建設技術者向けNEWS

　ＩＣＴコンサルティングやシステム構築・運用サービスを展開するＪＳＯＬ（東京都中央区、前川雅俊社長）は、管清工業（東京都世田谷区、長谷川健司代表取締役）と共同で、ＡＩ（人工知能）画像認識技術を使って下水道管渠の異常判定作業を効率化できるシステムを開発した。１２月から管清工業の全国支店で活用する。

　膨大な量の下水道管渠を適切に維持管理するためには、調査や点検の効率化が求められている。管清工業では、点検日進量を増やすため、現場では撮影作業に専念し、事務所で画像を目視で確認して異常判定する技術を導入していた。ただ、点検業務が増え、事務所での作業も膨大になっていた。

　開発したシステムは、日本マイクロソフトのクラウドプラットフォーム「Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ　Ａｚｕｒｅ」のＡｚｕｒｅ　Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ　Ｓｅｒｖｉｃｅｓの事前学習済みＡＩ機能を活用して初期学習の負担を軽減しつつ、機能の使い方を工夫すれば検査者が見るべき個所をシステム上でガイドできるようにした。第１段階のＡＩモデルが動画から異常の有無を判定し、異常があると判定された動画の中から第２段階のモデルが異常の内容と異常ランクを判定する。あわせて、検査者の意見を反映したユーザーインターフェースも開発した。

　両社は、システム開発に向け、２０１９年初旬から実証実験を始めた。今回、業務で適用できるめどが立ったため、本格活用することになった。