AIによるインフラ点検の革新: 東急建設が実証したクラック調査の最前線

AIによるインフラ点検の革新

インフラの安全性を確保するために、点検作業の効率化と精度向上が求められています。そんな中、東急建設株式会社が取り組んだAIを利用したクラック調査の実証実験について紹介します。この実験では、NTTが提供する損傷検出AIサービス「eドローンAI」が用いられました。

1. 背景

東京都渋谷区に本社を構える東急建設株式会社は、鉄道高架橋を含むインフラ構造物に対して、従来の点検方法では多くの課題を抱えていました。特に高所での点検は目視確認が難しく、さらに膨大な撮影データから損傷を抽出・整理する作業には多くの時間と人手が掛かります。また、点検員の経験に依存することで判断のばらつきが生じやすく、全体の業務効率化が求められていました。そのため、同社は「eドローンAI」を導入し、点検品質を担保しながら業務の効率化を図ることにしました。

2. 活用内容

点検調査対象

鉄道高架橋に含まれる床版、主桁、横桁といったコンクリート構造物が点検の対象となりました。

撮影方法

高解像度の一眼レフカメラを使用し、対象範囲を網羅的に撮影して解析用のデータを取得しました。この過程で、AI解析に向けたデータが整えられました。

解析内容

「eドローンAI」を使って撮影した画像を解析し、オルソ画像を生成することで、部分の損傷を面的に把握できるようにしました。その結果、クラック損傷図のCAD出力も可能になりました。

AIによる主な検出項目

- ひびわれ（幅/長さ）
- 剥離
- 鉄筋の露出
- 漏水
- 遊離石灰

3. 導入効果

「eドローンAI」の導入により、さまざまな効果が得られました。特に、クラック調査に要する作業を半減させることができ、省力化を実現しました。また、見落としリスクが低減されたことで、点検の品質も向上しました。具体的には、ひびわれの幅が0.05mmから抽出可能となり、補修作業に必要なひびわれ幅や長さの情報も簡単に算出できるようになりました。これにより、報告資料の作成も効率化され、クラック線図形が描かれたCADファイルを元に損傷図を手軽に作成することができるようになりました。

この取り組みにより、従来は非常に多くの時間を要していた点検調査後の工程を省力化し、より付加価値の高い業務へとリソースを充てられる環境が整いました。