SIPインフラ連携委員会報告

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

土木学会

技術推進機構Research and Development Reporton Applications of Artificial Intelligence
to Infrastructure Maintenance
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SIP Infrastructure Program Coordinate Committee
Organization for Promotion of Civil Engineering Technology,JSCEᗎ
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主 査：矢吹 信喜（大阪大学）

副主査：阿部 雅人（ 国研）科学技術振興機構）
西尾真由子（横浜国立大学）
委 員：櫻井 彰人（横浜国立大学）


土橋 浩（首都高速道路 株 ）

野村 泰稔（立命館大学）



福森 浩史（清水建設 株 ）

湧田 雄基（北海道大学）



目次 本調査研究報告書の発刊に当たって
 はじめに
 本書の構成

 画像・空間分布データを用いた研究開発チームにおける関連研究  橋梁の打音検査ならびに近接目視を代替する飛行ロボットシステムの研究開発  床版の $, 解析検討  インフラ予防保全のための大規模センサ情報統合に基づく路面・橋梁スクリー
ニング技術の研究開発と社会実装  高温超電導 648,' 磁気センサを用いた鋼床版き裂検査技術 
 音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究  学習型打音解析技術の研究開発  レーザー打音高速検査システムの開発  上水道における漏水検知システム  近接目視・打音検査等を用いた飛行ロボットによる点検システムの研究開発
 
 社会実装に向けての首都高速道路での取り組み  インフラマネジメントシステム
 コンクリート構造物診断技術  学習型打音解析技術の研究開発  高感度近赤外線分光を用いたインフラの遠隔診断技術の研究開発  今後の展望

 画像・空間分布データを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み  画像・空間分布データ取り扱いの基礎的な方法  深層学習を用いたデジタル画像からのコンクリート表面変状の検出  6867(5$ 高感度磁気検査の $, 活用
 音響・時系列データを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み  音響・時系列データの取り扱いの基礎的な知識・方法  レーザー打音装置によるコンクリート部材の試験データに対するニューラル
ネットワークの適用
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ii

1．本調査研究報告書発刊に当たって

1．  本調査研究報告書発刊に当たって
1.1 はじめに
1980 年代，論理学をベースに知識を記号により記述すれば，推論エンジンにより，専門家と同等の回答が自動的に得られるということから，AI は第 2 次ブームを巻き起こした。しかし，その後，コストと手間がかかる割には効果が限定的であることが明らかとなり，下火になった。ところが，AI の一分野である「機械学習」においてディープラーニング（深層学習）と呼ばれる新しい技術が開発されたことと，大量のデータ（ビッグデータ）を比較的容易に扱うことが出来るよ
うになってきたことから，囲碁や将棋で世界的に著名な棋士に AI マシンが勝利したこともあり，
昨今は第 3 次ブームとなっている。ディープラーニングと従来の機械学習との違いは，従来はデータの属性を人間が全て明示的に拾い出し，プログラム化する必要があったのに，ディープラー
ニングでは，属性そのものを機械が勝手に想定しながら学習活動を実施してくれる点である。そのため，ディープラーニングでは，過学習とならないようにするためにも，大量の様々なデータが必要である。
従って，インフラ維持管理に AI を活用していくためには，大量のデータを収集することが必要であるが，一体どのようなデータをどれだけ集めると，どんなことがわかるのか，という道筋を明らかにしていくことが重要である。
現在でも，コンクリートのひび割れや鋼材のさびなどを，写真（画像）から AI を利用して特定する研究がなされているが，こうした事例から，要するに画像処理なのだな，と判断してしまっては，AI の可能性を限定してしまう懸念がある。
インフラの維持管理は，非常に多くの種類の情報と様々な専門分野の知識が複雑に絡み合わせた総合的なエンジニアリング・マネジメントであり，日々，熟練技術者らはその仕事を，五感と頭脳を駆使して判断しているわけである。従って，実際の構造物の維持管理における種々のデー
タ，情報を入手し，利用して，それらの間の膨大な数の相関関係を AI に判断させて，仮説を検証していくことが重要である。
内閣府戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）は，総合科学技術・イノベーション会議が主導して，府省の枠や旧来の分野の枠を超えた研究開発マネジメントを行い，科学技術イノベー
ションを実現することを目指すものである。
「インフラ維持管理・更新・マネジメント技術」は，2014 年度に開始された第 1 期 10 課題の中の一つであり，ニーズとシーズをマッチングさせて，インフラの事故を未然に防ぐとともに，予防保全によるインフラのライフサイクルコストの最小化を目指して，研究開発を実施している。インフラ維持管理・更新・マネジメント技術のプログ
ラムの中の各研究課題においても，AI が取り入れられているものも多い。
そこで，インフラ維持管理における AI の革新的な活用を加速化し，各研究課題を横断的に組織化し，インフラ維持管理を起点とした Society 5.0 実現の戦略立案と実データによる試行を行う
ことを主目的として，2017 年度に「AI のインフラ維持管理への活用検討プロジェクトチーム」を発足し，具体的には以下の取り組みを進めた。
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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2．画像・空間分布データを用いた研究開発チームにおける関連研究2. ⏬ീ࣭✵㛫ศᕸࢹ࣮ࢱࢆ⏝࠸ࡓ◊✲㛤Ⓨࢳ࣮࣒࡟࠾ࡅࡿ㛵㐃◊✲
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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2．画像・空間分布データを用いた研究開発チームにおける関連研究୙࡛᫂࠶ࡿࠋࡋࡓࡀࡗ࡚௒ᚋࡋࡤࡽࡃ㸪Ꮫ⩦ࢹ࣮ࢱࡢ཰㞟ࡣ࣎ࢺࣝࢿࢵࢡ࡛࠶ࡾ⥆ࡅࡿࡋ㸪㐲࠸ᑗ᮶࡟Ώࡗ࡚ࡶࡑ࠺࠿ࡶࡋࢀ࡞࠸ࠋ
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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2．画像・空間分布データを用いた研究開発チームにおける関連研究

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1)

Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton: ImageNet Classification with Deep Conv
olutional Neural Networks., Advances in neural information processing systems, pp.1097-1105,
2012.

2)

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Vol.73,No.3,pp.I_97-I_105, 2017.

3)

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4)

Hiroya Maeda, Yoshihide Sekimoto, Toshikazu Seto, Takehiro Kashiyama, Hiroshi Omata: Road Damage Detection Using Deep Neural Networks with Images Captured Through a Smartphone., arXiv:1801.09454, 2018.

5)

Li Liu, Wanli Ouyang, Xiaogang Wang, Paul Fieguth, Jie Chen, Xinwang Liu, Matti Pietikäin
en: Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey, arXiv:1809.02165, 2018.

6)

Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi: You Only Look Once: Unified,
Real-Time Object Detection., The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recogniti
on, pp.779-788, 2016.

7)

Joseph Redmon, Ali Farhadi: YOLO9000: Better, Faster, Stronger., The IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition, pp.6517-6525, 2017.

8)

Github:<https://github.com/tzutalin/labelImg>

9)ᅜᅵ஺㏻┬㐨㊰ᒁ㸸⯒⿦Ⅼ᳨せ㡿,2016.< http://www.mlit.go.jp/road/ir/ir-council/pdf/yobo28_10.
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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2．画像・空間分布データを用いた研究開発チームにおける関連研究ࡼࡾࢱࣈࣞࢵࢺ PC ࡟㏦ࡽࢀ㸪᧯⦪⪅௨እࡢேࡀ┘どྍ⬟࡟࡞ࡗ࡚࠸ࡿࠋ
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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http://www.ktr.mlit.go.jp/ktr_content/content/000624166.pdf
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᭶㛫ᘓタ 17 (2017) 68.
4)  A. Tsukamoto, T. Hato, S. Adachi, Y. Oshikubo, W. Cheng, K. Enpuku, K. Tsukada, and K. Tanabe, "Eddy Current Testing System Using HTS-SQUID with External Pickup Coil Made of HTS Wire", IEEE
Trans. Appl. Supercond. 27 (2017) 1600505.
5)A. Tsukamoto, S. Adachi, Y. Oshikubo, K. Tanabe and K. Enpuku, "Development of a HTS
SQUID module for use with an external pickup coil", Supercond. Sci. Technol. 26, 015013(2013).

6)  S. Adachi, A. Tsukamoto, T. Hato, J. Kawano, K. Tanabe, "Recent Developments of High-Tc
Electronic Devices with Multilayer Structures and Ramp-Edge Josephson Junctions",
IEICE Trans. Electron. E95-C (2012) 337.
7)

A. Tsukamoto, T. Hato, S. Adachi, Y. Oshikubo, K. Tsukada, and K. Tanabe, "Development of eddy
current testing system using HTS-SQUID on a hand cart for detection of fatigue cracks of steel plateused in expressways", IEEE Trans. Appl. Supercond. 28 (2018) 1601505.

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3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究3. 音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究
3.1 学習型打音解析技術の研究開発
3.1.1 研究の概要
本研究開発は，点検員の技術に左右されず正確に変状の検出が可能な打音検査技術の開発を目的とし，さらにその技術を実現するシステムとして，現場で使用する打音装置と検査結果を現場で変状推定マップとして表示できるタブレット表示装置の開発も目的とする。この目的達成のために SIP 事業では，３つの実施項目（１）打音解析手法の開発（２）打音装置および打音解析シ
ステムの開発（３）打音データセット構築と性能評価，で研究開発を行った。
打音解析においては機械学習を用いた打音解析手法の開発を行い，２段階の学習的手法で変状を推定するアプローチをとることにした。１段階目では，取得した大部分の打音は正常であるという仮定のもと，検査対象ごとに正常パターンを統計的に学習させる（教師無し学習）。これにより，さまざまな種類の打音データが集まらなくとも欠陥の有無を判断することができる。二段階
目では，一段目の判定結果に熟練者による教師ラベルをつけて蓄積した結果をもとに判別学習を行う（教師有り学習）。これにより欠陥検出の精度を向上できるようになる。教師なし学習手法においては，４種類の手法で比較・評価実験を行い，教師あり学習手法においては，教師ラベルの準備，打音特徴表現の探索，判別学習方式の各要素技術の研究とそれらの統合を行った。
システム開発では，２種類の打音装置と，そこで取得した打音を上述した解析手法によって異常検知するシステムをそれぞれ開発した。一つは，点検ハンマによる打音の違いを機械学習し，構造物の異常箇所と異常の度合いを自動検知する「AI 打検システム」である（図 3.1.1）。検知結果を点検員にリアルタイムで提示し，レーザー光による測域センサで人手によるハンマの打撃位置を簡便に取得し，打音解析結果と統合することで異常度マップを自動的に作成する。もう一つは，アスファルト舗装面の上からコンクリート床版上層部の土砂化を検知するための，台車型打音装置とその解析システムである。台車型打音装置は，３か所のハンマ打撃部があり，検査員が台車を手押しすることで，それぞれの打撃力が平均 15kN 以上を得られる。
AI 打検システムの性能評価では，打音採取実験とそれの正常異常の正解ラベルをつけたデータ
セット構築，およびそれを用いた性能評価試験を行った。試験では，人力による詳細な叩き点検を実施し内部欠陥（浮き）が確認された７つの実橋等に対して，AI 打検システムによる点検を実施し，その結果の比較を行った。
大まかなブロック単位ですべての場所で欠陥の見落としが無く，また打音１音ごとの正答率は，最高で 93.2%，平均で 84.0％という良好な結果を得た。AI 打検シ
ステムを用いた点検作業フローを検討し，現地作業での実測値を用いて比較した結果，従来手法より１～２割程度の時間増加となったが，本システムでは検査結果が点検員の技量に依存せずコンター図が得られる，等のメリットが得られる。
台車型打音装置の性能評価では，実橋で事前に打音採取を行い，その後アスファルト舗装面の除去が行われる際に，熟練者による打撃検査で舗装面全面の変状図を入手し，それを正常異常の3131インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

インフラ構造物の打音検査

人工知能（AI）搭載タブレット端末

市販の点検ハンマー

無線通信
異音発生

開発した
計測ユニット・ハンマーの打撃位置を
リアルタイム表示
・AIにより、リアルタイムで打音の異常を検知

・異常度マップの自動生成開発した異音報知器

・ハンマーの打撃位置計測
・ハンマーの打音波形計測

図 3.1.1 人工知能により打音検査をアシストする「AI 打検システム」
正解としてデータセットを構築した。このデータセットを用いて最終的な異常検出性能を正答率で評価したところ，H 橋 82.1%，I 橋 80.2%，K 橋 93.0%の性能が得られた。台車型打音装置を使った打音調査と従来の人力打音調査の施工時間について現地作業で確認した結果，30ｍ×3ｍの範囲の調査で 205 分が 65 分に短縮され 140 分の大幅な削減効果が得られた。
3.1.2 研究テーマの中での $, の活用
一般的な打音検査において，検査員は検査ハンマを用いてコンクリート構造物を打撃し，その打撃音を聞いて，その構造物の状態を判断している。これは，検査員の経験や感覚に依存することになり，検査員によってその検査結果にバラツキやミスが生じる可能性がある。一方，インパ
クトエコー法は，1980 年代に提案され，コンクリート構造物の非破壊検査手法として多く使われてきた 1)。一般的な定義として，インパクトエコー法ではハンマ等による打撃がコンクリート構
造物の表面に加えられる。その後，打撃点付近に設置されたセンサによって，打撃によって引き起こされ構造物内を伝播してきた衝撃波を計測する。その計測された信号をフーリエ変換によって周波数領域において調査することで，コンクリートの状態が評価される。打音のスペクトルの卓越周波数のみがコンクリート状態評価の指標（特徴量）として使われることが一般的であった
2)。

 しかしながら，単一の特徴量のみを使うだけでは，ノイズの影響を受けやすいうえ，その他の特徴を捨ててしまっていることになる。そこで本研究では，AI における機械学習技術で打音の解析を行うアプローチで，より正確な欠陥検出を目指した。具体的には図 3.1.2 に示すようなステッ
プで解析を行う。
 このように機械学習技術を打音解析に適用しようとした場合，一番大きな課題としては，学習対象となる打音データが十分に集まらない点にある。これは，機械学習に基づき正常と欠陥を区別しようとした場合，事前に正解がわかっている正常と欠陥の打音データを多数集めて，それらの統計的性質から識別器を学習させることになる（教師有り学習）。しかしながら欠陥のデータは
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3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究

図 3.1.2 機械学習に基づく打音解析フロー
正常データと比較すると一般的になかなか数が集まらない。特にコンクリート構造物の材質の違
いや，打撃ハンマの種類の違いなどを考慮すると，すべての組み合わせを網羅的に収集するには工数がかかる。そのため，データが集まるまで学習ができない，もしくは，データが集まらなかった欠陥の種類については，誤って正常と判定してしまうという問題点が生じる。
 そこで我々の解析手法においては，
２段階の学習的手法で変状を推定するアプローチをとった。
１段階目では，取得した大部分の打音は正常であるという仮定のもと，検査対象ごとに正常パターンを統計的に学習させる（教師無し学習）。学習した正常パターンから逸脱したものを欠陥の疑いありと検出する。これにより，さまざまな種類の打音データが集まらなくとも，まずは欠陥の有無を判断することができ，対象物の種類によらない汎用的な手法となる。二段階目では，一段目の判定結果に熟練者による教師ラベルをつけて蓄積し，蓄積した結果をもとに判別学習を行う（教師有り学習）。これにより欠陥検出の精度を向上できるようになる。
(1) 教師なし学習手法
本研究で開発した４種類の教師なし学習方法を以下に列挙する：
１）特徴量空間内の距離に基づく異常検出２）部分空間法に基づく異常検出３）Bag-of-echoes モデルによる異常検出４）スペクトラルクラスタリングに基づく異常検出
いずれの手法においても共通した仮定は，計測した大多数の打音サンプルが正常であり，異常箇
所に対する打音サンプルは，正常なサンプルとは異なり特徴量空間で正常パターンからは離れた場所に散らばっているとしている。その離れた度合いを異常度として定量化すれば，欠陥箇所を検出できるという考え方である。
各手法の概要のみ説明し，比較検討・実験の結果から，各手法の得失を述べる。1)は，最も基本的な手法であり，すべての打音サンプル間での特徴量空間内での距離を算出する。各打音サン
プルごとに，他の打音サンプルへの距離の和を異常度として算出する。この異常度が一定の閾値を超えたものを欠陥の疑いありとする。この手法の弱点は，打音のノイズに大きく影響をうける
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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34

3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究

図 3.1.3 検討した教師あり学習手法における解析手順ごとの要素技術 5),7)-10)(3) 実構造物での性能評価
実構造物（９橋）を対象とした AI 打検システムの評価実験を行った。AI 打検システムの評価
実験は，人力による詳細な叩き点検を実施し内部欠陥（浮き）が確認された構造物に対して，AI
打検システムによる点検を実施し，その結果の比較を行った。
「正確度」の算出方法として，まずおおまかなブロック（異常箇所の一連の打撃）単位で見落としがないかどうかをまず確認した。
その結果，すべての結果で見落としがないことを確認した。さらに打音１音１音で，正常箇所を正しく正常と判定し，異常箇所を正しく異常と判定した割合（合致率）を算出した。教師なし学
習を用いて解析を行い得られた異常度マップの例として，評価実施箇所 No.4 の結果を，図 3.1.4の右側に示す。異常度マップでは，黄色が異常度の高い打音，青色が健全な打音の部分を示す。
左側の写真には，人力による詳細な叩き点検を行った範囲（黃枠内）と変状が認められた範囲（赤枠内）を示している。この写真と異常度マップを比較すると，変状範囲が大体一致していることが分かる。

図 3.1.4 評価実施箇所 No.4 で得られた異常度マップ
3535

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

教師なし学習における各評価実施場所での合致率を表 3.1.1 の上段にまとめる。最高で 93.2%，
平均で 84.0％という良好な結果が得られた。この結果より，教師なし学習は実構造物での打音検査に適用可能な打音解析能力を持つと言える。なお，評価実施箇所 No.3 と No.6 は，合致率算出の対象から除外しているが以下の理由による。実施箇所 No.3 では，検査領域の大部分が変状領域であったため，教師なし学習手法の前提条件を満たしておらず正しく変状打音を検出できなかった。評価実施箇所 No.6 は変状領域が認められない箇所で，95.8%の合致率を得られたが，例外的な計測対象とした。
表 3.1.1 教師なし・あり学習の合致率比較
場所No.

1

2

3

4

5

6

7

8

9

教師なし学習93.18 73.94

-

80.67

83.87

(95.8)

82.61

86.08

87.90

教師あり学習89.39 76.97(73.23)

81.21

87.43

(100)

80.43

83.03

85.31

次にこれらの７橋で得られた教師ラベルを用いて教師あり学習を行った。一般的に教師あり学習のほうが，機械学習にとって有益な情報を与えられているため性能が高くなるが，十分に教師データが集まっていない段階では性能は得られたデータの状況に依る。実験結果を表 3.1.1 下段に示す。教師あり学習の教師データとテストデータの作成には，データ数が少ない場合によく用いられる方法である"Leave one out"の一種として"Leave one bridge out"（学習では，評価対象の１橋以外のすべての橋のデータを使用し，評価では学習に用いなかった１橋でテスト）を用いた。
この結果，７橋というバリエーションが少ない場合でも，平均で 83.4％という教師なし学習と同等の打音解析性能を得た。さらに，教師なし学習では原理的に対応が難しかった実施箇所 No.3（大部分が変状領域）においても，教師あり学習を用いることによって対応できるようになり，73.2％の合致率を得られた。
教師なし・あり学習の合致率比較を行うと，教師あり学習により，合致率が上がる場合と下がる場合があることが分かる。合致率が下がる原因として，評価対象の構造物と似た教師データが少なすぎて，教師データが有効に働かなかったことが考えられる。つまり，過去に似たデータが集まっていない打音を持つ構造物では，教師なし学習のほうが有効に働き，似た打音データが集まった構造物では，教師あり学習のほうが有効と考えられる。この比較に関しては，さらに教師
データ数を増やした検証が必要であるが，この研究開発で最初に設定した２段階で機械学習を行う戦略は，教師なし学習手法に基づき効率的に教師データを蓄積しながら教師あり学習手法の検討を行うことができ，研究開発の立ち上げ期には妥当であったことが示せた。

3636

3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究

3.1.3 今後重要となる機械学習技術
 上述した実験結果から教師あり学習では十分なデータが集まれば教師なし学習の性能を上回ることが示唆されており，その段階では前段での教師なし学習手法の使用は不要となる可能性もある。ただし，最初に述べたように対象構造物の違い，ハンマの違い，センサの違いなど，すべての組み合わせを網羅してデータ取得するのは難しい。そこで重要となる技術が，転移学習と呼ばれる技術である。過去の別の環境で得られた学習結果を転用して，新しい環境で大量の教師デー
タを取得しなくとも，わずかなデータで認識できるように学習を効率化することを目的とする。
すでに文献 10)において，供試体を用いた欠陥検出実験において転移学習の有効性を示しており，
教師データ取得のコスト低減のカギとなる技術と考えている。
 また機械学習技術は，データに基づく統計的な手法であることから，一定の認識誤りが存在す
ることは避けられない。この誤りを作業者に訂正してもらい，使いながら精度を向上させていく
ような，人と協調する AI 技術も重要となる。その際には，どのように作業者に提示し追加学習するかのインタフェース・インタラクション技術や，どのような基準で機械学習が判断したかを，作業者に説明できるような機械学習結果の可視化技術も必要となる。
参考文献
1)

0-6DQVDORQHDQG:%6WUHHWW“,PSDFWHFKR1RQGHVWUXFWLYH(YDOXDWLRQIRU&RQFUHWHDQG
Masonry”, Bullbirer Press, 1997.

2)

ASTM D 4580-03, “Standard Practice for Measuring Delaminations in Concrete Bridge Decks bySounding”, ASTM International, 2003.

3)

H. Hassani, "Singular spectrum analysis: methodology and comparison", Journal of Data Science,
Vol.5, No.2, pp. 239-257, 2007.

4)

C. M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning”, Springer, 2006.

5)

J. Ye, M. Iwata, and M. Murakawa, “Statistical impact-echo test using Bag-of-feature model for concretecondition assessment”, Proc. 8th European Workshop on Structural Health Monitoring (EWSHM2016),
2016.

6)

A.Y. Ng, M.I. Jordan, and Y. Weiss,“On spectral clustering: Analysis and an algorithm”, Advances inneural information processing systems, pp. 849-856, 2001.

7)

J. Ye, T. Kobayashi, M. Murakawa, and T. Higuchi, “Robust Acoustic Feature Extraction for Sound
Classification based on Noise Reduction”, Proc. 39th International Conference on Acoustics, Speech,
and Signal Processing (ICASSP2014), 2014.

8)

T. Kobayashi and J. Ye, “Discriminatively Learned Filter Bank for Acoustic Features”, Proc. 41stInternational Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP2016), 2016.

9)

J. Ye, T. Kobayashi, M. Iwata, and M. Murakawa, “Noise Robust Hammering Echo Analysis forConcrete Structure Assessment under Mismatch Conditions: A Sparse Coding Approach”, Proc. 2017
IEEE Sensors Applications Symposium (SAS 2017), 2017.
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

10) J. Ye, T. Kobayashi, H. Tsuda, and M. Murakawa, "Robust hammering echo analysis for concreteassessment with transfer learning", Proc. International Workshop on Structural Health Monitoring(IWSHM2017), 2017.
11) J. Ye, T. Kobayashi, M. Iwata, H. Tsuda, and M. Murakawa, “Computerized Hammer Sounding
Interpretation for Concrete Assessment with Online Machine Learning”, Sensors, Vol. 18, No. 3, 833,
2018.
12) T. Hasegawa, J. Ogata, M. Murakawa, and T. Ogawa, “Tandem Connectionist Anomaly Detection:
Use of Faulty Vibration Signals in Feature Representation Learning”, Proc. 2018 IEEE International
Conference on Prognostics and Health Management, 2018.

38
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3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究3.2 レーザー打音高速検査システムの開発
3.2.1 はじめに
高度経済成長期に建設された数多くのトンネルや橋梁などのコンクリートを使用した社
会インフラは高経年化が進んでいる。道路トンネル点検要領によってトンネルなどのインフラの保守保全作業は，検査員の近接目視確認による手作業（触診・打音・叩き落とし）に委ねられている。特に国内の道路および鉄道トンネルの状態確認は，全て人手に頼る状況が続いている。SIP「インフラ維持管理・更新・マネジメント技術」では将来的に保守保全作業の間隔を短くすることや安全確認作業の自動化に関して，高速・非接触・遠隔操作が可能な新しい検査技術の開発を精力的に進めている。その中で，従来の打音法と同様の検査をレーザーを用いて遠隔で行うことが可能と期待されるレーザー打音法の研究開発を実施している。これまでに西日本旅客鉄道株式会社，公益財団法人鉄道総合技術研究所，
公益財団法人レーザー技術総合研究所によりレーザーを用いたトンネル覆工コンクリート
欠陥検査手法の原理実証及び現場での検証試験が行われており，その有用性が示されてきた 1)。レーザー打音法では，パルスレーザーをトンネル内壁に照射することでコンクリート
を振動させ，その振動を別のレーザーによって分析することにより，コンクリート内部の欠陥を検出する 2),3)。我々はレーザー打音法の実用化に向けた研究開発の１つとして，高強度パルスレーザーの繰り返し性能とコンクリート表面の振動の計測速度を向上させること
でレーザー打音検査の高速化に取り組んできた。

振動計測用
レーザー
振動励起用
レーザー

図 3.2.1 「レーザー打音」概念図
ハンマーで叩いて耳で聞く打音法をレーザーを用いて同様の検査を行う
3.2.2 レーザー打音法の高速化
一般的にレーザーは，「遠方までまっすぐ進むこと」，「波長（色）が決まっていること」，「レンズを用いて小さい点に集光できること」や「干渉を起こす」というような波の形が揃っているという特徴を持っている。このような特徴を用いて，従来はハンマーでコンクリートを叩き，検査員の耳で音（振動）を聞いていた打音法をレーザーによって置き換える手法の開発を行っている。ハイパワーパルスレーザーである「振動励起用レーザー」は，打音検査におけるハンマーに相当し，遠隔でコンクリートに強い衝撃を与える。
パルスレーザーをコンクリート表面に集光し，表面にエネルギーを吸収させる。その際，
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

表面から僅かに吹き出すアブレーション（蒸散）を発生させ，その反動による衝撃波によりコンクリートを振動させる。発生したアブレーションの反作用によりコンクリートが振動し，コンクリートの内部に欠陥がある場合には，打音検査の場合と同様に，その振動に変化が生じる。一方，連続発振レーザーを用いた「振動計測システム」は打音検査における耳に相当するレーザー干渉計を構成し，コンクリート表面の微細な振動を遠隔・非接触で検出する。振動しているコンクリート表面から反射してくる信号光の周波数は，ドップ
ラー効果により変調するため，変調していない規準の光と干渉させることで，表面の振動を時間的な周波数変化に変換し計測することが可能である。２種類のレーザーを用いることで，打音検査における「打撃」と「音の検知」を遠隔・非接触で行うレーザー打音法の概念図を図 3.2.1 に示す。また，検査面を高速に走査させるためのガルバノミラーの導入やレーザー干渉計測技術の高速化というハード面の改善を行うと同時に，干渉信号波形の取得，解析，欠陥判定アルゴリズムによる高速欠陥判定システムを開発しソフトウェア面でも向上を図り，それらを組み合わせた高速レーザー振動計測システムを構築した。一般に人間の耳に聞こえるのと同程度の周波数領域（5 Hz〜20 kHz まで）の振動をレーザー技術により検出することで打音法における人の耳と同じ役割を持たせることができる。

図 3.2.2 高速レーザー打音システム模式図
ハンマー等を用いてコンクリート表面を振動させる打音検査と同程度に，レ−ザーを用いてコンクリート表面を叩くアブレーションを起こすには，パルスあたり１J 以上の出力エネ
ルギー，マイクロ秒以下の短パルス性，5 m 以上離れた位置での集光性能が振動励起用レーザー装置に必要とされる。同様に 5m 以上離れたトンネル内壁からの反射光を確実に検出するためには，振動計測システムで用いられるレーザーも数 W 程度の出力を持つことが理想と考えられる。レーザー打音法における検査速度は，この「振動励起用レーザー」，「振4040

3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究

動計測システム」に加えて，「高速走査装置（スキャナー）」の動作速度によって決定される。振動励起用レーザーと振動計測用レーザーは，ミラーを用いて同じ光路上に結合される。結合された 2 つのレーザー光は，電磁石に流す電流値により角度を高速かつ精密に制御することが可能なガルバノミラーによって検査対象の高速スキャンを実施する。１秒間におけるレーザーパルス数（繰り返し周波数）を増加させることで，検査速度の高速化が可能となるが，高速走査装置の動作速度やレーザー振動計測に用いる周波数領域等を踏まえると，おおよそ１秒間に 100 回程度（レーザー繰り返し周波数 100 Hz 程度）までが理想となる。図 3.2.2 に高速レーザー打音システムの模式図を示す。
3.2.3 レーザー打音高速検査システム
これまでの研究開発において，高繰り返し・高出力の振動励起パルスレーザー4)とコンク
リート表面の高速検査を組み合わせることで，模擬的な欠陥が埋め込まれたコンクリート
供試体を対象とした検査速度の高速欠陥検知技術（最大 50Hz）の基礎技術開発を実験室内外で行った 5)-7)。このレーザー打音高速検査システムを屋外模擬トンネルでの実証試験を実施するために改造し，レーザー打音高速検査システムの移動車両の搭載と屋外トンネル構
造物環境下でのレーザー打音高速検査による欠陥検知の実証試験を実施した。図 3.2.3(a)は，模擬トンネルとその中に設置したレーザー打音高速装置搭載車両である。レーザー装置等の電源は別途発電機を用いて供給した。移動車両への搭載ため，振動励起用レーザー
8)，レーザー振動計測システム，高速走査ユニットの３つの装置を共に，屋外でも計測可能

な防塵・防振対策を施した筐体内に搭載した。図 3.2.3(b)は，開発したレーザー打音高速検査システムを車載した状態であり，発電機以外の装置を 4t トラックに搭載している。模擬
トンネル内に設置された打音検査用の大型コンクリート供試体を対象とした検査速度 50 Hz
での欠陥検出試験を行った。

模擬トンネル
レーザー打音装置
搭載車両

図 3.2.3 (a)模擬トンネルにおける設置状況
(b)レーザー打音高速装置搭載車両
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

コンクリート供試体には，図 3.2.4 の点線で囲った領域に，模擬的な欠陥が表面から深さ 10
mm の位置に埋め込まれている。レーザー打音法による観測点は，33 mm 間隔で，330 mm ×
330 mm の領域を水平 11 点×垂直 11 点の 121 点の観測を行った。高速レーザー打音検査の結果を図 3.2.5(a)に示す．赤色の部分が欠陥と判定された領域，緑色の部分は健全と判定された領域を示している。図 3.2.5(b)に観測された振動スペクトルの例を示す。健全部では，振動強度が弱く，かつ特徴的なスペクトルは観測されていない。これは内部に特異的な構造が存在していないことを示している。これに対し欠陥部では，振動スペクトルに鋭いピークが観測されている。これは，表面で生じた振動波が内部に存在する境界（空隙，き裂等の密度の急激な変化）で反射し，その後干渉することで，特定の周波数の共振（卓越振動）が生じたことを示している。本計測システムではこの卓越振動を観測することで欠陥の判定を行っている。50 Hz 動作のレーザー打音高速検査装置を用いることで，約 2 秒間で約 121点の打音検査を終了し，その後，欠陥判定アルゴリズムを用いた欠陥判定の結果を表示することが可能である。

図 3.2.4 コンクリート供試体の検査領域と欠陥領域
本計測では，得られた振動スペクトルの卓越振動が見られたピーク周波数を中心にピーク強度比法や周波数面積比法等を用いて欠陥の有無に関する判定を実施している。そこでレーザー打音検査法の欠陥検査評価指標として独自の検出率と的中率を下記のように定義した。精度の指標となる検出率を[(欠陥部位数-見落とし数)/欠陥部位数]とし，また，的中率を[(計測点数-(誤検出数+見落とし数))/計測点数]とした。ここで，欠陥部位数は，打音検査で欠陥判定された点の合計数を，見落数は，打音検査で欠陥判定された点を健全判定した点の合計数，誤検出数は，打音検査で健全判定された点を欠陥判定した点の合計数とする。
図 3.2.5(a)の結果では，誤検出数は 0 であったが，200mm x 200mm の欠陥領域の端の部分を
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3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究

中心に 11 点の見落としがあった。このピーク強度比法等を用いた計算アルゴリズムのみを用いた場合検出率が[検出数 25 点 / 欠陥部位数 36]となり約 70%であった。また，的中率は，[正解数 110 点/計測点数 121 点]となり約 90%となった。ピーク検出法等を用いた欠陥評価ア
ルゴリズムでは，図 3.2.5(b)に示したような単純な振動スペクトルではない場合に，欠陥の見落としが発生することがわかった。それに対し，121 点の振動スペクトルをアルゴリズム
ではなく，人間が判定した場合，見落とし数 0 点，誤検出数 0 点で，図 3.2.6(a)のように100%の検出が可能であった。

;ďͿ

;ĂͿ

健全領域

欠陥領域
赤： 欠陥信号（ 大）黄： 欠陥信号（ 小）
緑： 健全
見落と し 数誤検出数

： 1 1 (1 1 /3 6 )： ０

図 3.2.5 (a)欠陥検出アルゴリズムによる判定結果，(b)健全部と欠陥部の振動スペクトル
今回，品質保証の手法として知られているマハラノビス・田口（MT）法  を欠陥判定に試験的に使用し，検査結果の評価を実施した。コンクリート供試体の健全部の振動スペクト
ルを学習させた上で，各計測点の振動スペクトルからのマハラノビス距離を算出すると，統計的に乖離度を評価できる。振動スペクトルから特徴抽出された 2 変数が正規分布に従っていると仮定すると，マハラノビス距離の二乗の値は自由度 2 のカイ二乗分布に従う。学習
データの標準偏差を σ とした場合，マハラノビス距離の二乗の値が 2σ 以内の点を健全[緑]，2σ から 3σ の間の値をとった点を欠陥信号（小）[黄色]，3σ 以上の値をとった点を欠陥信号（大）[赤色]で表した。結果を図 3.2.6(b)に示す。MT 法を用いた手法では，見落とし数 2 点，
誤検出数 2 点となり，検出率が[検出数 34 点 / 欠陥部位数 36]で 94%，また，的中率は，[正解数 117 点/計測点数 121 点]となり約 97%とピーク検出法等を用いたアルゴリズムに対して大きく見落とし数が改善された。しかし，シンプルな２変数を用いた MT 法では計測データ中におけるノイズ成分由来のスペクトル信号処理に課題があることがわかった。最終的な判定精度の向上のためには，今後，MT 法だけでなく他の機械学習等の手法を含めて判定手

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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(2015).
2) ᓥ⏣⩏๎㸸᳨ᰝᢏ⾡㸪vol.11㸪No.9㸪pp.8-14(2016).
3) ⠛⏣ᫀᘯ࣭௚㸸RTRI REPORT㸪Vol.23㸪No.12(Dec.2009).
4) K. Mikami et al.: Jpn. J. Appl. Phys. 56 (2017) 082701.
5) 㛗㇂ᕝⓏ ௚, ᳨ᰝᢏ⾡, 22(3), pp.57-61, 2017.
6) 㘊㔝ᑗඖ ௚, ᘓタᶵᲔ , 53 (5 ), pp.20-24, 2017.
7) S. Kurahashi et al., J. Appl. Remote Sens., 12 (2018) 015009.
8) ᒸ⏣኱ ௚, ࣮ࣞࢨ࣮◊✲ , 45, pp.427-432 (2017).
9) W. H. Woodall et al., Technometrics 45, pp.1-15(2003).


44
44

3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究3.3 上水道における漏水検知システム
3.3.1 はじめに
日本に敷設された上水道管の総延長は 66 万 Km におよび，高度成長時代に集中的に敷設されたため，40～60 年と言われる耐用年数を超える老朽管が急増している 1)。水道事業を営む地方自治体の多くは，人口減，財政縮小の中で水道設備の更改は十分とはいえない。現状年間管路更新
率は 0.76％といわれ，このままでは管路更新に 130 年が必要と試算されている 2)。耐用年数を超えた水道管の急増により，交通遮断や断水など，漏水を原因とする社会問題が心配される。
さらに，現状の漏水検査は漏水検知機器および聴音棒などの道具を使った人による巡回検査を中心に行われているが，水道設備の検査員の高齢化が進んでおり，今後熟練技術者が不足するとも言われている。
我々は，人の聴音による漏水検知と同等の精度を持つ自動漏水検知システムの実現を目的として，① マンホール等を利用して地下の管路に漏水センサを設置し，無線伝送技術によって観測データを収集する技術② 収集された観測データから漏水有無を識別するセンシングデータ処理技術③ 効率の良い漏水センサ配置計画を実現する技術④ 社会実装に向けた高感度漏水センサ端末の設計技術の研究開発を行っている。
これら研究成果により，熟練技術者に代わって，誰もが簡単に漏水検知を行うことが可能な新たな漏水監視システムを実現し，水道設備の維持管理費用の削減，漏水発生事故の削減に貢献することを目指す。本報告では①～④のテーマのうち，AI を活用した漏水音の検知技術を中心に述べる。
3.3.2 本研究テーマにおける $, の活用
センシングデータ処理技術は観測データから漏水有無を識別する技術である。ここでは AI 手法の一つである機械学習として実績のある SVM(Support Vector Machine)を用いて，多数の漏水あり，漏水なしのデータから学習モデルを作成するとともに，新たに定常性に着目した不規則ノイ
ズ除去や，場所による観測音の大きさの違いを補正する標準化処理の導入により，熟練技術者に代わる漏水検知の自動化システムの実現を目的とする。
3.3.3 漏水音の発生メカニズムと漏水検知の課題
漏水音は加圧されている水道水が水道管の亀裂や穴から外部の自由空間に放出される際に水の振動によって発生する。その振動は水道管の管材および管路内の水に伝搬して周辺に伝わり，
漏水音として観測される。漏水音の周波数分布は，亀裂の状態や穴の大きさ，水道管の材質，水圧によって異なる。また漏水音の音圧は漏水音が管路を伝搬する際には減衰が生じ，漏水点から
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究
図 3.3.1 漏水音の伝搬と環境音の混入
3.3.4 漏水検知法の構成
漏水有無を識別するために，水道管路のマンホール，消火栓等を利用して水道管路，バルブ等に漏水センサを設置する。漏水センサは圧電素子により管路に伝搬する振動を観測することが可能である。観測されたデータは，漏水センサに付属する無線ユニット（特定小電力無線）を介して収集される。
マンホール内に設置された漏水センサを図 3.3.2 に示す。


図 3.3.2 マンホールに設置された漏水センサ
漏水検知処理は，SVM で漏水検知を行うための学習モデルを作成する工程（学習工程）と，観測データに対して漏水有無を識別するための漏水検知を行う工程（検知工程），
ならびに学習工程，
検知工程に共通した前処理工程から構成される。


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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書(1)  前処理工程
前処理工程は，観測データに重畳される自動車走行音などの環境音の影響を最小にするための弱定常性に着目した不規則ノイズの除去と，観測地点に依存する観測音の大きさ（音圧）の違いを補正するための標準化処理から構成される。
(2)  弱定常性に着目した不規則ノイズの除去
漏水音は，漏水量の増加により，少しずつ変化すると考えられるが，比較的短い時間内では変化のない連続音である。一方，車の通過によって発生するノイズは，短時間に大きく変動する。
同様に漏水有無の検知を妨げる多くの環境ノイズは，時間的に変動が大きいと考えられる。
そこで時系列データとして観測データの定常性に着目し，非定常なデータを不規則ノイズとして除去を行う。
以下に定常性に着目した不規則ノイズ除去の方法を示す。
{𝑌𝑌𝑌𝑌}𝑇𝑇𝑡𝑡=1 を時刻 t=1 から T までに観測された時系列データとする。

時系列データ{𝑌𝑌𝑌𝑌}に対して，ラグタイム j，ウインドウ幅 w(ただし 1+j+w≦T)で表した時系列
1+𝑗𝑗+𝑤𝑤

データ{𝑌𝑌𝑌𝑌}𝑡𝑡=1+𝑗𝑗 において，任意のラグタイム j に対して時系列データの平均値，分散値，共分散
値が変わらないとき，その時系列データは定常であると定義する。

また任意のラグタイム j に対して時系列データの平均値，分散値が変わらないとき，弱定常であると定義する。

本報告においては弱定常に着目した不規則ノイズの除去を，以下の方法により行った。
観測された時系列データ{𝑌𝑌𝑌𝑌}を 1 秒間隔（Δn＝1）に分割し，300 個（m=300）のデータ Yti を作成した。
(𝑖𝑖+1)⊿n𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌𝑌 = {𝑌𝑌𝑌𝑌}𝑡𝑡=i𝛥𝛥𝛥𝛥                 (3.3.1)

i=1,2・・・m

分割された m 区間の最小平均値 Emin，最小の標準偏差 Vmin を算出した。

分割された m 個の観測データごとに算出した区間 i の平均値を Ei，標準偏差を Vi として，予め定めた閾値 a，b を用いて

Ei>Emin+a または Vi>Vmin+bのとき区間 i の観測データは弱定常ではないと判定し，不規則ノイズとして除去する。



なお閾値 a，b は時系列データ{𝑌𝑌𝑌𝑌}の標準偏差を定数倍して決定した。

(3)  不規則ノイズの除去例

不規則ノイズを除去した事例を図 3.3.3 に示す。
大きな不規則ノイズが混入した場合にもノイズが除去されている一方，漏水点から遠く，観測
データの音圧が非常に小さくなっている場合にも，観測データに含まれるわずかなノイズが除去できることが確認された。
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
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3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究（オレンジ色が不規則ノイズとして除去される部分）


例 大きなノイズが混入した例
例 ．漏水音の音圧が高く，ノイズが少ない例
例 ．漏水音の音圧が低い例
図 3.3.3 不規則ノイズの除去(4)  学習工程
学習工程では，不規則ノイズを除去し漏水なしの音圧平均値を一定値に揃える標準化処理を行ったデータについて，SVM で処理するための特徴量の抽出と，実際に多数の漏水ありのデータ
漏水なしのデータから抽出された特徴量を用いて，学習モデルの作成を行う。
使用する特徴量は，漏水の発生によって音圧が上昇すること，漏水の発生によって漏水音の周波数成分が重畳されることに着目し，以下に定義される音圧分布特徴，
周波数分布特徴を算出し，2 つを合わせて多次元特徴量 5)とする。以下に多次元特徴の算出方法を示す。
不規則ノイズを除去した観測データ Yt を用いて Yt の高速フーリエ変換を行い，パワースペク

トルを求めた。得られたパワースペクトルを周波数 10Hz 単位に 4KHz までの 200 次元に変換したデータを周波数分布特徴 H(f)とした。

また同じ観測データ Yt を音圧の出現頻度によってヒストグラムを作成し，328 次元に変換した
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

データを音圧分布特徴 P(k)とした。音圧分布特徴は観測データ Yt の振幅の一定時間内の出現確率密度と等価である。

周波数分布特徴，音圧分布特徴を合わせて，528 次元の多次元特徴量とした。
(5) 漏水検知工程
SVM を用いた漏水検知では，水道管に設置した漏水センサから得られた観測データに対して，学習工程と同様に不規則ノイズの除去，学習時と同じ条件の標準化処理を実施し，周波数に関する特徴，音圧に関する特徴からなる多次元特徴を算出する。得られた多次元特徴量を，学習工程で作成した学習モデルを用いた SVM の入力として，漏水あり/漏水なしの検知を実行する。
なお SVM 等機械学習では，学習に用いたデータを評価データとして使用した場合，高い分類能力を示すことが知られている。このため性能評価データは学習に用いたデータを含めないことが一般的である。
学習工程，検知工程の処理の流れを図 3.3.4 に示す。

図 3.3.4 学習・検知工程の処理の流れ
3.3.5 実証評価実験
漏水検知の評価対象データは，水道事業体の協力を得て市街地に設置されている実際の水道管を用い，漏水を想定した放水を行う消火栓を疑似漏水点とし，漏水点から離れた 40 地点（漏水点からの距離 18.9m ～687.8m）の水道管バルブ，消火栓に漏水センサを設置し収集した。
学習モデル作成に用いたデータは，上記評価対象データには使わず，疑似漏水だけでなく，実際に発生した漏水現場で収集したデータも使用した。
(1)  漏水音伝搬の距離特性
漏水点で発生した漏水音は，管路内の水を媒体として伝搬するが，漏水点からの距離によって漏水音の大きさは減衰する。また観測点が異なると環境ノイズの有無やセンサの設置状態の違い
から，観測される音圧は変化する。そこで前述の学習工程で述べた標準化処理によって，観測点ごとに漏水のない音圧を一定にする標準化を行うとともに，観測データの一定時間内の絶対値振幅値を計算し，漏水点での値を 0dB とした減衰量で表し，漏水点からの距離の関係を求めた。結果を図 3.3.5 に示す。
この結果，漏水量毎分 30L，10L のいずれも距離が遠くなると減衰量が大きくなるが，500m 地
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3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究点においても漏水なしよりわずかに大きく，漏水音が到達していると考えられる。500m を超えた
地点では，漏水あり漏水なしの関係がくずれるため，漏水音が到達していないと考えられる。

図 3.3.5 漏水音の減衰と距離の関係
(2)  評価結果
漏水検知能力を評価するため，
疑似漏水音が到達していると判断された漏水点からの距離 500m以下における識別率，適合率を求めた。また漏水検知手法を開発するにあたり，達成目標として漏水点から 150m 以内で漏水量毎分 10L 以上の識別率 95%以上としているため，距離 150m 以下
で漏水量毎分 10L 以上の結果を分計した。漏水点からの目標としている距離 0m から距離 150m
以下の範囲において，漏水量毎分 10L 以上で識別率 100%，適合率 100%，漏水見逃し率 0%が得られ，目標を達成した。なお目標を超える距離 0m から距離 500m 以下の範囲で水量毎分 5L 以上においても，識別率 90.7%，適合率 100%，漏水見逃し率 11.7%となり，高い識別能力が得られた。
従来より難しいとされていた漏水検知だが，漏水なしの音を予め観測し，そこからの変化を捉えることで漏水検知問題を単純化したことが，高い識別能力が得られた要因と考えられる。
現在自治体で使われている漏水センサの漏水検知の適用範囲は，概ね漏水量毎分 10L 以上に対して漏水点からの距離が 100～200m とされている。漏水音の伝搬距離は，漏水量，管路の材質や口径，
分岐の有無等で異なるため単純な比較はできないものの，本報告では最大で毎分 5L，429.3m
地点で漏水検知が可能であったことは，従来の漏水センサを大きく上回る性能が得られていると推察される。
以上のように本手法で高い漏水検知性能を実現した理由は下記であると考えられる。
① 標準化処理により漏水なしの音圧を一定値に揃え，漏水センサの取り付け方や場所による音圧の違いを補正したこと

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書② 本稿では説明を省略したが，音圧特徴と周波数特徴を併用した多次元特徴を併用したことで精度向上が得られたこと③ 標準化処理により識別問題を単純化し，代表的な機械学習である SVM を用いて，漏水あり，漏水なしの特徴空間を最適に分離する識別境界を自動的に算出することにより，従来の漏水検知装置では人が経験に頼って行う必要があった閾値設定を不要にしたこと
なお本報告では，漏水検知能力を疑似漏水に対して実施した結果を述べたが，実漏水についてもこれまでに評価実験を実施しており，識別率 93.5%，適合率 97.7%を得ている 6)。

3.3.6 まとめ
本報告では，自治体水道局の協力を得て市街地に設置されている実際の水道管の 40 地点に漏水センサを設置するとともに，消火栓から疑似漏水を発生させ漏水音を観測・収集し，漏水検知の評価実験を実施した。漏水検知においては水道事業を行っている自治体ヒヤリングから得られた目標精度の実現を目指し，そのための漏水検知手法として，音圧の特徴と周波数の特徴を併用した多次元特徴を算出するとともに，代表的な機械学習法である SVM を用いた。また漏水音以
外の環境ノイズを除去するための不規則ノイズの除去を組み合わせることにより，漏水検知能力を向上させた。
この結果，漏水点からの目標としている距離 150m 以下の地点において，識別率 100%，適合率
100%，漏水見逃し率 0%が得られ，目標を達成した。なお目標を超える距離 500m 以下においても，識別率 90.7%，適合率 100%，漏水見逃し率 11.7%となり高い識別能力が得られた。
今後，本識別法をもとに，事業化を想定した漏水検知システムを構築するとともに，社会実装にむけた評価を実施する予定である。


参考文献
1)

公益財団法人水道技術研究センター，“水道ホットニュース 604 号 管路更新率の推移について（その１） －平成 27 年度水道統計に基づく試算結果－，” http://www.jwrc-net.or.jp/hotnews/pdf/HotNews604.pdf

2)厚労省，“平成 28 年度水道事業に係る施策の概要，” https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-10900000-Kenkoukyoku/0000119863.pdf

3)

川村和湖他，“水道管路のセンシングデータを用いた漏水有無の判別分析” ，土木学会論文
集 G，Vol72,No6,pp.187-194,2016.

4)近藤智香子 他，“複素フーリエ成分の PCA に基づく水道管自動漏水検知手法，”日本建築学
会環境系論文集，vol.74, No.642, 965-972, Aug. 2009.

5)水野孝昭 他，“機械学習を用いた水道管漏水検知手法の検討，”2016 年信学会総合大会,
B-18-55, March 2016.



52

3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究6)

赤埴淳一 他，“機械学習を用いた水道管漏水検知手法の評価，”2018 年信学会総合大会,
B-18-21, March 2018.

7)

S. Teruhi, Y. Yamaguchi, and J. Akahani, “Water Leakage Detection System for UndergroundPipes byusing Wireless Sensors and Machine Learning,” , Journal of Disaster Research, Vol. 12, No.3, pp. 1-12,
2017.





53

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

3.4 近接目視・打音検査等を用いた飛行ロボットによる点検システムの研究開発
3.4.1 研究の概要
本研究開発では，橋梁などのインフラ構造物の点検を目的とし，マルチコプターの上部に搭載した駆動車輪と点検機構により，点検面を走行しながら近接目視，打音検査などの点検を実施する点検ロボットと，ロボットが取得した点検信号を画像解析や音響解析などの処理法により，浮き，剥離，ひび割れなどの異常部を検出する信号処理部から構成される点検システムを開発した。

3.4.2 内部欠陥を有する打音供試体
SIP の研究チームの幾つかは，打音による音響データによる欠陥部検出方法を検討している。
打音による音響データの特性は，欠陥位置深さ，欠陥サイズ（幅や広さ）などの幾何学的影響や打音強さなどの打音方法の影響を受けるため，開発チームが異なる供試体を対象として独自の打音機構・欠陥判定法を評価しても，その適用範囲や精度など客観的評価が困難である。そこで，
SIP の各チームが自由に利用できることを想定し，道路橋の床版の諸元を参考にして，鉄筋腐食による浮きを想定した打音供試体を作成した。
作成した打音供試体の概要を図 3.4.1 に示す 1）。供試体は，寸法 300×1000×200mm，鉄筋かぶり
30, 50mm である 2 体の供試体である。欠陥は広さ 120×120mm，幅 1.5，1.0，0.5mm である 3 種を，図の通りに配置した。欠陥は，波型のひび割れ面を再現できる段ボールの中芯によって模擬し 2），各供試体の鉄筋上に設置した。
供試体の高さを 200mm としたのは，既設の道路橋の床版が昭和 48 年道路橋示方書 3）からは最小部材厚さが 160mm であり，疲労の問題で近年は 200mm 以上となることが多いことから，既設から新設までの平均的な値として 200mm とした。また，既往の打音に関する供試体では鉄筋を配置しない場合が多く見られるが 4），鉄筋の影響を想定し 100mm 間隔で配置した。100mm は道路橋床版では最小間隔に対応し，鉄筋の影響が出やすい配筋となる。かぶりは，昭和 40 年代まで
は最小かぶりが 30mm であり，塩害対策でかぶりが厚くされた場合を想定し，30mm と 50mm の2 種類とした。欠陥は，鉄筋腐食によるひび割れを想定しているため鉄筋上面のかぶり深さ位置に配置した。欠陥の幅については，従来空洞を対象として 5mm 以上の空洞の打音供試体が多く見られるが 4）5），鉄筋腐食の場合は腐食量が 10%程度では 1mm 以下となることから，0.5mm～
1.5mm と既往の研究に見られるもの
鉄筋間の水平ひび割れを想定し，鉄筋間隔相当の 120mm とした。

d

1000

より小さいものとした。欠陥広さは，300 y 1.5x

1.0

0.5 120140 120 180 120 180 120 140

z
200

D16

図  供試体諸元

200

1.5

1.0
900

54 Section Repair
54

0.5

Defect60
Unit: mm

3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究

写真  ピストン型の打撃機構     図  ブラインド分離アルゴリズム
3.4.3 点検ロボットに搭載した打音機構の概要
開発した点検ロボットには打音検査を実施可能な機構を搭載している。打音機構はモーター駆動による 4 連式ピストン打撃機構（写真 3.4.1）を採用し，各打撃機構に備え付けた集音マイクにより，それぞれの打撃位置における打音信号を獲得し，周波数解析によりスペクトル分布を得る
といったシステムとなっている。ここで，マルチコプターに打音機構を搭載した打音検査の問題点としては，プロペラ音と打音の選別と，抽出した打音信号から内部の欠陥（浮き，はく離，ひび割れなど）を評価する手法が挙げられる。
マルチコプターによるプロペラ音と打音による音が同時に集音マイクに入ってくる問題に対しては，プロペラ音と打音を選別するために，新田ら 6）によって開発されたブラインド分離アルゴ
リズムによる音響解析（図 3.4.2）によってそれぞれを分離し，打音による信号のみを抽出して周波数解析を行うことで解決した。本手法はブラインド分離の中でも，特に独立成分分析と呼ばれる手法である。独立成分分析は独立な信号が混合されたとき，混合信号から元の源信号を復元する手法である。この場合，独立な信号は，プロペラ音と打音であり，それらが独立であるという事実から混合信号にアルゴリズムを適用することで，独立な打音のみを抽出することが可能となる。
3.4.4 欠陥部の評価手法の概要

 打音検査には，内部欠陥の領域を検出し，必要とあれば脆弱なかぶり部をたたき落とすことが必要となる。後者においては，飛行ロボットの安全性を大きく損なう可能性があるため，前者の内部欠陥の領域を抽出する 1 次スクリーニング技術となることを目指した。1 次スクリーニング
技術として，欠陥部の見逃しを可能な限り低減させることが重要となる。スペクトル分布は，打撃の入力方法による影響だけでなく，欠陥の幅や領域によって大きく変化する 1）。したがって，欠陥部を抽出できるような評価指標には，打撃の入力方法の影響，欠陥の幅や領域の影響といった様々な影響を考慮する必要がある。これらの影響がスペクトル分布を多様に変化させる中で，浮きの厚さや内部のひび割れ幅などの定量値を評価することは極めて困難である。一方で，健全部のスペクトル分布は入力による影響のみを受けることから，その位置が健全であるという評価
は，欠陥部の評価よりも容易である。また，実構造物では対象構造物や部材でコンクリート強度
55
55

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書などの材料物性や部材厚さが異なり，対象部材の状況を考慮した判定方法が望ましいと考えられる。そこで，点検対象部材の健全部の特徴的な打音特性から健全部判定を行い，健全部ではない領域を欠陥がある可能性がある領域として判別するコンセプトにより，欠陥部の見逃しを低減させる 1 次スクリーニング技術としての評価手法を構築した 1)。
以下に，提案した健全部判定フローを示す。
① 点検前に対象部材の健全部と思われる複数箇所で打撃データを取得する。
② 取得した健全部の打撃データから対象部材に対する健全部評価指標のヒストグラムを作成する。
③ 健全部判定の閾値を決定する。
④ 打音検査を対象部材に対して行い，健全部判定指標の閾値以上を健全部と判定し，それ以外を欠陥を有する可能性のある領域と判定する。


図  正規化周波数積算値の算出方法
(a) 健全部     (b) 1.5mm の欠陥部
 図  鋼球落下試験によるスペクトル分布    図  健全部判定指標の

の一例

ヒストグラム

健全部判定指標とは，スペクトル分布の最大値を 1 として正規化し，よりスペクトル分布の特性を際立たせるために二乗平均平方根処理を各周波数帯のスペクトルパワーに対して行い，さらに周波数帯ごとに積算した正規化周波数積算値（図 3.4.3 参照）である。一例として，図 3.4.1 のかぶり 30mm の供試体の健全部と欠陥部中央（欠陥幅 1.5mm）の鋼球落下試験（鋼球径 20mm，
落下高さ 100mm）を行い得られたスペクトル分布を図 3.4.4 に示す。健全部ではブロードな分布であるのに対し，欠陥部ではある周波数帯にスペクトルが卓越するような分布となる。なお，健全部と欠陥部の境界付近に近づくにつれて，欠陥部の特徴的な分布が健全部の分布に漸近するよ
56
56

3．音響・時系列データを用いた研究開発チームにおける関連研究

うな傾向が確認されている。このスペクトル分布から正規化周波数積算値を算出すると，健全部では比較的大きく，欠陥部では比較的小さい値となる。既往の健全部と欠陥部が既知である実験データから健全部判定指標のヒストグラムを作成すると図 3.4.5 のようになる。このヒストグラ
ムの分布が正規分布をとると仮定する。健全部での平均値 μ と標準偏差 σ を算出し，健全部判定の閾値を μ-σ と定義すると，閾値は 83.8 となり，ヒストグラムの図からも健全部を抽出している
ことがわかる。この一連の健全部判定フローを各打撃点のスペクトル分布に対して行うアルゴリ
ズムを構築し，連続的に対象部材平面における健全部判定指標の分布を自動的に作成することを可能とした。 供試体を 50mm 間隔で面的に打音して，本健全度判定手法を適用した結果が，図3.4.6 である。健全部を確実に判断し，0.5mm 幅の欠陥まで健全でないと判断している。

図  基本供試体の健全部判定（閾値 ）
 本手法の適用性を，マルチコプターに搭載した打音機構で確認した結果が図 3.4.7 および図 3.4.8である。図 3.4.7 は，健全部と模擬欠陥部の正規化スペクトル分布の一例であるが，打音供試体と同様に健全部ではブロードなスペクトル分布が，模擬欠陥部では約 8kHz に卓越するスペクトル分布となり，打音供試体と同様の適用が可能と考えられる。健全部のスペクトル分布が図 3.4.4 に示す鋼球落下による実験よりもブロードな傾向であるが，これは打音機構のフレームや打撃機構
から生じる音が健全部のスペクトル分布に影響したと考えられる。しかしながら，図 3.4.2 に示す分離手法を併用することから，常時発生する雑音の影響は低減されるものと考えている。
ここで得られたスペクトル分布から健全部判定指標を算出し，図 3.4.1 の供試体に対しヒスト
グラムを示したのが図 3.4.8 である。かぶり 30mm，50mm のいずれの欠陥幅でも，大多数の模擬
欠陥部の結果は健全ではない，すなわち，欠陥を有する可能性があると判断されていることが確認でき，健全部判定手法による健全部判定は，マルチコプターに搭載する打音機構においても適用できることを確認した。

57
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書(a) 健全部  (b) 1.5mm の欠陥部

図 3.4.7 打音機構による正規化スペクトル分布

図 3.4.8 打音機構による健全部判定指標のヒストグラム
参考文献
1) 鈴木理絵，多田祐希，中村光，三浦泰人：弾性波法による健全部判定に基づくコンクリート
および断面修復部内部の欠陥検出，コンクリート工学年次論文集，Vol.40，No.1，pp.1617-1622，
2018.
2)

Fu L., Nakamura H., Yamamoto Y., Miura T.: Investigation of Influence of Section Pre-Crack on Shear
Strength and Shear Resistance Mechanism of RC Beams by Experiment and 3-D RBSM Analysis,
Journal of Advanced Concrete Technology, Vol.15, pp.700-712, 2017.

3) 日本道路協会：道路橋示方書・同解説Ⅰ，1972.
4) 鎌田敏郎，淺野雅則，国枝稔，六郷恵哲：コンクリート表層部欠陥の定量的非破壊検査への打音法の適用，土木学会論文集，No.704/V-55, pp.65-79, 2002.
5) 小池耕太郎，井山徹郎，野内彩可，村上祐貴：コンクリート内部の欠陥深さが打音特性に及ぼす影響：コンクリート工学年次論文集，Vol.37, No.1, pp.1849-1854, 2015.
6) 新田益大，杉本謙二：独立成分分析に基づく多入力多出力システムのブラインド同定，電子情報通信学会論文誌 A，J90-A(1)，pp.27-34，2007.

58
58

4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み

4. 社会実装に向けての首都高速道路での取り組み
4.1 インフラマネジメントシステム1)
首都高速道路では，新たなインフラマネジメントシステム（i -DREAMs）を開発し，2017
年 7 月から実装し維持管理に活用している。このシステムでは，調査・設計，施工，維持管理の各フェーズで得られる必要な情報が有機的につながり，課題の「見える化」，維持管理業務のさらなる効率化，省力化が可能となる。これにより，インフラの建設，維持管理のシームレ
スなマネジメントが可能となり，従来とは次元を異にする生産性の高い，インフラマネジメントの実現が期待される。
新たなインフラマネジメントシステム（i-DREAMs）の全体像を図 4.1.1 に示す。これは，ICT（情報通信技術）を活用し，各フェーズで得られる属性情報や各種データベースをシーム
レスにつなぐ新たなシステムである。i-DREAMs の構成は，調査・設計（DIM：Design
Information Management），施工（CIM：Construction Information Management），維持管理（MIM： Maintenance Information Management）の三つのフェーズからなる。高耐久で品質の高い構造物を建設し，適切に維持管理を行うためには，この各フェーズにおいて必要な情報を

i–DREAMs® （intelligence-Dynamic Revolution for Asset Management systems）

図 4.1.1 i'5($0V の概要59
59

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書⵳✚㸪⤫ྜ㸦Integrate㸧ࡍࡿࡇ࡜ࡀ㔜せ࡛࠶ࡿࠋࡲࡓ㸪⥔ᣢ⟶⌮㸦MIM㸧࡟࠾࠸࡚ࡣ㸪᪤Ꮡࡢࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫ㸪Ⅼ᳨ࢹ࣮ࢱ㸪ࢭࣥࢩࣥࢢࢹ࣮ࢱ➼ࢆ IoT㸦Internet of Things㸧ࢆ⏝࠸࡚⤫ྜࡍࡿ࡜࡜ࡶ࡟㸪஺㏻㔞ࡸ㍈㔜ࢹ࣮ࢱ㸪⎔ቃ᮲௳➼ࡶྵࡵ࡚ࢩࢫࢸ࣒ୖ࡟⤫ྜࡉࢀࡓࣅࢵࢡࢹ࣮
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4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み㸦ᅗ 4.1.4 ཧ↷㸧ࠋࡉࡽ࡟㸪ࢃࡔࡕ᥀ࢀࡸ࣏ࢵࢺ࣮࣍ࣝ➼ࡢ㊰㠃≧ἣ㸦ᅗ 4.1.5 ཧ↷㸧㸪ᒣ㛫㒊࡟࠾࠸࡚ࡣἲ㠃ࡢኚ≧➼࡟ࡘ࠸࡚ࡶᢕᥱࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿࠋ ࡲࡓ㸪௒ᅇ MMS ࡟ࡼࡾྲྀᚓࡋࡓⅬ⩌ࢹ࣮ࢱ࠿ࡽ㸪஧ḟඖ࠶ࡿ࠸ࡣ୕ḟඖࡢ CAD ᅗ㠃ࢆ༙⮬ື࡛సᡂࡍࡿࡇ࡜ࢆᐇ⌧ࡋࡓ㸦ᅗ 4.1.6 ཧ↷㸧ࠋࡇࢀ࡟ࡼࡾ㸪᪤タᵓ㐀≀ࡢ⌧ἣᅗࡢసᡂࡸᵓ㐀≀ࡀูࠎࡢᅗ㠃࡟ศ࠿ࢀ࡚࠸ࡿሙྜ㸪⤫ྜࡋࡓᐇᵓ㐀≀ࡢᅗ㠃ࡸ⟶⌮ྎᖒࢆసᡂࡍࡿࡇ࡜ࡶ࡛ࡁ
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

変状の状況を現場で確認，検証しながら点検，補修工事を進めることができる。その際 AR（Augmented Reality：拡張現実）を活用することにより，過去の点検データをタブレットの実構造物上に表示して確認できるため，維持管理業務のいっそうの効率化，生産性の向上が期待される。さらに，点検結果をタブレットから，ホストサーバーに送信し，新たなデータベース
としてリアルタイムで更新，蓄積，管理することも可能となる。これら更新されたデータベー
スは，次回の点検，補修・補強計画の策定に反映され，適切なメンテナンスサイクルが実現される。
このように，当該システ
ムは，インフラマネジメン
トの各種場面で業務支援が可能となることから，今後ますます高齢化する構造物の維持管理業務において，さらなる効率化，省力化を推進するとともに生産性を高めるものと考える。以下に，当該システムに活用される各種要素技術のうち，SIP で開発された技術に

図 4.1.6 MMS の点群データから CAD 図の作製事例

ついて紹介する。
4.2 コンクリート構造物診断技術
現在，SIP 「インフラ維持管理・更新・マネジメント技術」点検・診断技術の実用化に向けた研究開発で進めている要素技術のうち，コンクリートの劣化診断に活用可能な技術について以下に報告する。
4.2.1 学習型打音解析技術（AI 打検システム）の研究開発 2)(1) 研究の概要
本研究開発は，点検員の技術に左右されることなく正確に変状の検出が可能な打音検査技術の開発を目的に，現場で使用する打音装置と，検査結果を現場で変状推定マップとして表示でき
るタブレット表示装置を開発した。本研究開発は，（１）打音解析手法の開発（２）打音装置および打音解析システムの開発（３）打音データセット構築と性能評価，の３項目から構成される。 開発技術の詳細については，前述の 3.1 を参照されたい。
ここでは，点検ハンマーによる打音の違いを機械学習し，構造物の異常箇所と異常の度合いを自動検知する「AI 打検システム」について記述する。本技術により，検知結果を点検員にリ
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ᅗ 4.2.1 AI ᡴ᳨ࢩࢫࢸ࣒ࡢᴫせ63
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

図 4.2.2 計測ユニット外観      図 4.2.3 異音報知器

今回開発した AI 打検システムは，計測ユニット（図 4.2.2 参照），AI を搭載する制御・記録・解析用のタブレット端末，異常を通知する異音報知器（図 4.2.3 参照）から構成される。
計測ユニットは構造物の壁面など平らな面（平面構造）に立てかける形で使用する（図 4.2.2
参照）。この AI 打検システムは，一般的な点検ハンマーを用いた打音検査に対して，主に二つの機能を提供する。 一つは，ハンマーで叩いた箇所の異常の有無を異音解析技術により自動的に判定し，異常箇所を検出すると点検者にリアルタイムで提示する機能である。もう一つは一連の打音検査の作業終了後すぐに，異常度マップを自動的に生成して点検者に提示する機能である。
第一の機能である異常箇所のリアルタイム提示については，計測ユニットに搭載された接触式の音響センサーと，打撃位置取得のための測域センサーにより，点検ハンマーの打音の波形と，平面上のどこを打撃したかの位置情報を合わせて取得できる。第二の機能である異常箇所マップの自動生成機能については，打音検査を終えて検査モードを終了すると，これまで取得した打音
位置とそれら打音の異常度を統合した異常度マップが自動生成される。
また AI 打検システムは複数のコンポーネントの組み合わせで構成されており，ユーザーのニ
ーズに応じてオプションを選択可能である。組み合わせ方としては，以下のオプションがある。
・打撃部： 点検ハンマー ／ 打診棒 ／ 点検困難箇所用打撃装置
・音響センサー部： 接触式打音センサ・マイク併用 ／ ワイヤレスマイク
・測域センサー部： 測域センサー あり ／ なし
・センサー設置部： 三脚状冶具 ／ 床版向け吸着型冶具
・AI 解析部：タブレット（教師なし学習）＋計測電源ボックス
正確な打撃位置を計測するためにはカメラで打音検査状況を撮影して画像処理により検査器具の位置を計測する手法や，検査器具そのものに計測のためのセンシングデバイスを付加するな
ど，様々な方法が考えられる。しかし，実際の打音検査の現場において計測範囲を撮影して打撃位置を計測できるだけのスペースを確保することは困難である。また，これまでの作業者への聞き取り調査から，検査器具の重量が増すような高機能化への抵抗が高いことがわかっている。
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

図 4.2.5 ハンマーモードで可視化 
図 4.2.6 ハンマー打撃の AR 提示(3) その他
今回開発した AI 打検システムは，点検ハンマーによる打音の違いを機械学習し，構造物の異常箇所と異常の度合いを自動検知することができた。 検知結果を点検員にリアルタイムで提示するとともに，点検ハンマーの位置情報と統合して異常度マップを自動的に作成することが可能となり，これにより図面化を含めた作業工数が削減できる。
今後は，打音をその位置情報とともに記録できるため，計測ユニット自体の絶対位置情報を取得できれば，点検データと構造物の三次元点群データや測量データとの統合管理することが可能となる。現在，4.1 で説明した首都高速道路が開発した InfraDoctor と連携させ，絶対位置情報の取得法などの検討を進め，活用範囲を広めていく予定である。また，実構造物での実証試験を重ね，本システムの完成度を高めていく。さらに図 4.2.7 に示すような高所打検機も現在開発中
であり，コンポ―ネントの組み合わせにより AI 打音システムの有効性の幅を広げることも検討
中である。

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4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み

図 4.2.7 高所打検機（コンポーネント組合せ）

 図 4.2.8 版型音響取得機設置状況

4.2.2 高感度近赤外線分光を用いたインフラの遠隔診断技術の研究開発 6)(1) 研究の概要
コンクリートの劣化診断を行う手法の多くは，コンクリート構造物に近接して点検する必要があり，それに必要な足場の設置に多大な時間と費用とがかかることが課題である。そのため，足場を設置せずに遠方からコンクリートの状態を把握し，足場を設置しての点検の回数を減らす，または点検箇所を限定するための 1 次スクリーニング技術が求められている。
現在，実用化されている遠方からのコンクリート診断技術は，破損個所やクラックを検出す
る視覚的劣化と，赤外線サーモグラフィーのみである。一方，中性化などの化学的な劣化や，塩分などの劣化因子の付着に関しては，遠方からの観測技術が存在しない。そこで，本研究では，化学的な劣化を遠方よりスクリーニングするインフラ遠隔診断技術を開発した。近年，赤外分光法を用いて化学劣化を計測することが可能であることが魚本氏らによって報告された。
しかし，現状の近赤外線分光法では，分光器の検出感度が低く，3m 以上の遠方から劣化診断を実現するため，インラインマルチチャンネルフーリエ分光による高感度近赤外分光技術を開発した（図 4.2.9 参照）。近赤外分光分析に基づく，フィールド計測用コンクリート分析装置を試作開発した。
2016 年 10 月に，この試作機を用いて実施したデモンストレーションでは，東品川桟橋のコンクリート桁を測定対象とし，約 6 メートル離れた位置からの測定を行った。各測定箇所（直径 10cm のエリア）において，塩分・水分などが同時に露光時間約 20 ミリ秒で計測され，自動的に計測箇所が可視カメラ画像上に 5 段階でマッピングされていく。喫水界面および喫水面
で塩化物が多く検出され，実環境に即した結果が得られている（図 4.2.10 参照）。
定量性の評価のため，各評価用供試体を作製して検証を行った。検証濃度は実際の自然環境下に設置されたコンクリートに合わせており，20%程度の精度での定量が可能であることが確

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

図 4.2.9 計測装置外観認された。本研究は１次スクリーニングに用いられることを想定して開発を進めており，コ
ア抜き調査や供試体試験片設置の目安となるように，広いエリアにおける濃度分布（コンター
図）が描けるようにソフトウェア設計を行っている。
表面の塩化物イオン濃度に分布が生じている供試体（W/C = 50 %モルタル製，
D40×W30×H20 cm，塩分濃度分布 2 水準）を製作し，定量分析のスタンダードとして用いられている蛍光 X 線で分析した結果と比較を行った。近赤外分光システムが蛍光 X 線と同様の結果を出すことを示している。蛍光 X 線では装置を壁面に密着させる必要があり，測定に数分の時間がかかるため中央部のみの測定であるが，高感度近赤外分光で離れた位置から高速に分析できることが確認できた（図 4.2.11 参照）
。

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4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み


図 4.2.10 東品川撤去桁の計測結果表示

図 4.2.11 東北大学提供の供試体を用いた定量分析

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書(2) ◊✲ࢸ࣮࣐ࡢ୰ࡢ AI ࡢά⏝⌧᫬Ⅼ࡛ࡣ㸪ศᯒ⤖ᯝ࡟ᑐࡋ࡚ AI ࡢ㐺⏝ࡣᐇ᪋ࡋ࡚࠸࡞࠸ࡀ㸪௒ᚋࢹ࣮ࢱࢆ⵳✚㸪Ꮫ⩦ࡉࡏࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾ㸪⢭ᗘྥୖࡀᮇᚅ࡛ࡁࡿࡶࡢ࡜⪃࠼ࡿࠋ࡞࠾㸪ᮏᢏ⾡࡟ࡘ࠸࡚ࡣ㸪4.1 ࡛㏙࡭ࡓ i-DREAMs ࡢ୰࡛㸪௚ࡢせ⣲ᢏ⾡࡜⤌ࡳྜࢃࡏࡓ AI ࢚ࣥࢪࣥࡢ㛤Ⓨࢆ㐍ࡵ࡚࠸ࡿࠋ
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4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み

4.3 今後の展望 7),8),9)
新たなインフラマネジメントシステム（i -DREAMs）の概要を 4.1 に述べたが，これは GIS を基本とするプラットフォーム（InfraDoctor）に CIM（Construction Information Modeling）を統合したものであり，これにより効率的な構造物の維持管理を行うことが可能となる。すなわち，
CIM により調査・設計，施工段階の各種データ（初期情報（initial condition）），例えば，地質調査・試験データ，設計条件，設計モデル，使用材料，材料試験結果，3D-CAD 図面，施工条
件，製作要領，製造管理，出来形等をデジタルデータとして蓄積することができる。また，これらの初期情報に加え，点検や詳細調査から得られる結果や補修・補強等の履歴情報を維持管理段
階のデータ（境界条件（boundary condition））がシステムに蓄積される。さらに，必要に応じてセンサー等から得られるモニタリングデータをインターネット経由で，リアルタイムにシステムに蓄積することができる。これにより，建設，維持管理段階の各種データが当該プラットフォー
ムに統合され，これまでは個別に管理されていた各種情報を総合的に扱うことが可能となり，課
題の「見える化」が図られる。
この結果，トレーサビリティ機能の向上にも資することになる。すなわち，構造物の計画，設計から施工，維持管理にいたるまでの工程を記録し，後工程の段階で，その記録をたどって追跡できるようになる。例えば，構造物の施工段階において問題が発覚した場合，計画・設計段階のデータベースから，どのような調査が行われ，計画・設計がなされたのか，また，維持管理段
階で問題が発覚した場合，どのような材料が選定されたのか，どのような施工がなされたのか，配筋は，コンクリートの打設状況は等々，後からトレースが可能となる。このようにバックトレースすることにより，問題の真因を的確に突き止めることができるようになる。また，同種ある
いは類似の材料，構造，施工等の実績を検索することも可能となる。このようなトレーサビリテ
ィの向上は，問題が発覚した場合，より迅速に対応を前工程に伝えるとともに，同様の問題の発覚を未然に防ぐことも期待できる。
このように統合された初期条件および境界条件等のビックデータに対して AI（ディープラー
ニング，機械学習）エンジンを用いて処理することにより，異常の兆候パターンを迅速かつ定量的に把握することも可能となる。これにより，変状の評価や劣化の推定が大幅に効率化される。
すなわち，過去の点検・診断結果，変状事例や不具合事例等から，AI により異常の発現可能性を検出することが可能となり，劣化，変状の１次スクリーニングとして機能する。最終的には，技術者が蓄積されるビックデータの内容を正しく理解，判断し，最適解を導く。このように，従来，個別に管理されていたデータベースをプラットフォーム上に統合し，AI を活用することにより，分析，診断・評価の精度向上を図ることができる。
ただし，データ蓄積で注意すべきことは，とにかく多くの情報を蓄積，統合すれば最適解が得られるということではない。インフラの所有者や管理者が，現場ベースのニーズを軸としてインフラの維持管理に必要な属性情報（本稿ではこの情報をビックデータと定義する。
）を設計，

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

施工，維持管理の各段階で適切に選定し，設計者や施工者に明確に仕様書等で示すことが必要か
つ重要となる。
さらに，CIM で作製される 3D モデルあるいは点群データから生成される 3D モデルを用いて，解析ソフトによりシミュレーションすることで，インフラの構造性能の適切な評価，不具合
発生のメカニズムの解明，構造物全体あるいは部材単位の劣化を予測することも可能となる。なお，解析にあたっては，プラットフォーム上に統合されている初期情報（初期条件）に加え，様々な点検，非破壊検査等から得られる維持管理情報（境界条件）を適切に用いることにより，解析精度を格段に向上させることが期待できる。以上述べたとおり，初期情報に加え，三次元点
群データ，各種点検技術等から得られる結果を IoT を活用することにより，フィジカルな世界から各種情報をデジタルプラットフォームに統合し，さらにこれらの結果を分析・解析する技術や
3D モデリングに加え，このビックデータに AI 等を適用することで，どのタイミングでどのよ
うなメンテナンス（補修や補強）を実施すべきか予測することも期待できる。即ち，従来の事後保全から予防保全，予測保全へと進化させ，画一的な耐用年数や標準的な劣化曲線による統計的な推測ではなく，作用や供用環境の異なる構造物毎にその劣化の進行度，変状状況を高精度に評
価，予測ができるようになる。この結果，タイムリーで的確な維持管理を行うことにより，ライ
フサイクルコストの最適化を実現することが期待される。
このように ICT を活用して計画・設計段階から施工，維持管理段階までの全体のプロセスが一つのシステム上に「つながる」ことにより，シームレスなインフラマネジメントシステムを構築することができる。このシステムから得られる点検・診断，補修・補強の結果，蓄積された経験（暗黙知）や技術（形式知）を，将来のインフラの整備に活かすことも忘れてはならない。すなわち，こうした維持管理段階で得られる知見を新設構造物の建設および既設構造物の補修・補強設計や施工にフィードバックすることにより，高品質で高耐久性能を有し維持管理性能に優れたインフラを建設することが可能となる。イニシャルコストの最小化ではなく，ライフサイクル
コストを最小化し安全なインフラの整備および戦略的な維持管理を実践することにより，持続可能な社会の実現が期待される。
さらにインフラマネジメントシステムの開発には，維持管理の技術に加え，通信技術（5G，クラウド）をはじめ各種センシング技術（MEMS 等），ロボティクス，画像解析技術，分析・解析技術，人工知能（AI）等，異分野の様々な技術の統合（Integration）と融合（Fusion）が重要である。なお，IoT の活用にあたっては，セキュリティー技術も重要な要素であり，この分野での技術開発も求められる。
現代はデジタル革命第 3 期と呼ばれ，IoT 化の進展と AI 技術の進化によって，デジタルの世界で実現する機能がフィジカルな世界でも，広範囲に影響を及ぼす可能性がある。すなわち，フィジカルな空間（現実空間）から膨大な情報がサイバー空間（仮想空間）に集積され，サイバー空間では統合されたビッグデータを AI が解析し，その解析結果がフィジカル空間の人々やインフラに様々な形でフィードバックされる。このように，サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させたシステム，Society5.0 が実現され，これまでにはなかった新たな価値が創造される。
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4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み

時代の大きな転換期を迎え，いっそうの異分野技術のハードウェアとソフトウェアの融合，コンバージェンスの推進が求められる。新たなインフラマネジメントシステムを開発することにより，従来の枠組みを超えた技術革新，すなわちこれまでの延長線上にある連続で直線的な改革から，不連続（Discontinuous）で指数関数的な改革へと異次元の進化を遂げ，生産性を大幅に高めることが期待できる。このようなパラダイムシフトに積極的に取組み，これまで培ってきた経験（暗黙知）や技術（形式知）を未来型のインフラマネジメントへと進化させることが今求められている。
参考文献 
1)

土橋浩，長田隆信，神田信也：首都高速道路のスマートインフラマネジメントシステム

i-DREAMs®，土木技術資料，平成 30 年 10 月.
2)

SIP／インフラ維持管理・更新・マネジメント技術／点検・診断技術の実用化に向けた研究開発，学習型打音解析技術の研究開発：平成 26 年度～平成 29 年度成果報告書，平成30 年 2 月.

3)窪田裕一，由井稔也ほか：コンクリート構造物の打音法における異音検出の基礎的実験，第 69 回年次講演会，V-484，土木学会.

4) Yuichi Kubota, et al：Proceedings 30th US-Japan Bridge Engineering Workshop, PP105-114，2014.
5) 窪田裕一，由井稔也ほか：コンクリート構造物の打音解析に基づくトンネル調査，第 70回年次学術講演会，V-030，土木学会.
6) SIP／インフラ維持管理・更新・マネジメント技術／点検・診断技術の実用化に向けた研究開発，高感度近赤外分光技術を用いたインフラの遠隔診断技術の研究開発：平成 26 年度～平成 28 年度成果報告書，平成 29 年 3 月.
7) 土橋浩，ICT 技術の活用によりシームレスなインフラマネジメントの創出 橋梁と基礎，
1 月号，Vol.50 2016，建設図書.
8) 熱血ドボ研 2030，新設コンクリート革命 長持ちするインフラの作り方，PP.213-232，
2017，日経 BP.
9) 土橋浩：革新的インフラマネジメントシステム（i-DREAMs®）の開発，橋梁と基礎，8 月
号，Vol.51 2017，建設図書.

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

5. 画像・空間分布データを用いたプロジェクトチームによる横断的な取組み
 本章では，まず，5.1 に画像・空間分布データの取り扱い方の概要について記し，5.2 においてはプロジェクトチーム内で提供されたデータ（電源開発(株)）を用い検出精度の確認を実施した。5.3 は，SIP 研究者から提供を受けたデータ（SUSTERA：高温超伝導磁気センサ，2.4 参照）について，SIP 研究者と連携をとり，AI の適用性についてプロジェクトチームで検討した結果を示す。
5.1 画像・空間分布データ取り扱いの基礎的な方法
5.1.1 深層学習による画像認識
画像等，空間的に広がりを持つデータから何らかの意思決定を行う際，画像を如何に処理するかが重要となるが，静止画像や動画像を扱うコンピュータビジョンの分野では，ほぼすべての問
題解決に深層学習が利用されるようになってきている。深層学習が現在のように大きな注目を集
めるきっかけになったのは，2012 年に開催された大規模画像認識のコンペティション ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）である。その年に，深層学習による手法で圧倒的な成績で優勝し，画像認識に対するこれまでのアプローチを覆した。2012 年以降のコンペテ
ィションでは，常に深層学習が良い成績を収めている。
深層学習は大量のデータを学習することで高い成果を挙げることが知られているが，与えられた情報の中で，システム自体が特徴を選択し，自動的にデータから分類や認識に最適な特徴を抽出する。これが従来の機械学習と異なる点である。図 5.1.1 に示すように，従来の機械学習手法
は，物体認識に寄与すると考えられる特徴を，画像処理を駆使して人手で抽出することからはじまり，得られた特徴量を適切な機械学習の手法を選定し，それに入力することで結果を得てきた。

図 5.1.1 特徴抽出に対する変遷（上：従来型 AI，下：深層学習）
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5．画像・空間分布データを用いたプロジェクトチームによる横断的な取組み
4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み

一方，深層学習を利用する場合は，人間の経験や勘による特徴抽出を行うことなく，End-to-End
で，自動的にこれらを行うことから，これまで把握できていない新たな特徴を見出す可能性があるとも言える。画像を扱う場合の深層学習の利用形態は多岐に渡るが，インフラ点検・維持管理に用途を絞ると，代表的には，物体認識（画像に移る物体は何か），物体検出（画像内のどこに何が写っているか），形状認識（セマンティックセグメンテーション，ピクセル単位での物体認識），
画像生成，超解像技術などが利用可能であると考えられる。ただし，これらの開発の成否はネッ
トワーク構築のための事前に与える学習データの確保であり，大規模なほど成功する可能性が高いと言われている。以下に，SIP の中でも利用されている物体検出技術のうち，先駆けとなった
R-CNN (Regions with CNN features)1)の概要と，2018 年 10 月現在，最も高精度・高速度に物体検出を行えるシステムの基礎となる YOLO (You Only Look Once) についてのみ簡単に紹介する。
5.1.2 R-CNN の概要
深層学習を用いた物体検出技術の先駆けとなった R-CNN は，与えられた画像の中から，オブジェクトらしい候補領域を多数選び出して，オブジェクトの各クラス確率を算出し，大きい確率の候補領域を出力するものである（図 5.1.2）。ただし，1 枚の画像の中の候補領域は数千にもおよぶ場合があり，その一つ一つの領域に対して畳み込みニューラルネットワークによる推測を行う
ことは，膨大な時間が掛かる恐れが生じる。例えば，動画等は 1 秒間に 30 あるいは 60 フレームの画像があることから，リアルタイム処理は極めて困難となることが知られている。

図5.1.2 R-CNNの物体検出手順（文献1の図1より）
5.1.3 YOLO による方法
これに対し，近年，リアルタイム処理が可能な YOLO2)-4)というフレームワークが登場し，その後，YOLOv2, YOLOv3 と更新が進み，物体検出の速度・精度が大きく向上した。これらの YOLO
系システムはC 言語で作成されたフレームワークDarknet の一機能として提供されているもので，物体検出に関しての YOLO の大きな特徴は，検出対象オブジェクトの候補領域の切り出しとその候補領域のクラス確率の算出を一回の推測で同時に行う点にあり，このことで，R-CNN やその後続の方法 5),6)と比較して，非常に高速に物体検出を行うことを可能としている。また，動画に対しても実時間で物体検出を行うことができる。
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

図 5.1.3 に YOLO の推論手順を示す。まず，入力画像を S×S のグリッドセルに分割することから始まる。各グリッドセルは，図 5.1.4 に示すような複数の bounding box を持ち，それらの box に対する信頼度（Confidence）を以下のように計算する。
𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡ℎ
Confidence = Pr(Object) ∙ 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝
𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡ℎ
𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑝𝑝𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟=|

𝐵𝐵𝑖𝑖 ∩ 𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔_𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡ℎ|𝐵𝐵𝑖𝑖 ∪ 𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔𝑔_𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡ℎ(5.1.1)

𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡ℎ
ここで，Pr(Object)は，bounding box が何らかの物体を含んでいる確率であり，𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝(Intersection Over Union)は，学習時には，グリッドセルから予測される bounding box (Bi)と実際に教師データとして与えた画像内のオブジェクト(ground_truth)との重複の割合である。図 5.1.5 は，教師データとしてひび割れを検出対象のオブジェクトとした場合の ground_truth とグリッドセルから予測される bounding box（Bi）の例を示している。
信頼度とは，bounding box が何らかの物体を含んでいる確率 Pr(Object)と，bounding box とground_truth の重複割合 IOU の積として構成される。もし，着目しているグリッドセル内に検出
対象オブジェクトが存在しない場合は，それぞれの bounding box には，そのオブジェクトが存在しないことから信頼度は 0 になる。また，それぞれの bounding box は信頼度に加えて，YOLO 内で予測された，自身の中心座標(x, y)と大きさ（height, width）を保持する。一方，グリッドセルは，
検出対象オブジェクトが自分自身のグリッドセル内に含まれるか否か，条件付きのクラス確率
Pr(Classi |Object)を持つ。例えば，図 5.1.4 の着目グリッドセルは，Pr(犬|Object)=0.92, Pr(車|Object)= 0.05, Pr(自転車|Object) = 0.03 等の値を持つ。例えば，文献に示される PASCAL VOC では，画像を 7×7 のグリッドセルに分割し，それぞれのグリッドセルが信頼度の高い 2 個の bounding box
を出力し，信頼度の大きさに応じて図 5.1.3 内の bounding box + confidence のように太さで表現する。
最後に，閾値を超える信頼度を持つ bounding box だけを採用する。
そして，採用された boundingbox と対応グリッドセルにおいて最も確率の高いクラスと結合して，bounding box のクラスを決定する（図 5.1.3 内 final detection）。なお，bounding box は，学習の初期段階では一定のアスペクト比でランダムに配置される。
ただし教師データの学習を重ねていくと，回帰的アプローチにより，bounding box が適切な大きさで検出対象を囲むように配置される。
以上のように，YOLO による一般物体検出は，各グリッドセル領域に対して行うクラス分類とbounding box による物体候補の領域の検出を行う構造になっている。
学習時の損失関数や畳み込みニューラルネットワークの構造の詳細は文献 2)-4)を参照されたい。
また，これらのシステムはワシントン大学の Redmon らのサイトからコードがダウンロードできるようになっており，Web カメラからの画像を評価する方法などがまとめられている。また任意のオブジェクトを検出する際は別途，教師データを用意しなければならないが，LabelImg7)やBBOX-Label-Tool8)などのフリーソフトが利用されている。

76
76

5．画像・空間分布データを用いたプロジェクトチームによる横断的な取組み
4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み

図5.1.3 YOLOの物体検出手順（文献2の図2より）

図5.1.4 bounding boxと信頼度

図5.1.5 IOUにおける重複例
7777

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

参考文献
1） R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell and J. Malik, “Rich feature hierarchies for accurate object detection
and semantic segmentation”, Proc. of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition,
pp.580-587, 2014.
2） J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick and A. Farhadi, “You only look once: Unified, Real-Time, Object
detection”, arXiv preprint arXiv:1506.02640v5, 2016.
3） J. Redmon and A. Farhadi, “YOLO9000: Better, Faster, Stronger”, arXiv preprint arXiv:1612.08242v1,
2016.
4） J. Redmon and A. Farhadi, “YOLOv3: “An Incremental Improvement”, arXiv preprint
arXiv:1804.02767v1, 2018.
5） S. Ren, K. He, R. Girshick and J. Sun, ”Faster R-CNN: Towards Real-time object detection with region
proposal networks”, Proc. of Advances in neural information processing systems, pp.1-10, 2015.
6） W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C.Y. Fu and A.C. Berg, “SSD: Single Shot
MultiBox Detector”, arXiv preprint arXiv: 1512.02325v5, 2016.
7） Tzutalin. LabelImg. Git code (2015). https://github.com/tzutalin/labelImg (2018 年 10 月 11 日閲覧)
8） https://github.com/puzzledqs/BBox-Label-Tool (2018 年 10 月 11 日閲覧)7878

5．画像・空間分布データを用いたプロジェクトチームによる横断的な取組み
4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み

5.2 深層学習を用いたデジタル画像からのコンクリート表面変状の検出
5.2.1 はじめに 従来，コンクリートのひび割れを画像処理により検出する研究が数多くなされてきている。初期は，輝度値に着目した様々な手法が提案されたが，画像処理における閾値の設定に専門的な知識が必要であり，明暗など外部環境の違いに対してロバスト（頑健）でないなどの問題点が指摘されていた。その後，機械学習によるひび割れ検出手法が多くの研究者らによって提案され，以前よりは良い結果が得られるようになったが，特徴量の選択を人間が行う必要があり，最適な特徴量の選択を行うことが困難であった。現在，深層学習の出現により，特徴量選択が不要になったことから，ひび割れなどのコンクリートの変状の自動検出に関する研究が行われ，従来の機械学習手法より高い正解率が得られるようになった 1)-5)。
 一方，大量の画像データから人や犬，自動車などの一般的な物体を検出する深層学習モデルがAI 研究者らによって開発されている。代表的なものに，R-CNN (Region-based Convolutional Neural
Network)6)，Faster R-CNN7)，SSD (Single Shot multibox Detector)8)，YOLO (You Only Look Once)9)などがある。最近では，こうした既存の深層学習モデルに転移学習や Fine Tuning を用いて，橋梁の変状，道路の複数の種類のひび割れ，建設機械や建設作業員などの検出に関する研究が行われ，それほど大量のデータがなくても比較的良好な検出結果が報告されている 10)。
 そこで本項では，既存の深層学習モデルの一つである YOLO v3 に一般的な物体の大規模デー
タセットである ImageNet を用いて学習させた重みをベースに，コンクリートの 5 種類の変状（ひび割れ，鉄筋露出，遊離石灰 c，遊離石灰 d，遊離石灰 e（図 5.2.1～5.2.5））を Fine Tuning を用いて学習させ，検出精度の確認を実施したので報告する。
5.2.2 学習および検出精度評価の方法
 本研究では，データセットとして既設のコンクリート構造物のデジタル画像を主に用いた。収集した画像に対して labelImg11)と呼ばれるツールを用いて，画面上でひび割れや遊離石灰などの変状部分を各々矩形で指定し，その部分の変状種類を XML ファイルに記載してラベルとした。
図 5.2.6 に labelImg の操作画面の例を示し，図 5.2.7 に XML で記載されたラベルのファイルの例を示す。データセットは，Training 用，Validation 用，Testing 用の三種類を用意した。Training 用のデータは，重みの更新に利用するデータである。Validation 用のデータは重みの更新には利用しないが，過学習を起こしていないか，学習時にチェックするために利用するデータである。Testing
用のデータは，重みの更新には利用せず，精度評価を行う時に利用するデータである。Validation
用と Testing 用のデータは，全てのデータから約１割の割合になるように，ランダムに選択した。
尚，過学習になる確率を減らすために，画像を回転，反転などすることによりデータセットの分量を増やす Data Augmentation を実施した。表 5.2.1 に各データセットの個数を示す。

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79

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

図 5.2.1 ひび割れの例

図 5.2.2 鉄筋露出

図 5.2.3 遊離石灰 c

図 5.2.4 遊離石灰 d

図 5.2.5 遊離石灰 e

写真提供：電源開発株式会社他

図 5.2.6 labelImg の操作画面の例（画像では遊離石灰 d のデータの位置を矩形で指定している）
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80

5．画像・空間分布データを用いたプロジェクトチームによる横断的な取組み
4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み

図 5.2.7 XML ファイルの例
表 5.2.1 作成したデータセットの内容

 深層学習モデルの一つである YOLO はワシントン大学の Redmon らによって開発され，YOLO
v2，YOLO v312)と改善されてきており，本研究では現時点で最新の YOLO v3 を用いた。深層学習
モデルを実装するための開発環境や利用したライブラリについては，表 5.2.2 に本研究で利用した開発環境を，表 5.2.3 に利用したライブラリを示す。
 表 5.2.2 システムの開発環境
CPUIntel（R）Xeon 6-Core E5-1650V4 3.5GHz

メインメモリ

128GB

GPU

GeForce GTX 1080 Ti , memory speed:11Gbps, memory:11GBOS

Ubuntu 16.04 64-bit

使用言語

Python 3.6.3

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

表 5.2.3 使用したライブラリ
ライブラリ名

バージョン

Keras

1.2.2

TensorFlow-gpu

1.2.1

Numpy

1.14.5Opencv

3.4.1

概要
•

Deep Learning フレームワークの１つ•

Deep Learning モデルの記述に使用•

機械学習ライブラリの１つ•

Keras のバックエンドとして使用•

数値計算用ライブラリ•

データセットをテンソルとして扱うために使用•

画像処理を行うためのライブラリ•

画像の読み込み，出力結果の描画に使用

 テストデータを用いて，学習して Fine Tuning を施した YOLO v3 の変状検出精度を求めた。精度の指標としては，
深層学習の物体検出に一般的に用いられている mAP (mean Average Precision)13),14)を用いた。mAP は AP の平均値であり，AP は式（5.2.1）～（5.2.3）を用いて求められる。各

テストデータの変状に対して，正解領域と予測領域を矩形で求め，式（5.2.1）で求めた IoU が 0.5以上であり，変状種類が正解である場合は TRUE，さもなくば FALSE と判定する。詳細は文献 13)を参照されたい。

ここに

𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼(Intersection over Union) =area(𝐵𝐵𝑝𝑝 ∩ 𝐵𝐵𝑔𝑔𝑔𝑔 )area(𝐵𝐵𝑝𝑝 ∪ 𝐵𝐵𝑔𝑔𝑔𝑔 )（5.2.1）

𝐵𝐵𝑝𝑝 ：Predicted bounding box（予測領域）

𝐵𝐵𝑔𝑔𝑔𝑔 ：Ground truth bounding box（正解領域）
𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇
=
𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝐹𝐹 Number of detections（5.2.2）

𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇
=
𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝐹𝐹 Number of ground truths（5.2.3）

𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 =ここに

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 =𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃(𝑇𝑇𝑇𝑇)：The number of detection with 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 ≥ 0.5

𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐹𝐹𝐹𝐹)：The number of detection with 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 < 0.5
𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁(𝐹𝐹𝐹𝐹)：The number of ground truth not detected82
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5．画像・空間分布データを用いたプロジェクトチームによる横断的な取組み
4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み

5.2.3 学習と検出精度評価の結果
 深層学習では，学習の際に物体検出結果が正解とどの程度離れているかを損失関数によって計算し（その結果を Loss と呼ぶ）
，その値を用いて最適化アルゴリズムにより重みの更新を行う。
この作業の繰り返しが学習であり，全ての Training Data を用いて重みの更新を一度行うサイクル
をエポックと呼ぶ。また，過学習をチェックするために各エポックにおいて Validation Data を用いて損失を求め，その結果を Val_Loss と呼ぶこととする。
 YOLO v3 を用いて学習させたところ，エポック数 100 に対して，学習時間は 3.47 時間となり，エポック当たりでは，
125 秒となった。
図5.2.8 に学習時に得られたエポックと Loss およびVal_Lossの曲線を示す。エポック 20 くらいで Loss も Val_Loss も小さくなり，それよりエポックを増やしても損失は小さくなっていないことから，エポック 100 で十分学習ができており，過学習もないと判断される。
 最後に，学習させた YOLO v3 のモデルに Testing Data を入力して変状検出精度を求めた。図5.2.9～5.2.12 に各変状の検出サンプルを示す。変状検出精度の結果を表 5.2.4 に示す。

図 5.2.8 YOLO v3 に学習させた際に得たエポック／損失曲線

図 5.2.9 ひび割れの検出例（YOLO v3）

図 5.2.10 鉄筋露出の検出例（YOLO v3）

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83

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図 5.2.11 遊離石灰 c の検出例（YOLO v3）

図 5.2.12 遊離石灰 d, e の検出例（YOLO v3）

表 5.2.4 YOLO v3 の変状検出精度評価
変状の種類

Average Precision (%)

ひび割れ

96

鉄筋露出

95

遊離石灰 c90

遊離石灰 d80

遊離石灰 e95mAP (mean Average Precision)

91.1

5.2.4 結論
 既存の深層学習モデルの一つである YOLO v3 に一般的な物体の大規模データセットである
ImageNet を用いて学習させた重みをベースに，コンクリートの 5 種類の変状（ひび割れ，鉄筋露出，遊離石灰 c，遊離石灰 d，遊離石灰 e）を Fine Tuning を用いて学習させ，検出精度の確認を
mAP を用いて行ったところ，91.1％とかなり良い結果を得た。

参考資料
1) Cha, Y., Choi, W., Buyukozturk, O.： Deep Learning-based Crack Damage Detection Using
Convolutional Neural Networks, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 32, pp.361–
378, 2017.
2) 全邦釘，大窪和明，三輪知寛，嶋本ゆり：ディープラーニングと幾何学的形状判定手法によるコンクリートのひび割れ自動検出, 土木情報学シンポジウム講演集, Vol.42, 2017.
3) Zhun Fan, Yuming Wu, Jiewei Lu, and Wenji Li: Automatic Pavement Crack Detection Based on
Structured Prediction with the Convolutional Neural Network, arXiv:1802.02208v1 [cs.CV], 2018.

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5．画像・空間分布データを用いたプロジェクトチームによる横断的な取組み
4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み

4) Hong-wei Huang, Qing-tong Li, Dong-ming Zhang: Deep learning based image recognition for crack
and leakage defects of metro shield tunnel, Tunnelling and Underground Space Technology 77,
pp.166–176, 2018.
5) C. Stentoumis, E. Protopapadakis, A. Doulamis, N. Doulamis: A HOLISTIC APPROACH FOR
INSPECTION OF CIVIL INFRASTRUCTURES BASED ON COMPUTER VISIONTECHNIQUES, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLI-B5, 2016．
6) R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, and J. Malik： Rich feature hierarchies for accurate object detection
and semantic segmentation, in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）, 2014.
7) Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun: Faster R-CNN : towards real-time object detection
with region proposal networks, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 39（6）,1137–49, 2016.
8) Liu, W., Anguelov, D., Erhan, D., Szegedy, C., Reed, S., Fu, C.-Y., and Berg, A. C.: SSD: Single shot
multibox detector, In European conference on computer vision, pages 21–37, Springer, 2016.
9) Redmon J., Divvala S., Girshick R. and Farhadi A.: You only look once: Unified real-time object
detection, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.
10) Nobuyoshi Yabuki, Naoto Nishimura, Tomohiro Fukuda: Automatic Object Detection from Digital
Images by Deep Learning with Transfer Learning, Advanced Computing Strategies for Engineering,pp.3-15, 2018.
11) Tzutalin., “LabelImg”, github, 2015, Available from < https://github.com/tzutalin/labelImg >,[Accessed: 1st, April, 2018]12) Redmon，J. and Farhadi, A.: Yolov3: An incremental improvement, arXiv, 2018.
13) Mark Everingham, Luc Van Gool, Christopher K. I. Williams, John Winn, Andrew Zisserman： The
PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge, International Journal of Computer Vision, 88（2）,pp.303–38, 2010.
14) Jonathan Hui: mAP（mean Average Precision）for Object Detection, Available from< https://medium.com/@jonathan_hui/map-mean-average-precision-for-object-detection45c121a31173 >, [Accessed: 14th August, 2018]85
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

5.3 6867(5$ 高感度磁気検査の $, 活用
高温 SQUID 磁気センサを用いた超高感度非破壊検査装置による鋼板模擬試験体の評価結果をもとに，人工的に与えたき裂を検出できる可能性があるかどうか検討を行った。そのために用いた試験体は以下に示すものである。なお試験体や測定法，測定装置などの詳細は 2.4 節に示す通りである。

図 5.3.1 試験体（試料）
この試験体に電磁ベクトルを与えると，例えば図 5.3.2 のような等高線図が得られる。

図 5.3.2 信号の等高線図（α=0°で得られた信号について，40°位相を回転させた後の Im 成分）
図 5.3.2 は，励磁コイルの電流ベクトルの方向が進行方向と平行の時に得られた信号について，
40°位相を回転させた後の Im 成分である。ここでは，励磁コイルの電流ベクトルの方向が進行方
向と平行の時，および 45°傾いているときの Im 成分を用いて，Y=60mm の位置の欠陥を検出可能であるか，AI の枠組みにより検討を行った。なお，あくまでも本年度は適用性の検討ということもあり，x=250mm~750mm， 1250mm~1750mm のみを，2mm 間隔で解析対象とした。Y 方向については，学習データとしては 30mm 間隔で Y=-90mm~150mm のデータを用いている。つまり，データ数としては合計 502 点【(500/2+1)×2】存在し，それぞれのデータには 9 個の特徴量【(150-(90))/30+1】が存在する。
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5．画像・空間分布データを用いたプロジェクトチームによる横断的な取組み
4．社会実装に向けての首都高速道路での取り組み

 具体的には，人工知能・機械学習の一手法である Random Forest 法を用いた。 Random Forest 法
は基本的に決定木の集合体であるため，まず決定木の定式化を行う。決定木とは場合分けを繰り返して値を予測する手法であり，場合分けルールは CART 法というアルゴリズムに従い教師デー
タから学習して作られる。CART 法では，まず以下の式(5.3.1)で表されるジニ係数 L(t)を求める。

(5.3.1)           P(Ci )，P(Cj )はそれぞれクラス i， j に属する確率，t はノードを表す記号 K はクラス数である。
クラス分けのために，不純度の一番大きな分割を選択する。すなわち，分割を s としたとき，

L(s, t ) =L(t ) − ( pL L(tL ) + pR L(tR ))        (5.3.2)   が最大になるジニ係数を，可能な分割の候補の中から選択する。ここで，L， R はそれぞれノー
ド t から分割された左側，右側のノードにあることを示す記号である。決定木は明瞭，簡潔でわ
かりやすい手法であるものの，過学習が常に問題となる。その解決のために，剪定などの手法も開発されているが，パラメータの微妙な調整が必要であり，その上で精度もさほど向上しない。
Random Forest 法はその解決となる。
Random Forest 法は，多数の決定木の多数決（分類の場合），または平均（回帰の場合）として最終的な予測結果を求める手法である。Random Forest の概念図を図 5.3.3 に示す。

図 5.3.3 Random Forest の概念図

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 一般的に，分散が σ2 の独立・同一の分布に従う B 個の確率変数の平均の分散は，σ2/B となる。ということは，Random Forest 法で行うように，複数の決定木を作成してその平均を取れば，分散が低減し精度が向上する。ただ，決定木の作成の仕方によっては相関が高くなってしまう。例えば同一の分布に従うが，独立でなく正の相関 ρ を持つ場合，平均の分散は ρσ2+(1-ρ)σ2/ B となる。
つまり，平均化の効果が，相関が強い場合には制限されてしまうため，木の相関は低い必要がある。
そのために，Random Forest 法では，それぞれの決定木にすべてのデータ，特徴量を用いず，ブートストラップサンプリングで抽出した学習データ，ランダムで選択された特徴を個々の決定木の生成に用いる。これにより個々の決定木間の相関が低くなり，その結果として過学習の影響が小さくなり，汎化性能が高まるという特長を持つことが知られている。なお今回の解析では，決定木の数は 50 としている。
以下に，解析結果を述べる。なお精度検証については，leave-one-out 交差確認法に基づき行った。leave-one-out 交差検証では，全ての解析対象数を N とすると，N-1 個を学習に用い，その学習結果を用いて残り 1 個の対象を解析するということを N 回繰り返す枠組みである。交差検証を行うことで，学習に用いたデータを精度検証の対象に使ってしまい，精度を不当に高く評価することを防ぐことができる。なお今回は N=502 である。
leave-one-out 交差検証をもとに判定した結果を図 5.3.4 に示す。概ね良好に正解と同様の結果が得られている。
（メッシュ単位での精度は，497/502=99%）。様々な供試体での検討を行うことで一般性を確認する必要があるが，人工知能技術をもとにき裂を検出できる可能性については示せたといえる。今後は，データ数を大幅に増やすこと，そしてそれに伴い手法の改善・改良を行うこと，
今回は解析対象外とした端部の扱い手法の構築が，実用化のために有効であると考えられる。

図 5.3.4 正解と解析結果との比較（上図が正解，下図が解析結果）

88
88

6．音響・時系列データを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み

6 音響・時系列データを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み
 本章においては，6.1 に音響・時系列データの取り扱いの概要を記し，6.2 では SIP 研究者から提供されたデータ（量硏機構：レーザー打音，3.2 参照）について SIP 研究者と連携し，AI の適用性を検討した結果を示す。6.3 は軸力診断への AI 適用についてプロジェクトチームでの検討結果を記述した。

6.1 音響・時系列データの取り扱いの基礎的な知識・方法
6.1.1 はじめに
人は五感を用いてパターン認識を行っている。目でものを見，耳で聞き，匂いで周囲の状況を認識している。一般にパターン認識手法というときは，識別を行う主体はコンピュータであり，人間が行っているパターン認識をコンピュータに代行させようというものである。この場合のパターンは画像や音声信号，各種計測装置による測定結果などのような，1次元あるいは多次元の信号を含む。パターンは文字や音声のように人間が意図的に生成したものと，風景画像のよ
うに自然に存在するものに分類することができる。このようなパターンを，その内容によって何らかの概念に結びつける処理がパターン認識である。たとえば文字認識では，「あ」という形状の図形パターンを，ひらがなの「あ」という言語概念に対応付ける。また音声認識では，話者によって発せられた「あ」という1次元音声信号パターンを，同様に「あ」という言語概念に対応させる。つまり，パターン認識は既知のパターンを似たパターンごとにいくつかのグループに分
けて，各グループをそれぞれ別個の概念に対応させ，未知パターンがどのグループに属するかを決定する機構である。パターン認識においてこのグループをクラスと呼ぶ。これらのような処理をするためには以下のような問題を解決しなければならない。
1) パターンを，どのように記述・表現するのか
2) ある複数のパターンが似ていることをどのように判断するのか
3) 全体をいくつのクラスに，どのように分ければよいのか
4) 未知のパターンがどのクラスに属するのかをどのように決定するのか
われわれは無意識のうちにこれらの処理を非常に高速に行っている。また，われわれがどのようにしてこれらの処理を脳の中で行っているかを知ることは非常に困難であり，生物のパター
ン認識の詳細な理論と機構はいまだ解明されていない。このため，工学的な応用の観点からは，実現したいパターン認識処理に限定し，対象とするパターンの予備知識などを利用して，限定された機能を実現することが行われている。しかし，その実現方法は一般に設計者によって異なり，すべての処理に有効な汎用的手法は存在しない。



89
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

6.1.2 パターン認識の過程
 パターン認識の基礎的な過程は，パターン分類の過程と，パターン識別の過程に分けて考えることができる。はじめに，図6.1.1にパターン分類の過程を示す。この図に示すパターンの分類過程における各処理について音響・時系列データのパターン認識を例にして以下に示す。
1 入力：パターンを  次元信号として取得
・音響データ→聴覚情報
集音マイク，打診棒，漏水センサ，打音モジュール，ポール打検機など
・振動データ→触覚情報
振動可視化レーダー，加速度センサ，ひずみセンサ，角速度センサなど
2 前処理：取得した情報の汎用化
・外れ値処理・カルマンフィルタ・ブラインドセパレーション（独立成分分析）
・欠損値処理・ノイズ除去処理
・正規化処理3  特徴空間の設定：入力パターンを的確に表現することができるいくつかの特徴を選択する
ことによって特徴空間を設定する。いずれの特徴量についてもデータを一定区間のフレー
ムで区切り区切られたそれぞれのフレーム内での特徴量を抽出する。
  ・フーリエ変換（周波数，スペクトルなど）→周波数  ・各種統計量（平均値，標準偏差など）→振幅・位相  ・トレンド（微分係数，減衰率など）→振幅・位相
4 特徴抽出：特徴抽出部においては，入力パターンに対して，特徴空間の各軸の特徴の大きさを求めることによって，入力パターンを特徴空間上の点に写像する。
5 分類：教師あり学習，教師なし学習
・教師あり学習
ニューラルネットワーク（Neural Network），深層学習（Deep Learning），
サポートベクトルマシン（Support Vector Machine），
ランダムフォレスト（Random Forest） など
・教師なし学習  クラスタ分析，階層型クラスタリング，k-means 法，スペクトルクラスタリング，
部分空間法，混合ガウス分布，多変量解析など
6 標準パターンの生成：各クラスを代表する特徴空間中の点を決定する。この点は各クラスの平均的な特徴をもった標準パターンである。ただし，クラスの設定については，大変重要で困難とされる閾値の設定が必要となり，試行錯誤して対象となる問題を解決するために最適な値を探索する必要がある。
90
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6．音響・時系列データを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み

 教師なし学習においては，標準パターンの生成である結論を得ることになる。例えば，クラス数を$と%のクラスとすれば，どちらのクラスに分類されるかによって結論が得られることとなる。ただし，どちらのクラスに分類されるかについては，クラスタ間の境界を定める（多くの場
合は，$と%に対する所属確率などの評価値を設けて，大きい方を選択することによって評価値が等しくなるところを見つけて境界を定める）ことや，閾値を設定することが必要となる。
教師あり学習においては，パターン分類の過程が終了したら，次に未知パターンの識別を行うこととなる。未知パターンを入力として，標準パターンを生成する際に実施した，図に示す前処理と特徴抽出を行い特徴空間内における特徴ベクトルを抽出する。学習によって求めた
標準パターンの特徴ベクトルを比較することによって，標準パターンが代表している特徴空間中の最も近いクラスに，入力パターンが属するものとして結論を導き出す。
さらに，最近注目されている深層学習では，ニューラルネットワークの中間層に複数の畳込み層やプーリング層を配置して，学習の際に次元圧縮を行っている。このため非常に多次元の特徴ベクトルを入力層に直接入力することが可能となった。このことにより，図に示すパターン分類の過程は，前処理，特徴空間の設定，特徴抽出を実施することなく，入力から分類（深層学習）へ直接流れる形となり，複数の中間層において，特徴空間の設定や特徴抽出を機械的に実施してくれることとなる。しかし，設定した特徴空間が何を意味するかの情報がなく，出力された結果の説明が困難なケースが多くなる。ただし，前処理については収集したデータの質によっては必要な場合も考えられる。

特徴空間の設定

入力

前処理

特徴抽出

分類

標準パターンの生成

図 6.1.1 パターン分類の過程

91
91

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6.2 レーザー打音装置によるコンクリート部材の試験データに対するニューラルネットワークの適用
6.2.1 はじめに
ここでは, 3.2 節で述べたレーザー打音高速検査システムで得られた振動データに対する AI の適用性についてニューラルネットワークを用いた検討を行う。
コンクリート供試体における健全部 64 点,変状部 36 点, 計 100 点に対して 3 回ずつレーザー打音検査を行った結果に対して, その精度や損失,混同行列における各分類の精度から適用性を検討した。なお, 本検討では学習に用いることができるデータサンプル数が限られていることから,近年用いられる畳み込みニューラルネットワークなどの深層学習法ではなく, 簡易なニューラル
ネットワークを用いている。
6.2.2 レーザー打音検査の概要
レーザー打音検査法は 3.2 節で述べたようにハイパワーパルスレーザーである「振動励起用レーザー」でコンクリートに強い衝撃を与えて振動させ, 連続発振レーザーを用いた「振動計測システム」でコンクリート表面の振動を計測するものである。これにガルバノミラーや高速化したレーザー干渉計測技術を用いた「高速走査装置」によってシステムは構成される 1)。
本検討における実験供試体は施工技術総合研究所に設置されたコンクリート供試体で, 図6.2.1 の模式図に示すように供試体に 200mm×200mm の欠陥領域を設け, それを取り囲むように300mm×300mm の検査範囲を設けた。 レーザーは図中の番号順に左上を起点として, 水平方向と下方向に折り返しながら 33.3mm 間隔で照射した。 計測点は 10 点×10 点の計 100 点で, 健全部は 64 点, 欠陥部は 36 点となる。レーザーの照射は 1 計測点につき 3 回連続で行われた。サンプリング周波数は 100kHz（t=10s）で, 1 計測点 1 回の照射でデータ長 1200 点(0.012 秒分)のデータが記録された。したがって, 検査全体として健全部 192 点, 欠陥部 108 点, 計 300 計測点分
(データ長 36,000 点)のデータを得た。
以上のような測定で得られたデータ長 36,000 点の生データを 1200 点ごとに分割した時刻歴波形が図 6.2.2 である。青線で表示した波形が健全範囲, 赤線が欠陥範囲で測定されたデータである。前述のように同一箇所で 3 回連続して計測を行っている。これらの計測波形からは健全部と欠陥部の違いは明瞭でなく, 同一の計測位置であっても振動波形は同一とみなすことは難しい。
この 1 次元の振動データの特徴をニューラルネットワークで学習し, 健全部と欠陥部の判別を行
う。

92

92

6．音響・時系列データを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み

9@33.3=300mm

200mm

9@33.3=300mm

200mm

欠陥部
レーザー計測点
レーザー走査方向

図 6.2.1 供試体上の計測点と変状位置

図 6.2.2 レーザー打音検査の時刻歴波形 （赤：欠陥部, 青：健全部）

93

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

図 6.2.2 レーザー打音検査の時刻歴波形 （赤：欠陥部, 青：健全部）（つづき）
6.2.3 本検討におけるニューラルネットワークの構造
本検討では 1 次元の時系列データである振動データに対して, 教師あり学習で健全部と変状部の 2 分類の簡易的なニューラルネットワークを適用することとし, 表 6.2.1 のような構造とした
2)。損失関数は交差エントロピー (categorical cross entropy), 最適化アルゴリズムは確率的勾配降下法 (Stochastic gradient descent) を採用し, 学習率は 0.01 である。またドロップアウト率は 0.75
である。

94

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6．音響・時系列データを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み

Layer (type)
Input (InputLayer)
ds1 (Dense)
ds2 (Dense)
dp1 (Dropout, Ratio: 0.75)
ds3 (Dense)
Total Trainable Parameters

表 6.2.1 ニューラルネットワークの構造
Output Shape
Activation
1200
N/A
512
ReLU
128
ReLU
128
N/A
2
ReLU
Softmax

Trainable Parameters
61491265664
258
6808346.2.4 学習とバリデーションの結果
レーザー打音検査で得られた 300 サンプルのデータを学習セット(80%: 240 サンプル), バリデーションセット(20%: 60 サンプル)に分割して, ニューラルネットワークで学習を行った。ニュー
ラルネットワークの設定は表 6.2.1, 学習における精度と損失の履歴は図 6.2.3, 図 6.2.4 の通りである。
図 6.2.3 では 67 epoch 以降で学習, バリデーションともに 90%以上の精度に達した。図 6.2.2 の波形は複雑な形状だったが, 健全と欠陥の 2 分類であるため, 比較的簡易で少ないデータセット
でも精度の高い結果となったと考えられる。図 6.2.4 の損失の履歴では, 67 epoch 以降でバリデー
ションの損失が上昇しており, 過学習が始まっていると考えられる。

図 6.2.3 精度の履歴   図 6.2.4 損失の履歴

学習を終了した 117 epoch でのモデルを用いたバリデーションにおける混同行列は図 6.2.5,
図 6.2.6 の通りであり, 前者はサンプル数, 後者は無次元化した正解率で整理した。バリデーションに用いた 60 サンプル中, 54 サンプル（90%）が正解し, 特に健全部については 97%の正解率であった。欠陥部では正解率が 77%と低下するが, これは全体のサンプル数が健全部の方が多かったためと考えられる。欠陥部のサンプル数を増やしたり, 全サンプル数を増やしたりすることで健全部, 欠陥部ともに精度を向上させることが期待できる。なお, 3.2 節の検出率と的中率の定義による算出では, 検出率は 77%, 的中率は 90%である。測定対象が異なるがほぼ同程度の結果であり, レーザー打音高速検査システムによりコンクリート内部の欠陥を有効に検出可能であることが確認できた。

95

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

 図 6.2.5 混同行列 

図 6.2.6 無次元化混同行列

6.2.5 まとめ
コンクリート供試体における健全部 192 点, 欠陥部 108 点のレーザー打音検査の結果に対して,ニューラルネットワークにより AI の適用性を検討した。学習に使用できたデータはいわゆ
るビッグデータと比較して限定されたサンプル数だったが, 適切にラベル付けされたデータに対して, 比較的簡易なニューラルネットワークを適用し, その精度や損失,混同行列における各分類の精度から適用性を検討した。
(1) 学習セット 80%, バリデーションセット 20%とした場合, 300 サンプル程度のデータセッ
トでもニューラルネットワークによりレーザー打音結果を, 健全と変状に精度よく 2 分類
することができた。
(2) 時刻歴波形の目視からは判然としない特徴を, ニューラルネットワークで判別可能であった。さらに十分な学習データを確保すれば, ニューラルネットワークの性能はさらに向上
し, 自動的な変状判別が実現できると期待される。
(3) データセットにおいて健全部と欠陥部のサンプル数が異なり, ラベルごとの精度が異なったことから, データセットのバランスも重要である。

参考文献
1) S. Kurahashi et al., J. Appl. Remote Sens., Volume 12, Issue 1, 015009, 2018.
2) Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J., Learning representations by back-propagating errors.
Nature, Volume 323, Issue 6008, pp.533-536, 1986.


96

96

6．音響・時系列データを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み

6.3 加速度波形データによる高力ボルトの軸力診断への深層学習の適用
6.3.1 研究の概要
近年，高度経済成長期に建造された橋梁などの構造物の老朽化が進み，健全度診断の必要な構造物の数が急激に増加している。橋梁などの構造物の建造時には高力ボルトと呼ばれる高張力のボルトが用いられる。建造時に用いられた高力ボルトは振動による影響や時間の経過とともに緩みや腐食が発生し軸力が低下する可能性があり，補修が必要になるため定期的な点検を行う必要がある。現在利用されている非破壊検査技術の一つに打音検査があり，国土交通省の橋梁点検要領などに点検の標準的方法として記載されていることから広く定着している 1)。特別な機材を使用しない診断方法ではあるが，経験豊富な熟練検査員の育成が課題となっている。本研究では熟練検査員によって行われる打音検査による高力ボルトの軸力診断を自動化し，非熟練者であっても正確に軸力診断を行えることを目的とする。打音検査を自動化する研究として，打音時の高力ボルトの打音波形における周波数や減衰率といった特徴量をもとに SVM などを用いて高力ボルトの軸力診断を行おうという試みもされているが，精度のさらなる向上が課題となっている
2)。そこで本研究ではより高い精度の獲得のために，近年様々な分野で高い能力を発揮している

深層学習の手法を高力ボルトの軸力診断に用いることを検討し，その精度を検証した。
6.3.2 加速度波形データの収集
高力ボルトの軸力診断のためのニューラルネットワークの学習と評価に用いるデータは鋼材に高力ボルトを締結した小型試験体を用いて採取を行った。試験体には表 6.3.1 に示す軸長が異なる 2 種類の高力ボルトを用意し，TYPE-1 は軸長が 80mm の M22×80 の F10T 高力ボルト，
TYPE-2 は軸長が 105mm の M22×105 の F10T 高力ボルトで締結している。小型試験体にはひずみゲージが設置されており，設置されている高力ボルトの軸力を測定している。実験では設計軸力である 205kN を基準（100％）として，100％，80％，60％，40％の４種類の軸力に締めた小型試験体に振動計を設置して打撃することで，図 6.3.1 に示すような軸力別の加速度波形データを採取した。振動計のサンプリング周波数は 5000Hz に設定し，打音の振動を含む 1 秒間の振動
加速度データを用いて学習を行った。TYPE-1，TYPE-2 の２種類の試験体ごとに 4 つの軸力で20 ずつ，合計 160 の振動加速度データを採取した。うちそれぞれ 16 ずつ，計 128 の振動加速度
データを学習用，残りの 32 の振動加速度データを評価用に用いた。
6.3.3 学習に用いたニューラルネットワーク
本研究においては 1 次元の時系列データである加速度波形データに対して，畳み込み層とプーリング層を持つ畳み込みニューラルネットワークを用いて学習を行う 3)。さらに，それぞれのニューラルネットワークの学習時にドロップアウトを適用したものとそうでないものを比較用に構築した。ドロップアウトは，多層ネットワークのユニットを確率的に選別して，学習を行う方法である。構築したニューラルネットワークの一覧とその構造を表 6.3.2 に示す。C1〜C8 は畳9797

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

み込み層を用いたものであり，F1，F2 は全結合ニューラルネットワークである。全結合ニュー
ラルネットワークは，その構造を比較検討した複数のニューラルネットワークの中で最も性能が高かったものを選び，比較対象とした。各ニューラルネットワークは TensorFlow ライブラリを用いて構築，学習された。中間層のユニットの活性化関数には正規化線形関数を用い，出力層ではソフトマックス関数を用いている。畳み込み層で用いるフィルタのサイズは 3，4，5，6 の４種類とした。ドロップアウト率は構築したそれぞれのニューラルネットワークで 0％と 50％の２パターンを適用して学習させて，診断結果の精度を比較することとした。最適化アルゴリズムには学習率を誤差関数の勾配に基づき設定する Adam を用いて学習を行なった 3)。
6.3.4 識別実験の結果と評価
学習したニューラルネットワークに評価用の 32 個の振動加速度データを入力し診断した軸力を出力させた。構造の異なるニューラルネットワークでの評価を，後述する性能指標 A と F 尺
度の 2 種類の評価指標を用いて分析し比較した。学習中の誤差関数の値の変動や，過学習による性能の低下，学習後の評価のばらつきを考慮して，学習途中に最も軸力診断の性能が高かった時点を評価し，学習と評価をそれぞれ 10 回ずつ行いその評価の平均をとりニューラルネットワー
クの性能を確認した。今回構築した全てのニューラルネットワークにおいて，学習終了時に測定した学習用データでの平均再現率は約 93.75％で一致し，それ以上の向上は見られなかった。しかし，評価用データを用いた平均再現率はニューラルネットワークの構造によって異なっており，汎化性能に大きな違いが生じている。以下では学習用データでの評価は省略し，評価用デー
タでの評価に限定して説明を行う。
 性能指標 A は高力ボルトの軸力診断性能の評価に必要なニューラルネットワークの出力した軸力の軸力教師ラベルからの乖離の程度を，差の積の総和をとることで考慮した指標である。よって，性能指標 A の値が小さいほど ニューラルネットワークの軸力診断性能が高いと言える。
 F 尺度とは，情報探索などの情報工学の分野において，システムの出力した検索結果や判定結果などの正確性と網羅性を総合的に評価するために用いられる指標であり，F 尺度が高い値であればより軸力診断性能が高いと言える。今回の軸力診断結果は多クラスであり複数の軸力が出力されうるので，全ての軸力について求めた F 尺度を平均した値を評価指標として用いる。
 図 6.3.2 に示すように，今回構築したニューラルネットワークのうち評価用データでの性能指標 A が 10 回平均で最も良い値となったのは C4 であった。ドロップアウトを用いていない畳み込みニューラルネットワークのうち性能指標 A が最も良い値となったのは C5 であった。F 尺度の傾向は，図 6.3.3 に示すように概ね性能指標 A が示すものと同じ結果になった。以下で，性能評価 A 及び F 尺度で高い評価が得られた C3，C4，C5 のニューラルネットワークの識別結果について考察する。
 C3 は畳み込み層とプーリング層を持ち，畳み込み層でのフィルタサイズは 4 のニューラルネ
ットワークである。学習時にドロップアウトは行なっていない。C3 の性能指標 A は平均で9.2，F 尺度は平均で 0.84647 となった。診断性能の細部について，C3 では誤診断により，100%
98
98

6．音響・時系列データを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組みの軸力の振動加速度データでの再現率が 77.50％と低い値になっている。同様の誤診断はドロッ
プアウトを行なっていない C1，C5，C7 にも多く見られる。40%の軸力の振動加速度データの再現率については C1 と比較して 5.00％高い値となっており，フィルタサイズの変更で低い軸力の高力ボルトの診断性能に向上が見られた。
 C4 は C3 と同じ構造のニューラルネットワークであるが，学習時にドロップアウトを行うことで軸力診断性能が向上している。C4 の性能指標 A は平均で 2.6，F 尺度は平均で 0.92583 となった。診断性能の細部について，C4 では 100%の軸力の振動加速度データでの再現率が 100.00%と高い値になっており，C3 と比較して平均で 12.50％の性能の改善が見られた。80％，60％の軸力の振動加速度データでの再現率についても，同じく向上が見られた。しかし，40%の軸力の振
動加速度データでの再現率が 75.00％と，C3 と比較して 11.25%低下している。これらの傾向は
C1 と C2，C5 と C6，C7 と C8 の間にも見られており，ドロップアウトを行うことで高い軸力の高力ボルトの軸力診断性能は向上するが，低い軸力の診断性能は低下するといった現象が発生している。40%の軸力の振動加速度データでの再現率は C2 と比較しても 2.50％低下しており，フィルタサイズを増やしてドロップアウトを行うことで低い軸力の軸力診断の性能が低下することが確認できた。
C5 は畳み込み層とプーリング層を持ち，畳み込み層でのフィルタサイズは 5 のニューラルネ
ットワークである。学習時にドロップアウトは行なっていない。C5 の性能指標 A は平均で7.6，F 尺度は平均で 0.86963 となった。診断性能の細部について，C5 では C1，C3 と同じく100%の軸力の振動加速度データを 40％や 60％と診断する誤診断が発生している。その他の値について C3 と比較すると，100%，80％，60％の軸力の振動加速度データでの再現率はそれぞれ向上しているが，40％の軸力の振動加速度データでの再現率は 1.25％と僅かに低下している。この値はフィルタサイズが 3 から 4 となった C1 と C3 の間では増加しており，フィルタサイズの増加が軸力診断性能に与える影響は振動加速度データの軸力によって異なることがわかった。
6.3.5 考察
構築したニューラルネットワークのうち評価用データでの評価が 10 回平均で最も高かったのは，畳み込み層のフィルタサイズが 4 で学習時にドロップアウトを用いている畳み込みニューラ
ルネットワークの C4 であった。軸力診断の性能を評価するために用いた性能指標 A や識別器の総合評価のために用いた F 尺度で見ると，ドロップアウトを用いたニューラルネットワーク
は用いていないニューラルネットワークよりも良好な値を示している。
(1) 畳み込み層のフィルタサイズ による軸力診断性能の変化
総合的に見て今回構築したニューラルネットワークにおける畳み込み層での最適なフィルタ
サイズは，ドロップアウトを用いないときは 5，用いたときは 4 であった。これより，高力ボル
トの軸力診断に最適なフィルタサイズが存在することが確認された。さらにフィルタサイズを増やしても軸力診断の性能が著しく向上することはなく，僅かに低下する結果となった。 畳み込
みニューラルネットワークが意図しているユニットの結合の制限による重みの数の削減と，構造99
99

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

的な制約による位置的な情報の表現が効果的に働き，下層でより高力ボルトの軸力診断に適した特徴が学習されたためと考えられる。
(2) ドロップアウトの有無による最適なフィルタサイズの変化
C1～F2 のうち性能指標 A，F 尺度共に最も良い値となったのは C4 であるが，学習時にドロッ
プアウトを用いていないニューラルネットワークのうち最も良い値となったのは C5 であった。
学習時にドロップアウトを行なっていない時はフィルタサイズ 5 の C5 がフィルタサイズ 4 のC3 よりも性能で上回っているにもかかわらず，ドロップアウトを行うとフィルタサイズ 5 の C6の性能がフィルタサイズ 4 の C4 に比べて低い性能となっている。このことは，ドロップアウトの有無によって最適な畳み込み層のフィルタ数が異なることを示している。この理由として，ドロップアウト率とフィルタサイズの組み合わせによっては，ドロップアウトを行いニューラルネ
ットワークの自由度を制限したことが影響を及した可能性があると考えられるが，さらなる考察が必要である。
(3) ドロップアウトの適応による一部軸力の再現率の低下
ドロップアウトを用いた畳み込みニューラルネットワークは同じ構造のニューラルネットワークでドロップアウトを用いないものと比較して，100％，80％，60％の軸力の振動加速度デー
タでの再現率が大幅に増加しているにもかかわらず，40％の軸力の振動加速度データでの再現率が極端に低下している。これは，学習時のドロップアウトの有無が 振動加速度データでの再現率に与える影響に，軸力による違いが見られるということを表している。この現象は全結合層のみで構築された同じ構成のニューラルネットワークでドロップアウトの有無が異なっている F1と F2 では発生していないため，ドロップアウトと今回構築した畳み込みニューラルネットワー
クの組み合わせが再現率を低下させる要因と関連している可能性が高い。40％の軸力の振動加速度データに他の軸力の振動加速度データと比べて何らかの異なる特徴が存在しており，今回構築した畳み込みニューラルネットワークではその特徴を学習できなかったためであると考えられる。該当の再現率の低下が全体の軸力診断性能に大きな影響を及ぼしている上，40％という低い軸力の振動加速度データにおける性能が低いことは高力ボルトの軸力診断の性質上大きな問題であるため，この問題を改善したニューラルネットワークを構築する必要がある。ドロップアウト
を用いていない畳み込みニューラルネットワークでフィルタサイズが 5 の C7 では 40％の軸力の振動加速度データでの再現率が 88.75%となっているので，ニューラルネットワークの構造を変更することで該当の再現率の低下を防ぎ，高力ボルトの軸力診断の性能をより向上させることは可能であると考えられる。

参考文献
 国土交通省：橋梁定期点検要領，2014 広兼道幸・中田弘一・小西日出幸・鈴木直人：パターン認識を用いた高力ボルトの軸力診断に関する研究，土木学会論文集 F6（安全問題），第69 巻，pp.69-74，2013
3 人工知能学会：深層学習－Deep Learning－，近代科学社2015
100
100

6．音響・時系列データを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み


表 6.3.1 振動加速度データの収集
タイプ

軸力 ％ 
100
80
60
40
100
80
60
40

TYPE-1(HTB M22×80 F10T)
TYPE-2(HTB M22×105 F10T)

軸力 N1 
205
164
123
82
205
164
123
82

打音箇所

計測箇所

計測回数

ナット辺

ナット横

20

C8

F2




図 6.3.1 採取した加速度波形データの例

表 6.3.2 各ニューラルネットワークの構造
ニューラル
ネットワーク名
学習率
学習ステップ数
活性化関数
フィルタサイズ
ドロップアウト率

中間層の構造

C1

0

C2

C3

C4

C5

C6

C7

F1

0.001
10000
正規化線形関数（出力層ではソフトマックス関数）
3
4
5
6
0.5
0
0.5
0
0.5
0
0.5
0
0.5
第 1 全結合層
第 1 畳み込み層（20 チャンネル）
（2500 ノード）
プーリング層
第 2 全結合層
第 2 畳み込み層（20 チャンネル）
（1250 ノード）
プーリング層
第 3 全結合層
全結合層（128 ノード）
（128 ノード）


101
101

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

ϭϰ͘Ϭ

ドロップアウトなしϭϮ͘Ϭ

ドロップアウトあり性 ϭϬ͘Ϭ
能 ϴ͘Ϭ
指
標 ϲ͘Ϭ
$ ϰ͘Ϭ

ϵ͘ϰ

ϵ͘Ϯ

ϭϯ͘Ϭ

ϳ͘ϵ

ϳ͘ϲ

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ϲ͘ϲ
ϯ͘ϰ

ϯ͘ϯ

Ϯ͘ϲ

Ϯ͘Ϭ
Ϭ͘Ϭ

ϭ

Ϯ

ϯ

ϰ

ϱ

ϲ

ϳ

ϴ

&ϭ

&Ϯ

図 6.3.2 性能指標 A（10 回分の平均）





ϭ͘Ϭ
ϭ͘Ϭ
)
尺
度

Ϭ͘ϵϮϱϴϯ

Ϭ͘ϵϭϵϰϮϬ͘ϵϬ͘ϴϲϵϲϯ

Ϭ͘ϴϰϲϰϳ

Ϭ͘ϵ Ϭ͘ϴϮϵϵϮ

Ϭ͘ϵϭϰϳϯ

Ϭ͘ϵϭϯϱϴ

Ϭ͘ϴϲϲϴϮ

Ϭ͘ϴϱϱϰϳ

Ϭ͘ϴϬ͘ϳϱϬϮϬ

Ϭ͘ϴ
Ϭ͘ϳ

ϭ

Ϯ

ϯ

ϰ

ϱ

ϲ

ϳ

ϴ

図 6.3.3 F 尺度（10 回分の平均）


102
102

&ϭ

&Ϯ



7．テキストデータを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み

7 テキストデータを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み
 本章では，7.1 にテキストデータの取り扱いについて概要を記した。
7.1 テキストデータ取り扱いの基礎的な知識・方法
7.1.1 テキストデータの種類
インフラ維持管理分野におけるテキストデータを対象とする研究としては，「文字列情報を含む表形式のデータ」を対象とした推定や判別に関する分析に関する研究 1)-4)が主である。その他，「文章データ」を対象にテキストマイニング等の解析を適用する研究 5),6)も報告されている。
本節では，維持管理分野における AI 適用の事例の多い表形式データを対象とした研究について述べる。
インフラ維持管理分野においては，複数の表形式データに分け，別々に管理されている場合が多く見られる。例えば，構造物の諸元と点検結果が分かれて管理されているなど，業務で用いる「台帳」により，分かれている場合がある。構造物毎の諸元情報や点検結果情報を管理する上
では，表形式データは，業務に適合しやすいと考えられる。

7.1.2 量的データと質的データ
維持管理業務において記録される表形式データについては，数値データ（量的データ）と文字列データ（質的データ）のどちらもが記録される場合も多い。量的データには，点検記録における「変状の寸法」や「判定結果のグレード」，「センサ値」のほか，諸元における「橋長」や「経過年」等の数値情報や「座標」や「距離標」等の位置情報がある。また，環境情報としては，「雨量」等の天候や，「交通量」等の環境情報がある。一方で，質的データについては，構造物の「名称」や「型式」，「変状の種類」のほか，点検員による「備考」や「所見」等の文章情報もある。質的データをデータ分析等で活用する場合には，一般的には量的データへの変換が必要である。構造形式や変状の種類等の所謂カテゴリデータであれば,数量化処理によって，該当するデータか否かを示す数値に変換する事も有効である。しかし,自由文で記載された情報や，変状等の判定記録における A～C など順序のある記号については，単純に数値化が可能なものとは限らないため数量化の処理には注意が必要である。
7.1.3 分析に向けた前処理
量的データと質的データとが混合しており，なおかつ台帳毎に分割された表形式データを対象に，データ分析等を適用するためには，分析手法に適した入力データを得るためのデータの「前処理」が必要となる。この前処理については，「データクレンジング」と「データ調製」の二つがある。
データクレンジングは，データ分析の信頼性や精度向上のため，データに含まれるエラーを
103
103

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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ࡿࡓࡵ㸪㐺⏝࡛ࡁࡿࡼ࠺࡟ㄪ〇ࡀᚲせ࡞ሙྜࡶ࠶ࡿࠋ
7.1.4 ࢹ࣮ࢱࡢศᯒ
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104

7．テキストデータを用いたプロジェクトチームによる横断的取り組み

表 7.1.1 テキストデータの分析に用いる手法 7)
区分

分析の目的

データの相関共起を調べる

ルール抽出
探索的
データ分析

推定
（多変量解析
機械学習）

データの相違を調べる
仮説検証

説明変数 独立変数

目的変数
従属変数

なし

量的

質的

・相関図
・相関係数
・因子分析

・クロス集計・アソシエーション分析
・ﾍﾞｲｼﾞｱﾝﾈｯﾄﾜｰｸ

・W検定 対応の無い変数・)検定 変数・分散分析 変数以上

・カイ二乗検定変数間変数以上

データ削減 縮退要約・主成分分析（3&$）

類似性評価ｸﾗｽﾀﾘﾝｸﾞ・クラスター分析・数量化Ⅳ類・数量化Ⅲ類

量的 ・重回帰分析

・数量化Ⅰ類・判別分析
質的 ・決定木分析
・690

・数量化Ⅱ類・アソシエーション分析

量の推定
回帰
質の推定
判別識別

あり

参考文献
1) 本城 勇介，大竹 雄，佐藤 敦：岐阜県橋梁点検データベースの統計解析に基づく簡易橋梁健全度評価指標，構造工学論文集. A 日本学術会議土木工学・建築学委員会，第60巻，pp. 462-474，
2014．
2) 山﨑 崇央，石田 哲也：生存時間解析を用いた東北地方における橋梁コンクリート部材の劣化定量分析，土木学会論文集F4（建設マネジメント），第71巻，第4号，pp. I_11-I_22，2015．
3) 長谷川隆，石川雄章，門間正挙，川端一嘉，森治郎，勝木康博：要因分析と損傷予測手法の研究開発とマンホール保全データによる評価，情報処理学会第 76 回全国大会，第3巻，pp. 6，
2014．
4) 佐溝 昌彦，渡邉 諭，杉山 友康，岡田 勝也：統計的手法による鉄道橋梁の増水時における被災注意橋脚抽出手法，土木学会論文集Ｄ３（土木計画学），第69巻，第3号，pp. 237-249，
2013．
5) Zhi-Gang, M. and Han-Bin, L.: Study on the Maintenance of Subway Equipment Based on Data Mining
Techniques, 2017 International Conference on Smart City and Systems Engineering (ICSCSE), pp. 209215, 2017.
6) Edwards, B., Zatorsky, M. and Nayak, R.: Clustering and classification of maintenance logs using text data
mining, Proceedings of the 7th Australasian Data Mining Conference-Volume 87, pp. 193-199, 2008.
7) 東京大学大学院情報学環：「情報技術によるインフラ高度化」社会連携講座,<http://www.advanced-infra.org/english.html>, （入手2018.11.11）

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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8．研究動向調査

た分析を行っている。
変状検出について多く見られるデータの一つに画像がある。画像を用いた検出技術については，コンクリート表面やアスファルト表面の変状検出が多く報告されている。
Koch ら 6)の報告では，コンピュータビジョン技術の土木技術への適用について，画像処理の流れ（レベル）に沿って，それぞれの段階でよく用いられる手法を整理している。例
えば，特徴抽出のレベルでは，ハフ変換(Hough Transform)や HoG(Histogram of Oriented
Gradients)やウェーブレット変換(Wavelet transform)，物体認識から構造解析のレベルでは
SVM(Supoort Vector Machine)やニューラルネットワークや MR(Multi-view Reconstruction)等が挙げられている。論文で紹介されている事例では，例えば，トンネルの変状検出について
は，モデルベースアプローチや画像パタンに基づくアプローチなどが挙げられている。モデルベースアプローチでは，線トレースによるひび割れ検出 7)や，ひび割れの背後で生じる
透水をモデル化した上で高速にひび割れ検出を行う手法 8)が例示されている。画像パタンベ
ースのアプローチでは，SVM による手法 9)等が挙げられている。
前田，長谷山ら 10)は，橋梁点検記録の写真に含まれる変状の画像領域を自動的に抽出し，SVM，FK-NN(Fuzzy K-nearest neighbor)，ベイジアンネットワーク(BN: Bayesian network,の 3 種類の手法による判別結果を統合し，変状種別に基づく画像の分類技術を提案している。
トンネル等のコンクリート面に対する画像認識を用いた変状検出事例については，
Dawood ら 11)は，画像処理手法に基づく地下鉄のコンクリートと壁の水漏れ・劣化箇所の検出方法を提案している。また，Makantasis ら 12)は，深層学習(Deep Learning)手法として
CNN(Convolutional Neural Network)を用いたトンネル壁面の変状検出技術について報告を行っている。特に，CNN の前段にて，エッジ検出や HOG 等の特徴抽出を加えた手法を提案している。
Zakeri らによるアスファルト舗装を対象とした画像認識によるひび割れ検出技術についてのレビュー論文 13)では，技術を「画像取得技術」，「画像セグメンテーションに関する前処理技術」，「特徴抽出技術」，「疲労や変状の検出技術」，「判別や分類の技術」毎に，複数の既往研究を一覧表で対比し整理している。
また，Hadjidemetriou ら 14)は，舗装を対象とし，複数の SVC(Support Vector Classification)
処理結果を統合し，パッチングの検出を行った研究を報告している。SVM を用いた変状検出に関する研究は多く見られ，Çevik らによる構造工学分野における SVM 活用に関するレビュー論文 15)の中で，Ranković ら 16)によるコンクリートダムの劣化変位への SVM 等の変状検出研究を紹介している。
コンクリート橋表面のひび割れ検出については，例えば，Chen ら 17)は，SOM(Self
Organization Map)を用いたひび割れ検出を提案している。また，Prasanna ら 18)は，前処理を行った画像データに対して，SVM や Adaboost，ランダムフォレスト(RF: Random Forest)など
複数の手法を用いて，ひび割れ検出を試行している。
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

8.2.2 構造物の総合評価
維持管理の対象となる構造物毎の状態を「総合的」に評価した指標や，その指標を判定するモデルを構築する研究事例について紹介する。
構造物に関する個別変状の程度や発生箇所，進行状況などを総合的に加味し，構造物の健全性，あるいは劣化度，老朽化年齢，リスク，といった総合的な指標を算出する。ここで得られる指標やモデルは，点検や診断の後の「措置」で行う維持管理の緊急性や優先度に関する判断における参考指標となり得る。従って，診断の次の段階である措置における意思決定に繋がる管理単位により，構造物状態を評価するなど，業務に直接結びつく単位
で指標を算出するといった点が特徴的である。
構造物の総合的な指標を求める既往研究について，先行研究を紹介する。大竹ら 19),20)は，鋼橋 RC 床版を対象とし，橋梁点検データを用いて橋梁部材の総合的な健全度値の推定を行っている。分析手法には，主成分分析とクラスター分析を組み合わせた手法を用いていて，多数の細目項目の判定結果を用い，複合的な主成分を抽出し，これを健全度として定義している。
また，Galvan-Nunez ら 21)は，PSO(Particle Swarm Optimization)に k-Means 法を組み合わせたクラスタリング手法を提案し，FHWA(the U.S. Federal Highway Administration)の
NBI(National Bridge Inventory)データベースの資産情報を対象に，橋梁のクラスタリングを試行している。
広兼ら 22)は，コンクリート床版を対象とし，撮影された写真データを用いて，ひび割れ形状に着目した構造物変状程度の推定を行っている。ひび割れを含む床版のデジタルカメ
ラ画像に対して画像処理を行い，ひび割れの集中性・連続性，亀甲状・線状の種別に着目
し，画像特徴量を抽出している。抽出した画像特徴量に対して SVM とニューラルネットワ
ークを用いた学習を行い，両者の手法の結果を比較している。
Lu ら 23)は，SVR(Support Vector Regression)を有限要素法の代替処理に用い，鋼床版の疲労耐久性評価手法を提案している。
全ら 24)は，多点同時計測と機械学習を用いた変状同定手法の I 型断面はり部材への適用を行っている。
森ら 25)は，橋梁の健全度について，橋梁の構造物としての機能的評価と物理的評価の二面に分け，数量化理論を用いた分析を行っている。分析における目的変数（外的基準）については，構造物の機能的評価として「機能的点検表」という記入シートによるアンケー
ト調査結果を用いている。
橋梁維持管理における構造物に対する評価指標として，リスクスコアの算出を行った研究も存在する。Cheng ら 26)は，ファジー理論(Fuzzy Logic)と LSSVM(Least Squares Support
Vector Machine)を組み合わせ，橋梁リスクスコアの推定手法を提案している。
そのほか，中川ら 27)は，桟橋 RC 上部工の目視点検データを対象に，マルコフモデルに基づく劣化度判定基準の推定を行っている。また，篠田ら 28)は，法面（鉄道もたれ壁）を
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8．研究動向調査

計測した速度計およびひずみ計データを対象に，周波数解析を適用し鉄道もたれ壁の健全度と相関のある指標導出を試みている。宮下ら 29)は，供用済みの実橋梁の床版に対して，加振した際の振動計測結果を周波数解析に基づく振動モード分析を行い，橋梁床版の健全性と振動データに見られる動的特性との相関関係を把握する試みを行っている。
水谷ら 30)は，混合マルコフ劣化ハザードモデルとその階層ベイズ法を用い，床版個々に対して補修前後の劣化過程に介在する異質性を考慮した劣化予測を行っている。さらに，補修前後の劣化速度に対する相対評価を通し，過去に実施された補修効果の事後評価を行っている。
また，西尾ら 31)は，既設橋梁の数値モデル構築において、ベイズ推定を活用し定量的評価を実施している。
橋梁などの構造物以外にも，直接観測できない地下構造物として，Harvey ら 32)は，下水パイプの状態推定をランダムフォレストを用いて行っている。また，野村ら 33)は，深層学習の一種である畳込みニュニューラルネットワークを用い、錆びつき固着に関する配管バ
ルブの健全性の識別を行っている。
そのほか，舗装の健全性の評価を行った例もある。Tabatabaee ら 34)は，SVC とRNN(Recurrent Neural Network)を組み合わせ，舗装のパフォーマンスモデリングを行っている。処理の前段では，舗装や基層の諸元を元に SVC で舗装をいくつかのクラスに分類し，その後段で，経過年，交通量や天候等の情報を説明変数として加えた上で RNN を適用し，舗装の性能推定を行っている。
舗装工学にニューラルネットワークを適用した既往研究は多数報告されているが，これらについて，Ceylan ら 35)は，次の 7 つのカテゴリに分類できると報告している：(1)舗装状
態と性能の推定，(2)舗装の維持管理戦略，(3)舗装疲労の予測，(4)舗装システムの構造的評
価，(5)舗装の画像解析と判別，(6)舗装材質のモデリング，(7)その他の交通インフラ応用。
8.2.3 要因分析/データ構造理解
前述の健全度や劣化変状に対して，関心のある事象に対して，「要因になっている潜在的な情報が何か」といったことを調べる研究事例について紹介する。
維持管理においては，劣化要因により，今後の進行性の判断を行った上での措置が求められる為 36)，要因の特定は，対策検討のための重要な診断作業となる。従って，変状要因分析やデータに関する構造理解を進める研究については，現場ニーズも高く，事例報告も多い。
佐藤ら 37)は，RC 床版の疲労劣化について，特にひび，剥離，鉄筋露出，遊離石灰といった変状事象の情報を対象に，データの関係性の調査や劣化因子の推定を行っている。例えば，ひび割れの程度（ランクと呼んでいる）に対して，供用日数×大型車交通量，積雪，塩害，凍結防止剤散布量，示方書がどのような相関を見せるのか，相関係数を算出し調べている。データ数値の正負の関係から，表中の値が負であるほど，相関が高いという結果と
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書♧ࡋ࡚࠾ࡾ㸪ࡇࡢ౛࡛ࡣ㸪ࡦࡧ๭ࢀ࡟ࡼࡿຎ໬࡟ᑐࡋ࡚ࡣ㸪኱ᆺ㌴஺㏻㔞࡜ሷᐖࡀ኱ࡁࡃ
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書ている。
8.2.5 モニタリング
関心のある事象に対して状態を観測する方法について，リアルタイム性（常時性）を担保したり，遠隔監視行うことでデータを活用するモニタリングに関連する既往研究について紹介する。
センサを設置して常時監視を行う場合や，路面性状調査車両など，移動型の計測機器によって，広範囲の構造物を常時では無いものの，定期的に観測するといった方法がある。
小林ら 61)は，橋梁に設置した温度センサとひずみセンサのデータを対象に，データ間の時系列相関調査やグラフによる視覚的な分析を適用し，データ変動や温度差の年変動を調べている。年単位での長期的かつ連続的なデータを収集して可視化できることも，大きな特徴と言える。また，星埜ら 62)は，10 径間の橋梁を対象に 3 年間のデータ計測を行って，床版の乾燥収縮の長期観測を行っている。服部，野村ら 63)は，振動データに対する
AdaBoost を用いた橋梁変状の検知と橋梁ヘルスモニタリングを行っている。
センサデータの前処理に AI を活用した例として，宮本ら 64)は，深層学習を用いた常時微動記録からの解析区間の自動抽出を試みている。
モニタリングに関しては，長大な橋梁を対象とした例も多い。例えば，遠山ら 65)の研究では，明石海峡大橋を対象に，加速度計，地震計，GPS などのセンサを用いて橋梁の動態観測行っている。
O’Connor ら 66)は道路橋を対象としてワイヤレスネットワークを介して 2 年間観測したひずみセンサ値に対して，SVM や遺伝的プログラミングを組み合わせ，橋梁の変形や振動に関する状態変化のモニタリングを行っている。Santos ら 67)は，斜張橋を対象とする計測データに関して，PCA（主成分分析）とクラスター分析を用いて，振動に基づいた変状検出を行い，剛性低下状態の判別について検証を行っている。
Khoa ら 68)は，道路橋を観測した加速度データに対し，PCA と SVM 等を組み合わせた手法を提案している。ここでの PCA の利用は，センサデータから抽出した高次元の特徴量に対するデータ次元の縮退に対して活用している。
Silva ら 69)は，遺伝的アルゴリズムを用いた橋梁の変状検出を試行している。
Crémona ら 70)は，ニューラルネットワークをベースとしたクラスタリング手法を提案
し，一年半観測したデータに対する検証にて，橋梁の状態変化の検出が可能であることを示している。また，センサデータ統合（センサフュージョン）による変状検出についても報告している 71)。
リアルタイムデータ取得の研究事例としては，光ファイバセンサを用いた例も存在し，
篠田ら 72)は，光ファイバ加速度センサのデータによって橋梁の振動を観測できるという報告を行っている。また，光ファイバセンサも複数の計測原理が存在することから，センサ毎の感度や計測に要する時間等の特徴についても整理している。
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8．研究動向調査

そのほか，横山ら 73)は，加速度センサによって計測される振動データを対象に，地震発生時を想定して，ニューラルネットワークによる分析でリアルタイムに変状判定を行うといったシステムを提案している。
金ら 74)は，外部因子（環境温度）を考慮したベイズ推定を適用し，長期橋梁振動解析によるモニタリングを行っている。
Laory ら 75)は，SVR や ランダムフォレスト等の複数の機械学習手法を統合した方式を提案し，鉄道橋の変状モニタリングを行っている。
リアルタイムなデータ計測に基づき，遠隔で構造物の健全性を評価するなど，具体的な目的を持ったシステム構築に関する研究開発も行われている 76)-78)。
そのほか，車両走行時の橋梁振動データを用いて橋梁健全度を推定する方法等もあるが79)，これも，データの継続的（あるいは断続的な）取得に基づくモニタリングの一形態だと言えよう。また，自動車等の移動体から，道路や橋梁の状態を取得する手法も研究されている。Chen ら 80)は，トラック等を想定した移動体による加速度計測に基づいた橋梁状態の判別について提案しており，Yin ら 81)は，鉄道車両に搭載したセンサにより軌道等の変状を検出するシステム VOBEs(Vehicle On-Board Equipments)を開発しており，データ処理に深層学習を適用している。
これらの研究では，センサネットワークとしての枠組みでセンサとネットワークの双方の発展・浸透に伴って研究と展開例が提案されている。近年では，ユビキタスという概念
が IoT となり，より手軽にセンサや通信が利用できるようになったことで，現地でデータを前処理して遠隔地に送信するなど，データの取得とリアルタイムな通知がより高度に，より広範囲になってきている 82)。
また，センサネットワークとは異なるが，リモートセンシングの取組みにおいても，AI
活用の報告が見られ，齋藤ら 83)は，ドローン撮影画像に対する CNN を用いた河川植生の自動判別手法の開発と業務応用を行っている。また，Bai ら 84)は，SAR(Synthetic Aperture
Radar)データに対する KNN(K-NearestNeighbors)手法を用いた被災建物のクラスタリングを試行している。
8.2.6 建設マネジメント
維持管理以外に，建設マネジメントにおける AI や機械学習(ML: Machine Learning)の活用事例も多く見られる。Bilal ら 85)は，建設業におけるビッグデータ活用研究事例についてレ
ビューを行っている。論文の中で，機械学習技術を次の 4 種類に分類している：(1)分類（教師有り学習），(2)クラスタリング（教師無し学習），(3)関連性分析，(4)数値の推定。
その中でも特に，教師有り学習とした分類について，建設業界でのビッグデータの使い道を整理している。また，建設業界でのビッグデータ活用については，「資源と無駄の最適化」や「性能予測」，「資産管理」，「BIM」などを含む 13 のサブドメインに分類してい
る。
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

AI の活用事例について，矢吹ら 86)は，建設現場や災害地において撮影される数多くの写真の分類や管理の効率化を目的に，写真内にあるバックホウ，ブルドーザなどの建設機
械，建設作業員，黒板などの表示板を識別するシステムを深層学習を用いて開発した。開発に当たっては既存の CNN である SSD (Single Shot Multibox Detector)に転移学習を適用させることにより，小規模のトレーニングデータを対象とした学習において，高い認識率を得ている。
労働者の行動分析をベイズ推定により行った例 87)や労働者の生産性評価に決定木(DT:Decision Tree)を用いた例 88)のほか，遺伝的アルゴリズムによる従業員の割り当てとスケジューリングを行った例 89),90)がある。その他，建設生産性向上を目指し，ニューラルネット
ワークとファジー理論とを組み合わせた手法の提案 91)もなされている。
PSO によるプロジェクト進捗管理と最適化に関する手法 92)や，労働者の行動をモデリングした事例 93)がある。最適化手法を用いた事例には，PSO の他にも，蟻の行動にヒントを得た最適化手法である ACO(Ant Colony Optimization)を用い，複数の目標による制約の中で，最適なプロジェクト管理の実現に適用した事例 94)がある。これらの最適化手法の他にも， ニューラルネットワーク等の AI を土木工学において活用した研究事例について，レビュー論文 95)で報告されている。
また，Akhavian ら 96)は，スマートフォンを用い，ニューラルネットワークにより労働者
行動認識を行っている。また，Gerassis ら 97)は，ベイジアンネットワークを用いた，労働災
害発生の解析を行っている事例もある。
そのほかに，建設に関する文書分類についての事例 98),99)や，画像やスケジュール等の非構造化データの分類を行った事例 100)がある。
その他，ANN を用いた構造上の不良の検出 101)や，遺伝的アルゴリズムと ANN を組み合わせた不良分類システムの提案 102)がある。

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篠田 昌弘，中島 進，阿部 慶太：鉄道もたれ壁の安定性に係わる健全度診断法の開発，

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宮下 剛，玉田 和也，劉 翠平，岩崎 英徳，長井 正嗣：振動を利用した健全性診断に向けた実橋梁の損傷と動特性変化，土木学会論文集 A1（構造・地震工学），第 68 巻，第 2号，pp. 367-383，2012．
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8．研究動向調査

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31）西尾 真由子，藤野 陽三：ベイズ推定による既存構造物数値モデルの不確定性定量化とキャリブレーション，土木学会論文集 A2 (応用力学)，第 69 巻，第 2 号，pp. I_711I_718，2013．

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38）

吉田 郁政，本城 勇介，大竹 雄：EM アルゴリズムを用いた劣化曲線群の同定法，土木学会論文集 A1（構造・地震工学），第 69 巻，第 2 号，pp. 174-185，2013．
39）

張 青，野崎 真司，広瀬 道夫，森本 博昭：コンクリート橋梁の劣化リスクの評価について，土木情報利用技術論文集，第 14 巻，pp. 41-46，2005．

40）

矢吹 信喜，塚本 祥太，中山 一希，福田 知弘，道川 隆士：建物のエネルギー消費の改善のためのデータマイニング手法と知識システム，土木学会論文集 F3（土木情報学），第70 巻，第 2 号，pp. I_26-I_33，2014．

41）

山﨑 崇央，石田 哲也：生存時間解析を用いた東北地方における橋梁コンクリート部材の劣化定量分析，土木学会論文集 F4（建設マネジメント），第 71 巻，第 4 号，pp. I_11I_22，2015．

42）

元 燦豪，阿部 忠，木田 哲量，小森 篤也：CFS・CFSS 格子接着補強した RC 床版の耐疲労性の評価および S-N 曲線式の提案，セメント・コンクリート論文集，第 66 巻，第 1号，pp. 576-583，2012．

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117

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

43）阿部 忠，木田 哲量，勝呂 翔平，伊藤 清志：ひび割れ損傷を受けた RC 床版の一次・二次補強法における破壊状況および耐疲労性の評価，セメント・コンクリート論文集，第66 巻，第 1 号，pp. 560-567，2012．

44）

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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豊田 晋也，宮崎 早苗，魚本 健人：遠隔モニタリングによる RC 橋の健全性に関する長期的変動解析 (<特集>安全で快適な都市システムの実現をめざして(ICUS))，生産研究，
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齋藤 正徳, 湧田 雄基, 市川 健, 天谷 香織, 那須野 新, 大石 哲也, 池内 幸司, and 石川 雄章：
UAV 及び深層学習を用いた植生の自動判別による河道維持管理手法の開発，to be
published in 水工学論文集第 62 巻（土木学会論文集 B1(水工学)），第 74 巻，第 4 号，
2017．
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120

8．研究動向調査

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122

122

9．インフラ維持管理への AI 活用ビジョン

9. ࢖ࣥࣇࣛ⥔ᣢ⟶⌮࡬ࡢ AI ά⏝ࣅࢪࣙࣥ
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123

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書• AI 活用方針
• AI と技術者の配置にメリハリを付ける
• 維持管理費低減へのシナリオ
• AI を活用した構造物管理のフレームワーク
• 点検・モニタリング，3 次元計測，構造解析，アセットマネジメント
• SIP 開発技術（ノウハウ，データモデル）と IoT，ビッグデータの活用• マルチモーダル解析による現状把握，将来予測
• AI を前提とした社会制度の設計
• 説明責任• 他分野（防災，都市計画など）との協働
• 社会実装に必要な要素
• 投資判断技術，補修技術
• 劣化予測技術
• 人材育成，裾野の拡大
• 継続的な技術モニタリングと開発サイクル• 土木構造物の維持管理サイクルとデータ分析（データサイエンス）サイクルの連携
• 物理現象の解明と計測
• AI 活用の方向性
• 個別タスクの効率化から AI を前提としたマネジメントサイクルへの変化
• 人が見てもわからなかったことの解決
• データのもつ次元に時間軸を追加した時系列分析，変化抽出

図 9.1.1 取り組むべき課題等に関する意見の概要
9.1.2 短期ビジョンと長期ビジョンの考え方
インフラ維持管理への AI 活用のビジョンを示すに当たり，想定する時期により社会状況が大きく変化していることは容易に想像される。そこで，AI の適用は段階的に行われると考え，AI 活
用ビジョンを短期ビジョンと長期ビジョンの二つに分けた。短期ビジョンは想像しやすい未来として位置づけ，直近から 2030 年頃を想定し，現在取り組んでいる研究や開発を実用化に向けて着実に行い，適用すれば実現できる技術や社会とした。
長期ビジョンは理想とする未来と位置づけ，
2040-2050 年頃の正確な予測が難しい中で専門家が考える未来像とした(図 9.1.2)。
短期ビジョンでは，現在の各種取り組みが進められるが，その多くは現行の維持管理フローにおける各工程のほんの一部を AI に置き換えたものと考えられる。さらに，次第にデータやデー
タ分析手法，利用に関するノウハウなどが蓄積され，前後工程との連携や工程の見直しが部分的に進むと考えられる。
その後に起こると予想される大きなブレークスルーは，AI 活用が当然となった社会の中で，多くの技術者の発想の転換が起きるか，あるいは全く新しい技術が普及するといった， AI 活用の効果が表に大きく出るきっかけを指す。振り返えれば，Windows95 は 1995 年に登場し，パソコンの普及に貢献したと言われ，日本の世帯パソコン保有率は 2000 年に 5 割を超えた。
Google は 1998
年に創業し，今では情報収集をインターネット検索から始めるのが一般化している。初代 iPhone

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9．インフラ維持管理への AI 活用ビジョン

は 2007 年に発売されて物理キーボードがないスマートフォンやタブレットのブームを作ったと言われており，2017 年には日本の世帯スマートフォン保有率は 75％を超えた。20 年，30 年前には現在のような情報化社会になることは想像できなかった。まさに大きなブレークスルーの好例である。

FutureVisionAdvanced Research
費
用
対
効
果

Current
Status

想像しやすい将来（短期）

大きなブレークスルー

理想とする
将来
（長期）

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− "現在の業務フローの中での効率化

AIで高度化された業務フロー

ニーズや仕様の明確化／市場の形成
膨大なデータの蓄積
分析ノウハウ・モデル・教師データの共有
オープンイノベーション／省力化の促進
信頼性の確立／利用者の拡大

図 9.1.2 AI 活用の効果の想定される時間的な変化

土木学会では，1990 年に「AI で描く未来－土木 AI 進化論－」を刊行している。1990 年代のはじめ日本はインターネットがほとんど普及しておらず，この時代に予測された 2010 年の未来像として FAX を中心とした情報配信がなされる社会が語られている 2)。総務省の調査によれば，1996 年の商品情報の配信で使用されるメディアは FAX が 30.0%で，インターネットは 3.2%であったが，2005 年ではホームページが 56.9%，FAX は 23.2%となり，FAX よりもインターネットがより利用されるようになった 3)。このように，これから数 10 年後の新しい技術が普及した社会で
AI がどのように維持管理サイクルで活用されているのか具体的な姿を想像することは難しい。
長期ビジョンでは，大きなブレークスルーにより加速度的に AI 活用が進められ，AI 同士が連携して動作している社会を想定した。そこでは，膨大なデータと AI による解析技術の活用を前提とした多様な業務フローが実現されていると考えられる。例えば，全国一律の点検要領を使うのでは無く，構造物の種類や周辺の気候などによって使用する点検要領を変え，100 年壊れない
ための手厚い維持管理手法と 20 年後には更新することを前提とした設計と簡易な維持管理手法を使い分ける等，今では考えられないような考え方も取り入れられた個別の構造物や立地に適した合理的な維持管理に変わっていく可能性も考えられる。

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125

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

9.1.3 AI 活用の方向性
1 つの大きな流れは，膨大なデータが蓄積され，それを解析するアルゴリズムやモデルなどが多数提案される技術シーズの変化であろう。多くのシーズとニーズのマッチングが進み，実務レ
ベルで活用されビジネスとして成立させるための要件が整えば，AI 活用は促進される。また，それを使用する技術者の育成や利用環境の整備，倫理的問題への解決策など社会受容が進めば大きなブレークスルーにつながる。ブレークスルーの前に起こると考えられる変化を表 9.1.1 に示す。
本項では，AI 活用にあたり，留意すべき方向性について述べる。

表 9.1.1 AI 活用の方向性
技術シーズの変化
デ
ー
タ

技
術
の
融
合

データが多い、複雑度の少ない分野からAI活用が進む•

蓄積された橋梁点検のデータや自動運転で得られたデータからAI適用が進む•

構造物の劣化状況把握は点検（損傷検出）から一部モニタリング（異常検出）へ移行•

ノウハウ蓄積は損傷度判定から始まり、工法判定から劣化予測へ拡大•

類似案件抽出、技術者教育、判断支援などへ順次活用が進む•

AIと現場ニーズとのマッチングが進み、適用範囲が広がる

AIとその他ICTのコラボで維持管理が高度化•

AIによる異常検出とIoT（新センサ・新通信規格） ー＞ 一部の点検がモニタリングへ移行•

AIによるマルチモーダル解析とビッグデータ技術 ー＞ 予測精度の向上•

AIによる物体認識と可視化技術（AR/VR/MR）とGNSS補正情報 ー＞ 現場確認から遠隔操作へ

ビジネス判断の変化
投
資
省
力
化

投資額の小さい技術や潜在市場の大きい分野からAI活用が進む•

室内から現場へ： 室内での判読や劣化予測 ー＞ 現場でのスクリーニングなど•

画像から音声や点群へ：画像からの変状抽出 ー＞ 音声による異常検知、形状変化抽出など簡単な現場作業から省力化・無人化が進む•

AIの異常検出とIoTにより、現場での施設管理作業は室内での監視作業に変わる•

AIのエッジ化/フォグ化により、従来室内で実施していた損傷判定などを現場で実施•

自動運転やロボットの実用化により、無人で行う点検や補修工事の監督を室内で実施

社会環境の変化教
育利用者

知識ベースの蓄積とカスタマイズされた教材や環境によって技術者育成の効率が上がる•

知識型AIにより、研究論文や業務報告書、事例などが効率的にデータベース化される•

生徒の学習進捗や短所長所に合わせた教材がリアルタイムでカスタマイズされる•教師の成績評価の自動化や推奨学習リソースの提案がされる•

AIにより最適化された体験型教育環境が一般化される

UXの向上によって適用範囲や利用者層が広がる•

土木技術者にとって有用性や効果があり、ニーズが満たされるようになる•

信頼性や理解しやすさなどの向上により、利活用が進む•

手順の簡略化や操作性が改良された環境やアプリの登場により、利活用の敷居が低くなる*UX: User Experience、ユーザーが得られる体験や経験

E
L
S
I

AIの倫理的、法的、社会的問題の解決により社会受容が進む•

悪意のあるデータベース構築、差別的判断をするモデルの構築などは倫理的に許されない•

AIによる判断で起きた事故の責任の所在、学習モデルの知的財産権の所在などの明確化により、AIビジネスが加速する•

AIにより職を失った労働者の生活保障と再教育やAI導入により生じる経済格差などの社会問題は避けられない* ELSI: Ethical, Legal and Social Issues、倫理的、法的、社会的問題

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9．インフラ維持管理への AI 活用ビジョン(1) AI ࢆά⏝ࡋࡓ࣓ࣜࣁࣜࡢ࠶ࡿ⟶⌮᪉㔪ᢏ⾡ࢩ࣮ࢬࡢኚ໬࡟࠾࠸࡚㸪⭾኱࡞ࢹ࣮ࢱ࣭ࣔࢹ࣭ࣝAI ά⏝ࣀ࢘ࣁ࢘ࢆ༑ศ࡟⵳✚ࡋ㸪࢖ࣥࣇࣛࡢ✀㢮ࡸண⟬つᶍ࡟࠶ࡗࡓ౑࠸ศࡅࢆࡍࡿ࡭ࡁࡔ࡜⪃࠼ࡽࢀࡿࠋ
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

どに AI 活用が行われる。その一方で，日常インフラは 1 件あたりのコストを抑えるために多くの橋梁を一括管理する方法がある。この場合，1 つの橋梁に 1 つの加速度センサを設置し，その値から異常検出をするなど単純な分析を大量に行うことに AI を適用する。

【重点インフラ】

大学/研究機関

管理水準が高い橋梁

・国/高速道路会社管理
・電源確保容易・予算確保容易
・パトロール頻度高い・センサー多数設置可能
・施設件数少ない

土木構造物（橋梁・
斜面など）

指針/提言
研究者

データ
閲覧・管理

データ分析
モデル構築

国/管理者

建設コンサルタント

AI
データ※通信や巡回など様々な手段でデータを収集

データ
閲覧・分析

データ
サーバ

技術者

データ蓄積

モニタリング場所【日常インフラ】

AI

AI

管理水準が低い橋梁

・都道府県/市町村管理
・電源確保困難
・予算確保困難・パトロール頻度低い・センサー１個設置可能
・施設件数多いAI・特性に合わせて個別に管理
・複雑なデータ処
理や分析にAIを活用

・複数の構造物をまとめて管理・省人化にAI活用センサ設置計画/
モニタリング計画

常時監視 監視24H365D
警報
監視員

モニタリング事業者

AI

管理者

道路管理者/指定管理者

図 9.1.4 重点インフラと日常インフラのモニタリングの違い(2) インフラ維持管理での AI の段階的な適用拡大
初期の AI 活用では，現地で得られる画像データや打音データ，各種センサによるモニタリン
グデータに対する変状検出および判定あるいは異常検出などが実用化されるであろう。
画像データは大量に取得・蓄積されており，そのため AI 分析手法も豊富である。可視光で撮影された画像データが一番多く，ひび割れやサビ，エフロレッセンスなどの変状箇所を抽出し，その後の損傷程度の評価が行われる。音声データは，打音点検の波形分析や漏水音を検出することにより，変状箇所を特定できるようになる。
さらに，3 次元計測技術との連携によって変状箇所抽出と同時に位置座標の取得ができるようになり，熱赤外線によるコンクリートの浮きや剥離の抽出ができるようになる。また，GPR(Ground
Penetrating Radar:地中探査レーダー)による路面化空洞や床版の土砂化の抽出といった可視光領域
外の周波数によるセンシング技術で得られたデータの AI 適用へ進む。
図 9.1.5 では，大量にデータが取得されるようになった後， AI はオフィス内で学習済みモデル
や学習用データの蓄積によりデータ分析の適用範囲が広がる例を示している。また，その他 ICT
は個別の機能がより洗練され充実していき，同時に土木技術者の間でもこれら ICT 技術を前提とした維持管理技術が蓄積されていく。その後，AI のエッジ化などにより現場でのリアルタイム利128
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9．インフラ維持管理への AI 活用ビジョン

用が拡大する。それと同時にロボットや CIM などの高度化された技術群との連携が進む。
また，事業を行う企業の立場からは，技術開発費が小さい部分または潜在市場（ニーズ）が大きい事業から取り組みが進む。AI はインフラ維持管理事業に携わる企業の利益につながってはじめて活用や適用が進む。

現地でのSI P成果の球殻ドローン( 東北大学)

現地で点検（見る・聞く・触る）

データをメディアで輸送

損傷検出・判定

オフィス
で後処理

劣化予測

対策シナリオ決定

補修修繕対策の実施

・現地で点検（見る・聞く・触る）
・遠隔点検、モニタリングによる監視

オフィス内でのデータ処理が高度化
・損傷検出の自動化
・劣化予測の高精度化・対策結成支援など【AIシーズ】
損傷種別や構造物別の・アルゴリズム
・学習済みモデル
・学習用データの蓄積など・データをメディアで輸送
・必要なデータのみ受信される損傷検出・判定

異常値検出
オフィスで
リアルタイム処理
劣化予測

人は最終判断や対策シナリオ決定【その他のICTシーズ】
・モニタリングセンサの充実 特殊事例などの対応
・非接触型内部構造検査技術
・AR/VR/MR技術の高度化
・GNSS補正情報の活用
補修修繕対策の実施など【維持管理技術シーズ】
・モニタリングセンサ配置設計
・余寿命予測技術
・小規模構造物のマネジメントなど

データ処理が高度化
・損傷検出/判定のリアルタイム化
・一時処置の判断支援など【AIシーズ】
・学習済みモデルのエッ
ジ化/オンデバイス化
・関連DBからの学習など【その他のICTシーズ】
・IoTの拡大・ロボット技術の高度化
・3D/CIMの充実
・通信インフラの強化など

SI P成果の球殻ドローン( 東北大学)

・現地で点検（見る・聞く・触る）
・遠隔点検、モニタリングによる監視
・自律型ロボットによる点検補修
・メディアでのデータ輸送は減少
・必要なデータのみ送受信される損傷検出・判定

異常値検出
オフィスで
リアルタイム処理
劣化予測

人は最終判断や対策シナリオ決定
特殊事例などの対応

補修修繕対策の実施※構造物や管理主体によってAI活用の進捗具合は異なると考える。

図 9.1.5 現在から短期的な視点で見た AI 点検モニタリングの適用例(3) 技術者の育成と AI 利用者の拡大
技術者教育の面では，文献や事例のデータベース化が進むことによって，AI によって教材のカスタマイズや評価の自動化などが可能となる。また，類似事例の検索へ AI が適用されることにより，より効率的に対策工法や判断を行えるようになる。これは，既存の知見を学ぶ良い機会となる。
利用者拡大の側面では，AI の UX（User Experience：ユーザーが得られる体験や経験）の向上に
より利用者が拡大する。使いやすい AI アプリの登場で利用者が増加し，スマートフォン，タブレ
ット，パソコンなどの複数のデバイスで屋内屋外場所を問わず使用することができ，また，異なるデバイスで登録した損傷記録も一元管理される。転記漏れや転記ミスがなくなり，エラー対応
や手戻り作業などに使用していた時間は別の作業に当てられる。また，信頼性の向上や要領等維持管理マニュアルの内容へ反映されることよって，より AI 活用が拡大する。

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書(4) 社会受容に向けた AI 活用の信頼性の確立
社会受容性における重要な要素の 1 つは，AI 技術の信頼性の確立である（表 9.1.2）。ディープ
ラーニングに代表される AI 技術はブラックボックスであるため論理的説明が難しい。
そのため，土木技術者が AI の長所と短所を理解し，土木技術の一部として AI 技術が受け入れられるためには，継続的に物理現象の解釈を AI へ入れ込みブラッシュアップしていくことが必要となる。図9.1.6 に示すように，データサイエンティストのデータ分析サイクルと維持管理技術者の相互連携
により，物理検証による解釈と現場の暗黙知の AI への導入を進めることが重要である。

表 9.1.2 信頼性の確立
インフラ維持管理AIの信頼性の確立
AIの得意なところを知る•

定量的で網羅的な処理•

膨大なデータからルールなどの発見

AIの限界を知る•

データ化された現象は扱えるがデータ化されていない物理現象は扱えない

物理現象による解釈と現場の暗黙知のAIへの導入•

物理現象から説明できるような指標と分析手法の構築•

データサイエンティストと維持管理技術者の連携

データ分析サイクル

メンテナンスサイクル

フィードバック

計画策定

・データからの発見
・モデルの提供
実業務への適用

目標の設定

計画の見直し補修修繕の実施

・現場／工学的知見・見直した管理目標
データの加工/モデル構築

点検/モニタリング 図 9.1.6 AI 分析サイクルと維持管理サイクルの連携(5) AI の倫理的，法的，社会的問題
AI の ELSI (Ethical, Legal and Social Issues：倫理的，法的，社会的問題) については，スティーブ
ン・ホーキング，ビル・ゲイツ，イーロン・マスクなど世界のリーダーたちが急激に発達する AIの危険性について懸念を表明している。2016 年 3 月に Microsoft が公開した人工知能「Tay」は，
twitter などでフォロワーと対話することにより賢くなるものだったが，公開数時間で人種差別や暴力的な発言が多くなったため，公開を停止することになった。倫理的に問題のある単語を知っていても使わないという判断はできなかったのである。あくまでも AI はモデルを設計・学習さ

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9．インフラ維持管理への AI 活用ビジョン

せる人間の意図や認識に従って学習が進むことを示しており，悪意を持って学習させればそのように動作するであろうことを示した。
日本では，人工知能学会倫理委員会が 2017 年 2 月 28 日に「人工知能学会 倫理指針」4)を公開した。また，科学技術振興機構では 2013 年から継続的にワークショップを開催し，2016 年度からは新規研究領域「人と情報のエコシステム」にて取り組んでいる。
法整備に関しては，インフラ維持管理においては，管理者やモニタリング事業者などの責任の範囲に関する考え方を明確にしておく必要がある。経済産業省は 2018 年 6 月 15 日に「AI・デー
タの利用に関する契約ガイドライン」5)を発表した。その中の AI 編では AI ソフトウェアの特性を踏まえた上で，開発・利用契約を作成するにあたってのトラブル予防等を目的としている。AI
に詳しい技術者の確保が可能な直轄国道事務所や高速道路会社などは，AI が選んだ候補から適切な工法を人間が選定するといった体制を組むことが可能であると推測される。その一方で，技術者や予算等が常に不足している地方公共団体では，無理解のまま AI を利用することで想定以上の要詳細点検箇所の見逃しが発生するなどのトラブルを招く危険性があると考える。AI 提供者はトラブルの原因になるような誤解を無くすために AI の動作特性に基づく長所と短所について丁寧に説明し，範囲外の適用によって生じたトラブルへの対応方針等について，AI 利用者から同意を得ることが求められる。契約に際しては，これらの内容について特記仕様書等の契約図書の中で明文化する必要があると考える。また，AI の診断モデルを構築した場合の知的財産権の取り扱
いも整理される必要があると考える。機械学習の場合，学習アルゴリズムの考案者，学習データ
所有者，学習実施者，学習モデルの使用者の権利範囲について議論が必要である。権利の範囲が明確になれば，学習データやモデル，アルゴリズムを流通させやすくなり，インフラ AI ビジネスも加速すると考える。
社会的問題については，AI により職を失う労働者の存在がある。インフラ維持管理においてはもともと少ない技能者や技術者の不足を補う策の 1 つとして AI 活用が検討されているという経緯があるが，技能者や技術者は研修などの再教育を継続的に受け，AI では代替できない，より複雑な工程に携わることができるようにする必要がある。
9.2 短期ビジョン：早期に実現するべき AI 活用の姿
近年の AI ブームの要因の一つとして，豊富なデータとデータ収集の容易さおよびそれを利用する人たちの増大があげられている 6)。AI を活用したインフラ維持管理の効率化や生産性向上には，構造物の維持管理に関わるデータを継続的に大量に収集する仕組みを作り上げ，AI を使いた
いと思う管理者や技術者を増やすことが鍵となる。
本節では，インフラ維持管理に関わる技術者や企業，研究者が早期に実現すべき AI 活用の姿を，インフラ維持管理に携わって AI を使用する側と，AI 開発・データ分析を得意とする AI を提供する側から説明する。

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図 9.2.1 AI を活用した点検・モニタリングの候補 ①

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図 9.2.1 AI を活用した点検・モニタリングの候補 ②

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

9.2.1 あらゆる点検・モニタリングへ AI を適用する【インフラ側】
インフラ維持管理におけるデータの収集源は点検およびセンサモニタリングである。
SIP のインフラ維持管理 7)では点検の効率化やモニタリング技術のプロジェクトが多く，センシングプラットフォームは，人工衛星，車両，ドローンや壁面吸着型ロボットなど多様である。
ここで，ドローンは，
マルチコプタ，UAV（Unmanned Aerial Vehicles）,UAS（Unmanned Aerial System）など複数の呼び方があるが，本節ではプロペラによって飛行する無人航空機をドローンと呼ぶことにする。ドローンによる異常診断技術に関するプロジェクトを紹介すると，開発しているドローンはコンクリート橋の点検において 1 自由度のマジックハンドのようなもので床版や橋脚への接触が可能で，カメラモジュールと打音モジュールを装備している 7)。
原理的には，ドローンに搭載したカメラを使えば構造物の写真を多方向から大量に撮影することが可能であり，取得した画像から SfM（Structure from Motion）で少なくとも外形の 3 次元形状を取得することが可能となる 8)。さらに，AI 技術の 1 つである深層学習による変状の検出 9)や 3
次元位置の特定，調書の自動作成あるいは目視点検の要不要を推定するスクリーニングを行うといった活用が考えられる 7)。
このように，あらゆる点検・モニタリングにおいて機械可読な状態でデータを取得蓄積し，AIを適用することで，時間短縮や効率的な点検・モニタリングが期待できる。さらに，維持管理全体の工程見直しや，詳細点検や対策工の検討といった後工程での AI 活用といった波及効果も期待できる。
図 9.2.1 に直近で実現されるべき点検・モニタリングの AI の活用候補を示した。道路施設，砂防関連施設，河川管理施設，ダム，鉄道施設，港湾の施設，空港内の施設，農業利水施設について活用像を描いている。ドローンや MMS（Mobile Mapping System，車両など可搬型の陸上のセン
シングシステム），ROV（Remotely Operated Vehicle，遠隔操作する水中無人探査機）から出ている青い電波はセンシングによるデータ取得を表し，写真撮影やレーザ計測，打音検査，内部非破壊検査，音波探査などが該当する。取得されたデータはリアルタイムまたはサーバに蓄積された後に AI に適用される。ドローンや MMS だけでなく，橋梁など構造物から出ている黄色い電波は通信を表す。振動計や水位計など施設や地盤等に設置されたセンサから取得された情報は，近くを通過する車両や通信施設を介してサーバに接続し，蓄積され，AI を適用される。AI を活用した点検・モニタリングはあらゆる土木施設を様々な手段でセンシング・モニタリングし，通信で接続可能な状態でもあることが分かる。
ここで留意したいのは，個別施設の特性や維持管理計画の方針に適したメリハリのある AI 活用を行う点である。大量の土木構造物を一律に同じ基準や手法で維持管理をするのは現実的では無いからである。例えば，緊急輸送道路にかかる橋梁や重要な橋梁は「信頼性」の高い AI を使いたいが，「信頼性」の違いは，使えるデータに依存し，PC やモバイル端末などの機器に依存しない。
重要な橋梁等の構造物にはお金と労力をかけて多項目で取得頻度の高い大量データを取得し，一方で，迂回路のある交通量が少ない橋梁は単独センサによる低頻度のデータ取得を行い，異常が検知されたときだけ現地へ行くといった運用である。また，インフラ維持管理は安全の確保が

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9．インフラ維持管理への AI 活用ビジョン

目的の一つであるが，AI は正答率を 100％にすることはできない。そのため，インフラ維持管理に携わる技術者は AI の出した予測結果等をそのまま採用するのではなく，一般的な技術的背景に照らし合わせて最終判断をするようなワークフローを構築する必要がある。
9.2.2 AI の機能および動作を理解する情報を提供する【AI 側】
AI が社会一般に受け入れられて使われるようになるには，一般的な ICT と同様に，利用者と供給者または開発者（以下，供給者）の間で品質について共通の認識と理解を持つことが鍵となると考える。AI はスマートフォンのアプリや PC ソフトウェアおよびそれらを含むシステムとして機能やサービスが提供される。AI に固有でない ICT の一種としての品質評価については JIS X
25010 システム及びソフトウェア品質モデル 10)などの枠組みを参考にすると良いであろう。
深層学習に代表される近年の AI は大量のデータでニューラルネットワークを学習させるため，
出力結果の根拠を示すことが難しく，学習時の正答率が高くても信頼性を適切に評価することは難しい。近年では，深層学習技術とナレッジグラフ技術を融合させることにより，結果の理由や根拠を論理的に説明する技術の研究開発 11)などが行われている。学習の結果得られるモデル（以下，学習済みモデル）の挙動は，学習アルゴリズムと学習データおよび学習済みモデルに入力されたデータに依存する。仮に学習済みモデルの性能を正答率だけで評価することを考えた場合，同じ学習済みモデルを利用しても入力するデータが異なれば正答率は通常異なるため，正答率だ
けでは適切な評価基準にすることはできない。
そこで，供給者が AI 機能をソフトウェアやサービスとして利用者に提供する場合には，多くの利用者に AI を使ってもらうための学習済みモデルに関する情報を補足情報として提供することを提案する。ただし，供給者が秘匿したい内容や詳細についての記載は求めない。
① アルゴリズムの概要
・モデルの目的，分析手法の種類，インフラ維持管理フローにおける対象業務，目標・ベースとした公開モデルや特許，ネットワーク構成や処理フローの概要など②学習データの概要
・画像や音響といった学習に用いたデータの型・施工時に取得したデータや供用中の構造物の点検で取得した実データ，実験室や屋外暴露試験などで得た実験データ，数値シミュレーションや生成モデルで得た仮想データといった，データの収集方法および加工レベルなどのデータの種類に関する情報・取得時期や時間帯，対象物の範囲や立地，発信周波数や受信周波数帯またはそれらが分かるような使用センサの名称，照度や気象条件といった，データの取得条件や取得環境に関する情報・一部データの図示③学習済みモデルの学習時の指標
・正解率（Accuracy）

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学習済みモデルの評価
ここでは，2 クラス分類の学習済みモデルを例にとって，よく使われる評価指標を説明する。
構造物を撮影した画像にひび割れが写っていれば陽性（Positive），写っていなければ陰性（Negative）という判定を行う学習済みモデルの予測結果は下表に示す 4 つに分けられる。
表 混同行列（Confusion Matrix）
予測

正 3RVLWLYH 
ひび割れがある
真陽性 7UXH3RVLWLYH 
73
ひび割れがあると判定したが，
本当にひび割れがあった。
偽陰性 )DOVH1HJDWLYH )1
ひび割れは無いと判定したが，
本当はひび割れがあった。

正 3RVLWLYH 
ひび割れがある

負 1HJDWLYH 
ひび割れは無い

正解

負 1HJDWLYH 
ひび割れは無い
偽陽性 )DOVH3RVLWLYH )3
ひび割れがあると判定したが，
本当はひび割れは無かった。
真陰性 7UXH1HJDWLYH 
71
ひび割れは無いと判定したが，
本当にひび割れは無かった。

この表は混同行列ともいい，第 9.2.3 項に示した指標のうち 3 つを算出することができる。
正解率は，全体の予測に対して答えがどのくらい合っているかを表す。
正解率（Accuracy） =𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝐹𝐹 + 𝐹𝐹𝐹𝐹 + 𝑇𝑇𝑇𝑇

適合率は，正しいと予測したもののうちどれくらい正しく予測できたかを表す。この場合，ひび割れがあると予測した画像のうち，本当にひび割れが写っている画像が存在する率を表す。
適合率（Precision） =𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝐹𝐹

再現率は，正しいもののうち，どれくらい正しく予測できたかを表す。この場合，本当にひび割れが写っている画像のうち，ひび割れがあると予測した画像の率を表す。
再現率（Recall） =𝑇𝑇𝑇𝑇
𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝐹𝐹

インフラの点検においては，ひび割れなどの損傷や変状はできるだけきちんと見つけたい。
例えば，ひび割れがあると判定して本当にひび割れがあった場合（TP）とひび割れは無いと判定して本当にひび割れは無かった場合（TN）の合計件数が同じであれば，正解率（Accuracy）は同じになる。しかし，ひび割れは無いと判定したが本当はひび割れがある場合（FN）の件数が多
いと，再現率（Recall）は低くなる。正解率が同じなら，損傷や変状があるのに無いと誤判定をするモデルはなるべく使いたくないので，再現率や適合率もモデルの評価指標としては重要である。

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9．インフラ維持管理への AI 活用ビジョン

・適合率（Precision）
・再現率（Recall）
・AUC（Area under an ROC curve）や異常値に対する動作の結果など。
④共通データによるベンチマーク
・適用したデータセット名・公開された共通データ適用時の指標
・正解率（Accuracy）
・適合率（Precision）
・再現率（Recall）
これら情報から利用者は目的に合ったモデルを選定・比較評価することができ，ひいては目的外データや不適切なデータを適用したことで結果が芳しく無くても信頼性を著しく下げることは無いと考える。モデルのリピーターが増えれば結果として AI の社会受容性は広がることが期待される。ベンチマークを得るために適用する共通データについては，第 10 章の教師データに記載されている内容を参照して欲しい。
9.3 長期ビジョン：理想とする将来での AI 活用の姿
本節では，AI 活用の維持管理の内側と維持管理を取り巻く周辺領域との関係の 2 つの視点で長期ビジョンを示す。
9.3.1 AI を中心としたインフラ維持管理
将来は，センサ類からデータを取得し，AI 等によるデータ処理を経て，データセンターにデータが蓄積され，さらに，構造工学的な知識と照らし合わせて，AI を中心としたアセットマネジメントを実施するようになると予測される。そのイメージを図 9.3.1 に示す。
センサ類は，3 次元計測機器やドローンや点検ロボットなどの移動する機械に取り付けられた
センサ，構造物や地盤などに設置されて振動や水位などの定点観測をする固定センサで構成される。3 次元データは AI による自動セグメンテーションで処理され，3 次元構造モデルが作成される。橋梁をレーザスキャナで計測する場合を考えると，計測点群は単なる 3 次元座標の集まりであるが，自動セグメンテーションによって橋脚や床版といった構造化された部材情報が付加され，同じ部材に当たっている点群を一つのまとまりにする。点群から作成された部材の 3 次元形状モデルを集めると部材に分割可能な橋梁の 3 次元形状モデルができあがる。点検ロボットから得られた各種データは AI によって変状検出や自動セグメンテーションなどの処理を経て，変状の 3次元モデルを得る。このように構造化されたオブジェクト 3D モデルはデータセンターへ蓄積される。固定センサから得たデータは AI によってノイズ除去や正規化などのデータクレンジングを行い，常時観測データを得る。
ただし，データ準備において自動処理に AI 等を適用する場合は，その後の予測や得られる結

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論にバイアスがかかってしまっても途中経過や修正箇所が明確に判別可能なアルゴリズムを採用する必要がある。
蓄積されたデータは 3DFEM など構造解析ソフトウェアで分析され，メンテナンスや材料に関する構造工学的な専門知識のデータベース等に照会をかけられる。分析結果や照会結果は蓄積され，学習データとしてインフラ維持管理用の AI 学習に活用される。学習済みモデルは個別の構造物が危険状態に及んだことを知らせるアラームの発信やその後の補修指示，アセットマネジメ
ントの中では余寿命の予測やその後の補修工法候補の提示といった意思決定支援などで活用される。センサから新しいデータが追加されれば，新旧データが自動的に処理・学習され，AI は常に更新される。
さらに，データは核となるデータセンターに蓄積されるだけではない。例えば，固定センサのデータを分析することにより得られた新たな知見は構造モデルや構造工学の専門知識へフィードバックされるなど，相互にデータが活用される。
以上のように，AI を活用してデータが蓄積され，データと構造工学的な知識が相互に活用されることで，AI と AI に支援されたアセットマネジメントがより高度になっていくべきだと考えられる。


図 9.3.1 AI を中心としたインフラ維持管理のデータ流通イメージ

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9.3.2 インフラ維持管理における価値創造
短期ビジョンで見たとおり，AI を活用したインフラ維持管理が実現した社会は，モニタリン
グセンサや構造物が通信ネットワークで繋がっている。通信ネットワークを介して，構造物に関する情報だけでなく，水位や土壌の水分量，気温や雨量などの気象データ，あるいは施設を利用する人や車両に関する情報など，構造物の損傷に影響する事柄の情報も収集される。これら収集データや構造工学的な知識は，周辺領域の 1 つである防災分野でも有効である。例えば，通信ネットワークや収集データを一部共有するなどして，インフラ維持管理と周辺領域が一体的に取り組むことで最適化や効率化などの相乗効果が期待できる。また，この相乗効果によって新しいサービスや価値が創造されるような，AI を活用したインフラ維持管理であれば継続的な予算獲得や大規模な投資が期待できる。
AI 活用に取り組み始めた際の目的が効率化・省力化であっても，新たな維持管理ビジネスの創出を常に意識していることが重要である。インフラ維持管理への AI 適用が将来の理想像に向けて，建設分野の情報化の流れの中で新しい価値を想像する概念図を図 9.3.2 に示す。

【安全・安心】【LCC最小化】【地方創生】

・高精度危険予測
・適切な予防保全・スピーディな対策

・新材料
・新工法
・ロボット技術やモニタリ
ングシステムによる維持管
理費用の低減・アセットマネジメント産
業の創出
・人材育成
・海外への輸出【低環境負荷型の維持管理】

・施設の最適化・CO2排出量削減、炭素固定型の維持管理・ゼロ・エミッション・ゼロ・エネルギー

インフラ維持管理の将来の理想像
国土交通行政の技術政策の基本的な指針●人を主役としたIoT、AI、ビッグデータの活用●社会経済的課題への対応●好循環を実現する技術政策の推進

OUTPUTAI

判別／推定／予測／判断支援／最適化／
異常検出

システム・情報科学技術のトレンド●社会に浸透するIoT,ビッグデータと人工知能●システム化、複雑化する世界●ソフトウェア化、サービス化
する世界

i-Construction

AR／VR／MR

ビッグデータセンシング

3次元地図情報次世代自動走行

オープンデータ

ロボティクス

CIM

施工データ

IoT／センサ

データベース

ドローン

構造解析

点検データ



図 9.3.2 インフラ維持管理 AI の価値創造のイメージ図
9.3.3 インフラ維持管理における将来の AI のあり方
AI は人間に代わって何かをしてくれる機械における頭脳に相当する。AI 活用ビジョンでは，ロボットによる自動化も考慮する必要があると考える。本節では主に人型ロボットを想定して述べている部分があるが，ロボットが人型である必要はないと考える。

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1966 年に発表された短編小説「工事中止命令」12)では，ジャングルの奥地で全自動で進む工事に中止命令を言い渡しにやってきた主人公が契約に従って工事を続けるロボットを力尽くで止めようとする姿が描かれている。大友克洋によってアニメにもなっている 13)が，たった一人の監督
員以外は全く人の存在しない鬱蒼としたジャングルの狂気とも言える建設現場で働くロボットの姿には，その状態を作り出した人間の欲望と無責任さへの危機感が見てとれる。
現在，建設現場での自動施工への取り組みだけでなく，維持管理分野においてもロボット開発
だけでなく自己治癒材料 7)など人の介在を減らすための技術開発が進められている。我々は経験的に，専門的知識の DB やコンピュータシミュレーション等による判断支援の仕組みを構築した
際には，利用者はその根拠や内容を理解する努力を怠り，出力された結果を検討せずに使用する傾向があることを知っている。人の介在が減れば減るほど，その長所と短所を正しく理解する人が極端に減る可能性がある。
我々が目指すべきなのは，人間が失ってしまった技術を AI だけが知っている未来ではなく，鉄腕アトムやドラえもんで描かれるような，人間と人間の友人であるロボット（AI と言い換えてもいいだろう）が一緒に生活し，技術の継続的な発展と人間らしさを同時に享受できる明るい未来 14)であるという考え方もあろう。この異なって見える 2 つの未来は，AI は道具であり，使う人間次第で生活を脅かす存在にも快適な生活を提供する存在にもなるという点においては人の使用目的に依存して殺人の道具にも便利な道具へも変わりうるし，同時にも存在することが想定できる。
その一方で，技術者の教育や育成に必要なのは現場での多様な経験であるが，システム化することによる長期にわたって建設技術を継承している例として伊勢神宮の式年遷宮が挙げられる 15)。
1300 年続くこのシステムは，20 年ごとに社殿を更新し続けることで，社殿作りの技術だけでなく，祭祀そのものや建設に必要な木材を産出する林業の育成など関連する産業等の継承にも貢献している。また，視点を変えてみると，式年遷宮は 1 つの建設物に関する技術等を 1300 年に渡って全く形を変えずに継承するシステムと言えるが，形を変えて継承されている技術もある。卑近な例ではお湯を沸かす技術が挙げられる。最初に人類がどうやって火を起こしていたかは正確には分からないし，現代では乾燥した草木やマッチなどを使って火を起こすことはあまりない。しかし，自分で火を起こしてお湯を沸かす技術は使えなくても，ガスや電気のスイッチを入れればお湯を沸かすことができる。加えて言うなら，発電の方法やガスや電気が供給される仕組みを全て良く分かった上で使っている人は極めて少ないであろう。技術が便利になるにつれて，仕組み自体も複雑になって分業化が進み，関係者が相互に協力あるいは競争することによって暖かいお湯が自由に使えるようになっている。
インフラの維持管理でこの技術継承を考えてみると，AI の活用は，後者の実現技術の多様化によって目的とするインフラの維持管理の技術継承が進んでいる状態だと考えられる。本章で述べた AI 活用ビジョンは技術革新を促すものではあるが，AI の扱い方によっては技術継承を脅かす存在にもなりうる。周辺技術を取り込み，柔軟にやり方を変える事によって，インフラ維持管理の目的である「インフラを安全で快適な状態に保つ」ための技術が継承され，高度化されていく

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9．インフラ維持管理への AI 活用ビジョンべきだと考える。そうやって作り上げられていく柔軟なインフラ維持管理には，当然のように，
もう人工知能と呼ばれなくなった AI が組み込まれているのではないだろうか。

参考文献
1)

McCorduck, P.：Machines who think : a personal inquiry into the history and prospects of artificial
intelligence，AK Peters，2004．

2)

土木学会 土木学会人工知能小委員会：AI で描く未来 : 土木 AI 進化論，土木学会，1990．

3)

総務省：通信利用動向調査．

4)

人工知能学会：一般社団法人 人工知能学会設立趣意書，1990．

5)

経済産業省：AI・データの利用に関する契約ガイドライン，2018．

6)松尾 豊：人工知能は人間を超えるか : ディープラーニングの先にあるもの，
KADOKAWA，
2015．

7)

内閣府：戦略的イノベーション創造プログラム（SIP） インフラ維持管理・更新・マネジメ
ント技術 プロジェクト紹介 ー開発技術の概要ー，2017．

8)

大石 哲, 白谷 栄作, 桐 博英, 高橋 順二, 水上 幸治, 村木 広和：ＵＡＶを使った低空画像解析による海岸堤防の劣化状態の検出，海岸工学論文集，Vol.71，No.2，2015．

9)

全 邦釘, 嶋本 ゆり, 大窪 和明, 三輪 知寛, 大賀 水田生：ディープラーニングおよびRandom Forest によるコンクリートのひび割れ自動検出手法，土木学会論文集Ｆ３，Vol.73，
No.2，2017．

10) 日本工業規格：JIS X 25010:2013 システム及びソフトウェア製品の品質要求及び評価（SQuaRE）－システム及びソフトウェア品質モデル．
11) 富士 秀, 森田 一, 後藤 啓介, 丸橋 弘治, 穴井 宏和, 井形 伸之：Deep Tensor とナレッジグ
ラフを融合した説明可能な AI，FUJITSU，Vol.69，pp.90-96，2018．
12) 眉村 卓：産業士官候補生，角川書店，1978．
13) りんたろう, 川尻 善昭, 大友 克洋：迷宮物語，角川映画，1986．
14) 米沢 嘉博：ロボットマンガは実現するか : ロボットマンガ名作アンソロジー : ロボット開発最前線報告，実業之日本社，2002．
15) 神宮司庁：式年遷宮，<http://www.isejingu.or.jp/sengu/index.html>，(入手 2018.11.14）
．
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

 短期ビジョン早期実現のために取り組むべき事項 オープンな環境の整備と活用：学習用データ整備とアルゴリズム適用結果の共有
AI 活用の短期ビジョンとして上述した，点検・モニタリングにおける AI 技術適用の拡大のためには，研究者や実務者が広く参照・利用することのできるデータセットの整備やユースケースの蓄積は今後重要になると考えられる。
AI 技術の活用が進む諸分野において，分野内で共有されるデータセットは，AI モデルの学習やモデル間の性能を比較するベンチマークテストのための利用など，様々な用途に用いられている。インフラ維持管理における AI 活用においても同様に，オープンなデータの整備と共有は AI
技術の発展において大きな役割を果たすものと期待される。
また，AI 技術を実際に適用したユースケースを蓄積し，その情報を分野内で共有することもまた重要であると考えられる。情報共有の方法として，学術論文や技術報告といった従来の形式に加え，近年ではウェブサービスやコンペティションを活用した形式も広く見られるようになっている。このような様々な媒体を通して，データ分析のための技術・具体的なツール・ユースケー
スに関する情報が共有されることは，研究開発を加速させることにつながると期待される。
 $,・データサイエンススキル
データに対して AI を高度に駆使し，様々な分野の課題を解決する「データサイエンティスト」
は，米国の職業ランキングにおいて 3 年連続で第１位 1)（年俸を含む職業評価による）となっている。そのデータサイエンティストに必要とされるデータサイエンススキルについて， Conway
が 2010 年に示したデータサイエンスベン図（図 9.4.1)では，「Hacking Skills（コンピュータやデー
タを扱うスキル）」，「Math & Statistics Knowledge（数学や統計学の知識）」，「Substantive Expertise（実質的な専門知識）」の３つが示されている。

M achine
Learning
Data
Science

Su b stan tive
Exp ertise
図 9.4.1 データサイエンスベン図（Conway2）による）

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9．インフラ維持管理への AI 活用ビジョン

一方で，我が国のデータサイエンティスト協会が 2014 年に示した定義 3)によれば，データサイ
エンティストには，「データエンジニアリング力」，「データサイエンス力」，「ビジネス力」の３つのスキルセットが要求され，それぞれのスキルレベルとしては，「見習いレベル」から「業界を代表するレベル」まで４段階のレベルが定義されている。ここで，スキルセットのうち「データサイエンス力」は，情報処理や人工知能等の情報科学系の知恵を理解し使う力であり，「データエン
ジニアリング力」とは，データサイエンスを活用できるよう実装・運用を可能とする力とされている。これらは，それぞれ，Conway が示唆した「Math & Statistics Knowledge」および「Hacking
Skills」に対応すると考えられる。また，第三番目のスキル「ビジネス力」については，課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する力と定義されている。Conway による「Substantive
Expertise」を「実質的な専門知識を基盤として成果の実用を目指す力」と解釈すれば，データサイエンス協会が定義する「ビジネス力」への繋がりも捉えることができる。ただし，データサイエ
ンティスト協会が提示するスキルは，やや経営等の課題への対応に寄った定義といった印象があり，インフラ維持管理分野においては，Conway が示す「Substantive Expertise（実質的な専門知識）」の方が，データサイエンスに必要な第三番目のスキルとして捉えやすい。
 $, への理解を深める：長所と短所を把握して信頼できる活用体制を構築する
膨大なデータが蓄積され流通することが見込まれるこれからの社会において，インフラ維持管理においてもさまざまなデータを取り扱って AI 技術を活用し，実務における問題解決や新しい価値を生み出すアプローチは必須となる。その中では，土木技術者が専門知識を基盤としてデー
タサイエンス技術者と協働することがもとめられていくであろう。このためには，最低限のデー
タサイエンスリテラシーを，土木技術者側が身に着けていく必要がある。本項では，これからの土木技術者のデータサイエンスリテラシーとして考えられるいくつかの項目を，Conway より示されたデータサイエンススキル「Substantive Expertise」「Math & Statistics Knowledge」「Hacking Skills」に沿ってまとめた。
(1) Substantive Expertise①

専門知識に基づくデータ前処理・クレンジングの力
例えばインフラ構造物の計測データを取得した際に，対象構造物に関する専門的知識や経験から有意な応答とノイズを見分ける力，そして見分けられたノイズを除去するデジタル信号処理の技術が必要である。これには，計測手法や誤差論，偏り・ばらつきへの理解や認識向上といった，データ取得に関する知識を高めることも必要と考えられる。

②

土木技術者自身がビッグデータを可視化して観察する力
これからは，計測や実験，調査等で得られるデータとは異なり，不特定に集まってくる大量データを，観察目的に応じて可視化する力が必要となる。これにはまず，特定のソフトウェ
アに依存しない，データファイルの形式・読み込み・書き出し・変換に関する知識の共通化

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書を進めることは有効である。さらに，GitHub や OpenCV などオープンソースの取り組みが進むプログラミング言語（MATLAB, Python など）でのデータ可視化手法の習得は，土木技術者が自らデータを観察して判断するために必要となるであろう。
③

土木技術者が主体的にデータを蓄積して管理し流通させる力
社会インフラに関するさまざまなデータをどのように運用していくかを土木技術者が主体的に検討して判断するには，データベースやクラウドに関する最低限の知識を身に着け，そのうえで，セキュリティやプライバシーに配慮して適切な相手に適切な方法で流通させる必要がある。また，そのデータを流通相手に応じて説明する力も求められる。特にデータサイ
エンス技術者と協働する場合には，土木分野の知識に基づいてデータ取得や解釈を説明する力が必須となると考えられる。

(2) Math & Statistics Knowledge①

データサイエンス技術者とコミュニケーションをとるための数学（確率・統計）基礎
多くの土木工学を専攻する高等専門教育（高等専門学校・大学・大学院）では，理工系の基礎科目として数学（解析学・微積分学・線形代数・確率統計）を習得させるカリキュラムとなっている。しかし，これから AI 技術を活用しデータサイエンス技術者と協働していくた
めには，特にコンピュータによる数学，特に確率・統計の取扱いを意識した離散数学での学
習体系を検討していくことが，アプローチの 1 つとして考えられる 4)。また，既に実務に携わる土木技術者には，この確率・統計基礎の学びなおしの機会は有効と考えられる。

②

AI・機械学習によって構築された AI システムを評価する力
これには，高等専門教育や学びなおしの機会に「最小二乗法」や「線形回帰」といった基礎項目を，ランダム誤差をもつ単純なデータセットなどを用いて，コンピュータで演習を実施する機会が有効である。この中で，誤差論を含むデータ取得の基礎や「過学習」など
AI システムの評価で考慮しなければならない事項の基礎を，把握することができる。

(3) Hacking Skills①  最先端のデータサイエンス技術に関する情報収集力
最近ではインターネット上でさまざまなデータが共有され，またデータサイエンス分野では最新または汎用性の高いアルゴリズムのプログラムコードが GitHub などのウェブサイトで無償にて公開されている。データサイエンス分野の理論や技術の最新トレンドや概要を，土木技術者がインターネット上などで情報収集したり，またその適用を受容できたりすることが，今後 AI 技術を活用していくために重要であると考えられる。また，このためのコンピュータセキュリティに関する最低限の知識も，習得しておく必要がある。

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9．インフラ維持管理への AI 活用ビジョン

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データサイエンスリテラシー向上：土木工学教育での情報系カリキュラム強化

これからのインフラ運用分野で活躍する土木技術者のデータサイエンスリテラシーの向上には，主に土木工学を専攻する高等教育機関，すなわち大学・大学院や高等専門学校での教育において，それを見越した人材を育成する視点も今後必要となると考える。前項にも述べたように，
データサイエンスリテラシーには数学，特に離散数学での確率統計や，コンピュータおよび情報系のリテラシー教育が必要となるであろう。
国内外（主に日本，欧米諸国，中国）の土木工学専攻の大学・大学院 5)におけるカリキュラム
をシラバスで概観すると（いずれの大学も 2018 年 10 月 2 日閲覧）
，特に「人工知能 (Artificial
Intelligence)」や「機械学習 (Machine learning)」といった AI 技術に直接つながるキーワードを含む講義を教育カリキュラムの中で提供している大学は，ほとんど見当たらなかった。ただし情報系の科目のシラバスの中には，「機械学習 (Machine learning)」や関連するキーワード（例えば「回帰」
「分類」
「推定」
）が，特に大学院講義にみられることが多かった。これは，土木工学分野においても既に研究活動等においては，AI・機械学習の手法を用いている大学教員や研究者が増えているためと考えられる。このように，ある程度専門的な学習が進んでおり研究にも従事する大学院レベルの教育では，多かれ少なかれ，AI・機械学習に触れる経験を得てから社会にでていくことも多くなっていると考えられる。
一方で欧米諸国のいくつかの大学では，土木工学科の学部教育においてデータサイエンスリテ
ラシーに関連するような内容を講義で提供している場合がみられた（表 9.4.1）。例えばマサチュ
ーセッツ工科大学では，学部１年・２年での「コンピュータプログラミング」や「確率・統計」の講義で，データの可視化や統計処理を学び演習する講義となっていることが，シラバスから把握できた。またカリフォルニア大学バークレー校やニューヨーク市立大学では，学部で Data
Analysis をトピックとした講義を開講しており，ここでも，データの読み込みや可視化，そして線形回帰のプログラミング，推定問題も取り扱われていた。また Imperial College London では，学部 1 年次の Computer Method の講義にて，ランダムデータの可視化や基本的な確率統計分析（線形回帰まで）を実際に扱う演習，そして特に機械学習の手法に必須となる線形代数や微積分学の演算を，プログラミング言語で演習する講義が行われている。これらの講義では，プログラミン
グ言語に Matlab がよく採用されているようである。Matlab は学生ライセンスでも有償であるが，Python は無償でダウンロードして活用することができる。また近年では，学生個人がノート PC
を所有していることがほとんどであり，上記のカリフォルニア大学バークレー校の講義では，学生の私物のノート PC を持参させ，所有していない場合はクラスメートでシェアをさせて，演習を実施することをアナウンスしていた。このような状況を鑑みると，特別な投資がなくても既存の数学科目や情報系の講義科目に，まずはデータサイエンスを意識した内容を少しずつ取り入れることも可能であると考えられる。
その上で，国内においては，大学・大学院での工学系教育改革の流れが始まっている。その中で，2017 年 6 月に文部科学省より公表された「大学における工学系教育の在り方について（中間まとめ）6)」よると，第 4 次産業革命や Society 5.0 がうたわれる中で戦略的に強化すべき基盤技術

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

として，AI, IoT, ビッグデータ解析技術などが示されている。そして，図 9.4.2 の中でもみられる
ように情報関連分野以外の工学分野であっても情報分野は関わるものであり，基礎教育としての情報科学技術教育の強化が工学教育構造の柱の 1 つとして提言されている。そのうえで，文部科学省より 2018 年 3 月に公表された「工学系教育改革制度設計等に関する懇談会とりまとめ 7)」では，工学系教育改革の実現に向けて重点的に講ずるべき具体的な制度設計の中に，「学部段階における工学基礎教育の強化」を掲げ，その中のモデル・コア・カリキュラムの中に「情報科学技術（情報セキュリティを含む）」と「数理・データサイエンス（確率・統計を含む）」が明記されており，いずれも工学全体必修科目としての導入が可能とされている。土木工学分野においても，この流れに沿った教育体系を考えていくことが，近い将来にもとめられていくであろう。その中で，データサイエンスリテラシーを身に着けた土木工学人材が輩出され，AI 技術の実装でインフ
ラ維持管理に貢献できることが期待される。
表 9.4.1 海外大学の土木工学科（学部）でデータサイエンスに関する項目を扱う講義科目
大学名
Massachusetts Institute of Technology（米）
University of California, Berkeley（米）

講義名
Engineering Computation and Data Science, Computer
programming for Engineering Applications, Introduction toProbability and Statistics in Engineering
Engineering Data Analysis

City University of New York （米）Data Analysis for Civil Engineering Applications

Imperial College London （英）Computational Method I

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9．インフラ維持管理への AI 活用ビジョン

図 9.4.2 工学系教育システムの改革（案）＜改革後のシステム＞（「大学における工学系教育の在り方について（中間まとめ）」6）） データサイエンスリテラシー向上：インフラ維持管理技術者学び直しの強化
内閣総理大臣の指示により産学官の叡智を集め縦割りを排し創設された「人工知能技術戦略会議」8)では，総務省・文部科学省・経済産業省が所管する 5 つの国立研究開発法人を束ね、人工知能（AI）技術の研究開発を進めるとともに，AI を利用する側の産業の関係府省と連携し，AI 技術の社会実装が推進されている。その人工知能技術戦略実行計画の中では，AI 時代の到来を踏まえた AI 人材基盤の確保 9)として，国の施策等による AI 人材の追加育成の試算が示されている。試算人数については，「新卒者」による供給を 300 人/年とする一方で，「社会人学び直し」による人材育成を 2500 人/年としており，社会人を対象とした AI 人材育成が，人材規模の面より重要な割合を占めている。
また，未来投資会議における IT 人材・AI 人材育成 10)でも，学校教育において「全学的な数
理・データサイエンス教育の強化により、我が国全体のリテラシーの醸成を加速する」とした上で，社会と連携する高度なデータサイエンススキルを有した人材の育成や社会人学び直しの取組の展開が示されている。
インフラ維持管理分野は，これからの AI・データサイエンスの適用が大きく期待される分野の一つであると考えられるが，他方，数理・統計やデータ活用のスキルを有する人材は，まだまだ少ない。インフラ維持管理分野において，現場や工学知識を獲得している者が，新たに数学や統計学の知識やデータを扱うスキルを修得し，AI の正しい活用に近づける事などにより，早期

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書に AI・データサイエンス活用を可能にするための「社会人の学び直し」による AI 人材育成は，当分野に効率的に AI・データサイエンスの社会実装をもたらすと考えられる。
参考文献
1) Glassdoor: 50 Best Jobs in America, <https://www.glassdoor.com/List/Best-Jobs-in-AmericaLST_KQ0,20.htm>, （入手2018.12.24）.
2) Drew Conway: The Data Science Venn Diagram, <http://www.dataists.com/2010/09/the-data-science-venndiagram>, （入手2018.11.11）.
3) データサイエンティスト協会: データサイエンティストスキルチェックリストver2.00,<https://www.slideshare.net/DataScientist_JP/2017-81179087>, （入手2018.11.11）.
4) 矢吹信喜. (2013). 土木情報学の提唱と土木建築情報学国際会議の設立 (特集 建設情報の国際化).
JACIC 情報, 28(2), 5-12.
5) QS World University Rankings by Subject 2018: Engineering -Civil & Structural<https://www.topuniversities.com/university-rankings/university-subject-rankings/2018/engineering-civilstructural >より主要な大学を抜粋（2018.10.02）
6) 文部科学省「大学における工学系教育の在り方について（中間まとめ）」について< http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/koutou/081/gaiyou/1387267.htm>, （入手2019.1.9）
7) 文部科学省 工学系教育改革精度設計等に関する懇談会とりまとめについて< http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/chousa/koutou/088/gaiyou/1403191.htm>, （入手2019.1.9）
8)

NEDO: AI ポータル, <https://www.nedo.go.jp/activities/ZZJP2_100064.html>, （入手 2018.12.24）

9)

人工知能技術戦略会議: 人工知能技術戦略実行計画（案）概要, <https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/jinkochino/7kai/siryo2.pdf>, （入手 2018.12.24）

10) 未来投資会議: ＡＩ人材育成について, 平成 30 年 4 月 4 日（第５回）構造改革徹底推進会合「企業関連制度・産業構造改革・イノベーション」会合（雇用・人材）, 資料 4,< https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/suishinkaigo2018/koyou/dai5/siryou4.pdf >,（入手 2018.12.24）

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10．データセット

10. データセット
10.1 はじめに 近年における深層学習を例とした AI 技術の隆盛は目覚ましく，各種の学術・産業分野における応用がここ数年で急速に進んでいる，医学における画像診断の支援，自動車の自動運転における走行環境の認識，音声アシスタントシステムや機械翻訳の機能の高度化，ロボットや機械の動作制御といった分野では既に大きな成果が挙げられており，今後も基礎技術の革新と適用領域の拡大が予想されている 1)。
 AI が実現する画像認識などの技術は，土木工学分野においても構造物の劣化個所の検出，災害時における都市被害の把握など，様々な場面での利用が検討されている 2), 3)。また，AI 技術を利用した情報処理の自動化は，日本における i-Construction 推進の潮流の中で，CIM の導入など
によりデジタル化された情報や各種のセンサーにより取得されるデータを効率的に処理し，有益な情報を生成する上で今後大きな役割を果たすことが期待される。このような，土木工学上のビッグデータの創出と情報学的アプローチによる情報処理を従来の土木工学技術と融合させた技術
領域は，土木情報学やインフラ・インフォマティクスと総称される。土木情報学やインフラ・イ
ンフォマティクスの高度化は土木工学分野における今後の重要な取り組みと認識されており 4)，AI 技術の応用はこのための有力なアプローチの 1 つとみなすことができる。

6)

 深層学習手法に代表される，近年に活用の進む AI 技術の多くは，人間がこなすような様々な知的作業（タスク）を計算機に実行させるためのアプローチである，機械学習モデルの 1 種に分類される。機械学習モデルの構築には，既存のデータを元にタスク処理の性能を向上させる「学習」と呼ばれるプロセスを採ることが一般的であり，学習に用いられる既存データは教師データ
や訓練データと呼ばれる。高いタスク処理性能を有する機械学習モデルの構築には適切な学習を経る必要があり，そのためには質・量の良好なデータの準備が重要となる。特に，深層学習モデ
ルは多量のデータの存在を前提としていることから，今後の AI 技術の発展のためには目的やタ
スクに応じたデータの整備が大きな役割を果たすと考えられる。
 そこで本章は，AI 技術研究におけるデータの役割と様々な分野におけるデータの活用事例を概観し，土木工学分野における AI 技術活用のためのデータの整備・構築に向けた考察を行う。
なお，本章の以降では，機械学習モデルの学習のために整備されたこのようなデータの集合をデータセットと称する。
参考文献
1)

情報処理推進機構：AI 白書 2017，角川アスキー総合研究所，2017.

2)

全邦釘，井後敦史，南免羅裕治，黒木航汰，大窪和明：車載カメラにより撮影された舗装
画像からのディープラーニングによるひび割れ率評価土木学会論文集 E1, Vol.73，No.3，pp.
I_97 - I_105，2017.
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149

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

3)

利根川 凛, 飯塚 博幸, 山本 雅人, 古川 正志, 大内 東,：被災がれき量推定に向けた畳み込
みニューラルネットワークを用いた倒壊建造物の自動抽出, 情報処理学会論文誌, Vol.57,
No.6, pp. 1565-1575，2016.

4)

日本経済団体連合会：Society5.0 実現による日本再興
http://www.keidanren.or.jp/policy/2017/010.html

5)

内閣府 次世代インフラ戦略協議会 第 12 回資料
http://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/juyoukadai/infra_fukkou/12kai/siryo4-1.pdf

6)

国土交通省 国土交通技術行政の基本政策懇談会 第 1 回配布資料
http://www.mlit.go.jp/common/001239117.pdf

10.2 機械学習研究におけるデータセット
10.2.1 データセットの利用 機械学習モデルが実行することのできるタスクには，ある画像が何を表したものかを判別するなど，データをいくつかのカテゴリに仕分ける「分類」と呼ばれるものや，過去数日の気象情報
から次の日の気温を予測するなど，連続的な数値を予測する「回帰」と呼ばれるものなどがある（図 10.2.1）。こうしたタスクの多くは，モデルに入力されるデータを x，出力されるデータを y
とおいたときに，y = f(x)として x から適切な y を求める問題として形式的に記述することが出来る。このとき，教師データとして予め x と y のペアを複数用意しておき，教師データの入出力関係が再現されるように f(·) を決定することが機械学習モデルの学習であり，このような入出力
関係の学習は教師あり学習と総称される。前述のように，機械学習のタスクの多くは教師あり学習であり，応用上の様々な問題もまた教師あり学習の枠組みの中で捉えることができる。教師あり学習に用いるデータセットは，入力データに加えて個々のデータに対する望ましい出力値（例えば，画像 A は「犬」の画像，画像 B は「猫」の画像，といったような分類結果）がペアとして準備される（表 10.2.1）。

図 10.2.1 AI 技術，機械学習，深層学習の関係と，機械学習が対象とするタスクの例

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10．データセット

表 10.2.1 教師あり学習におけるタスクと教師データの例．

教師あり学習のために，ある種のラベル付けがなされたデータセットを対象の問題に応じて用意することは大きなコストを要するものの，いくつかの分野では特定の問題に対するデータセットが研究開発のための基礎資料として大規模に整備され，オープンデータとして広く公開されることがある。こうしたデータセットは，実際に当該分野での各種の機械学習モデルの学習に用いられるほか，複数の機械学習モデルの性能を比較するベンチマークテストに利用されることもある。また，多数の教師データが必要となる深層学習モデルが多用される近年では，規模の大きな一般的なデータセットを用いて予めモデルを事前に学習させた後，対象としている問題に応じたデータセットを改めて学習させる，転移学習や Fine-tuning と呼ばれる技法のために利用されることも多い 1)。
 特定の分野における AI 技術の発展においては，上記のようなデータセットの整備は大きな役割を果たしている。以下に，いくつかの分野におけるデータセットの整備・活用事例を示す。
10.2.2 研究分野におけるデータセット活用の事例
(1) 情報学分野
 画像処理や自然言語処理などの基礎技術を扱う情報学分野では AI 技術が広く研究されており，研究を支えるデータセットの構築が進んでいる。下記に挙げたデータセットの多くは研究者グループが独自に構築したものである他，一部のデータセットは利用者からのデータ提供を受けながら現在も整備が進んでいる。
UCL Machine Learning Repository2)は，様々なタスクやデータ種別，学術分野に応じた多様なデータセットを提供しており，1987 年から現在に至るまでデータの整備と追加が進められている。MNIST3)は手書きの数字をデジタル化したデータセットであり，文字認識の分野だけでなく
機械学習一般の例題にも用いられるなど広く知られたものとなっている。ImageNet4)は，1,000 万を越える数の画像と，各画像に写る事物の名称をラベル付けした結果から構成されたデータセッ
トで，画像認識を行う機械学習モデルの学習やベンチマークテストなどに活用されている。自然
言語処理分野では，文章資料を体系的に収集・構造化し言語学的な情報を付記したコーパスと呼ばれるデータセットが言語ごとに構築され例えば 5), 6)，研究に活用されている。音声認識分野や行
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

動認識分野においても，それぞれ発話コーパス 7)・行動認識コーパス 8)と呼ばれる，分野ごとの基礎データに情報を付記したデータセットが構築され，広く用いられている。
(2) 医学・バイオインフォマティクス分野
 医学分野においては，画像診断や予後予測，治療機器の自動制御といった領域において AI 技術の活用の可能性が検討されている 9)。また，DNA 配列などの生物学上のデータを情報科学的手法によって分析するバイオインフォマティクス分野 10)においても，機械学習手法を用いた分析技術の高度化が進んでいる 11)。こうした技術を発展させていくうえで大規模なデータセットの構築は不可欠なものであると認識されており，構築に当たってはデータの標準化や匿名化に加え，データ規模の確保とそのための仕組みづくりが課題として挙げられている 9), 12)。
 具体的なデータセットの事例として，以下のものが挙げられる。MedPix は米国国立医学図書館が提供する，診断結果がラベル付けされた医療診断画像約 60,000 枚から構成されるデータセットであり，利用者からのデータ提供を受けながら現在も情報収集が続けられている 13)。放射線医学領域では，治療のために投与された放射線量分布と治療結果（臨床成績）の関係が 7 年に渡って収集され，大規模なデータ解析を実現させている 14)。日本国内においては，医療分野における複数の学会が主導して全国から画像診断結果などを収集することにより，AI 研究への利活用を見据えた大規模な診断画像等のデータベースの構築が進んでいる 15)。また，バイオイン
フォマティクス分野では，日本 DNA データバンク 16)や米国生物工学情報センター17)といった組織が国際的に情報を提供しあいながら，DNA 配列とその解析結果を組み合わせたデータセット
を継続的に整備している。
(3) 工学分野
 工学分野において AI 技術の導入の効果が注目されている事例の一つとして，マテリアルズイ
ンフォマティクスが挙げられる。マテリアルズインフォマティクスは，計算科学的手法やデータ科学手法の応用によって，新材料の開発などの材料研究開発を効率的に行おうとする研究分野である。同分野では，データ解析手法の開発とともに大規模なデータセットの蓄積が重要視されており，世界各国で研究開発のためのデータセットの構築が進められながらも，現在でもデータ量の不足やデータ共有のためのデータ形式・プラットフォームの整備が課題として指摘されている18)。データセット構築の取り組みの例として，米国国立標準技術研究所（NIST）が運用するMaterials Data Repository は，NIST や他の研究機関が実施した実験データや材料開発データを集積し，公開している 19)。日本においても，物質・材料研究機構が様々な材料に対するデータの蓄積と公開を行っている 20)。更に，今後の研究開発の発展に向けて，研究機関間や国際的な協調によるデータセット整備の必要性と，実現のための課題が議論されている。
 AI 技術の工学的な応用が進む分野のもう一つの事例として，自動車の自動運転技術の研究が挙げられる。自動車の運転に必要とされる認知・判断・操作の各タスクを実行する AI の開発に向けて，日本を含む各国や主要な自動車メーカーは大規模に研究開発を実施している 21)。運転
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

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10．データセット＜教育用データ提供システムの提供機能(案)＞・ データ共有・参照機能
・ Open data 方式で、外部データを参照するポータルサイト機能
・ 各データについて、データ種類や分野等のタグを付与できる「タグ付け」機能
・ 利用実績をログとして記録する機能
・ 利用実績に基づくタグ付けと逆引き機能
・ 利用実績のログから、逆引きを可能とする機能
データに対するタグ付け機能では，上で述べたタグを個々のデータに対して付与する機能であり，これを用いて，各種のタグから，対応するデータを探すことができる。例えば，カリキュ
ラムにおける特定の手法において，どのようなデータが利用できるのか，対応するデータを検索可能となる。
以上のような機能を有するデータ共有の仕組みとしては，open data の取組みが最も近いと考えられ， open data において多く用いられるデータ共有プラットフォームを活用し，開発を進めている。共有用データについては，サーバに固定的に登録するのではなく，他のサーバに格納されているデータのリンクを示す「ポータル」の役目を担う。また，上で挙げたタグによるデータのフィルタリング機能やデータに対する説明を付記する機能も提供することが可能である。
(3)情報共有のプラットフォーム
AI 技術の研究においては，上記のような各種のデータセットの存在に加えて，データ分析のための技術や具体的なツールの多くが広く公開され容易に利用できることもまた，研究開発を加速させる要因となっている。arXiv37)は査読前の論文を投稿・共有可能なウェブサービスであり，機械学習モデルに関する近年の最新技術は，学術誌に公開される前に arXiv 上で発表される動向が見られる。また，機械学習モデルを実装したソフトウェアやプログラムコードを共有する
ウェブサービスである GitHub38)の活用も進んでいる。更に，ウェブサービス Kaggle39)では，様々な分野の企業や研究者が所有するデータとデータに関わる課題を自由に投稿し，当該の課題に対する機械学習モデルをコンペティション形式で募集する仕組みが提供されている。
データセットを含む，機械学習技術に関わる各種の情報や技術を公開・共有し，当該分野に人材を集めるこうした動向は，「集合知のプラットフォーム形成」と称されている。日本においても，データチャレンジと呼ばれるコンペティションの開催による人材・アイデアの集積や，データの共有プラットフォームを提供するコンソーシアムの設立が進んでおり，土木工学分野においてもこのような潮流が見られる 40)-42)。

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

参考文献
1)

中山英樹：深層畳み込みニューラルネットワークによる画像特徴抽出と転移学習．信号処理学会技術研究報告，Vol.115，No.146，pp.55-59，2015．

2)

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http://archive.ics.uci.edu/ml

3)

LeCun, Y.: THE MNIST DATABASE of handwritten digits
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

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5)

国立国語研究所：コーパス一覧
https://www.ninjal.ac.jp/database/type/corpora/

6)

Corpus of Contemporary American English
https://corpus.byu.edu/coca/

7)

Fisher, W. M.: The DARPA Speech Recognition Research Database: Specifications and Status,
Proceedings of DARPA Workshop on Speech Recognition, pp. 93-99, 1986.

8)

Kawaguchi, N., Ogawa, N., Iwasaki, Y., Kaji, K., Terada, T., Murao, K., Inoue, S., Kawahara, Y., Sumi,
Y. and Nishio, N.: HASC Challenge: Gathering Large Scale Human Activity Corpus for the RealWorld Activity Understandings, Proceedings of the 2nd Augmented Human International Conference,
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9)

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pp.N1-N3，2017．

10) 乃木篤，香月祥太郎：バイオインフォマティクスの技術動向，科学技術動向，No.22，
pp.15-21，2003．
11) 山西芳裕：バイオインフォマティクスやケモインフォマティクスにおける機械学習，人工知能，Vol.30，No.2，pp.224-229，2015．
12) 馬込大貴：医療データベースを用いた機械学習，医学物理，Vol.36，No.1，pp.39-41，
2016．
13) United States The National Library of Medicine: MedPix
https://medpix.nlm.nih.gov/home
14) Robertson, S. P.,Quon, H., Kiess, A. P., Moore, J. A., Yang, W., Cheng, Z., Afonso, S., Allen, M.,
Richardson, M., Choflet, A., Sharabi, A. and McNutt, T. R.: A data‐mining framework for large scale
analysis of dose‐outcome relationships in a database of irradiated head and neck cancer patients,
Medical Physics, Vol. 42, Issue 7, pp.4329-4337，2015.
15) 末松誠：AI による画像診断支援に向けた研究の進捗状況について
https://www.mhlw.go.jp/content/10601000/000337598.pdf

156
156

10．データセット16) DNA Data Bank of Japan
https://www.ddbj.nig.ac.jp/index-e.html
17) Benson, D. A., Cavanaugh, M., Clark, K., Karsch-Mizrachi, I., Lipman, D. J., Ostell, J. and Sayers, E.
W.: GenBank, Nucleic Acids Research, Vol. 41, Issue D1, pp.D36-D42, 2012.
18) 知京豊裕：マテリアルズインフォ―マティクスの現状と課題，情報知識学会誌，Vol.27，
No.4，pp.297-304，2017．
19) NIST Materials Data Repository
https://materialsdata.nist.gov/20) NIMS 物質・材料データベース
http://mits.nims.go.jp/
21) 我妻広明：人工知能による運転支援・自動運転技術の現状と課題，計測と制御，Vol.54，
No.11，pp.808-815，2015．
22) 内閣官房 IT 総合戦略室：自動運転の実現に向けたデータ基盤整備の方向（案），2017．
（内閣官房 IT 総合戦略本部 データ活用基盤・課題解決分科会 道路交通ワーキングチー
ム第 3 回会合資料）
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/senmon_bunka/detakatsuyokiban/dorokotsu_dai3/siryou4.pdf23) 数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム 教育用データベース分科会
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/activities3.html
24) 北海道大学, 数理・データサイエンス教育研究センター(Education and Research Center for
Mathematical and Data Science): < https://www.mdsc.hokudai.ac.jp/>, （入手 2019.01.4）
25) 独立行政法人 統計センター：教育用標準データセット
https://www.jishin.go.jp/database/portal/.
26) 総務省：人口総数：『国勢調査』
http://www.data.go.jp/data/dataset/cao_20150109_0014
27) 経済産業省：全産業活動指数 時系列データ
http://www.data.go.jp/data/dataset/meti_20140901_1053
28) Data.go.jp
http://www.data.go.jp/
29) 人文学オープンデータ共同利用センター：日本古典籍データセット
http://codh.rois.ac.jp/pmjt/30) ヤフー（株），NII：Yahoo!知恵袋データセット
http://www.nii.ac.jp/dsc/idr/yahoo/chiebkr2/Y_chiebukuro.html
31) 文部科学省研究開発局：地震データ
https://www.jishin.go.jp/database/portal/
32) 文部科学省：UME-ERJ
http://research.nii.ac.jp/src/UME-ERJ.html
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

33) 文部科学省：UME-JRF
http://research.nii.ac.jp/src/UME-JRF.html
34) Coates, A. et. al.: STL-10 dataset
http://ai.stanford.edu/~acoates/stl10/.
35) Krizhevsky el. al.: CIFAR-10
http://www.cs.utoronto.ca/~kriz/cifar.html
36) KIT：the KIT Whole-Body Human Motion Database
https://motion-database.humanoids.kit.edu/.
37) arXiv
https://arxiv.org
38) GitHub
https://github.com/
39) Kaggle
https://www.kaggle.com/
40) 土木学会：インフラデータチャレンジ
http://jsce-idc.jp/
41) 公共交通オープンデータ協議会
http://www.odpt.org/
42) 気象災害軽減コンソーシアム
http://www.bosai.go.jp/ihub/conso/index.html
10.3 土木工学分野におけるデータセット構築に向けた考察
10.3.1 応用が想定される分野例 前述の諸分野に加え，土木工学においても AI 技術は急速に利用が進んでいる傾向にある。以
前から機械学習技術が活用されている領域を含む様々な分野において，専門技術者が行ってきた人的な判断を AI による自動判断に置き換える手法や，様々なデータに基づいて判断や予測を高精度化させる手法の研究が進んでいる。また，深層学習を代表とした近年の技術革新により，これまでは機械学習が適用されてこなかった分野での新たな応用も徐々に進みつつある。以下では，データセットの整備が有効と考えられる土木工学内の研究分野について，具体的な研究事例を示しながら述べる。
 維持管理分野においては，構造物の撮影画像や打音検査結果といったセンシング結果から，コンクリート中のひび割れなど，構造物に生じた変状を自動検出する技術の開発が近年に至るまで多くなされてきている例えば 1)-3)。技術者の不足と劣化構造物の増大が進む現代において，構造物の検査を効率化するこうした研究を促進させることは極めて重要であり，研究のための基礎デー
タとして，また各研究成果の客観的な評価に用いるベンチマークとして，対象とする変状やセン
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10．データセット

シング手法に応じたデータセットを整備することは大きな役割を果たすと期待される。
 防災分野では，自然災害による被災状況を把握する技術として，人工衛星や UAV 等から取得されるリモートセンシングデータから，地震時や土砂災害時における被災状況を検知する手法の開発が進んでいる例えば 4),5)。また，特に気象災害に関しては，現状の把握だけでなく災害の発生を機械学習手法によって予測する試みも行われており，深層学習などの近年の手法が有する高いタスク処理性能の活用が進んでいる 6)-9)。こうした研究においては，これまでに蓄積された被災地域のセンシングデータや，過去における気象条件のデータが本質的な役割を果たすことから，様々な主体が有しているこうしたデータの公開や整備が進むことは重要である。また，災害時のデータは平常時のデータに比較してその数に限りがあることから，平常時のデータのみの学習から異常を検知する，異常検知などの教師なし学習手法 10)の適用を想定したデータセットの整備を行うこともまた，新たな研究の創発を推進すると考えられる。
 交通・計画分野では，広く自動運転技術の実現において AI 技術が活用されている他 26)，交通流のマクロな推定におけるデータ同化手法の利用 11)など，交通情報に関する大規模なデータを活用した研究が行われている例えば 12),13)。また，公共交通に関するデータがオープン化されることによる新たなサービス展開の現状や可能性が論じられており 14)，交通ビッグデータとも称される多様な交通情報に関するデータの整備と活用は，今後もこうした研究の潮流を支えていくものと考えられる。
 環境分野においては，前述のように気象予測において AI 技術の活用が進んでいる他，リモー
トセンシングデータから森林の植生分布などの地球環境状態を推定する手法へも AI 技術の応用がなされている例えば 15)。リモートセンシング技術に対する AI の活用は強く有力視されており
16),17)，環境リモートセンシングにおいても今後の研究の発展と必要なデータの整備が期待される。
10.3.2 土木工学におけるデータセットの事例
 上記のように，土木工学上の様々な分野において AI 技術の活用が進んでおり，対応したデー
タセットの構築や公開も進んでいる。維持管理分野では，Maeda らは複数の地方公共団体の協力の下で，舗装道路の変状に関する撮影画像のデータセットを構築・公開し，深層学習の教師デー
タとしての有効性を検証している 18)。また，米国では全土の高速道路橋に関する点検結果を毎
年整理・公開しており 19)，研究開発に活用されている例えば 20),21)。また，防災分野では，気象庁や防災科学技術研究所をそれぞれ中心としたコンソーシアムが過去の気象データに関する情報の整理・公開を行っている 22),23)。交通計画分野では，公共交通に関する種々のデータをオープン化すると共に，API 等を整備することで利用性の高いデータベースの基盤の構築が図られている24)。環境分野では，人工衛星から取得されたリモートセンシングデータや分析結果が徐々に公開される潮流にある 25)。また，土木学会では維持管理や防災に関わるデータを広く公開・共有
し，課題解決のアイデアを競うコンペティションを開催することにより人材・アイデアの集積を図る，インフラデータチャレンジと称する取り組みが行われている 26)。
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

10.3.3 データセットの整備方策
 前述のような研究分野で AI 技術の活用が進むうえでは，他の学術分野と同様に機械学習に用いられるデータセットの整備は不可欠であると考えられる。このようなデータセットに求められる性質として，十分な規模での学習を実現するデータの大規模性や，機械可読であり取り扱いの容易な一定のフォーマットであること，データ品質が客観的に担保されていることはいずれも重要なものである。そこで，このような性質を有したデータセットを今後整備していくに当たり，データ規模の確保，データフォーマットの整備，データ品質の担保という 3 つの観点から，デー
タ整備の方策を考察する。
(1) データ規模の確保
機械学習モデルの学習に用いられるデータセットには，一般に十分な数のデータが含まれていることが求められる。これは，少ない数のデータに対して学習を行った場合，学習したデータに対して過剰に適合してしまうために，未知のデータに対する適合性能が失われる過学習（過剰適合）と呼ばれる現象が生じるためである（図 10.3.1）．また，近年に応用の進む深層学習は大規模なデータの存在を前提とした技術であり，適切な機械学習モデルの構築においては現状では多くの場合においてデータの大規模性が求められる。

図 10.3.1 データ集合への回帰を例とした場合の過学習のイメージ．教師データに対して過剰に適合した結果，実際のデータ分布から乖離した回帰曲線が得られる（文献 27)を元に作成）
大規模なデータセットの構築のためには，研究者や研究グループが個別にデータを収集するだけでなく，それらのデータを統合する仕組みを作ることは重要である。そのような仕組みの例
として，UCL Machine Learning Repository28)や MedPix29)は，大学などの公共研究機関が主体となってオンライン上でデータを収集，公開している。また，日本国内の複数の医療関係の学会の協働により，画像診断結果が大規模に収集されたデータベースの構築が進んでいる 30)。データ収集の際は，同じ目的のデータであっても画像の解像度などの属性が提供先ごとに異なる可能性があるため，そうしたメタデータを含めた管理が必要である。また，データ提供者にとってメリッ
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10．データセット

トがあるような仕組みとすることによってデータの提供数を増やした取り組みの例として，
HASC Challenge ではデータの提供者に対してのみ，限定的に全体のデータベースを配布する仕組みを一定期間続けた後，数年後に構築されたデータセットを公開している 31)。一方で，他分野におけるデータセットの構築事例においては，収集されたデータに対する，アノテーションと称されるラベル付与の作業が大きなボトルネックとなっており 30)，専用の支援ツールの開発などによる効率化を図ることも必要になることが考えられる。
また，近年では数値シミュレーションから得られたデータを教師データとして機械学習モデ
ルの学習を行う研究事例も見られる。数値シミュレーションからは，ラベルの付記されたデータを大規模に獲得することが容易であるため，現実のデータと比較しても十分に妥当性のあるデータが得られる分野であれば，このアプローチは非常に有効であると考えられる。そのような研究事例として，維持管理分野では疑似的に作成したコンクリートのひび割れ図を教師データに利用した機械学習モデルを用いて，実際のひび割れ状態からコンクリート部材の余寿命を予測する手法が提案されている 32)。防災分野では，地球シミュレータを用いて仮想的に作成した台風の発
生・発達の気象条件を学習させることにより，台風の発生する前段階を高精度に検知する手法が開発されている 33)。
構造物の変状や都市の被害など，正常時に比較したときの何らかの異常を検知しようとする
応用事例においては，正常時のデータに対して異常時のデータが本質的に得られにくいという問題がある。このような事例に対しては，正常時のデータは比較的大規模に獲得しやすいことを踏
まえ，正常時のデータのみからモデルを構築して異常を検知する，異常検知などの教師なし学習
手法 34)や半教師学習手法の適用を想定したデータセットの整備を行うことにも大きな検討の余地がある。
(2) データフォーマットの整備 機械学習モデルの構築に用いられるデータセットは上記のように大規模なものが多く，そのようなデータの取り扱いにおいては機械可読なフォーマットでデータセットが提供されることは必須である。そのような目的において，csv や xml などのフォーマットや，メタデータを含む画像であれば tiff フォーマットを利用するなど，一般的に広く用いられるフォーマットを利用する
ほか，当該のデータセットに特化したデータフォーマットを新たに策定することも有効である31)。また，個々のデータのフォーマットに配慮することに加え，データ名に通し番号を付記するなど，統一的なルールの下でデータ名が設定されていることは，データセットの可読性を向上させるものである。
 一方で，様々な主体から提供されるデータを元にデータセットを構築する際は，前述のように各データのフォーマットが統一されないことも多い。このような場合においては，データ数が少ない場合はデータの管理主体がフォーマットを統一することもできるが，データが増え続けるよ
うな場合にはフォーマットの異なる部分をメタデータとして提供する仕組みを設けることにより解決する方が望ましいと考えられる。
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書(3) データ品質の担保 機械学習モデルの適切な学習においては，教師データそのものが正当なものであることは前提とされるべき重要な条件である。教師あり学習であれば，データの入出力関係に誤りや不明確な点のないことが重要となるが，そのようなデータの品質が実質的に確保されるように，データセットの構築時には十分に注意が払われる必要があることに加えて，特に分野内で広く用いられるデータセットである場合は，専門家や専門機関によってデータ品質が客観的にオーソライズされていることも重要であると考えられる。そのためには，後述するようにデータの管理方法についても留意される必要がある。
 また，特定の重要構造物に関する維持管理データや個人単位の交通移動情報などについては，
データの匿名化が求められることが予想される。データの匿名化には，個体の特定が不可能であるようにデータの値を削除，あるいは変換する必要があるが，一方で固有の情報はタスク処理において重要な場合もある。例として，コンクリート構造物の経年劣化状況を推定する際は，海岸からの距離などの位置情報は大きな情報となる一方で構造物の特定につながる恐れがある。一般にデータの匿名化において汎用的な手法はないとされており，データの特徴や用途に応じてどの値をどのように操作して匿名化するかは，事例に応じた判断が必要である（図 10.3.2）。

図 10.3.2 橋梁床版の撮影画像に対する匿名化処理事例のイメージ
参考文献
1)

山口哲夫，森濱和正，笠井芳夫：コンクリート床版の裏面のひび割れの検出，コンクリー
ト工学年次論文報告集，Vol.19，No.1，pp.1345-1350，1997．

2)

岡田賢，上條哲平，石川稜威男：ニューラルネットワークを用いた打音の特徴抽出，電子情報通信学会技術研究報告，応用音響，pp.1-6，2002．

3)

Christian, K., Kristina, G., Varun, K., Burch, A. and Paul, F.: A review on computer vision based defectdetection and condition assessment of concrete and asphalt civil infrastructure, Advanced Engineering
Informatics, Vol.29, No.2, pp.196-210, 2015.

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10．データセット

4)

Mansouri, B. and Hamednia, Y.: A Soft Computing Method for Damage Mapping Using VHR Optical
Satellite Imagery, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote sensing,Vol. 8, No.10, pp.4935-4941, 2015.

5)

Kamilaris, A. and Prenafeta-Boldu, F. X.: Disaster Monitoring using Unmanned Aerial Vehicles andDeep Learning, arXiv, 2018.

6)

一言正之，櫻庭雅明，清雄一：深層学習を用いた河川水位予測手法の開発，土木学会論文
集 B1（水工学），Vol.72，No.4，pp.I_187-I_192，2016．

7)

白山晋，柴田亮：深層学習を用いた竜巻発生予測に関する研究，計算力学講演会講演論文
集，Vol.29，213，2016．

8)

Shi, X., Chen, Z., Wang, H., Yeung, D.Y., Wong, W.-K. and Woo, W.C.: Convolutional LSTM
Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting, arXiv, 2015.

9)

林政行，Rafik Hadfi，伊藤孝行：深層学習を用いたマルチモーダル学習による降水量予測，情報処理学会第 78 回全国大会講演論文集，pp.369-370，2016．

10) 井出剛，杉山将：異常検知と変化検知，講談社，2015．
11) 澤田茜，川辺拓哉，白須瑛紀，佐々木邦明：パーティクルフィルタを援用した観測 OD とシミュレーションを融合した OD 推計手法，土木学会論文集 D3（土木計画学），Vol.73，
No.5，pp.I_579-I_588，2017．
12) 野津直樹：ビッグデータによる観光動態分析，人工知能，Vol.31，No.6，pp.850-857，
2016．
13) 細江美欧，桑野将司，谷本圭志：非負値テンソル因子分解を用いた交通系 IC カードデータ
からの移動パターンの抽出に関する研究，都市計画論文集，Vol.53，No.3，pp.1320-1326，
2018．
14) 伊藤昌毅，瀬崎薫：公共交通オープンデータムーブメントを作る，情報処理学会デジタル
プラクティス，Vol.9，No.1，2018.
15) 村上拓彦，望月翔太：リモートセンシングによる植生マッピング，日本生態学会誌，
Vol.64，No.3，pp.233-242，2014．
16) 奥村俊夫：リモートセンシング技術における AI 活用に向けた取り組み
https://www.restec.or.jp/ja/wp-content/uploads/2018/06/R_20180613-05.pdf17) Zhu, X.X., Tuia, D., Mou, L., Xia, G.-S., Zhang, L., Xu, F. and Fraundorfer, F.: Deep Learning in
Remote Sensing: A Comprehensive Review and List of Resources, IEEE Geoscience and Remote
Sensing Magazine, Vol.5, No.4, pp.8-36, 2017.
18) Maeda, H., Sekimoto, Y., Seto, T., Kashiyama, T. and Omata, H.: Road Damage Detection andClassification Using Deep Neural Networks with Smartphone Images, Computer-Aided Civil andInfrastructure Engineering, Early View(online), 2018.
https://doi.org/10.1111/mice.12387

163
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

19) National Bridge Inventory
https://www.fhwa.dot.gov/bridge/nbi.cfm
20) Al-Radaideh, A., Al-Ali, A. R., Bheiry, S. and Alawnah, S.: A Wireless Sensor Network Monitoring
System for Highway Bridges, 2015 International Conference on Electrical and Information
Technologies, pp.119-124, 2015.
21) Alipour, M., Gheitasi, A., Harris, D.K., Ozbulut, O.E. and Barnes, L.E.: A data-driven approach forautomated operational safety evaluation of the National Inventory of Reinforced Concrete SlabBridges, Transportation research board 95th annual meeting, 2016.
22) 気象ビジネス推進コンソーシアム
https://www.wxbc.jp/
23) 気象災害軽減コンソーシアム
http://www.bosai.go.jp/ihub/conso/index.html
24) 公共交通オープンデータ協議会
http://www.odpt.org/
25) 宇宙航空研究開発機構 ALOS-2・ALOS データセット
https://www.eorc.jasdfaxa.jp/ALOS/dataset/dataset_jindex.htm
26) 土木学会：インフラデータチャレンジ
http://jsce-idc.jp/
27) Bishop, C. M.: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2010.
28) Dua, D. and Efi, K. T.: UCI Machine Learning Repository
http://archive.ics.uci.edu/ml
29) United States The National Library of Medicine: MedPix
https://medpix.nlm.nih.gov/home30) 末松誠：AI による画像診断支援に向けた研究の進捗状況について
https://www.mhlw.go.jp/content/10601000/000337598.pdf31) Kawaguchi, N., Ogawa, N., Iwasaki, Y., Kaji, K., Terada, T., Murao, K., Inoue, S., Kawahara, Y., Sumi,
Y. and Nishio, N.: HASC Challenge: Gathering Large Scale Human Activity Corpus for the RealWorld Activity Understandings, Proceedings of the 2nd Augmented Human International Conference,
27. ACM, 2011.
32) 櫻井彰人，田中泰司：AI 活用によるコンクリート床版の余寿命予測技術
https://www.jst.go.jp/sip/event/k07/pdf/k07_event20180719_2-3.pdf33) Matsuoka, D., Nakano, M., Sugiyama, D. and Uchida, S.: Detecting the Precursor of Tropical Cyclone
using Deep Neural Networks, Proceedings of the 7th International Workshop on Climate Informatics,
pp. 73-76, 2017.
34) 井出剛，杉山将：異常検知と変化検知，講談社，2015．

164
164

10．データセット

10.4 維持管理分野におけるデータセット整備に関する考察
 一般的に，インフラ管理者は，保有するアセット（施設）を管理するために台帳を作成するとともに，施設に対する点検を行った際には点検履歴を，補修や更新を行った際には補修・更新履
歴をそれぞれ記録，蓄積している。近年では，アセットマネジメントに対する管理者の意識の向上や記録媒体に関する技術革新・低価格化などに起因して，台帳，点検履歴，補修・更新履歴が電子データなど機械判読可能な形式で保存されている場合も少なくない。これらのデータを用いて，統計モデルや AI 技術により，過去の施設のパフォーマンス評価，将来の劣化予測などが可能となり，多くの研究が蓄積されている 1)。その際には，管理する施設群の劣化状態の統計量（例えば，健全度や変状度の期待値）の時間的推移をモデル化するようなマクロな視点でのアプ
ローチも考え得るが，一般的には，個々の施設に対してその施設の劣化状態の時間的推移をモデ
ル化するというミクロな視点でのアプローチが一般的であろう。その際には，図 10.4.1 に模式図として示すように，個々の施設における供用開始時点，点検において劣化・故障が確認できなかったという事象とその点検時点，点検において劣化・故障が確認されたという事象とその点検時
点，劣化・故障に対して補修・更新を行った場合のその工法と時点，に関する情報が時系列的に整理され分析において利用可能である必要がある。すなわち，同図において，全ての施設で τa,b
が観測・記録され分析に利用できる状態である必要がある。その際，補修履歴に関しては，当該補修履歴に掲載されている補修以外は実施されていない，すなわち，実施された補修が全て漏れなく補修履歴に記録されていることを保証できるような体制が必要となる。そうでなければ，実際には補修が実施された施設に対して，補修が実施されていないとすることに起因して，当該施設の寿命を過大評価してしまう可能性がある。当然のことながら，補修の際の工法や費用に関する情報も記録しておくことにより，例えば，予防保全の方が事後保全と比較してどの程度実際の補修費用が低いのか，などアセットマネジメントの改善，高度化に対して有用となる情報が獲得できることは言うまでもないが，この点はここでは詳細には言及しない。
現時点

施設1

供用
開始

施設2

供用
開始

施設3

供用
開始

 1,1

供用
開始

故障

時間

 1, 2

 2,1
 3,1

故障

供用
開始

 3, 2…
図 10.4.1 施設の劣化・故障の観測イメージ
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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

AI 技術は膨大なデータから劣化過程や変状形態に関する有益な情報を獲得するために有用となると考えられるが，それと同時に，AI 技術はデータの持つ特性を視覚的に理解しやすい集約化された情報に変換しているに過ぎない点には留意すべきである。すなわち，データにシステム的なバイアスが内在しているような場合では，当然のことながら AI 技術による分析結果にもバイアスが生じる。このような状況を防止するには，i）劣化している施設のみならず健全な施設に関するデータも網羅的に観測，蓄積する，ii）補修や更新によるデータ欠損，構造的に観測が不可能な施設に関するデータの欠損などに対して，データ欠損構造を明示的にモデル化する 2),3)
ようなシステムを AI 技術に内包する，といった対応が必要となる。
インフラの中には，異なる種類の施設により複合的に構成され，そのパフォーマンスが発揮されているものも少なくない。例えば，道路橋は，舗装構造，床版，橋梁部材の複合的な施設であると考え得る。このような複合的なインフラに対するデータを収集する際に問題となるのが，個々の施設の位置をどのように管理，把握するかであろう。道路橋の例では，舗装構造の点検データはキロポストを用いて管理され，床版や橋梁部材は径間ごとに割り当てられた ID を用いて管理されているのが一般的である。しかしながら，例えば，舗装構造の劣化に起因した漏水が床版の劣化過程に与える影響といった異なる施設間の複合的な劣化事象を分析する際には，このような管理 ID の相違により，異なる施設間の位置の対応関係を把握するのに極めて煩雑な作業が必要となる場合がある。それに対しては，別途，管理 ID の対応関係を整理する，GIS などにより一元的に管理する，といった対策が必要となる。
インフラ管理者が，管理するインフラの劣化要因，劣化過程の分析を行う際には，コンサル
タントなどに外部委託を行う場合も少なくない。また，近年では，PPP，PFI，コンセッション
方式など，インフラの維持管理自体を民間委託する事例も増加してきている。当然のことながら，上述したようなデータは，インフラ管理者のみが理解可能な形式ではなく，第三者が見ても容易に理解可能なように記録，保存されておくことが望ましい。
このように，バイアスがなく，理解が容易で整理されたデータが利用可能であれば，インフラ維持管理における多様な工程において AI 技術が利用可能となるであろう。例えば，点検デー
タから劣化過程を定量化することにより，重点監視施設の検出が可能となる。また，ライフサイ
クル費用最小化問題や社会的便益最大化問題を解くことにより，個々の施設に対する維持管理施策が決定できる。重点監視施設に対しては，施設の劣化を早期に検知するための常時モニタリン
グに近いような劣化検知システムが AI 技術によって構築可能である。さらに，施設がある劣化状態を迎えた場合には AI 技術により重点監視を行うということを，維持管理施策として採用できる可能性もある。そのためには，個々の AI 技術の高度化はもちろんのこと，それらの AI 技
術をどのように組み合わせてアセットマネジメントの目標を達成するかという観点に基づき，マ
ネジメントサイクルを効率的に回すようなシステムを整備することも重要となる。

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10．データセット

参考文献
1)

貝戸清之，小林潔司：ビッグデータによるインフラマネジメント：アセットメトリクスにむけて，土木学会論文集 D3（土木計画学），Vol.70，No.5（土木計画学研究・論文集第 31
巻），pp.Ｉ_21-Ｉ_30，2014.

2)

小林潔司，熊田一彦，佐藤正和，岩崎洋一郎，青木一也：サンプル欠損を考慮した舗装劣化予測モデル，土木学会論文集 F，Vol.63, No.1. pp.1-15，2007.

3)

水谷大二郎：アセットマネジメントにおけるデータ欠損補完と多元的劣化評価に関する研究，博士学位論文，大阪大学，2016.

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インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

11. $, 活用に向けた課題と道筋
11.1 手法とツールについて
本報告書に挙げられたように，深層学習を代表とする近年の AI 技術はインフラ維持管理における様々な応用事例に対する適用が進んでいる。こうした取り組みの成果は実務上での応用が期待されると共に，研究の観点からは AI モデルの深化による一層の性能向上や，解決される課題
範囲の拡大などの潮流が想定される。インフラ維持管理における AI モデルの深化には，当該分野における先見的な知見を活用した発展的なモデルや，対象の事例固有の問題に特化したモデルの構築を行うことは，学術・実務の両面から重要であると考えられる。
一方で，深層学習は大規模なデータからその特性を学習・抽出することに長けているが，データ数が少ない場合に対する適用性や，学習・処理結果の説明性については課題とされている。
深層学習の枠組みの中でこのような課題を解決する研究も進んでいる他，データの規模や質によっては，ベイズ推論や SVM 等，深層学習以外の機械学習モデルを検討することも不可欠であろう。こうした深層学習を含む種々の AI 技術は現在においても急速な発達が進んでおり，その中にはインフラ維持管理分野において応用が期待できるものも多い。こうした最新の研究動向を踏まえながら，インフラ維持管理に適した AI 手法の深化と応用事例の蓄積を重ねていくことは，
今後の AI 活用に向けた重要な活動である。
11.2 データについて
AI 技術が適用される典型的なタスクの多くを含む，教師あり学習に対する AI モデルのための学習データとして，あるいは，様々なモデルの性能を客観的に比較評価するためのベンチマーク
データとして，ラベルの付与されたデータセットを整備していくことも，重要性が増すものと考えられる。既に AI 応用の進む他分野と同様に，個人研究者や研究グループの他，学会や公共の研究機関などがデータを収集・整備して公開することにより，インフラ維持管理分野におけるAI 研究がより活性化すると期待される。
 データセットの整備という点においては，大量のラベルを付与することのコストや，劣化状態などの異常に関するデータが正常データに比較して手に入りにくいというデータ不均衡の問題に対する取り組みもまた期待される。そのような取り組みとしては，ラベル付与の作業を簡単化す
るプラットフォームの整備といった研究の他，ラベルの付与されていないデータを活用する半教
師学習や多量の正常データを活用する教師なし学習の手法が研究されている。こうした手法の応用を想定すると，ラベルの付与されていないデータセットや，正常な例ばかりが収集されたデー
タセットであっても，今後は大きな価値を有するデータとして活用される可能性があり，そのようなデータセットの整備は有意義なものと考えられる。



168

11．AI 活用に向けた課題と道筋

11.3 異分野融合コラボレーションの場
9.4.1 で述べたとおり，AI・データサイエンスの実践に必要とされるスキル「コンピュータやデータを扱うスキル」，「数学や統計学の知識」，「実質的な専門知識」を持ち合わせる人材の育成と，その活躍には大きな期待がある。しかしながら，インフラ維持管理分野において，現場経験や工学知見に基づいた専門的な考察を行うためには，必要となる知識の幅も広く，修得まで長期間を要する場合が多い。また，データの取得やこれを活用する業務も，複数の人や機関がグループを構成し取り組む場合が多い。従って，当分野における AI・データサイエンスの活用においては，全てのスキルを兼ね備える一人の人物で取り組むのではなく，様々な分野の専門家がスキルを提供し，データや語彙を共有し，専門的なチームを構成することにより実践することが有効であると考えられる。
このようなチームによるデータサイエンスは，立場の異なる者同士の共同研究という形態での実施も可能であろう。また，こうした共同研究につながるための議論の場として，学会や専門的研究発表の場も活用され得る。異分野の専門家が交流し，議論を行い，異なる分野の語彙や先端的研究についての理解を相互に深め，融合領域における共同研究の開始が支援されることが期待される。
また，共同研究形式以外にも，データをオープンにし，様々な専門家がデータ活用に挑戦するコンペティション形式による取組も有効であると考えられる。ただし，Kaggle 等の機械学習のコンペティションのように，性能による定量的評価だけでは，インフラ維持管理分野の実用を視野に入れた要求に応えられない事も考えられる。従って，性能を競う「性能部門」だけでな
く，結果の解釈を競う「解釈部門」を設定するなど，コンペティションの実施結果を実用に繋げられる構成とすることも考慮すべきであろう。
データを提供する者とデータ解析に参加する者，さらには結果を解釈する者といった三者が参加するインセンティブを与えられるよう，ここで生まれた成果や参加した実績が表彰や認定を受けるなど，制度設計と連動した仕組みが必要となるだろう。
11.4 制度設計
また，AI を産官学の土木業界全体で活用していくには，技術者や研究者が適切にデ－タサイ
エンスを取り扱うための制度を整備していくことも必要である。
産官で実務に携わる技術者には，9.4.5 で示した学び直しの機会を設ける上で，デ－タサイエ
ンススキルを持つことによるインセンティブを与える制度が有効である。例えば，国家資格である「技術士」において土木技術者は「建設部門」を取得するケースが多いが，「情報工学部門」の取得を推奨し，キャリアアップがはかれるような体制とすることが方策の 1 つとして考えられる。また，「土木学会認定土木技術者資格制度」の中で，「データ科学」や「情報工学」といった資格分野を設けることも考えられる。また土木分野では国土交通省登録資格の制度があり，維持
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
169

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

管理分野と計画・調査・設計分野で 250 にものぼる民間資格が登録されている 1)。このような登録制度の中にデータサイエンスに関する資格が入ることも土木技術者がデータサイエンススキルを持つことへのインセンティブ付与として有効であり，さらにデータサイエンス分野の技術者が土木分野に関わるきっかけになることも考えられる。
また，このような取り組みは「学」とも連動することが有効である。土木工学を教育する高等教育機関(大学・高専)において，データサイエンス，リテラシー教育を取り入れていくことの必要性については 9.4.4 に述べたが，これを促進する制度として，例えば JABEE 認定制度の分野
別個別要件の中にデータサイエンスに関するキーワード（「確率・統計」など）を加えることもあり得る。
その上で，データサイエンスのスキル向上が広まれば，過度に AI・機械学習が適用されてしまう危険性もある。社会インフラのあり方の中で，またデータの整備状況によっては，AI の適用が適していない場合，時期尚早である場合もある。AI 活用が期待される維持管理・設計・施工といった事項毎に，AI 適用指針や要領を整備していくことも必要である。また，多種多様な
ビッグデータを扱う上での，個人個別情報保護に関する技術者倫理は必要であり，これはデータ
ベース整備の取り組み段階など初期段階から，データ使用に関する指針などが必要となるであろ
う。
参考文献
1)

国交省：公共工事に関する調査及び設計等の品質確保に資する技術者資格について<http://www.mlit.go.jp/tec/tec_tk_000098.html>（入手 2018.11.1）


11.5 人と $, の役割分担と協働
11.5.1 $, が得意な処理
近年の AI の技術発展を受け，インフラ維持管理の様々な分野での研究や社会実装の試行が急速に進んでいる。AI の発展には，人の業務に取って代わり得る技術の登場にも大きな期待が集まっている。しかしそれは，現代ではまだ限定的であり，人の能力を全て AI で代替することは現実的ではない。遠い将来を見据え，少なくとも，シンギュラリティと呼ばれる転換点が到来するまでの間は，AI が得意とする分野や処理等を明確に把握し，「人と AI との協働」によるデー
タ活用が必要になると考えられる。これが，AI をインフラ維持管理等の実業務で活用するための大きな条件となるだろう。
AI が得意とする作業内容は，例えば，「定量的でバラツキの無い評価」，「ミスの無い単純作業」，「網羅的な処理」などが挙げられる。
現在の維持管理業務では，定量的かつ充分なデータ量に裏付けされた意思決定は，必ずしも行われていない現場も多い。技術者固有の経験等，いわゆる暗黙知による現場の判断に依存する部分も存在する。それに対し，AI やデータサイエンス等による処理では，直感や主観によるこ


170

11．AI 活用に向けた課題と道筋となく，「定量的でバラツキの無い評価」が可能になると期待できる。
また，人手による作業では，疲労やヒューマンエラーが生じる可能性を排除できないが，AI
や機械では，規定した処理を緻密に実行可能であり，疲労や集中力の低下などは考慮する必要が無く，「ミスの無い単純な作業の長時間の実施」が可能である。
AI 活用時代の到来にあわせて，維持管理業務において検査や診断の記録や計測データ，写真等の大規模なデータの記録が進められているが，このような大規模なデータを対象に，人の目で網羅的な把握を徹底することは，作業の限界を向かえることは明らかである。AI やデータサイ
エンスを活用することにより，定量的な処理をビッグデータに対して「網羅的な処理」を適用し，データ可視化を組み合わせることにより，大規模データを対象とした異常検知や知識発掘が期待できる。このような知識発掘においては，データに基づく相関関係の抽出だけでなく，近年では，因果関係を把握するといった研究も行われている 1)。また，インフラ維持管理分野のデータを対象とするデータサイエンス活用の支援システムの研究開発 2）も進められている。
11.5.2 人が得意な業務
一方で，人が得意なこととしては，例えば「暗黙知の活用」，「意思決定」，「人材評価」などが挙げられる。
データ化されている情報を分析し，ルールを抽出することは AI による処理は得意と言えるが，そもそもデータ化されていない事象については扱うことができない。実際に，人による判断
等では，データ化されていない「暗黙知」が活用されることも多い。例えば，構造物の施工時の具体的な情報については，設計情報と異なる情報もあり，それが構造物毎の個性に繋がっている
場合もある。また，現場で体験した音や振動など，通常はデータ化していない情報から異常などに気づくという事もある。さらに，他分野の経験や知識と知識をつなぎあわせることで異常に気づくという直感的な能力も発揮することがある。
未観測の事象については，AI は予測することができないが，人には，未観測事象についても，他の知識をつなぎ合わせることにより想像力を発揮し，外挿にあたる予測や推測を行える場
合もある。このような能力は，現代の AI による代替は難しいと言えよう。
暗黙知の活用に共通することでもあるが，事業のゴールを見据えた「意思決定」について
も，人でなければ行えない処理であると考えられる。事業目標にあわせた手法選定や，分析結果の性能などの到達目標の設定，結果の業務での活用方法の設計などについては，「人のための社
会をどのように設計したいか」ということや，あるいは，「業務貢献の面で人が満足するかどうか」といった判断が関わるところが大きく，AI には把握できない価値基準を含む場合も多い。
また，人の働きを評価することや，人間関係を評価すること，また，人の好みや相性に係ることについては，一部で研究が行われているものの 3），4），完全な機械化が難しい業務であろ
う。

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
171

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

11.5.3 ே࡜ $, ࡢ༠ാ࡟ࡼࡿຠᯝ
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2) Wakuda, Y., Isobe, M. and Ishikawa, Y.: Data Science Support System for Infrastructure Maintenanceon Cloud, 17th International Conference on Computing in Civil and Building EngineeringICCCBE
2018, 2018.
3) Akhavian, R. and Behzadan, A. H.: Smartphone-based construction workers' activity recognition andclassification, Automation in Construction, Vol. 71, pp. 198-209, 2016.
4) Gong, J., Caldas, C. H. and Gordon, C.: Learning and classifying actions of construction workers andequipment using Bag-of-Video-Feature-Words and Bayesian network models, Advanced Engineering
Informatics, Vol. 25, No. 4, pp. 771-782, 2011.



172

12．執筆者・関係者一覧

12．執筆者・関係者一覧 （＊：$, の 6,3 インフラ維持管理への活用検討プロジェクトチーム）



氏名

章．節


役職

6,3 研究テーマ、研究責任者、その他 矢吹信喜＊

 章



所属

大阪大学 大学院工学研究科 環境・エネルギー

教授

工学専攻
阿部雅人＊

ＪＳＴ イノベーション拠点推進部

岡谷貴之

東北大学 理化学研究所

フェロー
教授

 章  節 橋梁の打音検査ならびに近接目視を代替する飛行ロボットシステムの研究開発
（東北大学 大野和則）


櫻井彰人＊

横浜国立大学 先端科学高等研究院

特任教授

 章  節 道路インフラマネジメントサイクルの展開と国内外への実装を目指した統括的研究            （東京大学 石田哲也）


田中正義


 章  節-,3 テクノサイエンス株式会社 インフラソリューション事業部 大阪技術営業部 技術課星野隼人-,3 テクノサイエンス株式会社 システム技術研究所
インフラ予防保全のための大規模センサ情報統合に基づく路面・橋梁スクリーニ
ング技術の研究開発と社会実装（ＪＩＰテクノサイエンス（株） 家入正隆）


田辺圭一

超電導センシング技術研究組合 6867(5$ 

理事長

 章  節 インフラ劣化評価と保全計画のための高感度磁気非破壊検査（岡山大学 塚田啓二）


村川正宏

 章  節

産業技術総合研究所 情報・人間工学領域

総括企画主幹

人工知能研究戦略部
学習型打音解析技術の研究開発
（産業技術総合研究所 村川正宏）



島田義則

レーザー技術総合研究所

主任研究員



錦野将元

量子科学技術研究開発機構

上席研究員

 章  節北村俊幸量子ビーム科学研究部門 関西光科学研究所



技術員

レーザーを活用した高性能・非破壊劣化インフラ診断技術の研究開発
理化学研究所 緑川克美 



小池義昌

ＮＴＴアドバンステクノロジ（株）

主幹技師



瀬下貴加子

クラウドＩｏＴ事業本部    

主査

 章  節

目黒眞一

主席技師

インフラセンシングデータの統合的データマネジメント基盤の研究開発
（日本電信電話（株） 吉野修一）

173
173

インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書

中村 光


名古屋大学大学院工学研究科土木工学専攻      教授 章  節 近接目視・打音検査等を用いた飛行ロボットによる点検システムの研究開発
（新日本非破壊検査 株  和田秀樹）


 章

土橋浩

首都高速道路（株）

執行役員

学習型打音解析技術の研究開発
（産業技術総合研究所 村川正宏）
高感度近赤外分光を用いたインフラの遠隔診断技術の研究開発
 首都高技術株式会社 津野和宏  章  節野村泰稔＊

立命館大学 理工学部 都市システム工学科 

講師



矢吹信喜＊

大阪大学 大学院工学研究科 

教授

 章  節

環境・エネルギー工学専攻
電源開発（株）よりデータ提供 章  節

全邦釘＊

愛媛大学 大学院理工学研究科 

准教授

ＳＵＳＴＥＲＡよりデータ提供（ 章  節）
 章  節広兼道幸＊

関西大学 総合情報学部

教授

 章  節宮森保紀＊

北見工業大学 工学部 社会環境工学科

准教授

量子科学技術研究開発機構よりデータ提供（ 章  節）
 章  節広兼道幸＊

関西大学 総合情報学部

 章

湧田雄基＊

北海道大学 教授
特任准教授

数理・データサイエンス教育研究センタ－ 章

湧田雄基＊

北海道大学 

特任准教授

数理・データサイエンス教育研究センタ－

矢吹信喜＊


 章

大阪大学 大学院工学研究科 環境・エネルギー

教授

工学専攻
西尾真由子＊ 横浜国立大学 都市イノベーション研究院 
湧田雄基＊

北海道大学 

准教授
特任准教授

数理・データサイエンス教育研究センタ－
福士直子＊

大阪大学 工学研究科 環境・エネルギー工学科
博士後期課程
国際航業（株）技術サービス本部 

174
174



12．執筆者・関係者一覧



ᐑᮏᓫ㸨

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ᅵᮌ⎔ቃᕤᏛ⛉ ᒣ᲍኱Ꮫ ኱Ꮫ㝔་ᏛᕤᏛ⥲ྜ◊✲㒊 ᕤᏛ㒊㛗㇂ᒣ⨾⣖ ❶‪⏣㞝ᇶ㸨

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175
175

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