挑 戦 す る
研 究 開 発 者 た ち川崎敏行
NTT 東日本
ネットワーク事業推進本部
高度化推進部 デジタル技術部門
AI 技術担当 課長

技 術 者 とし て のAI（人工知能）技術を駆使して通信インフラ設備運用の安全性の引き出しを満たし，ならず，社会課題の本質とらえるスペシャルチームを率い，現場社 会を変 革する向上と効率化に取り組む NTT 東日本．地域のお客さまの課題のみ作業や点検作業の安全性の向上に取り組む NTT 東日本 川崎敏行氏に研究開発の実際と研究開発者としての姿勢を伺いました．

AI の象徴的取り組みをめざすスペシャ
ルチーム「AICON」
現在，手掛けている研究開発を教えていただけますでしょうか．

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熟練技術の継承が大きな課題となっており，デジタル化や，デジタルトランスフォーメーション（DX）による現場業務の変革が求められています．
このような背景を受け，私たちは AI（人工知能）や IoT

NTT 東日本は電柱やマンホールといった膨大なインフ（Internet of Things）などの最新技術を活用した効率的ラ設備を有し，各現場の技術者がその点検・保守を行ってなオンサイト保守の仕組みづくりやアクセス・ネットワーいます．これらの多くは人手による作業や書類による運用

ク業務の融合によるオンサイト保守の実現をめざしていまであり，設備の設置場所への移動を含め，多くの時間と労す．また，建設・保全業務が中心だった設備部門について力を要しています．さらに，日本は人口減少や少子高齢化も収益拡大に貢献するためにビジネス分野へ活動の場を広が急速に進行している中，こうした点検，保守に対応するげております．ネットワーク事業推進本部では，業務改革熟練技術者も減少し，業務対応の稼働確保ばかりではなく，の実現をめざし，DX を支える技術に特化した多様な DX

2023.2

チームを設立しています．これまで複数の組織に分かれていた各技術部隊を集約し，DX を実現するためのデータや技術，知識を一元的に蓄積することで，それぞれの技術を高めるとともに，設備系全体の DX 人財育成にも取り組んでいます．

から導入・運用までを担当しています．
具体的にはどのような業務に貢献しているのですか．
AICON では主として物体検知や異常検知の技術開発に取り組んでいます．

私はこのネットワーク事業推進本部に設立されたチーム

物体検知技術は危険作業検知システムに適用されていまの中の AI チーム，AICON（AI Consulting to Opera-す（図 ₁ ）．アクセス系を中心とした設備点検・保守は，tion NW 事業本部）のプロジェクトマネージャー（PM），電柱や鉄塔等の高所での作業も多く，作業従事者は危険とSE，開発技術者として，AI を活用した設備運用関連シス隣り合わせです．そのため，作業従事者だけでなく，後方テム，およびその応用システム（社外向け）の企画・開発支援をするメンバーも現場に同行し，一体となった安全管理が必要です．このため，現地に行く安全パトロール等では，安全管理のための担当者を増員しなければならず現場に負担がかかっていました．そこで取り組んだのが，ネッ
トワークカメラと AI を活用した危険作業検知システムによる安全サポートの実現です．
まずネットワークカメラを導入して，高所作業車などによる作業の様子を遠隔からリアルタイムでの見守り・業務支援が可能となりました．そして，安全支援のタイミングを見逃さないために，高所作業車や作業員が乗り込むバケッ
ト部，梯子や作業範囲を確保するためのカラーコーン等の位置を物体検知 AI により特定し，それらの位置関係から，危険を伴う高所作業や作業範囲からはみ出す危険な状態を自動で検知して，現地事務所に通知します．検知対象となっているすべての物体に対し，₉0％以上の検知率を実現しました．現在，NTT 東日本全域に配備された約5000台のネットワークカメラにて運用しています．
ネットワークカメラは，NTT 東日本が販売しているギガらくカメラサービスを採用し，リアルタイム見守りとともに振り返りの動画確認も可能としています．AI はギガらくカメラと API（Application Programming Interface）連携しているのですが，AI の推論は計算量が多く，サーバの運用コストが高くなる傾向があります．そこで，
AI モ デ ル の 量 子 化 と GPU（Graphics Process ing

図1

危険作業検知システム

Unit）による推論処理の最適化を検討しました．量子化

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作業者を孤独にせず，仲間の命も仲間が守るとは，より小さいビット数で表現することで，モデルの軽量化を図る手法です．また，NVIDIA TensorRT フレームワークを採用することで，GPU を効率的に利用し AI 推論の高速化を実現しました．AI は AWS（Amazon WebServices）のクラウドで動作しており，カメラ台数に応じて稼動中の AI サーバ台数を自動調整するオートスケー

保守点検の稼働の省力化と安全管理を同時に担う仕組みなのですね．
異常検知技術については，社会インフラの保守点検の稼働の省力化と安全管理を同時に担う AI 活用技術として開リングによりコスト削減を図っています．
今後はさらなる利便性向上のため，現場からのフィード発に取り組んでいます（図 ₂ ）．

バックを基に AI の機能拡充やデータ収集，および AI の再NTT 東日本は東日本全域にわたって570万本の電柱や学習・評価による検出精度向上に引き続き取り組んでいき

1₃0万 km の通信ケーブルなどの膨大な設備を擁していまます．

す．安定した通信を支えるためには，これらの設備の点検や保全業務が重要となりますが，それには多くの時間と稼働が必要となります．一方で，こうした業務を担うには経験を基にした熟練スキルが必要であり，高齢化により減少（a） Safety Operation（c） 電柱点検AIイメージ（b） Eﬃcient Operation（d） マンホール点検

図26₄2023.2

AI活用技術傾向にある有スキル技術者の稼働確保やスキルの継承等のロールの代替による危険への遭遇機会の削減等に取り組む課題があります．また，社会インフラの多くは老朽化の進ことで，さらに安全な作業環境を構築していきたいです．

行という課題も顕在化しています．

2021年度は，こうした技術を磨き上げ，社内の AI に対これらの課題解決のため，設備の異常検知に AI を活用する期待を高めて活動の活性化を図り，日々の案件を通じして，暗黙知であった熟練スキルを AI 上で形式知とするて幅広い技術力向上を行い，チャレンジ風土を築き上げてことで，点検作業の効率化とスキル継承に関する課題解決きました．この成果を試す場として，チーム内の有志で社を図っています．例えば，電柱の点検では，これまで 1 本外の AI コンペにも挑戦しました．経済産業省主催の AI

1 本目視で点検して異常の有無を確認していたものを，車Quest では，チームメンバーの 1 人が AI 課題の実装とプ両による道路周辺測量システム（MMS）等を用いて，あレゼンテーションを行って，画像系テーマの参加者141人

らゆる地点を走行しながら電柱画像を撮影し，AI 画像認

中総合で 5 位を獲得し，表彰されました．世界的に AI 技識によりまとめてひび割れなどの異常の特徴をチェックす

術者不足が叫ばれる中，私たちのチームはこうした取り組ることで，「異常あり」として検出します．人手では難しみを通して技術力向上をしてきた結果，さまざまな AI 技

い大規模で効率的な点検作業を実現しました．

術を競うコンペで優秀な成績を収めるまで育ってきました．

また，マンホールの不良検知はこれまで現場作業員が現

この社内業務の DX をとおして磨き上げてきた AI を，地で撮影したマンホール内外の写真を，熟練技術者が見る

今後は地域のお客さまの課題解決にも役立てていきたいとことで不良個所を判定していました．これを自動判定する考えています．私たちの強みはこれまで蓄積してきた豊富AI を開発して導入し，マンホール点検の稼働と品質の最なデータとそれを活用できる優れた技術者の存在です．私

適化を実現しました．

たちがこれまで個別の案件に対応しながら蓄積したデータ

これらの技術は大規模なインフラ設備の運用で培った知や経験を基に，汎用モデルを築き上げれば，安価なソリュー

見や社内に蓄積したデータを，AI に学習させることで実現ションを迅速に届けることができます．今後はさらなる飛しています．

躍に向けて技術的チャレンジの拡大をめざします．

こうした技術開発にはどのような思いが込められているのですか．
NTT には，災害発生等の異常時においても「つなぐ」という DNA がありますが，それとともに建設・保守の現場においては，何事にも安全が優先する「安全第一」とい技術開発や AI の精度向上に正解はない
日々の業務において大切にしていることを教えていただけますでしょうか．

う安全文化があります．この安全文化は，作業中の作業者

技術開発は，過去の経験の活用や新しい技術を取り入れを支援し，事故の未然防止に向けたサポートを行い，「作ることで行われますが，PM として技術の方向性やその他業者を孤独にしない」「仲間の命も仲間が守る」という意識，判断を的確なものとしていくために，実際に手を動かすこ行動の下に成り立っています．安全な作業環境をより確実とで技術に触れ，模索することを励行しています．技術開なものとしていくために，クラウドや AI を活用し，作業発や AI の精度向上には正解はなく，その時々に合った最者への安全支援の充実，危険作業の自動抽出・警告，バイ適解を追求することになります．私も自らの手を動かしてタル情報による作業員の健康状態へのアラーム，安全パト

最新技術に触れ，少しでも良い状況判断ができるように日々

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挑 戦 す る 研 究 開 発 者 た ち

試行錯誤を続けています．
プロジェクトチームとして技術開発を行う以上，メンバー

客さまに，課題の本質や解決の糸口を伺っても回答は出ての技術育成も重要な課題となってきます．最適解を見出すきません．だからこそお客さまとコミュニケーションを取努力をしてもらうと同時に，お客さまや社内から求められり，お客さまの業務を理解するとともに，お客さまにもる施策のみが仕事ではなく，将来を見据えた自分自身の強AI を少しでも理解していただくことが重要です．お互いみとなる技術を身に付けることも仕事であると位置付けて，の意思疎通ができないまま，開発したモノが全く使われず技術育成しています．もちろんその過程においても，メンに終わったという話も耳にします．こうした事態を招かな

バー各自が自らの手で直接技術に触れることをとおして育いためにも，相互理解を深めるようお互いに学び合うこと成を行っています．

で，本質を聞き取るヒアリングの下地づくりをしています．

さて，今のポジションはスケジュール管理や技術の総合的なマネジメントに時間がかかりますし，チームメンバーそして，試作を基に議論を積み重ねていけるように環境を整えています．の技術的な悩みを聞く時間も多くありますが，技術関連の最後に，研究開発者とは社会を変革する者であると考え悩みを共に解決する時間には新しい発見もあって楽しいでています．例えば，先ほどの危険作業検知システムでは，す．とはいうものの技術開発はなかなか成果が出せずに苦

屋外で使用するために影や光の加減等の自然環境が原因でしいときもあります．だからこそ情熱を胸に挑んでいれば発生する誤検知の課題を運用と技術開発のチームが協力しいつか成果は出ると自らに言い聞かせ，メンバーとともにて解決して，NTT 東日本の5000班に配布・運用すること悩みを共有しながら日々の業務に臨んでいきたいです．

で，現場業務の安全性を高めています．つまり，危険作業研究開発者として貫いてこられたことはどんなことでしょうか．

検知システムの開発・導入が，現場作業者の意識や行動を変えることにつながっているのです．努力が実ることはも入社して17年余りとなりましたが，自分で技術を見極めちろん嬉しいですが，何より地域の未来を支え，変革するる力を蓄えることに努めてきました．言い換えれば，技術ことの嬉しさを実感しています．これからも私たちの技術者の引き出しを満たしていくことです．世の中はさまざまアセットを社会に還元していきます．

な技術であふれていますし，毎月のように優れた AI が世に送り出されています．その技術のすべてを身に付けることはできないと理解したうえで，実際に使ってみながらその技術を理解することに努めています．一例として，数値上もっとも精度の高い AI といわれていても，実際に自社のデータで使っても期待した精度が出てこないことがあります．実際に使ってみないと分からないことは多いので，書籍も鵜呑みにはせずに参考程度にして，実際に自社データを使って検証しています．
それから，前述のように，お客さまの抱えている課題の本質を把握することに重点を置き，ヒアリングする力とそれを基に試作し，お客さまと共有しながら，本質を模索す66ることを続けてきました．目の前の課題に直面しているお2023.2