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橋梁管理における生成AIの可能性

高齢化社会が進む日本。全国に約73万ある橋梁の多くが老朽化の危機を迎え、特に今後10年以内に約59%の橋が建設後50年以上を経過することが予想されています。これにより、国土交通省は5年ごとの定期点検を義務付け、整備を行う必要性が高まっています。しかし、限られた数の技術者では、日々の診断業務が追いつかず、技術継承も難しい現状があります。そこで、NTTコムウェア株式会社と国立大学法人長崎大学、株式会社溝田設計事務所、長崎県建設技術研究センターが手を組み、生成AIを駆使した橋梁診断業務の高度化に取り組むことになりました。

産官学連携による取り組み

この連携の一環として、2025年4月から5月にかけて、長崎県内の13の橋梁を対象に実証実験が行われます。この実験では、点検データを元に生成AIを利用して診断案を作成し、その効果を検証します。具体的には、AIエージェントを使い、橋梁の健全性や損傷状態を評価しやすくすることを目指します。これにより、橋梁診断の業務が効率化され、技術者の負担が軽減されることが期待されています。

従来の課題と生成AIの役割

我が国の橋梁管理は、特に老朽化が進んだ施設を抱える地域において、いくつかの問題が顕在化しています。特に2024年に改訂される道路橋定期点検要領により、診断品質の均質化と根拠の詳細な記録が求められることから、高度な技術を持つ技術者の確保が喫緊の課題となっています。生成AIの導入によって、診断業務に必要な作業時間が57%削減されることが確認されており、これにより熟練技術者でなくても一定の水準で診断が実施でき、技術継承が推進されます。

実証実験の内容と成果

この実証実験では、点検調書に記載されたデータを活用し、AIエージェントは診断案を生成します。結果、作業の効率化が図られるだけでなく、診断結果の均質化が進むことで補修判断の適正化や修繕コストの最適化も見込まれます。これによって、今後のメンテナンスサイクルがより効率的になることが期待されています。

未来に向けた展望

NTTコムウェアおよび連携企業は、今回の実験結果を基に、全国の自治体での展開に取り組む計画です。橋梁維持管理の課題を解決し、生成AIの力を借りることで、持続可能な社会インフラの確立を目指しています。この取り組みは、単なる診断業務の最適化にとどまらず、未来の技術者育成にも寄与する重要な一歩です。

結論

日本の社会インフラ維持管理における技術革新として、今回の産官学連携による取り組みは非常に意義深いものと言えます。生成AIを活用することによって、橋梁管理の現場がより効率的かつ持続可能なものへとシフトしていくことに期待が寄せられています。

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