斜面・法面のような自然公物の場合，劣化に介在する不確実性の影響が大きく，専門技術者であっても異常を早期に検知することが難しい．このような状況下においては，斜面・法面に生じた変化を空間的に高密度な点群データを用いて異常検知する方法が有効である．土木工学では，MMSに代表される点群データ計測のためのレーザー計測技術が発展している．しかし，点群データは地物ごとの変状や時系列変化を容易に把握できないために，未だ実務における意思決定に十分に活用されていない．本研究では，点群データを入力とする点群深層学習に基づいた斜面・法面の局所的な異常検知手法を提案する．さらに，実際の法面を対象として，変形やはらみ出し等の局所的異常を有する法枠の検知を試み，本研究で提案する手法の有効性を実証的に分析する．
