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「危険作業・高齢化・人手不足」 設備点検の課題をAIが解決した成功事例

鉄塔、橋梁、プラント、発電設備、電柱、道路、トンネル、水道管など、日本におけるインフラの老朽化は深刻な社会課題の1つである。人口減少や少子高齢化が進むなか、人材不足、資金不足で老朽化するインフラの点検・補修が追いつかない状況となっている。このような課題を解決する手段として注目されるのが、Automagiが開発するインフラ点検のための画像映像解析AIだ。目視点検を人の目からAIに置き換えることで、外観検査の省力化・自動化を実現し、インフラや設備の点検を強力にサポートする。

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精度の高いAI画像解析を活かす

1950年代からの高度経済成長期に集中的に整備され、今後急速に老朽化するインフラのメンテナンスが大きな課題となっている。2012年に中央道・笹子トンネル(山梨県)の天井板崩落事故がニュースとなったが、今後20年間で、建設から50年以上経過する施設の割合が加速度的に高くなる。つまり、これから一斉に老朽化するインフラを戦略的に維持管理・改修していくことが、喫緊の課題だ。

Automagi AIビジネス部 副部長 相馬 徹太郎氏

Automagi AIビジネス部 副部長
相馬 徹太郎氏

これまで人が行なってきたインフラ点検。人口減少、少子高齢化が進むなか、点検技術を持つ人材の不足が大きな問題だ。AutomagiのAIビジネス部 副部長 相馬 徹太郎氏は「インフラ点検において、人に代わる、あるいは人を支援するソリューションとして開発したのが『AMY InfraChecker(エイミー・インフラチェッカー)』です」と話す。

2010年に創業したAutomagiは、自社開発のAI技術など、最新のテクノロジーを活用し、企業の課題を解決するプロフェッショナル集団。AIソリューションとして2016年に独自開発した『AMY(エイミー)』は、画像・映像解析、自然言語解析、データ解析の分野でさまざまなサービスを提供する。

「AI技術の中でも画像認識技術の伸びは著しく、画像の認識率は人よりも高精度で、人では見分けられないものまで見分けられるようになっています」と相馬氏。日進月歩で精度の高まるAI画像認識技術をインフラ点検の省力化のために活かそうと、2019年に開発したソリューションが『AMY InfraChecker』だ。相馬氏は「インフラの一次点検の大半は、人による目視です。この部分を省力化・サポートすることで、人材不足の課題を解決するとともに、大きなコストカット、安全性の向上にも貢献できると考えています」と話す。

再現率は97.66% インフラや設備の『サビ検知』

電力:鉄塔

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ガス・製造:プラント

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鉄道・公共:橋梁

鉄道・公共:橋梁
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『AMY InfraChecker』は深層学習(Deep Learning)などのAIおよび最先端高度技術を活用し、インフラ設備の外観検査を省力化・自動化するソリューション。ドローンや定点カメラなど、さまざまな機器から撮影されたインフラや設備の画像・映像を解析し、劣化度を判定、スコアリングする。

「AI診断というと、二次点検の細かい部分まで全てAIがやってくれると思われがちですが、我々の提供するAIは、あくまで人の目の代わり。インフラ点検において多くのボリュームを占める一次外観検査の省力化・自動化です」と相馬氏。

特長としては大きく3つある。1つは、大量の画像を自動で判定し、劣化度順にランク付けすることで、二次点検や補修の優先順位を素早く的確に判断することができること。2つ目は、一定の基準に基づきAIが劣化度を識別することで、点検者の技術レベルによる判定のバラつきを解消する。そして3つ目は、運用を通して学習を重ねることで、より精度の高い、企業ごとの独自基準に特化した解析も可能になること。

判定対象は現在、サビ、クラック、計量器の針の角度、鳥の巣、塗装剥がれ、塗膜の浮き、漏油・漏水などが実装されている。特にサビ検知は再現率97.66%で精度が高い。劣化の進行度に応じた劣化レベルの表現が可能で、さらに、対象物における腐食領域率を的確に算出する独自手法(特許申請済)により、客観的で正確な判定スコアリングを実現している。

「サビについてはかなり高い精度で検出できるため、膨大な送電鉄塔などの設備点検・保守が必要な、通信・エネルギー分野などから引き合いをいただいています」

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