用することで、従来の地図情報が利用できない環境でも飛行可能になります。特に、次のような用途での活用が進んでいます。

災害現場のマッピング（土砂崩れや洪水などで地形が大きく変化した地域の調査）
農業分野での監視（所有者不明の耕作放棄地の管理や広大な農地の状況確認）

これらの場面では、SLAMによるリアルタイムな環境認識と高精度な地図作成機能が、ドローンの運用を大幅に向上させています。

建築分野におけるSLAMの活用事例

現在位置の特定と3Dマップの作成を同時に行えるSLAM技術は、建設業界でも幅広く活用されています。特に、通信衛星の電波が届かない環境での機械の自律運転や、建築現場での拡張現実（AR）・仮想現実（XR）の応用などが代表的な事例です。ここでは、建設業界におけるSLAMの活用事例を紹介します。

トンネル建設

大成建設は、2021年6月にトンネル建設におけるSLAM技術の活用を発表しました。

同社では、自律走行や遠隔操作による建設機械の開発を進めていますが、従来はGPSを利用できる環境での運用が中心でした。一方で、トンネル内のように電波が届かない環境では、光波測距儀の自動追尾機能などを用いた限定的な運用にとどまっていました。

そこで、新たにSLAMを活用した自律型建設機械を開発。SLAMを用いることで、トンネル内部でもリアルタイムに自己位置を把握しながら長距離の自律運転が可能になりました。また、障害物を自動的に検知し回避できるため、安全性も向上しています。

労働力不足や生産性向上が求められる建設業界において、SLAMを活用した建設機械の普及が期待されています。

BIM/CIMモデルへの応用

BIM/CIM（建築・土木分野で活用される3D情報モデル）とSLAMの組み合わせも注目されています。その代表例として、大手ゼネコンの安藤ハザマによる導入事例を紹介します。

同社では、BIM/CIMモデルをタブレット上に表示し、現場の特定位置に投影するアプリケーションを開発しました。

さらに、このアプリケーションにVisual SLAMを組み込み、カメラの視点移動による特徴点の変化を解析することで自己位置を推定する仕組みを導入。これにより、カメラが移動・回転しても、実際の建築現場と3Dモデルを正確に重ね合わせることが可能となりました。

BIM/CIMモデルと実際の建築物のズレをリアルタイムで確認できるため、より精密な施工管理が実現されています。

災害発生時における土砂流出量の把握

SLAM技術は、災害時の被害状況把握にも活用されています。

小林コンサルタントでは、UAV（無人航空機）搭載3Dスキャナーやハンディ3Dスキャナーを活用し、SLAM技術を用いた測量システムを提供しています。この技術を活用することで、地すべりやのり面の崩壊による土砂流出の規模を正確に把握することが可能となりました。

災害発生前に事前測量を行っておくことで、被害が発生した際に、流出した土砂の量を迅速に計測し、復旧計画の策定を効率化できます。同社では、SLAMを活用したのり面や斜面の土砂流出量の把握が、防災・減災の観点からも重要であると訴えています。

月面拠点の開発

SLAM技術は、地球上にとどまらず、宇宙開発分野でも活用が進められています。その代表的な事例として、大成建設が進める月面基地の開発プロジェクトが挙げられます。

日本政府は「宇宙無人建設革新技術開発推進事業」を推進しており、月面基地建設に向けた技術開発を進めています。この事業の一環として、大成建設はSLAM技術を活用した自動運転および遠隔操作による建設システムの開発を進めています。

SLAMは、既存の地図が存在しない環境でも自己位置を特定できるため、月面のような未知の環境での自律走行に適しています。将来的には、SLAM技術を活用することで、月面での建設作業を無人で効率的に進めることが可能になると期待されています。

SLAMの高精度データ取得に最適なレーザースキャナー：STONEXのご案内

SLAMは、GPSが利用しにくい空中や地下、山岳地帯、屋内などの環境で、位置情報の取得とマッピングを同時に行う技術として注目されています。しかし、SLAMを効果的に活用するためには、高精度なデータを素早く取得できるセンサーが不可欠です。

特に、広範囲の環境を解析する際に採用されることが多いLiDAR SLAMでは、高性能なレーザースキャナーが必須となります。また、SLAMの移動しながら計測を行う特性を最大限に生かすためには、持ち運びが可能なハンディタイプのスキャナーが求められます。

そこで当社アジルジオデザインが推奨するのが、レーザースキャナー「STONEX」シリーズです。イタリアを拠点とするSTONEXはヨーロッパを中心に広く採用されており、建築、森林管理、遺跡調査など、さまざまな分野でSLAMデータ取得用センサーとして活用されています。

STONEXの国内での活用事例

日本国内においても、STONEXのレーザースキャナーはさまざまな研究・調査で活用されています。その代表的な事例として、広島大学大学院人間社会科学研究科の研究チームによる活用が挙げられます。

2016年の熊本地震では、地震によって生じた地表の表層変動を分析するためにSTONEXが使用されました。レーザー光によって短時間で特徴点を取得し、数値表層モデルの作成、横断形状の解析、等高線のマッピングを、わずか10数分で完了しています。

この研究では、STONEXを用いたLiDAR SLAMが、Visual SLAMやDepth SLAMと比較して広範囲の測定に適していることが証明され、その結果は学術論文にも掲載されました。

まとめ

SLAM技術は、GPSに依存せずに自己位置を推定しながら同時にマッピングを行うことができるため、電波が届きにくい地下空間や、地図情報の少ない屋内環境での活用が特に有用です。ロボットやドローンの自律運行、自動運転技術の基盤としても重要であり、今後の発展が期待される技術の一つです。

ただし、SLAMの精度を最大限に活かすには、適切なアルゴリズムの選定に加え、正確なデータを取得できる高性能なセンサーが不可欠です。導入を検討する際は、用途に適したセンサーの種類を慎重に選択することが求められます。本記事で紹介した情報を参考にしながら、環境や目的に応じた最適なセンサーを選んでください。

また、広範囲の測定や悪天候時のデータ取得を行う場合、LiDAR SLAMの活用が有効です。その際には、持ち運びが容易で高精度な測定が可能なSTONEXのレーザースキャナが適しています。同ブランドは災害対策の実績が豊富であり、データの正確性や取得スピード、広範囲のカバー力にも優れているため、信頼性の高い選択肢となるでしょう。興味のある方は、ぜひチェックしてみてください。