こんにちは。人工知能ＡＩは我々の業界でも日々様々な技術が開発され使われ始めていますが、ドローンと違い業界の中に浸透しているかと問われれば、まだまだ中小企業にまで浸透してきているとも言い難いのが現状です。
イノベーター理論で言うところのキャズム超えはまだできておらず、大企業やベンチャー企業などイノベーターが開発したシステムをアーリーアダプターが使っている段階、という所でしょうか。
スピードはともかく将来的にＡＩはあらゆる職業で使われる可能性が極めて高いので、いつどのような形で浸透していくのか楽しみです。
さて、本日ご紹介するのはそんなＡＩを活用した、橋梁の劣化要因などを判定できるシステムの話題。
橋梁の劣化要因と健全性の判定支援システム
こちらは日本ユニシスと日本海コンサルタントの共同研究開発のシステムとなっており、国交省の建設分野における技術革新の推進を目的とした「建築技術研究開発助成金制度」の採択を受け１７年より研究されています。
１８年は精度向上とシステム強化を図り、来年１９年には実用化。という流れで進んでいるようです。
システムの概要としてはＡＩの画像認識技術を用い、点検写真から劣化の要因や健全性を自動判定することで、「専門技術者の省力化」「劣化要因・健全性判定精度の確保・向上」を図ると共に、地方の劣化特性を踏まえた汎用性の高いシステムの実現を目指すものです。
出典：日本ユニシス
この研究で期待される効果とは？
１．ＡＩで点検写真から劣化要因および健全性を自動的に判定することで、判定結果の精度向上と技術者の省力化を実現可能。
２．判定を自動化することで、橋梁点検業務において劣化判定の時間を短縮。点検技術者の時間の有効活用が可能となり生産性の向上が期待できる。
３．判定結果の精度向上、バラツキの低減だけでなく、劣化損傷箇所の見落とし防止や、橋梁・コンクリート以外の材質および港湾、河川、建築物などの構造物への適用拡大。
研究の背景
老朽化が進むインフラの効率的な維持管理・更新の早急な対応が求められている中、全国で約７０万ある橋梁の点検に膨大な労力とコストが発生しています。
出典：国土交通省
点検結果の判定は、定型化はなされているものの、その判断は専門技術者に委ねられる。技術者によって判定結果にバラツキが生じることや、省力化が図られにくいために点検の専門技術者不足も問題になっています。
まとめ
橋梁に限らず、建築物やその他構造物の検査をする際の一番の問題点はやはり技術者による判定結果のバラツキ。そして見落としなどの人為的なミス。
スギテックでも解析を効率化するためにＡＩではないですが、誰にでも定量的に解析できるシステムを導入しています。熟練経験者のみが最も精度の高い判定をおこなえるのは確かですが、だからといって熟練者だけに任せるという段階はとうに終わっています。
働き方改革を実現していくには、テクノロジーを活用してマンパワーをできる限り抑え官能評価を無くしていくことが必須ですね。
